manipulasi laba: analisis faktor tekanan dan peluang jurusan
advertisement
MANIPULASI LABA: ANALISIS FAKTOR TEKANAN DAN PELUANG SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Untuk Memenuhi Syarat-syarat Guna Meraih Gelar Sarjana Ekonomi Oleh: Hani Selviani NIM: 1113082000055 JURUSAN AKUNTANSI FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 1438 H/2017 M ii iii iv LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI Yang bertanda tangan di bawah ini: Nama : Hani Selviani NIM : 1113082000055 Jurusan : Akuntansi Fakultas : Ekonomi dan Bisnis Dengan ini menyatakan bahwa dalam penulisan skripsi ini, saya: 1. 2. 3. 4. 5. Tidak menggunakan ide orang lain tanpa mampu mengembangkan dan mempertanggungjawabkan Tidak melakukan plagiasi terhadap naskah karya orang lain Tidak menggunakan karya orang lain tanpa menyebutkan sumber asli atau tanpa izin pemilik karya Tidak melakukan pemanipulasian dan pemalsuan data Mengerjakan sendiri karya ini dan mampu bertanggung jawab atas karya ini Jikalau dikemudian hari ada tuntutan dari pihak lain atas karya saya, dan telah melalui pembuktian yang dapat dipertanggungjawabkan, ternyata memang ditemukan bukti bahwa saya melanggar pernyataan ini, maka saya siap dikenai sanksi berdasarkan aturan yang berlaku di Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. Demikian pernyataan ini saya buat dengan sesungguhnya. Jakarta, Juli 2017 (Hani Selviani) v DAFTAR RIWAYAT HIDUP A. Identitas Pribadi 1. Nama : Hani Selviani 2. Tempat dan Tanggal Lahir : Bogor, 21 Oktober 1995 3. Jenis Kelamin : Perempuan 4. Alamat : Jl. Raya Curug RT 02 RW 04 No. 66 Kel. Curug, Kec. Bojongsari, Kota Depok, Provinsi Jawa Barat 5. Telepon seluler : 085214106439 6. Email : [email protected] B. Pendidikan 1. TK Al-Marhamah Tahun 2000-2001 2. SDN Curug 03 Tahun 2001-2007 3. SMPN 10 Depok Tahun 2007-2010 4. SMK Ekonomika Depok Tahun 2010-2013 5. S1 Akuntansi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Tahun 2013-2017 C. Latar Belakang Keluarga 1. Ayah : Abdul Kodir 2. Tempat dan Tanggal Lahir : Majalengka, 19 Mei 1971 3. Ibu : Maryanih 4. Tempat dan Tanggal Lahir : Bogor, 10 November 1973 5. Alamat Orang Tua : Jl. Raya Curug RT 02 RW 04 No. 66 Kel. Curug, Kec. Bojongsari, Kota Depok, Provinsi Jawa Barat 6. Anak Ke : Satu (Tunggal) vi EARNINGS MANIPULATION: ANALYSIS OF PRESSURES AND OPPORTUNITY FACTORS ABSTRACT This study aims to obtain empirical evidence about the pressures and opportunity factors in detecting earnings manipulation. Based on the theory of fraud triangle Cressey, the researchers developed a variable that can be used to proxy the size of the components of the pressure and opportunity. The independent variables of the fraud triangle used is pressure consisting of financial stability are proxied by assets growth (AGROW), financial targets are proxied by the return on assets (ROA), and external pressure are proxied by dividend (DIV), and opportunity proxied by the free cash flow (FCF). The dependent variable used is earnings manipulation/earnings management proxied by discretionary accruals (Model Friedlan). The population in this study are all manufacturing companies listing in Indonesia Stock Exchange (BEI) in the period 2013 to 2015. The sample was selected using purposive sampling method. Total samples used in this study were 51 companies with 3-year study period. The analytical method used in this study is multiple regression were processed using SPSS version 22. The results of this study indicate that financial stability are proxied by assets growth and opportunity are proxied by the free cash flow significantly related to earnings management. While financial targets are proxied by the return on assets and external pressure are proxied by dividend has not been able to prove the influence on earnings management. Keywords: financial statements fraud, earnings management, pressure, opportunity vii MANIPULASI LABA: ANALISIS FAKTOR TEKANAN DAN PELUANG ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan bukti empiris tentang faktor tekanan dan peluang dalam mendeteksi manipulasi laba. Berdasarkan teori fraud triangle Cressey, para peneliti mengembangkan sebuah variabel yang bisa digunakan untuk mengukur komponen tekanan dan peluang. Variabel independen dari fraud triangle yang digunakan adalah tekanan yang terdiri dari stabilitas keuangan yang diproksikan dengan assets growth (AGROW), target keuangan diproksikan dengan return on asset (ROA), dan tekanan eksternal diproksikan dengan dividen (DIV), dan peluang yang diproksikan dengan free cash flow (FCF). Variabel dependen yang digunakan adalah manipulasi laba/manajemen laba yang diproksikan dengan akrual diskresioner (Model Friedlan). Populasi dalam penelitian ini adalah semua perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada periode 2013 sampai 2015. Sampel dipilih dengan menggunakan metode purposive sampling. Total sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 51 perusahaan dengan periode penelitian 3 tahun. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi berganda yang diolah dengan menggunakan SPSS versi 22. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa stabilitas keuangan diproksikan dengan assets growth dan peluang yang diproksikan dengan free cash flow memiliki pengaruh secara signifikan terkait dengan manajemen laba. Sementara target keuangan diproksikan dengan return on assets dan tekanan eksternal yang diproksikan dengan dividen belum mampu membuktikan adanya pengaruh terhadap manajemen laba. Kata kunci: kecurangan laporan keuangan, manajemen laba, tekanan, peluang viii KATA PENGANTAR Assalamu’alaikum wa rahmatullahi wa barakatuh. Segala puji bagi Allah Swt, Yang Maha Pengasih dan Maha Penyayang yang telah memberikan rahmat serta hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan baik. Shalawat serta salam selalu tercurahkan kepada junjungan kita Nabi Muhammad Saw yang telah menjadi suri tauladan bagi umat manusia di dunia. Skripsi yang berjudul “Manipulasi Laba: Analisis Faktor Tekanan dan Peluang” ini disusun untuk memenuhi salah satu syarat guna meraih gelar Sarjana Ekonomi di Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. Pada kesempatan ini, penulis ingin menyampaikan ucapan terimakasih atas bantuan, bimbingan, dukungan, semangat serta doa, baik langsung maupun tidak langsung dalam penyelesaian skripsi ni, kepada: 1. Kedua orang tua penulis yaitu Ayahanda Abdul Kodir dan Ibunda yang telah memberikan kasih sayang, perhatian, bimbingan, nasihat, doa serta dukungan moril maupun materil yang tiada henti kepada penulis. 2. Bapak Dr. M. Arief Mufraeni, 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 Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. 4. Bapak Hepi Prayudiawan SE., MM., Ak., CA., selaku Sekretaris Jurusan Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta dan selaku Dosen Penasihat Akademik. 5. Ibu Reskino, SE., M.Si., Ak., CA., selaku dosen pembimbing yang telah berkenan memberikan waktu, bimbingan, arahan serta saran selama proses penulisan skripsi sampai terlaksananya sidang skripsi. ix 6. Seluruh dosen dan staff Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta yang telah banyak memberikan bantuan kepada penulis selama menempuh masa studi. 7. Sahabat-sahabat tercinta, Bripda Fitri Puji Astuti dan Peliana Scania serta sepupu tersayang Ika Erdia yang selalu setia menemani, berbagi suka duka, berbagi cerita, berbagi ilmu, memberikan semangat, nasihat dan doanya kepada penulis. 8. Sahabat-sahabat tersayang, Fatimah, Anis, Dewi, Tatil, Nurul, Weni, Tuti, Wiwid, Nurakmalia dan Nabila yang selalu memberikan semangat, berbagi ilmu, bantuan, nasihat serta doanya kepada penulis. 9. Rekan-rekan seperjuangan Akuntansi 2013, terimakasih atas segala informasi, bantuan dan doanya selama menempuh pendidikan di UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. 10. Semua pihak yang telah mendukung serta membantu dalam proses penyusunan skripsi ini yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu. Penulis menyadari sepenuhnya bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna dikarenakan terbatasnya pengalaman dan pengetahuan yang dimiliki penulis. Oleh karena itu, penulis mengharapkan segala bentuk saran serta masukan bahkan kritik yang membangun dari berbagai pihak. Akhir kata, penulis mengharapkan semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi seluruh pihak yang membutuhkan. Wassalamu’alaikum wa rahmatullahi wa barakatuh Jakarta, Juli 2017 Hani Selviani x DAFTAR ISI COVER ........................................................................................................ i COVER DALAM ......................................................................................... ii LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF ................................ iii LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI ............................................... iv LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI ....................................... v DAFTAR RIWAYAT HIDUP ...................................................................... vi ABSTRACT ................................................................................................... vii ABSTRAK ................................................................................................... viii KATA PENGANTAR .................................................................................. ix DAFTAR ISI ................................................................................................ xi DAFTAR TABEL ........................................................................................ xv DAFTAR GAMBAR .................................................................................... xvi DAFTAR LAMPIRAN ................................................................................. xvii BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penelitian ....................................................... 1 B. Perumusan Masalah ............................................................... 10 C. Tujuan dan Manfaat Penelitian ............................................... 10 1. Tujuan Penelitian.............................................................. 10 2. Manfaat Penelitian ............................................................ 10 xi BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Tinjauan Literatur .................................................................. 12 1. Teori Agensi (Agency Theory)......................................... 12 2. Kecurangan (Fraud) ........................................................ 13 a. Definisi Kecurangan (Fraud) ..................................... 13 b. Jenis-jenis Kecurangan (Fraud) ................................. 15 c. Financial Statement Fraud ........................................ 16 d. Fraud Triangle Theory .............................................. 18 3. Manajemen Laba (Earnings Management) ...................... 22 4. Assets Growth (AGROW) ............................................... 25 5. Return on Assets (ROA) .................................................. 26 6. Dividend (DIV) ............................................................... 26 7. Free Cash Flow (FCF) .................................................... 27 B. Hasil Penelitian Terdahulu ..................................................... 28 C. Kerangka Pemikiran ............................................................... 34 D. Perumusan Hipotesis .............................................................. 35 1. Pengaruh Stabilias Keuangan terhadap Earnings Management ................................................................... 35 2. Pengaruh Target Keuangan terhadap Earnings Management ................................................................... 36 3. Pengaruh Tekanan Eksternal terhadap Earnings Management ................................................................... 38 4. Pengaruh Peluang terhadap Earnings Management ......... 39 BAB III METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian ...................................................... 41 B. Metode Penentuan Sampel ..................................................... 42 C. Metode Pengumpulan Data .................................................... 43 D. Metode Analisis Data ............................................................. 43 1. Statistik Deskriptif ............................................................. 43 2. Uji Asumsi Klasik ............................................................. 44 xii a. Uji Normalitas ............................................................. 44 b. Uji Multikolonieritas .................................................... 45 c. Uji Autokorelasi .......................................................... 45 d. Uji Heteroskedastisitas ................................................. 46 3. Uji Hipotesis...................................................................... 47 a. Pengujian dengan Analisis Regresi Berganda ............... 47 b. Uji Koefisien Determinasi (R2) .................................... 48 c. Uji Signifikansi Simultan (Uji F) ................................. 48 d. Uji Signifikan Parameter Individual (Uji Statistik t) ..... 49 E. Operasional Variabel Penelitian ............................................. 50 1. Independent Variable (Variabel Bebas) ............................. 50 2. Dependent Variable (Variabel Terikat) .............................. 54 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Objek Penelitian ........................................ 56 B. Analisis Data Penelitian ......................................................... 59 1. Hasil Uji Statistik Deskriptif .............................................. 59 2. Hasil Uji Asumsi Klasik .................................................... 61 a. Uji Normalitas ............................................................. 61 b. Uji Multikolonieritas .................................................... 63 c. Uji Autokorelasi .......................................................... 64 d. Uji Heteroskedastisitas ................................................. 65 3. Hasil Uji Hipotesis ............................................................ 66 a. Uji Koefisien Determinasi (R2) .................................... 66 b. Uji Signifikansi Simultan (Uji F) ................................. 67 c. Uji Signifikan Parameter Individual (Uji Statistik t) ..... 68 C. Pembahasan ........................................................................... 70 1. Pengaruh Stabilitas Keuangan terhadap Earnings Management ...................................................................... 70 2. Pengaruh Target Keuangan terhadap Earnings Management ...................................................................... 72 xiii 3. Pengaruh Tekanan Eksternal terhadap Earnings Management ...................................................................... 73 4. Pengaruh Peluang terhadap Earnings Management ............ 76 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan ............................................................................ 78 B. Saran ...................................................................................... 79 DAFTAR PUSTAKA ................................................................................... 80 LAMPIRAN ................................................................................................. 85 xiv DAFTAR TABEL Tabel 1.1 Contoh Kasus Fraud .............................................................. 6 Tabel 2.2 Hasil Penelitian Terdahulu ..................................................... 29 Tabel 4.1 Tahapan Seleksi Sampel Penelitian ........................................ 56 Tabel 4.2 Daftar Nama Perusahaan ........................................................ 57 Tabel 4.3 Hasil Uji Statistik Deskriptif .................................................. 59 Tabel 4.4 Hasil Uji Statistik Kolmogorov-Smirnov ................................. 63 Tabel 4.5 Hasil Uji Multikolonieritas ..................................................... 64 Tabel 4.6 Hasil Uji Autokorelasi (Uji Runs Test) ................................... 65 Tabel 4.7 Hasil Uji Heteroskedastisitas (Uji Park) ................................. 66 Tabel 4.8 Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)...................................... 67 Tabel 4.9 Hasil Uji Signifikansi Simultan (Uji F) ................................... 68 Tabel 4.10 Hasil Uji Signifikan Parameter Individual (Uji Statistik t) ...... 69 xv DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Skema Kerangka Pemikiran ................................................... 34 Gambar 4.1 Hasil Uji Normalitas dengan Grafik Histogram ...................... 62 Gambar 4.2 Hasil Uji Normalitas dengan Normal P-P Plot ........................ 62 xvi DAFTAR LAMPIRAN Lampiran 1 Perhitungan Variabel .............................................................. 86 Lampiran 2 Output SPSS .......................................................................... 109 xvii BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penelitian Survei yang dilakukan oleh Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) menunjukkan bahwa dari tahun ke tahun rata-rata organisasi selalu kehilangan 5% dari pendapatannya karena tindak kecurangan (ACFE, 2014). Penelitian yang dilakukan oleh lembaga fraud terkemuka internasional ini, melibatkan seluruh jaringan CFE (Certified Fraud Examiner) yang tersebar di seluruh dunia, termasuk Indonesia. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa dibutuhkan rata-rata 18 bulan untuk mendeteksi adanya fraud. Dari tiga jenis fraud yaitu penyalahgunaan aset, korupsi, dan kecurangan laporan keuangan, terlihat bahwa dari segi kuantitas, fraud terbesar ada di sektor penyalahgunaan aset seperti penggelapan kas. Namun, dari sisi kerugian keuangan, jelas fraud ini merupakan yang terkecil. Hal ini berbanding terbalik dengan fraud laporan keuangan, seperti pengakuan pendapatan fiktif. Fraud jenis ini justru dari segi kuantitas merupakan terkecil namun dari sisi kerugian justru yang paling besar (Tjahjono, et al., 2013). Tujuan utama dari pelaporan laporan keuangan adalah untuk memberikan informasi keuangan tahunan perusahaan untuk pemangku kepentingan baik eksternal dan internal dengan cara yang handal dan tepat waktu (Ghazali, et al., 2015). Di sisi lain, perusahaan selalu memiliki banyak 1 cara untuk menutupi tindakan fraud yang dilakukan. Perusahaan memiliki suatu tujuan khusus dalam melakukan tindakan kecurangan tersebut, seperti ingin mendapatkan keuntungan yang sebanyak-banyaknya dan mendapatkan kepercayaan dari para pihak eksternal perusahaan, seperti kreditor dan investor. Untuk mendapat kepercayaan tersebut, biasanya perusahaan akan melakukan tindakan fraud yang mengarah pada laporan keuangan yang dimilikinya. Laporan keuangan tersebut akan dibuat sedemikian bagus atau layak di mata investor dalam membuat keputusan dengan melakukan perataan laba atau manajemen laba. Dari hal inilah, informasi dalam laporan keuangan yang akan diungkapkan oleh perusahaan tersebut biasanya akan memuat hal-hal yang tidak sesuai dengan kondisi yang sebenarnya (Aprillia, et al., 2017). Manipulasi laba sering dianggap sebagai teknik yang digunakan oleh manajemen perusahaan untuk tujuan mempengaruhi laba untuk mencocokkan akhir yang diinginkan. Dalam pelaporan keuangan perusahaan, laba adalah informasi yang paling penting yang menunjukkan sejauh mana perusahaan telah terlibat dalam kegiatan nilai tambah. Informasi tentang laba digunakan oleh berbagai pihak dalam keputusan mereka tentang apakah mereka harus menyediakan sumber daya untuk perusahaan atau tidak. Dengan demikian, laba merupakan elemen kunci yang menentukan nilai ekonomi dari perusahaan dan alokasi sumber daya di pasar modal (Noor, et al., 2015). 2 Setelah menyadari dampak signifikan dari laba pada perusahaan melaporkan kinerja, manajemen perusahaan akan selalu berusaha untuk memanipulasi laba yang dilaporkan dengan mengambil keuntungan dari efek dari pilihan akuntansi yang menyediakan dasar untuk keputusan yang terbaik bagi perusahaan. Manajemen termotivasi untuk terlibat dalam manipulasi laba, yaitu manajemen laba, untuk melaporkan pendapatan yang tinggi dan nilainilai ekonomi yang lebih besar dari perusahaan. Dengan demikian, penipuan dan kesalahan manajemen pada pelaporan keuangan dapat terjadi sebagai akibat dari kepentingan pribadi manajer atau pihak terkait lainnya. Manajemen laba terjadi dengan kehadiran masalah keagenan yang timbul dari konflik kepentingan antara pemegang saham dan manajer (Noor, et al., 2015). Banyak faktor penyebab manajemen melakukan tindak kecurangan (manipulasi laba). Beberapa teori dikemukakan untuk memahami mengapa orang melakukan kecurangan. Teori Cressey yang dikenal dengan Fraud Triangle yang menunjukkan salah satu kaki segitiga menggambarkan adanya kebutuhan keuangan yang tidak dapat dibagi kepada orang lain sebagai faktor penekan (pressure). Faktor tekanan ini terjadi karena adanya masalah keuangan serius yang tidak dapat dipecahkan, misalnya kegagalan memenuhi harapan yang diwajibkan, kebiasaan pribadi yang tidak baik, kegagalan bisnis, diisolasi (terpisah) secara fisik, gaya hidup di luar kebiasaan, dan hubungan pegawai-bos yang tidak baik. Faktor kedua menggambarkan adanya kesempatan (opportunity), pelaku kecurangan biasanya memiliki informasi umum dan kemampuan teknis untuk melakukannya. Faktor ketiga 3 menggambarkan rasionalisasi (rasionalization), kecurangan terjadi karena sebagian besar pelaku merasa dirinya tidak melakukan tindakan kriminal, tetapi melakukan sesuatu yang sudah sewajarnya mereka lakukan (Tjahjono, et al., 2013). Faktor tekanan yang biasanya dialami perusahaan yaitu tuntutan untuk kondisi keuangan agar tetap stabil, target keuangan yang harus dicapai, dan tekanan dari pihak ketiga atau pihak luar perusahaan. Stabilitas keuangan merupakan tekanan yang dapat menyebabkan kecurangan, salah satu jenis tekanannya adalah kondisi keuangan yang terancam oleh kondisi ekonomi, industri, atau operasi entitas (Reskino & Anshori, 2016). Tekanan lain yang didapat manajemen yaitu target untuk mencapai laba yang telah ditentukan. Stabilitas keuangan dapat diproksikan dengan Assets Growth (AGROW) dan target keuangan yang diproksikan dengan Return on Assets (ROA). Penelitian terdahulu dilakukan oleh Aprillia et al. (2017) dan Oktaviani et al. (2014) menggunakan kedua proksi tersebut untuk mengukur stabilitas dan target keuangan. Aprillia et al. (2017) menemukan bahwa AGROW dan ROA keduanya tidak memiliki hubungan yang signifikan untuk mendeteksi kecurangan laporan keuangan. Sedangkan penelitian yang dilakukan Oktaviani et al. (2014) membuktikan bahwa AGROW dan ROA memiliki hubungan yang signifikan terhadap kecurangan laporan keuangan. Tekanan juga didapat dari pihak ketiga atau luar perusahaan. Tekanan ini biasanya dalam bentuk kewajiban untuk membayar dividen kepada para pemegang saham. Penelitian yang dilakukan oleh Noor et al. (2015) yang 4 membuktikan bahwa dividen tidak memiliki pengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan yang diproksikan dengan manajemen laba. Namun, peneltian yang dilakukan oleh Dahyani et al. (2017) menunjukkan hasil adanya pengaruh antara dividen dan manajemen laba. Faktor kedua yang memicu manajemen melakukan tindak kecurangan yaitu adanya kesempatan atau peluang untuk melakukannya. Peluang bisa didapat dari adanya arus kas yang berlebih yang dimiliki perusahaan. Penelitian yang dilakukan oleh Agustia (2013) membuktikan adanya pengaruh yang signifikan antara free cash flow dengan manajemen laba. Sedangkan penelitian Herlambang (2017) menunjukkan hubungan ang tidak signifikan antara free cash flow dengan manajemen laba. Manipulasi dalam insiden laba yang mengejutkan dunia bisnis, seperti kasus Enron dan Worldcom, telah menyebabkan kerugian besar untuk bisnis dan profesi akuntansi. Profesi akuntan publik memiliki juga mendapat perhatian publik dan menimbulkan kepercayaan masyarakat, sehubungan dengan kegagalan akuntansi Arthur Andersen perusahaan dalam melaksanakan fungsi atestasi independen. Tidak hanya di luar negeri, kasus manajemen laba juga terjadi di Indonesia seperti kasus PT Ades Alfindo, kasus PT Indofarma, Tbk, kasus PT Perusahaan Gas Negara, kasus PT Bank Lippo dan Kasus PT Kimia Farma Tbk (Bukit & Nasution, 2015). Pada tabel 1.1 merupakan contoh kasus fraud dari berbagai negara. 5 Tabel 1.1 Contoh Kasus Fraud Nama Perusahaan, Tahun & Nama KAP Lehman Brothers Holdings Inc (Amerika Serikat ) 2011 Ernst & Young Sino-forest Corp (China) 2011 Ernst & Young Modus Fraud Tanggal 11 Maret 2010, Anton R. Valukas, pemeriksa yang ditunjuk pengadilan mengumumkan hasil investigasi panjang atas keuangan Lehman Brothers. Laporan menyebutkan Lehman Brothers menggunakan prosedur akuntansi yang disebut repo 105 untuk pertukaran sementara aset senilai USD 50 miliar ke kas sebelum pelaporan keuangan. Aksi ini dapat berimplikasi ke Ernst & Young, dan Richard S. Fuld, Jr, mantan CEO Ernst & Young berpotensi bersalah atas malpraktik keuangan. Tahun 2011 dituduh melakukan fraud. 30 Maret 2012 Sino-forest ajukan bangkrut di Kanada karena Sino go public di Kanada dan mengumumkan akan dijual atau direstrukturisasi dengan hasilnya untuk membayar kreditur. Pemicunya adalah kejatuhan harga saham Sino Juni 2011 akibat terbitnya laporan keuangan yang negatif oleh Carson Block of Muddy Waters Research, yang menuduh Sino-forest fraud dengan meninggikan aset dan laba. 26 Agustus Ontario Securities Commision suspend saham Sino-forest dan menyatakan bahwa perusahaan terlibat dalam praktik yang mereka tahu atau seharusnya tahu fraud. Satyam Computer Service (India) Satyam jatuh bebas ke dalam krisis pada bulan Januari 2009 setelah pendirinya B. Ramalinga Raju, mengakui bahwa laba Satyam telah lebih 2009 saji selama beberapa tahun, bahwa sekitar USD PricewaterhouseCoopers 1,04 miliar saldo kas dan bank Satyam adalah palsu. Ramalinga Raju juga mengakui bahwa dia memalsukan nilai pendapatan bunga diterima di muka, mencatat kewajiban lebih rendah dari yang seharusnya dan menggelembungkan nilai piutang. 6 Tabel 1.1 (Lanjutan) Nama Perusahaan, Tahun & Nama KAP Nortel Networks Corp (Canada) 2003 Deloitte & Touche Peregrine System Inc (Amerika Serikat) 2002 KPMG Modus Fraud Tahun 2003, Nortel memberi kontribusi besar di skandal akuntansi dengan salah melaporkan satu sen Earning Per Share setelah periode pemutusan hubungan kerja massal. Nortel menggunakan uang ini untuk membayar 43 manajer topnya. SEC dan Komisi Pasar Modal Ontario menggugat perdata Nortel. Gugatan perdat terpisah diajukan kepada eksekutif puncak Nortel termasuk mantan CEO. Menurut Jaksa, akibat rekayasa keuangan adalah rugi tahun 2002 dan laba di tahun 2003 memicu bonus atas laba sebesar USD 70 juta untuk eksekutif topnya. Tahun 2002 suatu skandal akuntansi memaksa Peregrine bangkrut dan tuduhan kepada 11 manajer senior. Tahun 2003, Peregrine didakwa melakukan “massive fraud” dengan sengaja menyajikan secara salah penjualan USD 100 juta dari third-party resellers dan melebih-lebihkan penghasilan, kemudian menutupinya dengan menyembunyikan kerugian sebagai “goodwill” dari akuisisi. Sumber: Priantara (2013) Tabel 1.1 di atas merupakan contoh skandal mega fraud akuntansi yang terjadi di negara-negara maju untuk menunjukkan fraud terjadi bukan hanya di negara berkembang dan bukan hanya di lembaga pemerintah, serta dapat menimpa KAP Big Four. Penelitian ini dilakukan dengan mengacu pada penelitian-penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Noor et al. (2015), Ghazali et al. (2015), dan Martantya dan Daljono (2013). Perbedaan penelitian ini dengan penelitian yang dilakukan Noor et al. (2015) ialah pada variabel independen yang digunakan, di mana Noor et al. (2015) menguji pengaruh leverage dan dividend 7 sebagai proksi dari kategori tekanan, sedangkan dalam penelitian ini variabel independen diproksikan dengan assets growth, return on assets, dan dividend. Selanjutnya perbedaan penelitian ini dengan penelitian yang dilakukan oleh Ghazali et al. (2015) juga terletak pada variabel independennya, di mana kategori tekanan dalam penelitian Ghazali et al. (2015) diproksikan dengan leverage dan financial distress, sedangkan dalam penelitian ini variabel independen diproksikan dengan assets growth, return on assets, dan dividend. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian yang dilakukan oleh Martantya dan Daljono (2013) terletak pada populasi yang digunakan, di mana Martantya dan Daljono (2013) melakukan pendeteksian kecurangan laporan keuangan melalui faktor risiko tekanan dan peluang pada perusahaan yang mendapat sanksi dari Bapepam periode 2002-2006, sedangkan dalam penelitian ini populasi yang digunakan yaitu perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI selama periode 2013-2015. Perbedaan lainnya terdapat pada variabel dependen yang digunakan, penelitian Martantya dan Daljono (2013) mengukur kecurangan laporan keuangan dengan menggunakan variabel dummy untuk dikategorikan menjadi perusahaan yang terbukti telah melakukan fraud dan tidak melakukan fraud, sedangkan dalam penelitian ini untuk mengukur kecurangan laporan keuangan digunakan proksi manajemen laba. Variabel independen kategori peluang pada penelitian Martantya dan Daljono (2013) diproksikan dengan proportion of independent commissioners, sedangkan dalam penelitian ini menggunakan free cash flow sebagai alat ukur. 8 Berdasarkan uraian di atas, penulis termotivasi untuk melakukan penelitian terkait Financial Statement Fraud yang telah menjadi fokus perhatian bagi regulator dan juga komunitas investor. Financial Statement Fraud ini diproksikan dengan manipulasi laba atau manajemen laba, dan faktor yang digunakan sebagai indikator penyebabnya yaitu berdasarkan faktor tekanan serta peluang untuk melakukannya. Perusahaan manufaktur dipilih karena perusahaan ini merupakan perusahaan yang proses produksinya menggunakan berbagai metode penentuan harga, seperti penentuan harga pokok produksi dan harga pokok penjualan. Dengan banyaknya metode yang dapat digunakan dimana masing-masing metode tersebut memiliki kelemahan yang dapat dimanfaatkan oleh manajer untuk mendukung niatnya melakukan manajemen laba (Putriasih, et al., 2016). Disisi lain juga, perusahaan manufaktur sangat rentan akan terjadinya financial statement fraud. Selain itu, karakter dari perusahaan ini yang begitu kompleks yaitu adanya proses produksi mulai dari bahan baku hingga barang jadi yang tentunya banyak pos-pos perlakuan akuntansi yang terjadi, seperti timbulnya beberapa akun-akun yang mudah untuk dilakukan fraud, diantaranya mengakui pendapatan yang tidak semestinya, melebih sajikan (overstated) aset, beban yang kurang saji, penyalahgunaan aset, pengungkapan yang tidak semestinya dan teknik lain yang mungkin dilakukan. Maka dari itu, perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia perlu dideteksi sedini mungkin mengenai berbagai fraud yang terjadi (Putriasih, et al., 2016). 9 Berdasarkan hal tersebut maka peneliti melakukan penelitian yang berjudul “Manipulasi Laba: Analisis Faktor Tekanan dan Peluang”. B. Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang di atas, maka perumusan masalah yang akan diteliti dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: Apakah kategori stabilitas keuangan, target keuangan, tekanan eksternal, dan peluang berpengaruh secara parsial terhadap earnings management? C. Tujuan dan Manfaat Penelitian 1. Tujuan Penelitian Berdasarkan perumusan masalah, maka tujuan penelitian ini adalah ntuk mengetahui dan menganalisis besarnya pengaruh stabilitas keuangan, target keuangan, tekanan eksternal, dan peluang secara parsial terhadap earnings management. 2. Manfaat Penelitian Adapun manfaat dari penelitian ini adalah: a. Bagi kalangan mahasiswa dan akademis Penelitian ini bermanfaat sebagai penambah pengetahuan mengenai kategori kecurangan yang dapat berpengaruh terhadap praktik manajemen laba, serta dapat menjadi bahan referensi penelitian selanjutnya. 10 b. Bagi perusahaan Penelitian ini bermanfaat sebagai bahan evaluasi untuk perusahaan dalam menyajikan laporan keuangan yang bebas dari kecurangan yang dapat berpengaruh terhadap pengambilan keputusan bisnis. c. Bagi investor Penelitian ini bermanfaat sebagai penambah informasi untuk dasar pengambilan keputusan investasi di pasar modal. Salah satunya dengan mengamati faktor-faktor yang dapat menilai kewajaran dalam laporan keuangan. 11 BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Tinjauan Literatur 1. Teori Agensi (Agency Theory) Jensen dan Meckling (1976) dalam Annisya et al. (2016) menyatakan hubungan keagenan timbul karena adanya kontrak antara prinsipal dan agen dengan mendelegasikan beberapa wewenang pengambilan keputusan kepada agen. Sesuai dengan perjanjian tersebut dapat diasumsikan bahwa beberapa keputusan akan memberikan kewenangan untuk agen. Teori keagenan (agency theory) mendasarkan hubungan antara pihak prinsipal (pemegang saham) dengan pihak agen (manajemen). Teori keagenan menganggap bahwa setiap individu berperilaku sesuai dengan kepentingannya masing-masing. Para pemegang saham menginginkan laba yang tinggi dari perusahaan agar investasi yang telah ditanamkannya cepat kembali (Martantya & Daljono, 2013). Besarnya laba berhubungan dengan dividen yang dibayarkan kepada investor. Semakin tinggi laba yang dihasilkan, maka harga saham akan semakin tinggi dan semakin besar pula dividen yang akan diterimanya. Namun di sisi lain, para manajemen pun memiliki kepentingan sendiri yaitu bonus yang diterima. Pemegang saham 12 menginginkan tingkat pengembalian investasi yang tinggi, sedangkan manajemen memiliki kepentingan untuk mendapatkan kompensasi yang besar atas hasil kerjanya. Perbedaan tujuan itulah yang menyebabkan terjadinya conflict of interest diantara pihak prinsipal dan agen. Hal ini pula yang menjadi penyebab terjadinya asimetri informasi diantara kedua belah pihak. Karena adanya dorongan untuk mendapatkan kompensasi yang tinggi itulah, maka kemungkinan manajemen akan melakukan moral hazard tinggi. Manajemen juga memiliki informasi yang lebih banyak dibandingkan dengan para prinsipal. Hal ini menimbulkan kesempatan (opportunistic) manajemen untuk melakukan kecurangan (Martantya & Daljono, 2013). Berdasarkan uraian di atas, dapat disimpulkan bahwa teori agensi merupakan kontrak yang timbul antara prinsipal dan agen. Dimana agen (manajemen) bekerja demi kepentingan para prinsipal (pemegang saham). Namun dalam praktiknya, tidak jarang terjadi konflik kepentingan yang merupakan penyebab adanya asimetri informasi. 2. Kecurangan (Fraud) a. Definisi Kecurangan (Fraud) Menurut Statement of uditing Standards No. 99 kecurangan (fraud) merupakan tindakan dengan sengaja dalam menghasilkan salah saji material dalam laporan keuangan yang merupakan subjek audit. Menurut BPK RI, fraud adalah sebagai salah satu tindakan melawan hukum yang dilakukan oleh orang-orang dari dalam dan atau 13 luar organisasi, dengan maksud untuk mendapatkan keuntungan pribadi dan atau kelompoknya yang secara langsung merugikan pihak lain. Ada pula yang mendefinisikan fraud sebagai suatu tindakan kesengajaan untuk menggunakan sumber daya perusahaan secara tidak wajar dan salah menyajikan fakta untuk memperoleh keuntungan pribadi (Priantara, 2013). American Institute of Public Accountant (AICPA) mendefinisikan fraud sebagai tindakan yang melanggar hukum dan dilakukan dengan sengaja, bukan secara tidak sengaja (error). Association of Certified Fraud Examiner (ACFE) mendefinisikan fraud sebagai setap tindakan tidak sah yang ditandai dengan tindakan tidak jujur untuk penggelapan atau pelanggaran akan kepercayaan. Institute of Internal Auditors mendefinisikan fraud sebagai segala tindakan ilegal dan disengaja yang ditandai dengan penipuan di mana individu tersebut tahu akan kesalahan itu atau meyakini kesalahan yang disajikan (Tjahjono, et al., 2013). AICPA, ACFE dan IIA mendefinisikan fraud secara umum sebagai setiap tindakan ilegal atau melakukan kegiatan tidak semestinya yang disengaja dengan tujuan untuk mengelabui yang lain di mana korban menderita kerugian dan pelaku fraud memperoleh keuntungan (Tjahjono, et al., 2013). Fraud adalah setiap perbuatan tidak jujur (penyalahgunaan kedudukan/jabatan atau penyimpangan) yang bertujuan mengambil 14 uang (atau harta atau sumber daya orang lain/organisasi) melalui akal bulus, tipu muslihat, penipuan, kelicikan, penghilangan, kecurangan, saran yang salah, penyembunyian atau cara-cara lainnya yang dilakukan secara sengaja oleh seseorang, yang mengakibatkan kerugian organisasi atau orang lain dan/atau menguntungkan pelaku (Purba, 2015). Berdasarkan definisi-definisi di atas dapat disimpulkan, fraud merupakan tindakan ilegal yang dilakukan guna kepentingan pribadi. Biasanya dilakukan dalam bentuk penggelapan atau menyajikan tidak sesuai dengan fakta. b. Jenis-jenis Kecurangan (Fraud) Untuk pembahasan jenis dan modus fraud dipercaya bahwa taksonomi terbaik adalah yang dibuat oleh ACFE atau dikenal sebagai fraud tree (Uniform Occupational Fraud Classification System) yang membagi fraud menjadi 3 jenis atau tipologi besar berdasarkan perbuatan. Pertama, penyimpangan atas aset (Asset Misappropriation) meliputi penyalahgunaan, penggelapan, atau pencurian aset atau harta perusahaan oleh pihak di dalam dan/atau pihak di luar perusahaan. Kedua, penyalahgunaan atau pelaporan yang menipu atau dibuat salah (Fraudulent Statement), merupakan tindakan yang dilakukan oleh pejabat atau eksekutif dan manajer senior suatu perusahaan atau instansi pemerintah untuk menutupi kondisi keuangan yang sebenarnya dengan melakukan rekayasa keuangan (financial 15 engineering) atau mempercantik penyajian laporan keuangan guna memperoleh keuntungan atau manfaat pribadi mereka terkait dengan kedudukan dan tanggung jawabnya. Ketiga, korupsi (Corruption), termasuk di dalam jenis korupsi adalah penyalahgunaan wewenang atau konflik kepentingan (conflict of interest), penyuapan (bribery), penerimaan yang tidak sah (illegal gratuities) dan pemerasan secara ekonomi (economic extortion) atau dikenal sebagai pungutan liar (Priantara, 2013). Fraud berdasarkan klasifikasi lainnya, yaitu kedudukan atau jenis pelaku dibedakan menjadi lima, yaitu employee fraud, management fraud, investment scams, vendor fraud, dan customer fraud (Priantara, 2013). Berdasarkan uraian di atas, kecurangan dapat beragam jenisnya. Tipologi besar yang biasa digunakan untuk menjelaskan jenis kecurangan yaitu terdiri dari penyimpangan aset, korupsi, dan kecurangan laporan keuangan. c. Financial Statement Fraud Financial Statement Fraud didefinisikan sebagai kesalahan yang disengaja, pengabuan fakta-fakta material, atau data akuntansi yang menyesatkan dan dapat mempengaruhi atau mengubah keputusan dan penilaian pembaca setelah mempertimbangkan faktafakta salah yang disajikannya (Tjahjono, et al., 2013). 16 Sementara Sihombing dan Rahardjo (2014), kecurangan laporan keuangan merupakan kesengajaan ataupun kelalaian dalam laporan keuangan yang disajikan tidak sesuai dengan prinsip akuntansi berterima umum. Kelalaian atau kesengajaan ini sifatnya material sehingga dapat memengaruhi keputusan yang akan diambil oleh pihak yang berkepentingan. Fraud pelaporan keuangan biasanya dilakukan karena tekanan yang dapat berupa ekspektasi yang tinggi terhadap prestasi kerja manajemen. Pelaporan keuangan yang secara sengaja dibuat salah dan mengelabui (menyesatkan) para penggunanya dikenal juga dengan istilah irregularities (ketidakberesan) (Priantara, 2013). Menurut Karyono (2013) kecurangan laporan keuangan (fraudelent financial statement) dilakukan dengan menyajikan laporan keuangan lebih baik dari sebenarnya (over statement) dan lebih buruk dari sebenarnya (under statement). Laporan keuangan over stated dilakukan dengan melaporkan aset dan pendapatan lebih besar dari yang sebenarnya. Cara-cara untuk mewujudkan jenis kecurangan tersebut di atas, antara lain dengan memasukkan dalam laporan keuangan: 1) Penghasilan/pendapatan fiktif (fictious revenue) 2) Penilaian akhir atas aset tidak tepat 3) Menyembunyikan kewajiban (concealed liabilities) 17 4) Mencatat aset, liabilitas, pendapatan, dan biaya pada periode akuntansi yang tidak tepat (timing deference) 5) Menyembunyikan biaya antara lain dengan mengkapitalisasi biaya 6) Pengungkapan laporan keuangan yang tidak tepat (improve disclosure). Pada sisi lain, kecurangan laporan keuangan dilakukan untuk menekan laba (revenue understatement) dalam rangka menghindari atau memperkecil pengenaan pajak penghasilan badan. Cara yang dilakukan antara lain: 1) Pembukuan tidak sesuai fakta, dan transaksi salah/fiktif 2) Merekayasa faktur pajak 3) Menyembunyikan pendapatan 4) Meninggikan pengeluaran biaya 5) Menghancurkan pembukuan dan pencatatan. Berdasarkan uraian di atas, dapat disimpulkan bahwa financial statement fraud merupakan tindakan kecurangan yang biasa dilakukan oleh manajemen untuk memanipulasi, memalsukan atau mengubah data akuntansi dengan cara overstatement atau understatement yang merupakan sumber penyajian laporan keuangan. d. Fraud Triangle Theory Konsep dari fraud triangle diperkenalkan dalam literatur profesional pada SAS no. 99, Consideration of Fraud in a Financial 18 Statement Audit. Fraud triangle terdiri dari tiga kondisi yang umumnya hadir pada saat fraud terjadi yaitu pressure, opportunity, dan rationalization. 1) Tekanan (Pressure) Shelton (2014) menyatakan bahwa tekanan adalah motivasi seseorang untuk melakukan penipuan, biasanya karena beban keuangan. Menurut Karyono (2013) dorongan untuk melakukan fraud terjadi pada karyawan (employee fraud) dan oleh manajer (management fraud) dan dorongan itu terjadi antara lain karena: a) Tekanan keuangan; antara lain berupa banyak hutang, gaya hidup melebihi kemampuan keuangan (besar pasak daripada tiang), keserakahan, dan kebutuhan yang tidak terduga. b) Kebiasaan buruk; antara lain kecanduan narkoba, judi, dan peminum minuman keras. c) Tekanan lingkungan kerja; seperti kurang dihargainya prestasi/kinerja, gaji rendah, dan tidak puas dengan pekerjaan. d) Tekanan lain; seperti tekanan dari istri/suami untuk memiliki barang-barang mewah. Menurut SAS No. 99 dalam Skousen et al. (2008), terdapat empat jenis kondisi yang umumnya terjadi pada tekanan yang dapat mengakibatkan kecurangan. Kondisi tersebut adalah 19 stabilitas keuangan, tekanan eksternal, kebutuhan keuangan individu, dan target keuangan. 2) Peluang (Opportunity) Peluang adalah kesempatan yang memungkinkan terjadinya tindakan fraud. Kesempatan adalah metode kejahatan yang bisa dilakukan, seperti beban keuangan (Shelton, 2014). Para pelaku fraud meyakini bahwa aktivitas mereka tidak akan terdeteksi. Peluang dapat terjadi karena pengendalian internal yang lemah, manajemen pengawasan yang kurang baik, dan atau melalui penggunaan posisi. Kegagalan untuk menetapkan prosedur yang memadai untuk mendeteksi aktivitas fraud juga meningkatkan kesempatan terjadinya kecurangan. Menurut Albrecht dalam Karyono (2013), ada beberapa faktor yang meningkatkan kesempatan untuk melakukan fraud yaitu: a) Kegagalan untuk menertibkan pelaku kecurangan b) Terbatasnya akses terhadap informasi c) Ketidaktahuan, malas, dan tidak sesuai kemampuan pegawai d) Kurangnya jejak audit. SAS No. 99 dalam Skousen et al. (2008), menyebutkan bahwa peluang pada financial statement fraud dapat terjadi pada tiga kategori. Kondisi tersebut adalah kondisi industri, ketidakefektifan pengawasan, dan struktur organisasional. 20 3) Rasionalisasi (Rationalization) Rasionalisasi merupakan elemen ketiga dari fraud triange dan paling sulit diukur (Skousen, et al., 2008). Rasionalisasi adalah sikap yang memperbolehkan seseorang melakukan kecurangan, dan menganggap tindakannya tersebut tidaklah salah. Mereka yang terlibat dalam penipuan laporan keuangan mampu merasionalisasi tindakan penipuan secara konsisten dengan mereka kode etik mereka (Suyanto, 2009). Bagi mereka dengan standar moral yang lebih tinggi, itu mungkin tidak begitu mudah. Pelaku fraud selalu mencari pembenaran secara rasional untuk membenarkan perbuatannya. Menurut Karyono (2013), pelaku kecurangan mencari pembenaran antara lain: a) Pelaku menganggap bahwa yang dilakukan sudah merupakan hal biasa/wajar dilakukan oleh orang lain pula. b) Pelaku merasa berjasa besar terhadap organisasi dan seharusnya ia menerima lebih banyak dari yang telah diterimanya. c) Pelaku menganggap tujuannya baik yaitu untuk mengatasi masalah, nanti akan dikembalikan. Berdasarkan uraian di atas, dapat disimpulkan bahwa teori fraud triangle terdiri dari tiga kondisi, yaitu tekanan (pressure), peluang/kesempatan (opportunity), dan rasionalisasi (rationalization). 21 3. Manajemen Laba (Earnings Management) Standar Akuntansi Keuangan memberikan fleksibilitas kepada manajer dalam pemilihan kebijakan akuntansi. Earnings management diyakini muncul sebagai konsekuensi langsung dari upaya-upaya manajer atau penyusun laporan keuangan untuk mengatur besaran angka laba demi kepentingan pribadi dan/atau kepentingan perusahaan. Manajemen laba berhubungan erat dengan tingkat perolehan laba (earnings) atau kinerja usaha suatu organisasi karena tingkat keuntungan atau laba yang diperoleh sering dikaitkan dengan prestasi manajemen disamping memang adalah suatu yang lazim bila besar kecilnya bonus yang akan diterima oleh manajer atau tanciem untuk direksi tergantung dari besar kecilnya laba yang diperoleh. Oleh karena itu, tidaklah mengherankan bila manajer sering berusaha menonjolkan prestasinya melalui tingkat keuntungan atau laba yang dicapai (Priantara, 2013). Mengingat kecenderungan praktik manajemen laba adalah untuk short-term earnings maka Akers dalam Priantara (2013) mendefiniskan earnings management sebagai upaya manajemen mempengaruhi atau memanipulasi laba yang dilaporkan dengan metode akuntansi atau perubahan metode, pengakuan transaksi sesaat yang tidak berulang, menangguhkan atau mempercepat beban atau pendapatan, atau penggunaan metode lain untuk mempengaruhi laba jangka pendek. Dalam praktiknya, manajer sering termotivasi untuk mendapatkan keuntungan pribadi melalui penghargaan langsung seperti gaji dan bonus 22 atau penghargaan tidak langsung seperti promosi masa depan, prestise, dan keamanan kerja. Imbalan ini diberikan kepada manajer berdasarkan kinerja laba perusahaan. Jika insentif didasarkan pada kinerja keuangan perusahaan, manajer dapat tergoda untuk bertindak sesuai kepentingan mereka sendiri dan untuk mengesankan pemegang saham dan pemangku kepentingan lainnya mengenai kinerja perusahaan yang baik melalui manajemen laba. Keleluasaan manajemen atas laba yang dilaporkan dan pengaruhnya terhadap kompensasi manajemen menyebabkan masalah agensi potensial (Bukit & Iskandar, 2009). Earnings management juga tidak dapat secara langsung dapat diamati. Sehingga dibutuhkan suatu proksi untuk dapat mengidikasi terjadinya manjemen laba. Dalam beberapa penelitian, discretionary accruals digunakan sebagai proksi untuk manajemen laba. Penggunaan discretionary accruals sebagai proksi manajemen laba dihitung menggunakan Model Friedlan. Scott (2012) menyatakan bahwa terdapat beberapa pola dalam manajemen laba, yaitu: 1. Taking a bath Pola ini dapat terjadi saat ada tekanan organisasioanal pada saat pergantian manajemen baru. Teknik ini dilakukan dengan mengakui adanya biaya-biaya pada periode mendatang dan kerugian periode berjalan. Konsekuensinya manajemen melakukan write off asset 23 dengan membebankan perkiraan-perkiraan biaya mendatang. Akibatnya laba periode berikutnya akan lebih tinggi dari seharusnya. 2. Income minimization Pola manajemen ini hampir sama dengan taking a bath namun tidak terlalu ekstrim. Pola ini dilakukan pada saat profitabilitas perusahaan sangat tinggi dengan maksud agar tidak mendapatkan perhatian oleh pihak-pihak yang berkepentingan. Kebijakan yang diambil dapat berupa write-off atas barang modal dan aktiva tak berwujud, pembebanan menggunakan biaya iklan, metode biaya persediaan riset yang dan pengembangan, dapat mengecilkan pendapatan, tujuannya yaitu untuk kepentingan pajak. 3. Income maximization Pola manajemen laba income maximization dilakukan dengan cara menjadikan laba pada laporan keuangan periode berjalan lebih tinggi dari pada laba sesungguhnya. Pola ini dilakukan dengan tujuan untuk memperoleh bonus yang lebih besar, meningkatkan keuntungan, menghindari pelanggaran atas kontrak hutang jangka panjang, ataupun untuk menarik investor. 4. Income smoothing Perataan laba (income smoothing) merupakan cara yang paling populer dan sering dilakukan. Perataan laba merupakan salah satu bentuk manajemen laba yang dilakukan dengan cara membuat laba akuntansi relatif konsisten (smooth) dari periode ke periode. Dalam 24 hal ini pihak manajemen dengan sengaja menurunkan atau meningkatkan laba untuk mengurangi gejolak dalam pelaporan laba, sehingga perusahaan terlihat stabil atau tidak berisiko tinggi. Berdasarkan uraian di atas, dapat disimpulkan bahwa earnings management merupakan tindakan yang dilakukan manajemen untuk memanipulasi laba yang tujuannya untuk kepentingan pribadi manajemen. 4. Assets Growth (AGROW) Aset merupakan sumber daya atau kekayaan yang dimiliki oleh suatu perusahaan atau usaha yang diperoleh dari peristiwa masa lalu dan diharapkan memberikan manfaat dimasa yang akan datang. Transaksi yang dimaksud dapat berupa hasil produksi sendiri atau dibangun sendiri, dibeli, pertukaran aset yang sejenis atau tidak sejenis maupun sumbangan dari pihak lain. Aset dapat dibedakan menjadi aset lancar (current assets) dan aset tetap (fixed assets). Aset merupakan sumber daya yang digunakan untuk aktivitas operasional perusahaan. Semakin besar aset yang digunakan diharapkan semakin besar hasil operasional yang dihasilkan oleh perusahaan. Pertumbuhan aset didefinisikan sebagai perubahan tahunan dari total aset. Peningkatan aset yang diikuti peningkatan hasil operasi akan semakin menambah kepercayaan pihak luar terhadap perusahaan (Zuhro & Suwitho, 2016). Pertumbuhan aset adalah perubahan (peningkatan atau penurunan) total aset yang dimiliki oleh perusahaan. Pertumbuhan aset dihitung 25 sebagai persentase perubahan total aset pada tahun tertentu terhadap tahun sebelumnya. Dari uraian di atas dapat disimpulkan bahwa total aset adalah jumlah keseluruhan aset baik aset lancar maupun aset tetap yang digunakan untuk kegiatan operasi perusahaan, dimana perubahan baik peningkatan ataupun penurunan aset merupakan cerminan perusahaan mengalami tingkat pertumbuhan. 5. Return on total assets (ROA) Rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan manajemen dalam memperoleh keuntungan (laba) secara keseluruhan. Rasio ini memberikan ukuran yang lebih baik atas profitabilitas perusahaan yang menunjukkan efektifitas manajemen dalam menggunakan aktiva untuk memperoleh pendapatan. Return on Asset (ROA) merupakan bagian dari rasio profitabilitas dalam analisis laporan keuangan atau pengukuran kinerja perusahaan (Skousen, et al., 2008) Return on Asset (ROA) juga merupakan salah satu bentuk dari rasio prifitabilitas yang dimaksudkan untuk mengukur kemampuan perusahaan dengan keseluruhan dana yang ditanamkan dalam aset yang digunakan untuk operasi perusahaan untuk menghasilkan laba. 6. Dividend (DIV) Dividen merupakan hak pemegang saham biasa (common stock) untuk mendapatkan bagian dari keuntungan perusahaan. Jika perusahaan 26 memutuskan untuk membagi keuntungan dalam dividen, semua pemegang saham biasa mendapatkan pengembalian atas investasinya. Menurut Warren et al. (2006) dividen adalah pembagian laba suatu perseroan kepada para pemegang sahamnya. Sedangkan menurut Reeve et al. (2009) dividen adalah aliran kas yang dibayarkan kepada para pemegang saham. Terdapat beberapa jenis dividen yang dapat dibayarkan kepada para pemegang saham, tergantung pada posisi dan kemampuan perusahaan bersangkutan, antara lain cash dividend, stock dividend, property dividend, dan liquidating dividend. 7. Free Cash Flow (FCF) Menurut Weygandt et al. (2011) free cash flow adalah jumlah dari sisa arus kas yang dimiliki perusahaan untuk membeli tambahan investasi, melunasi hutang, membeli treasury stock atau penambahan sederhana atas likuiditas perusahaan. Menurut Brigham dan Houston (2009) free cash flow adalah kas yang tersedia untuk didistribusikan kepada seluruh investor setelah perusahaan menempatkan seluruh investasinya pada aktiva tetap, produk-produk baru dan modal kerja yang dibutuhkan untuk mempertahankan operasi yang berjalan. Definisi aliran kas bebas menurut Gitman dan Zutter (2015) arus kas bebas merupakan jumlah arus kas yang tersedia bagi investor (kreditur dan pemilik) setelah perusahaan telah memenuhi semua kebutuhan operasi dan dibayar untuk investasi pada aktiva tetap bersih dan aktiva lancar. 27 Kas tersebut biasanya menimbulkan konflik kepentingan antara manajer dan pemegang saham. Manajer lebih menginginkan dana tersebut diinvestasikan kembali pada proyek-proyek yang dapat menghasilkan keuntungan karena akan meningkatkan insentif yang mereka terima, sedangkan pemegang saham mengharapkan sisa dana tersebut dibagikan sehingga akan menambahkan kesejahteraan mereka. B. Hasil Penelitian Terdahulu Adapun hasil-hasil sebelumnya dari penelitian-penelitian terdahulu mengenai topik yang berkitan dengan penelitian ini terdapat dalam tabel 2.2 28 Tabel 2.2 Hasil Penelitian Terdahulu NO 1 PENULIS (TAHUN) JUDUL (Rahman, et al., 2016) Earnings Management and Fraudulent Financial Reporting: The Malaysian Story METODE PENELITIAN PERSAMAAN 1. Menguji accruals earnings management dengan proksi discretionary accruals sebagai variabel dependen. 2. Menggunakan ROA sebagai proksi dari variabel financial target. Bersambung pada halaman selanjutnya 29 HASIL PERBEDAAN Proksi variabel independen pada penelitian terdahulu menggunakan real earnings management, persentase inside directors, tipe auditor independen, sedangkan penelitian sekarang menggunakan dividen, AGROW, dan free cash flow. 1. Terdapat hubungan negatif signifikan antara accrual earnings management dan real earnings management terhadap fraud. 2. Perusahaan yang melakukan praktik fraud mengatur labanya secara berurutan antara accrual earnings management dan real earnings management sebelum tahun terjadinya fraud. Tabel 2.2 (Lanjutan) METODE PENELITIAN PERSAMAAN PERBEDAAN 1. Menggunakan dividen Variabel independen pada sebagai proksi dari variabel penelitian terdahulu (Noor, et al., 2015) kecurangan. menggunakan leverage dan Fraud Motives and 2. Menggunakan free cash kualitas audit, sedangkan Opportunities flow sebagai variabel penelitian sekarang 2 Factors on independen. menggunakan ROA sebagai Earnings 3. Menguji accruals earnings proksi dari variabel financial Manipulations management dengan proksi target dan AGROW sebagai discretionary accruals proksi tekanan stabilitas sebagai variabel dependen. keuangan. Variabel independen pada penelitian terdahulu (Bukit & Nasution, 1. Menggunakan free cash menggunakan employee diff dan 2015) Employee flow sebagai variabel corporate governance, Diff, Free Cash independen. sedangkan penelitian sekarang 3 Flow, Corporate 2. Menguji accruals earnings menggunakan dividen, ROA Governance and management dengan proksi sebagai proksi dari variabel Earning discretionary accruals financial target dan AGROW Management sebagai variabel dependen. sebagai proksi tekanan stabilitas keuangan. Bersambung pada halaman selanjutnya NO. 30 PENULIS (TAHUN) JUDUL HASIL Kualitas audit dan free cash flow memberikan kendala yang signifikan terhadap accruals earnings management. Ketika kurangnya pengawasan yang intensif, manajer cenderung untuk memanipulasi laba ketika perusahaan memiliki kelebihan kas dan adanya employee diff. Tabel 2.2 (Lanjutan) NO. 4 PENULIS (TAHUN) JUDUL (Ghazali, et al., 2015) Earnings Management: An Analysis of Opportunistic Behavior, Monitoring Mechanism and Financial Distress METODE PENELITIAN PERSAMAAN PERBEDAAN 1. Menggunakan free cash flow sebagai variabel independen. 2. Menguji accruals earnings management sebagai variabel dependen. (Mohd Sufian, et al., 2015) Manipulation of Earnings: The Pressure of Menguji accruals earnings Opportunistic 5 management sebagai variabel Behavior and dependen. Monitoring Mechanism in Malaysian ShariahCompliant Companies Bersambung pada halaman selanjutnya 31 HASIL Variabel independen pada penelitian terdahulu menggunakan profitability, leverage dan financial distress, sedangkan penelitian sekarang menggunakan dividen, ROA sebagai proksi dari variabel financial target dan AGROW sebagai proksi tekanan stabilitas keuangan. 1. Leverage dan financial distress memiliki hubungan yang signifikan terhadap earnings management. 2. Profitability dan free cash flow memiliki hubungan yang tidak signifikan terhadap earnings management. Variabel independen pada penelitian terdahulu menggunakan COGS, CFO dan DISEXP, sedangkan penelitian sekarang menggunakan dividen, ROA sebagai proksi dari variabel financial target dan AGROW sebagai proksi tekanan stabilitas keuangan dan free cash flow. COGS, CFO dan DISEXP memiliki hubungan signifikan dengan earning management. Tabel 2.2 (Lanjutan) NO. 6 PENULIS (TAHUN) JUDUL (Aghghaleh, et al., 2014) Fraud Risk Factors of Fraud Triangle and the Likelihood of Fraud Occurrence: Evidence from Malaysia PERSAMAAN METODE PENELITIAN PERBEDAAN Menggunakan variabel fraud dengan proksi tekanan dan peluang. (Cohen, et al., 2010) Corporate Menggunakan variabel Fraud and 7 fraud dengan proksi Managers’ tekanan dan peluang. Behavior: Evidence from the Press Bersambung pada halaman selanjutnya 32 HASIL 1. Variabel independen pada penelitian terdahulu menggunakan sales to accounts receivables, leverage, jumlah anggota komite audit dan dewan direktur sedangkan penelitian sekarang menggunakan dividen, ROA sebagai proksi dari variabel financial target, AGROW sebagai proksi tekanan stabilitas keuangan dan free cash flow. 2. Pada penelitian terdahulu fraud sebagai variabel dependen, sedangkan penelitian sekarang fraud sebagai variabel independen dan earnings management sebagai variabel dependen. 1. Sales to accounts receivables dan leverage memiliki hubungan positif terhadap kemungkinan fraud. 2. Ukuran komite audit dan dewan direktur memiliki hubungan untuk meningkatkan tingkat kecurangan laporan keuangan. Pada penelitian terdahulu managers’ behavior sebagai variabel dependen, sedangkan penelitian sekarang earnings management sebagai variabel dependen. Auditor seharusnya mengevaluasi etika dari manajemen melaui komponen TPB. Tabel 2.2 (Lanjutan) NO. 8 33 PENULIS (TAHUN) JUDUL (Martantya & Daljono, 2013) Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan Melalui Faktor Risiko Tekanan dan Peluang METODE PENELITIAN PERSAMAAN PERBEDAAN Menggunakan variabel fraud dengan proksi tekanan (AGROW) dan ROA sebagai proksi dari variabel financial target. HASIL 1. AGROW dan ROA terbukti berpengaruh secara signifikan terhadap kemungkinan 1. Variabel independen terjadinya kecurangan laporan pada penelitian terdahulu keuangan. menggunakan leverage, 2. Leverage, OSHIP, proporsi OSHIP dan IND, komisaris independen terbukti sedangkan penelitian tidak berpengaruh secara sekarang menggunakan signifikan terhadap dividen dan free cash kemungkinan terjadinya flow. kecurangan laporan keuangan. 2. Earnings management 3. Ukuran perusahaan tidak dapat sebagai variabel dijadikan kontrol dalam dependen. mendeteksi kemungkinan adanya kecurangan laporan keuangan. C. Kerangka Pemikiran Kerangka berpikir pemikiran dari pola hubungan antar variabel dapat digambarkan pada gambar 2.1. Gambar 2.1 Skema Kerangka Pemikiran Cukup banyaknya kasus-kasus manipulasi laporan keuangan pada perusahaan-perusahaan besar TEKANAN Stabilitas Keuangan Assets Growth (AGROW) Target Keuangan Return on total assets (ROA) Earnings Management: Discretionary Accruals (DA) Tekanan Eksternal Dividend (DIV) PELUANG Free Cash Flow (FCF) Statistik Deskriptif Uji Uji Uji Uji Normalitas Multikolonieritas Autokorelasi Heteroskedastisitas 34 Lanjutan... Koefisien Uji F Secara Uji t Secara Determinasi Simultan Parsial Analisis Regresi Berganda Interpretasi, Kesimpulan dan Saran D. Perumusan Hipotesis 1. Pengaruh Stabilitas Keuangan terhadap Earnings Management Stabilitas keuangan perusahaan merupakan keadaan yang menggambarkan kondisi keuangan perusahaan dari kondisi yang stabil. Stabilitas keuangan perusahaan sering kali mengalami tekanan baik dari pihak luar ataupun pihak dalam perusahaan, seperti menuntut pengelolaan aset dengan baik sehingga laba yang dihasilkan perusahaan akan banyak yang akan berdampak pada peningkatan bonus dan return yang tinggi pula untuk para investor. Hal ini menjadikan salah satu alasan manajemen memanfaatkan laporan keuangan sebagai alat untuk menutupi kondisi stabilitas keuangan yang buruk dengan melakukan tindakan kecurangan (Martantya dan Daljono 2013). 35 Ketika stabilitas keuangan perusahaan berada pada titik yang mulai terancam, perusahaan akan berusaha menutupi keadaan itu dengan melakukan berbagai cara demi menampilkan stabilitas keuangan perusahaan yang baik. Pada kasus perusahaan yang mengalami pertumbuhan industri di bawah rata-rata, manajemen sangat mungkin melakukan manipulasi laporan keuangan untuk meningkatkan tampilan perusahaan. Berdasarkan hasil penelitian Manurung dan Hadian (2013), Martantya dan Daljono (2013) dan Oktaviani et al. (2014) menunjukkan bahwa stabilitas keuangan berpengaruh terhadap earnings management. Sedangkan hasil penelitian yang dilakukan oleh Nugraha dan Henny (2015) dan Aprilia (2017) yang menunjukkan hasil bahwa stabilitas keuangan tidak memiliki pengaruh terhadap earnings management. Berdasarkan uraian tersebut, maka dapat disusun hipotesis penelitian sebagai berikut: H1: Stabilitas keuangan berpengaruh terhadap earnings management. 2. Pengaruh Target Keuangan terhadap Earnings Management Agency Theory pada dasarnya menjelaskan hubungan antara pemegang saham (principal) dengan manajemen (agent). Karena manajemen adalah pihak yang dikontrak oleh pemegang saham untuk menjalankan kewajiban-kewajibannya, maka tentunya manajemen ingin menampilkan performa perusahaan sebaik mungkin. Oleh karena itu, 36 manajemen akan berupaya dengan segala cara untuk mencapai target keuangan yang telah ditetapkan sebelumnya, meskipun dengan cara memanipulasi laporan keuangan salah satunya dengan manajamen laba (Martantya dan Daljono 2013). Return on total assets (ROA) merupakan proksi yang digunakan untuk mengukur variabel target keuangan. Guna menunjukkan seberapa efesien aset yang digunakan, dipilih ukuran perbandingan laba terhadap jumlah aktiva atau return on total assets sebagai ukuran kinerja operasional yang banyak digunakan. ROA secara signifikan berbeda antara fraud firm dan non-fraud firm (Skousen, et al., 2008). Oleh karena itu, ROA dijadikan proksi untuk variabel financial target. Penelitian yang dilakukan oleh Martantya dan Daljono (2013), Amara et al. (2013), Nugraha dan Henny (2015) menunjukkan bahwa target keuangan berpengaruh signifikan terhadap kecurangan laporan keuangan. Sedangkan hasil penelitian yang telah dilakukan oleh Manurung dan Hardika (2015) dan Prasmaulida (2016) yang menunjukkan hasil bahwa tidak mendapatkan bukti target keuangan memiliki pengaruh terhadap manajemen laba. Berdasarkan uraian tersebut, maka dapat disusun hipotesis penelitian sebagai berikut: H2: Target keuangan berpengaruh terhadap earnings management 37 3. Pengaruh Tekanan Eksternal terhadap Earnings Management Adanya tekanan yang didapat oleh pihak manajemen baik dari internal maupun eksternal memicu manajemen untuk melakukan tindakan kecurangan. Menurut SAS No. 99, saat tekanan berlebihan dari pihak eksternal terjadi, maka terdapat risiko kecurangan terhadap laporan keuangan dalam bentuk manajemen laba. Manajemen laba dapat dilakukan dalam bentuk perataan laba, peningkatan atau penurunan laba. Manajemen laba tentu saja tidak terlepas dari faktor yang mempengaruhinya. Salah satunya yaitu dividen. Laba juga sering dikatakan sebagai ukuran kemampuan perusahaan dalam membayar dividen. Dividen dapat mengurangi kelebihan kas yang meberikan peluang bagi manajer untuk melakukan pemakaian sendiri atau untuk proyek yang tidak berkeuntungan (Noor, et al., 2015). Purwanto (2004) menyimpulkan bahwa kebijakan dividen memiliki pengaruh terhadap perilaku manajemen laba dalam bentuk perataan laba, karena kebijakan dividen akan mempunyai implikasi yang signifikan pada pengambilan keputusan investor maupun investasi potensial dalam pembelian saham perusahaan. Pihak eksternal (investor) menyukai tingkat dividen yang tinggi dan investor juga merupakan pihak yang menolak risiko. Padahal perusahaan yang menerapkan tingkat dividen yang tinggi juga akan memiliki risiko yang tinggi apabila terjadi fluktuasi laba yang besar. Tuntutan untuk dapat membagikan dividen yang 38 besar dengan risiko yang kecil membuat pihak manajemen cenderung untuk melakukan manajemen laba. Penelitian yang dilakukan oleh Wibiksono dan Rudiawarni (2015) dan Dahyani et al. (2017) menunjukan hasil adanya pengaruh antara kebijakan dividen dengan manajemen laba. Penelitian oleh Daniel et al. (2008) juga menunjukkan bahwa manajemen laba dilakukan guna mencapai dividen yang diharapkan. Sedangkan hasil penelitian yang dilakukan oleh Noor et al. (2015) dan Sulistiyawati (2013) menyatakan dividen tidak memiliki pengaruh terhadap manajemen laba. Berdasarkan uraian tersebut masih adanya ketidakkonsistenan hasil penelitian. Maka dapat disusun hipotesis penelitian sebagai berikut: H3: Tekanan eksternal berpengaruh terhadap earnings management 4. Pengaruh Peluang terhadap Earnings Management Manajer yang memiliki kesempatan mengelola angka-angka dalam akuntansi untuk mengkamuflase kinerja yang negatif dan melaporkannya sebagai perusaan yang berkinerja baik. Dalam penelitian ini, opportunity behavior dari manajer dideskripsikan dengan free cash flow. Arus kas bebas yang tinggi mungkin dapat membuat sebuah peluang bagi manajer untuk mengelola laba dan berdampak dengan munculnya agency problem (Ghazali, et al., 2015). Pada umumnya, earnings management yang terjadi di perusahaan dengan tingkat arus kas bebas yang tinggi dapat dihubungkan dengan discretionary accruals (Ghazali, et al., 2015). Hal ini didukung dengan 39 penelitian Bukit dan Iskandar (2009) yang berargumen bahwa surplus arus kas bebas dapat menciptakan insentif bagi manajer untuk terlibat dalam manajemen peningkatan pendapatan, sinyal fleksibilitas keuangan. Penelitian yang dilakukan oleh Noor et al. (2015), Bukit dan Nasution (2015), dan Agustia (2013) juga menunjukan hasil adanya pengaruh antara free cash flow terhadap manajemen laba. Sedangkan hasil penelitian yang dilakukan oleh Herlambang (2017) dan Ghazali et al. (2015) yang memberikan bukti lain bahwa FCF tidak memiliki pengaruh terhadap manajemen laba. Berdasarkan uraian tersebut, maka dapat disusun hipotesis penelitian sebagai berikut: H4: Peluang berpengaruh terhadap earnings management 40 BAB III METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini termasuk penelitian kausal komparatif yaitu penelitian dengan karakteristik masalah berupa hubungan sebab-akibat antara dua variabel atau lebih. Penelitian ini bertujuan untuk menguji variabel independen stabilitas keuangan (Assets Growth/AGROW), target keuangan (Return on Total Assets/ROA), tekanan eksternal/dividen (DIV), dan peluang (free cash flow/FCF) terhadap variabel dependen yaitu earnings management yang diproksikan dengan discretionary accruals. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2013-2015. Pemilihan perusahaan manufaktur dalam penelitian ini dikarenakan perusahaan manufaktur terus memiliki jumlah kasus fraud terbanyak ketiga setelah industri perbankan dan pemerintahan yang dilaporkan dalam penelitian Association of Certified Fraud Examiners (ACFE, 2014). Tahun 2013-2015 ini digunakan sebagai tahun penelitian karena berdasarkan Peraturan Pemerintah Nomor 80 Tahun 2008, pada tahun 2013 Indonesia telah memperbarui kerangka kerja tersebut dengan memasukkan prinsip assesses fraud risk sebagai salah satu prinsip yang terpisah dengan pengelolaan risiko secara umum dalam komponen risk assesment (Cyndi, 2016). Namun berdasarkan 41 hasil survei yang dilakukan oleh ACFE pada tahun 2014, disebutkan bahwa perusahaan di dunia mengalami kerugian rata-rata 5% setiap tahunnya karena perbuatan fraud (ACFE, 2014). Berdasarkan penelitian ACFE 2016, kecurangan laporan keuangan berada di ujung spektrum, terjadi kurang dari 10% kasus namun menyebabkan kerugian rata-rata $975.000 (ACFE, 2016). B. Metode Penentuan Sampel Populasi yaitu kumpulan pengukuran atau data pengamatan yang dilakukan terhadap orang, benda atau tempat, sedangkan sampel yaitu sebagian dari populasi atau dalam istilah matematik dapat disebut sebagai himpunan bagian atau subset dari populasi. Metode penentuan sampel yang digunakan adalah purposive sampling, yaitu tipe pemilihan sampel secara tidak acak yang informasinya diperoleh dengan menggunakan pertimbangan tertentu, umumnya disesuaikan dengan tujuan atau masalah penelitian. Sampel untuk penelitian ini adalah semua perusahaan dalam industri manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2013-2015, dengan pertimbangan sebagai berikut: 1. Perusahaan pada industri manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2013-2015. 2. Perusahaan yang memiliki tahun buku yang berakhir pada 31 Desember. 3. Perusahaan yang menggunakan mata uang rupiah. 4. Perusahaan yang tidak mengalami rugi selama tahun penelitian. 5. Perusahaan yang membayarkan dividen selama tahun penelitian. 42 6. Laporan tahunan perusahaan memiliki data-data yang berkaitan dengan variabel penelitian. C. Metode Pengumpulan Data Dalam memperoleh data-data pada penelitian ini, peneliti menggunakan dua cara yaitu penelitian pustaka dan penelitian lapangan. 1. Penelitian Pustaka (Library Research) Peneliti memperoleh data yang berkaitan dengan masalah yang sedang diteliti melalui buku, jurnal, internet, berita, skripsi, dan perangkat lain yang berkaitan dengan judul penelitian. 2. Penelitian Lapangan Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Seluruh data bersumber dari laporan keuangan pada perusahaanperusahaan manufaktur tahun 2013 sampai dengan 2015 yang telah dipublikasikan lengkap di Bursa Efek Indonesia (BEI). D. Metode Analisis Data Metode analisis data yang digunakan yaitu statistik deskriptif, uji asumsi klasik dan uji hipotesis. 1. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihatdari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, maksimum, dan minimum. Statistik deskriptif dimaksudkan untuk memberikan gambaran mengenai distribusi dan perilaku data sampel tersebut (Ghozali, 2013). 43 Metode analisis data pada penelitian ini menggunakan analisis kuantitatif yang bersifat deskriptif yang menjelaskan data yang didapat dengan menggunakan analisis regresi berganda untuk menggambarkan fenomena atau isu atau karakteristik data, yaitu dengan memberikan gambaran tentang pengaruh tekanan dan peluang terhadap earnings management/manipulations. Metode analisis data dilakukan dengan bantuan aplikasi komputer program SPSS versi 22. 2. Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik yang digunakan untuk menguji data penelitian yang bersifat sekunder ini meliputi uji normalitas, uji multikolonieritas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas. a. Uji Normalitas Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel-variabelnya memiliki distribusi normal atau tidak. Data yang terdistribusi normal akan memperkecil kemungkinan terjadinya bias. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil (Ghozali, 2013). Pengujian normalitas dilakukan dengan uji statistik non parametrik One Sample Kolmogorov smirnov. Dasar pengambilan keputusan dari uji normalitas adalah: 44 1) Jika hasil One Sample Kolmogorov smirnov di atas tingkat kepercayaan 0,05 menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. 2) Jika hasil One Sample Kolmogorov smirnov di dibawah tingkat signifikansi 0,05 tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas (Ghozali, 2013). b. Uji Multikolonieritas Menurut Ghozali (2013) uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditentukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independen. Multikolinearitas dilihat dari nilai tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF) yaitu sebagai berikut: 1) Nilai tolerance> 0.10 dan nilai VIF < 10 maka disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi. 2) Nilai tolerance< 0.10 dan nilai VIF > 10 maka disimpulkan bahwa ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi. c. Uji Autokorelasi Menurut Ghozali (2013) uji autokorelasi digunakan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara 45 kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya). Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi. Pada penelitian ini uji autokorelasi menggunakan run test. Run test sebagai bagian dari statistik non-parametik dapat digunakan untuk menguji apakah antar residual terdapat korelasi yang tinggi atau tidak. Jika antar residual tidak terdapat hubungan korelasi maka dikatakan bahwa residual adalah acak atau random (Ghozali, 2013). d. Uji Heteroskedastisitas Menurut Ghozali (2013) uji heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Dalam penelitian ini pengujian heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan metode Uji Glejser. Uji glejser dilakukan dengan cara meregresi nilai absolut residual terhadap variabel independen (Gujarati & Porter, 2013). Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas (probabilitas signifikansi tingkat kepercayaan 5%). 46 3. Uji Hipotesis a. Pengujian dengan Analisis Regresi Berganda Penelitian ini menggunakan alat analisis regresi berganda (multiple regression) untuk menguji pengaruh antara variabel dependen dengan ke empat variabel independen. Tujuan analisis regresi berganda ialah menggunakan nilai-nilai variabel independen yang diketahui, untuk meramalkan nilai variabel dependen. Variabel independen terdiri dari stabilitas keuangan (AGROW), target keuangan (ROA), tekanan eksternal (DIV) dan peluang (FCF) terhadap variabel dependen yaitu Earnings Management (EM) yang diproksikan dengan Discretionary Accruals. Untuk menguji hipotesis penelitian ini, maka rumus persamaan regresi yang digunakan adalah sebagai berikut: 𝐸𝑀 = 𝛼 + 𝛽1 𝐴𝐺𝑅𝑂𝑊 + 𝛽2 𝑅𝑂𝐴 + 𝐵3 𝐷𝐼𝑉 + 𝐵4 𝐹𝐶𝐹 + ℇ Dimana: EM = Earnings Management dengan Discretionary Accruals α = Konstanta β1,2,3,4 = Koefisien variabel AGROW= Tingkat pertumbuhan aset perusahaan/Assets Growth ROA = Return on Assets DIV = Dividend FCF = Free cash flow ℇ = Error 47 b. Uji Koefisien Determinasi (Uji R2) Uji koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui tingkat ketepatan yang paling baik dalam analisis regresi, hal ini ditunjukkan oleh besarnya koefisien determinasi (R²). Nilai koefisien determinasi adalah 0 sampai 1. Semakin R² mendekati 0 maka semakin kecil kemampuan semua variabel independen dalam menjelaskan perubahan nilai variabel dependen. Semakin R² mendekati 1 maka semakin besar pengaruh semua variabel independen terhadap variabel dependen. Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah independen yang dimasukkan kedalam model. Dalam penelitian ini menggunakan banyak variable independen, sehingga nilai Adjusted R2 lebih tepat digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variable dependen (Ghozali, 2013). c. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F) Uji F digunakan untuk melakukan pegujian terhadap pengaruh variabel independen bersama-sama secara simultan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatif yang ingin diuji adalah sebagai berikut: Ha: Stabilitas Keuangan (AGROW), Target Keuangan (ROA), Tekanan Eksternal (DIV), dan Peluang (FCF) berpengaruh secara simultan terhadap Earnings Management. 48 Kriteria pengujian atau dasar pengambilan keputusan dalam penelitian ini menggunakan taraf signifikansi 5% adalah sebagai berikut (Ghozali, 2013): 1) Jika probabilitas (sig F) > α (0,05) maka Hο akan diterima atau Ha ditolak, artinya tidak ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen. 2) Jika probabilitas (sig F) < α (0,05) maka Hο akan ditolak atau Ha diterima, artinya ada pengaruh yang signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen. d. Uji Statistik t Uji t menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Tingkat signifikan dalam penelitian ini adalah 5%, artinya risiko kesalahan mengambil keputusan adalah 5%. Dengan tingkat signifikansi tersebut maka kriteria pengambilan keputusan adalah sebagai berikut (Ghozali, 2013): 1) Jika probabilitas (sig t) > α (0,05), artinya tidak ada pengaruh yang signifikan secara parsial dari variabel independen terhadap variabel dependen. 2) Jika profitabilitas (sig t) < α (0,05), artinya ada pengaruh yang signifikan secara parsial dari variabel independen terhadap variabel dependen. 49 E. Operasionalisasi Variabel Penelitian Pada bagian ini akan diuraikan mengenai definisi dari masing-masing variabel yang digunakan beserta dengan operasional dan cara pengukurannya. 1. Independent Variable (Variabel Bebas) a. Stabilitas Keuangan (Assets Growth/AGROW) Stabilitas keuangan merupakan suatu kondisi keuangan perusahaan dari kondisi stabil (Putriasih, et al., 2016). Stabilitas keuangan dilihat dari seberapa besar tingkat pertumbuhan aset yang dimiliki perusahaan. Tingkat pertumbuhan aset yang bagus dapat menaikkan nilai perusahaan yang akan berdampak pada tingkat pengembalian yang akan diterima investor maupun bonus yang diterima oleh manajemen. Alasan tersebut seringkali membuat manajemen termotivasi untuk menjadikan laporan keuangan sebagai sarana menutupi kondisi stabilitas keuangan yang tidak sesuai harapan dengan melakukan tindakan fraud (Aprillia, et al., 2017). Proksi yang dapat digunakan dalam pengukuran stabilitas keuangan yaitu dengan menghitung tingkat pertumbuhan aset perusahaan (Assets Growth/AGROW). AGROW merupakan persentase perubahan total aset pada tahun tertentu terhadap tahun sebelumnya. AGROW dipilih karena mencerminkan aset yang merupakan bukti kekayaan perusahaan yang dapat menunjukkan gambaran dari suatu perusahaan. Semakin banyak aset yang dimiliki, maka perusahaan dapat disebut sebagai perusahaan yang besar dan 50 memiliki image yang baik. Sebaliknya, apabila tingkat pertumbuhan aset perusahaan kecil, maka perusahaan tersebut sedang dalam kondisi keuangan yang tidak stabil dan dianggap belum mampu menjalankan operasinya dengan baik (Martantya dan Daljono 2013). Penelitian yang menggunakan AGROW sebagai alat ukur stabilitas keuangan yaitu dilakukan oleh Martantya dan Daljono (2013), Manurung & Hadian (2013), Oktaviani et al. (2014), Nugraha & Henny (2015), dan Aprillia et al. (2017). Adapun AGROW dihitung sebagai berikut: 𝐴𝐺𝑅𝑂𝑊 = b. 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑒𝑡 𝑡 − 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑒𝑡 𝑡−1 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑒𝑡 𝑡 𝑋 100% Target Keuangan (Return on total assets/ROA) Dalam menjalankan aktivitasnya, perusahaan seringkali mematok besaran tingkat laba yang harus diperoleh atas usaha yang dikeluarkan untuk mendapatkan laba tersebut, kondisi inilah yang dinamakan target keuangan (financial targets). Salah satu pengukuran untuk menilai tingkat laba yang diperoleh perusahaan atas usaha yang dikeluarkan adalah ROA (Putriasih, et al., 2016). ROA merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan menghasilkan laba setelah pajak dengan menggunakan total aset yang dimiliki oleh perusahaan. ROA digunakan untuk mengukur kemampuan rata-rata aset perusahaan yang digunakan dalam mencapai keuntungan. Perbandingan laba tehadap jumlah aset (ROA) adalah ukuran kinerja operasional yang 51 banyak digunakan untuk menunjukkan seberapa efisien aset telah bekerja (Skousen, et al., 2008). ROA sering digunakan dalam menilai kinerja manajer dan dalam menentukan bonus, kenaikan upah, dan lain-lain (Putriasih, et al., 2016). Oleh karena itu, ROA dijadikan sebagai proksi untuk variabel financial target dalam penelitian ini. Return on asset (ROA) merupakan bagian dari rasio profitabilitas dalam analisis laporan keuangan atau pengukuran kinerja perusahaan. Penelitian yang menggunakan ROA sebagai alat ukur target keuangan yaitu dilakukan oleh Martantya dan Daljono (2013), Manurung & Hadian (2013), Oktaviani et al. (2014), Nugraha & Henny (2015), dan Aprillia et al. (2017). ROA dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut: 𝑅𝑂𝐴 = c. Laba setelah pajak t − 1 Total aset t − 1 Tekanan Eksternal (Dividen/DIV) External Pressure merupakan tekanan yang berlebihan bagi manajemen untuk memenuhi persyaratan atau harapan dari pihak ketiga (Sihombing & Rahardjo, 2014). Tekanan dari pihak luar yang sering kali dialami manajemen perusahaan adalah kewajiban untuk membayarkan dividen kepada para pemegang saham. Dividen merupakan pembagian laba kepada pemegang saham berdasarkan banyaknya saham yang dimiliki. Pembagian ini akan mengurangi laba ditahan dan kas yang tersedia bagi perusahaan, tetapi distribusi keuntungan kepada pemilik memang adalah tujuan utama suatu bisnis. 52 Pemegang saham minoritas biasanya melakukan tekanan terhadap pihak dalam perusahaan untuk mencurahkan kas dalam bentuk dividen yang dibayarkan (Noor, et al., 2015). Dividend payout merupakan rasio persentase laba perusahaan yang dibayarkan kepada pemegang saham biasa perusahaannya yang berupa dividen kas/tunai. Apabila dividen yang dibagikan perusahaan lebih kecil dari dividen yang diharapkan investor maka akan mengakibatkan terjadinya pelepasan saham perusahaan yang akan mengakibatkan penurunan harga saham dari perusahaan tersebut. Untuk mencegahnya perusahaan cenderung melakukan manajemen laba. Variabel Tekanan Eksternal (dividen) pada penelitian ini diukur dengan besarnya dividend payout seperti penelitian yang dilakukan oleh Shah et al. (2010). Dividend payout dihitung dengan rumus: 𝐷𝑖𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛 𝑃𝑎𝑦𝑜𝑢𝑡 = d. 𝐷𝑖𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑑 𝑃𝑎𝑖𝑑 𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔𝑠 𝐴𝑓𝑡𝑒𝑟 𝑇𝑎𝑥 Peluang (Free Cash Flow/FCF) Adanya peluang memungkinkan terjadinya kecurangan. Peluang tercipta karena adanya kelemahan pengendalian internal, ketidakefektifan pengawasan manajemen, atau penyalahgunaan posisi atau otoritas. Kegagalan untuk menetapkan prosedur yang memadai untuk mendeteksi aktivitas kecurangan juga meningkatkan peluang terjadinya kecurangan (Maghfiroh, et al., 2015). Salah satu peluang 53 untuk manajer melakukan kecurangan yaitu tersedianya arus kas bebas yang besar. Arus kas bebas (Free Cash Flow) merupakan salah satu pengukuran kinerja perusahaan yang menunjukkan kemampuan aktiva perusahaan untuk menghasilkan laba operasi. Free Cash Flow dipilih sebagai proksi peluang karena perusahaan dengan arus kas bebas yang tinggi akan memiliki kesempatan yang lebih besar untuk melakukan manajemen laba, karena perusahaan tersebut terindikasi menghadapi masalah keagenan yang lebih besar (Chung, 2005) dalam (Agustia, 2013). Penelitian yang menggunakan FCF sebagai alat ukur peluang yaitu dilakukan oleh Maghfiroh et al. (2015) dan Skousen et al. (2008). Arus kas bebas dihitung dengan rumus: 𝐹𝐶𝐹 = Total Arus Kas dari Aktivitas Operasi − Belanja Modal − Dividen Kas 2. Dependent Variable (Variabel Terikat) Manajer bertanggung jawab untuk mempersiapkan dan menerbitkan informasi akuntansi bagi pihak eksternal. Sebagai orang dalam, manajer menerapkan pengetahuan dalam mereka mengenai keadaan perusahaan dan bisnisnya untuk menyiapkan informasi, sehingga memberikan pandangan yang benar dan adil mengenai keuangan perusahaan dan kinerjanya. Namun, mengingat adanya asimetri informasi antara manajer dan pengguna eksternal informasi akuntansi, memberikan 54 kesempatan bagi manajer untuk menggunakan kebijaksanaan mereka dalam mempersiapkan dan pelaporan informasi akuntansi untuk keuntungan mereka sendiri. Penggunaan kebijaksanaan dalam mempersiapkan dan melaporkan informasi akuntansi yang biasa disebut manajemen laba (Noor, et al., 2015). Manajemen laba dapat diukur dengan menggunakan proksi discretionary accrual berdasarkan Model Friedlan yang merupakan pengembangan Model Healy (1985) dan Model De Angelo (1986). Model Friedlan (1994) menyatakan restriksi bahwa akrual nondiskresi stasioner antara kondisi bisnis yang berbeda. Friedlan mengasumsikan akrual nondiskresioner adalah proporsional pada aktivitas operasi yang diukur dengan sales (S). Manfaat utama dari model ini adalah tidak membutuhkan persyaratan akan ketersediaan data yang tinggi. Penelitian yang menggunakan Model Friedlan dilakukan oleh Gumanti (2001). Perhitungan discretionary accrual menurut Model Friedlan adalah sebagai berikut: 𝐷𝐴𝐶𝑝𝑡 = ( TACpt TACpd )−( ) SALEpt SALEpd Keterangan: DACpt : Discretionary accrual pada periode tes TACpt : Total accrual pada periode tes TACpd : Total accrual pada periode dasar SALEpt : Penjualan pada periode tes SALEpd : Penjualan pada periode dasar 55 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Objek Penelitian Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada periode 2013 hingga 2015 merupakan populasi dalam penelitian ini. Pemilihan sampel dilakukan dengan metode purposive sampling. Perusahaanperusahaan yang dijadikan sampel telah sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan pada bab sebelumnya. Proses seleksi disajikan dalam tabel 4.1. Tabel 4.1 Tahapan Seleksi Sampel Penelitian Keterangan Jumlah perusahaan di industri manufaktur yang terdaftar selama tiga tahun berturut-turut di BEI selama tahun 2013-2015 Perusahaan yang tidak memiliki tahun buku yang berakhir pada 31 Desember Jumlah 133 (3) Perusahaan yang mengalami rugi (38) Perusahaan yang tidak menggunakan rupiah (27) Perusahaan yang tidak membayar dividen selama tiga tahun dalam periode penelitian tahun 2013-2015 (14) Jumlah sampel penelitian terpilih 51 Tahun pengamatan 3 Jumlah sampel total dalam periode penelitian Sumber: Data sekunder diolah 56 153 Namun, setelah data mengalami pengolahan pada program SPSS versi 22, data mengalami outlier, sehingga ada beberapa data yang dikeluarkan dari sampel. Tabel 4.1 (Lanjutan) Keterangan Jumlah Jumlah sampel penelitian terpilih 153 Data outlier 4 Jumlah data yang dapat diolah 149 Sumber: Data sekunder diolah Dari hasil seleksi sampel penelitian di atas, terdapat 51 perusahaan dengan total 153 data observasi yang sesuai merupakan daftar perusahaan dengan kriteria. Berikut manufaktur yang menjadi sampel dalam penelitian disajikan pada tabel 4.2. Tabel 4.2 Daftar Nama Perusahaan No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Nama Perusahaan Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk Argha Karya Prima Industry Tbk Alkindo Naratama Tbk Asahimas Flat Glass Tbk Arwana Citra Mulia Tbk Astra International Tbk Astra Auto Part Tbk Sepatu Bata Tbk Wilmar Cahaya Tbk Charoen Pokphand Indonesia Tbk Delta Djakarta Tbk Duta Pertiwi Nusantara Kode AISA AKPI ALDO AMFG ARNA ASII AUTO BATA CEKA CPIN DLTA DPNS 57 Tabel 4.2 (Lanjutan) No 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 Nama Perusahaan Darya Varia Laboratoria Tbk Ekadharma International Tbk Gudang Garam Tbk Hanjaya Mandala Sampoerna Tbk Indofood CBP Sukses Makmur Tbk Champion Pasific Indonesia Tbk Indal Aluminium Industry Tbk Indofood Sukses Makmur Tbk Indospring Tbk Indocement Tunggal Prakasa Tbk Steel Pipe Industry of Indonesia Tbk Jembo Cable Company Tbk Japfa Comfeed Indonesia Tbk Kimia Farma Tbk KMI Wire and Cable Tbk Kalbe Farma Tbk Lion Metal Works Tbk Lionmesh Prima Tbk Merck Tbk Mayora Indah Tbk Ricky Putra Globalindo Tbk Nippon Indosari Corporindo Tbk Supreme Cable Manufacturing and Commerce Tbk Industri Jamu dan Farmasi Sido Muncul Tbk Sekar Bumi Tbk Sekar Laut Tbk Semen Baturaja Persero Tbk Holcim Indonesia Tbk Semen Gresik Tbk Selamat Sempurna Tbk Taisho Pharmaceutical Indonesia Tbk Mandom Indonesia Tbk Surya Toto Indonesia Tbk Trisula International Tbk Trias Sentosa Tbk Kode DVLA EKAD GGRM HMSP ICBP IGAR INAI INDF INDS INTP ISSP JECC JPFA KAEF KBLI KLBF LION LMSH MERK MYOR RICY ROTI SCCO SIDO SKBM SKLT SMBR SMCB SMGR SMSM SQBB TCID TOTO TRIS TRST 58 Tabel 4.2 (Lanjutan) No Nama Perusahaan 48 Tempo Scan Pasific Tbk 49 Ultrajaya Milk Industry and Trading Company Tbk 50 Unilever Indonesia Tbk 51 Wismilak Inti Makmur Tbk Sumber: Data sekunder diolah Kode TSPC ULTJ UNVR WIIM B. Analisis Data Penelitian 1. Hasil Uji Statistik Deskriptif Statistik Deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, maksimum, minimum (Ghozali, 2013). Tabel statistik menjelaskan distribusi variabelvariabel yang diteliti, meliputi variabel dependen (Y) yaitu Manajemen Laba (EM) dan distribusi variabel independen (X) yaitu Stabilitas Keuangan (AGROW), Target Keuangan (ROA), Tekanan Eksternal (DIV), dan Peluang (FCF). Hasil uji statistik deskriptif untuk variabel dependen dan independen tersebut disajikan pada tabel 4.3. Tabel 4.3 Hasil Uji Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation AGROW 149 -,16533 ,55795 ,1220357 ,10187295 ROA 149 ,00012 ,42677 ,1244800 ,09287505 DIV 149 ,00000 18,37749 ,5590292 1,52917963 FCF 149 -12272306000000 EM 149 -,24879 8875000000000 -152415083769,51 1696552027459,330 ,21736 -,0105677 ,07496090 Sumber: Data sekunder diolah 59 Hasil statistik deskriptif pada tabel 4.3 menunjukkan hasil analisis dengan menggunakan statistik deskriptif. Hasil analisis terhadap variabel Stabilitas Keuangan (AGROW) menunjukkan nilai minimum sebesar 0,16533, nilai maksimum sebesar 0,55795 dengan rata-rata 0,1220357 dan standar deviasi 0,10187295. Hal ini menunjukkan bahwa pada data sampel yang berjumlah 149 nilai rasio pertumbuhan aset perusahaan memiliki nilai paling rendah -0,16533 atau -16,533% dan nilai paling tinggi 0,55795 atau 55,795%. Variabel Target Keuangan (ROA) setelah dilakukan pengujian statistik deskriptif memperoleh nilai minimum sebesar 0,00012 dan nilai maksimum sebesar 0,42677 dengan rata-rata 0,1244800 dan standar deviasi 0,09287505. Hal ini menunjukkan bahwa pada data sampel yang berjumlah 149 nilai rasio total aset memiliki nilai paling rendah 0,00012 atau 0,012% dan nilai paling tinggi 0,42677 atau 42,677%. Variabel Tekanan Eksternal (DIV) memiliki nilai minimum sebesar 0,00000 dan nilai maksimum sebesar 18,37749 dengan rata-rata 0,5590292 dan standar deviasi 1,52917963. Selanjutnya, hasil analisis statistik deskriptif variabel Peluang (FCF) menunjukkan nilai minimum Rp.-12.272.306.000.000 dan nilai maksimum sebesar Rp.8.875.000.000.000 dengan rata-rata Rp.-152.415.083.769,51 dan standar deviasi Rp. 1.696.552.027.459,330. 60 Dan terakhir, hasil analisis statistik deskriptif variabel manipulasi Laba/Earnings Management (EM) menunjukan nilai minimum sebesar 0,24879 dan nilai maksimum sebesar 0,21736 dengan rata-rata -0,0105677 dan standar deviasi 0,07496090. Hal ini menunjukkan bahwa pada data sampel yang berjumlah 149 nilai rasio manajemen laba yang diproksikan dengan Discretionary Accrual memiliki nilai paling rendah -0,24879 atau -24,879% dan nilai paling tinggi 0,21736 atau 21,736%. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa pada perusahaan manufaktur melakukan manajemen laba cenderung dengan teknik income minimization. 2. Hasil Uji Asumsi klasik a. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal (Ghozali, 2013). Model regresi yang baik adalah yang mempunyai distribusi data normal atau mendekati normal. Dalam penelitian ini pengujian uji normalitas dilakukan dengan menggunakan metode uji non-parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S). Dasar pengambilan keputusan pada uji K-S ini adalah dengan melihat nilai probabilitas signifikansi data residual. Jika angka probabilitas kurang dari 0,05 maka variabel ini tidak berdistribusi secara normal. Sebaliknya, bila angka probabilitas di atas 0,05 maka HA ditolak yang berarti variabel terdistribusi secara normal (Ghozali, 2013). 61 Adapun hasil uji Kolmogorov-Smirnov (K-S) dapat dilihat pada gambar 4.1, 4.2 dan tabel 4.4. Gambar 4.1 Hasil Uji Normalitas dengan Grafik Histogram Sumber: Data sekunder diolah Berdasarkan grafik histogram padagambar 4.1 terlihat bahwa data terdistribusi secara normal dan berbentuk simetris tidak menceng (skewness) ke kanan atau ke kiri, maka dapat dikatakan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas. Gambar 4.2 Hasil Uji Normalitas dengan P Plot Sumber: Data sekunder diolah 62 Berdasarkan grafik normal P-Plot pada gambar 4.2 terlihat titiktitik menyebar di sekitar garis diagonal. Hal ini menunjukkan pola distribusi normal, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas. Tabel 4.4 Hasil Uji Statistik Kolmogorov-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N Normal Parametersa,b 149 Mean Std. Deviation Most Extreme Differences ,0000000 ,07082757 Absolute ,067 Positive ,067 Negative -,059 Test Statistic Asymp. Sig. (2-tailed) ,067 ,098c a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. c. Lilliefors Significance Correction. Sumber: Data sekunder diolah Berdasarkan hasil uji statistik Kolmogorov-Smirnov pada tabel 4.4 besarnya nilai Kolmogorov-Smirnov adalah 0,067 dengan probabilitas signifikansi 0,098 yang berada di atas 0,05, hasil tersebut menunjukkan bahwa data residual terdistribusi secara normal. Hal ini konsisten dengan hasil uji grafik histogram dan grafik normal P-Plot. b. Uji Multikolonieritas Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen) 63 (Ghozali, 2013). Hasil uji multikolonieritas pada penelitian ini disajikan pada tabel 4.5. Tabel 4.5 Hasil Uji Multikolonieritas Collinearity Statistics Tolerance VIF AGROW 0,975 1,026 ROA 0,976 1,024 DIV 0,996 1,004 FCF 0,963 1,039 Sumber: Data sekunder diolah Variabel Berdasarkan hasil uji multikolonieritas pada tabel 4.5 kolom Tolerance menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95%. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan hal yang sama yakni tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar variabel independen dalam model regresi pada peneltian ini. c. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada masalah autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual 64 (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya (Ghozali, 2013). Berikut merupakan hasil uji autokorelasi dengan menggunakan run test: Tabel 4.6 Hasil Uji Autokorelasi Uji Run Test Unstandardized Residual Test Valuea ,00174 Cases < Test Value 74 Cases >= Test Value 75 Total Cases 149 Number of Runs 76 Z ,083 Asymp. Sig. (2-tailed) ,934 a. Median Sumber: Data sekunder diolah Berdasarkan hasil uji autokorelasi dengan menggunakan run test, nilai test adalah 0,00174 dengan probabilitas 0,934. Hal ini menunjukkan bahwa residual acak/random atau indikasi tidak adanya autokorelasi dalam model regresi linier yang digunakan. d. Uji Heteroskedastisitas Tabel 4.7 di bawah merupakan hasil Uji Heteroskedastisitas dengan menggunakan Uji Glejser. Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas (probabilitas signifikansi tingkat kepercayaan 5%) (Ghozali, 2013). 65 Tabel 4.7 Hasil Uji Heteroskedastisitas Uji Glejser Model Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients B Std. Error 1 (Constant) ,057 ,008 AGROW -,025 ,039 ROA ,009 DIV -,003 a. FCF 1,957E-15 Dependent Variable: ABS_Res3 Beta t Sig. 6,784 ,000 -,055 -,654 ,514 ,042 ,018 ,212 ,832 ,003 -,110 -1,334 ,184 ,000 ,070 ,838 ,403 Sumber: Data sekunder diolah Berdasarkan hasil uji glejser pada tabel 4.7 menunjukkan bahwa tidak ada satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansi yang menunjukkan nilai di atas 0,05, maka dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung heteroskedastisitas. 3. Hasil Uji Hipotesis a. Uji Koefisien Determinasi (Uji R2) Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengukur seberapa besar variabel independen dapat menjelaskan variabel dependennya (Ghozali, 2013). Dalam penelitian ini menggunakan variabel independen yaitu Stabilitas Keuangan (AGROW), Target Keuangan (ROA), Tekanan Eksternal (DIV), dan Peluang (FCF), serta variabel dependen yaitu manipulasi laba/Earnings Management (EM) yang diproksikan dengan Discretionary Accruals. 66 Adapun hasil uji koefisien Adjusted R Square disajikan pada tabel 4.8. Tabel 4.8 Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2) R ,327a R Square Adjusted R Std. Error of the Square Estimate ,107 ,082 ,07180455 a. Independent Variabel: FCF, DIV, ROA, AGROW b. Dependent Variable: EM Sumber: Data sekunder diolah Berdasarkan hasil uji R2 pada tabel 4.8 besarnya Adjusted R Square adalah 0,082 hal ini berarti sebesar 8,2% variasi variabel dependen manipulasi laba/Earnings Management (EM) dapat dijelaskan oleh variasi dari ke empat variabel independen Stabilitas Keuangan (AGROW), Target Keuangan (ROA), Tekanan Eksternal (DIV), dan Peluang (FCF), sedangkan sisanya (100% - 8,2% = 91,8%) dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model, seperti leverage dan financial distress (Ghazali, et al., 2015), assets change (ACHANGE) (Prasmaulida, 2016), rasio komisaris (BDOUT) (Manurung & Hadian, 2013), sales growth, ukuran komite audit, dan persentase dari komite audit independen (Oktaviani, et al., 2014), pergantian direktur (Manurung & Hardika, 2015). b. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F) Uji statistik F dilakukan untuk melihat apakah variabel independen secara simultan (bersama-sama) berpengaruh terhadap 67 variabel dependen atau tidak. Hasil uji statistik F disajikan dalam tabel 4.9. Tabel 4.9 Hasil Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F) Model 1 Sum of Squares Mean df Square Regression ,089 4 ,022 Residual ,742 144 ,005 Total ,832 148 F 4,324 Sig. ,002b a. Dependent Variable: EM b. Independent Variable: FCF, DIV, ROA, AGROW Sumber: Data sekunder diolah Berdasarkan hasil uji F pada tabel 4.9 didapat nilai F hitung sebesar 4,324 dengan Sig 0,002, karena nilai probabilitas signifikansi jauh lebih kecil 0,05 menunjukkan bahwa variabel independen Stabilitas Keuangan (AGROW), Target Keuangan (ROA), Tekanan Eksternal (DIV), dan Peluang (FCF) berpengaruh terhadap variabel dependen manipulasi laba/ Earnings Management (EM). c. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t) Uji statistik t digunakan untuk melihat seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali, 2013). Hasil uji statistik t disajikan dalam tabel 4.10. 68 Tabel 4.10 Hasil Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t) Variabel Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients B Std. Error 1 (Constant) -,018 ,013 AGROW ,149 ,059 ROA -,070 DIV a. t Sig. Beta -1,436 ,153 ,202 2,532 ,012 ,064 -,087 -1,093 ,276 -,005 ,004 -,109 -1,377 ,171 FCF -8,599E-15 Dependent Variable: EM ,000 -,195 -2,425 ,017 Sumber: Data sekunder diolah Berdasarkan hasil uji statistik t pada tabel 4.10, dari ke empat variabel independen yang dimasukkan ke dalam model regresi variabel Target Keuangan (ROA) dan Tekanan Eksternal (DIV) tidak signifikan, hal ini dapat dilihat dari probabilitas signifikansi untuk Target Keuangan (ROA) sebesar 0,276 dan untuk Tekanan Eksternal (DIV) sebesar 0,171 yang keduanya memiliki nilai di atas 0,05. Sedangkan variabel Stabilitas Keuangan (AGROW) dan Peluang (FCF) keduanya signifikan karena berada di bawah 0,05. Variabel Stabilitas Keuangan (AGROW) memiliki nilai signifikansi sebesar 0,012 dan Peluang (FCF) sebesar 0,017. Jadi dapat disimpulkan dari ke empat variabel independen dalam model regresi pada penelitian ini terdapat dua variabel independen yaitu Stabilitas Keuangan (AGROW) dan Peluang (FCF) yang memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen yaitu manipulasi laba/Earnings Management (EM). 69 C. Pembahasan 1. Pengaruh Stabilitas Keuangan terhadap Earnings Management Hipotesis pertama yang diajukan menyatakan bahwa stabilitas keuangan (AGROW) berpengaruh terhadap manajemen laba. Hasil analisis regresi menunjukkan variabel stabilitas keuangan (AGROW) memiliki koefisien regresi sebesar 0,149 dengan tingkat signifikansi yang kurang dari 0,05 yaitu 0,012. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa variabel stabilitas keuangan yang diproksikan dengan tingkat pertumbuhan aset perusahaan/Assets Growth (AGROW) berpengaruh positif terhadap Earnings Management (EM) atau dengan kata lain H1 diterima. Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian yang telah dilakukan oleh Martantya dan Daljono (2013), Manurung dan Hadian (2013), dan Oktaviani et al. (2014), yang menunjukkan bahwa stabilitas keuangan (AGROW) memiliki pengaruh terhadap manajemen laba. Namun penelitian ini tidak mendukung hasil penelitian yang dilakukan oleh Nugraha dan Henny (2015) dan Aprilia (2017) yang menunjukkan hasil bahwa stabilitas keuangan AGROW tidak berpengaruh terhadap manajemen laba. Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan pada penelitian ini memperoleh hasil bahwa stabilitas keuangan yang diproksikan dengan AGROW berpengaruh positif terhadap manajemen laba, dapat diartikan bahwa perusahaan yang melakukan kecurangan cenderung 70 memiliki AGROW lebih rendah dibandingkan dengan perusahaan yang tidak melakukan kecurangan berupa manajemen laba (Martantya & Daljono, 2013). Bentuk kecurangan pada laporan keuangan yang dilakukan oleh manajemen salah satunya berkaitan dengan pertumbuhan aset perusahaan (Skousen, et al., 2008). Tingginya aset yang dimiliki perusahaan menjadi daya tarik bagi investor. Untuk menarik para investor, manajemen perusahaan tentunya berupaya untuk sebaik mungkin menyajikan gambaran perusahaan melalui laporan keuangan yang meyakinkan bagi investor salah satunya yaitu dengan tingginya aset yang dimiliki. Manajemen seringkali dituntut untuk menunjukkan bahwa perusahaan telah mampu mengelola aset dengan baik sehingga keuntungan yang dihasilkannya pun juga banyak yang nantinya akan meningkatkan bonus yang diterimanya dan akan menghasilkan return yang tinggi pula untuk para investor (Nugraha & Henny, 2015). Karena alasan itulah, manajemen memanfaatkan laporan keuangan sebagai alat untuk menutupi kondisi stabilitas keuangan yang kurang baik dengan melakukan tindakan kecurangan melalui manajemen laba. Dengan demikian, apabila stabilitas perekonomian perusahaan kurang baik, maka tingkat kecurangan laporan keuangan akan meningkat (Reskino & Anshori, 2016). 71 2. Pengaruh Target Keuangan terhadap Earnings Management Hipotesis kedua yang diajukan menyatakan bahwa Target Keuangan (ROA) berpengaruh terhadap Earnings Management (EM). Hasil analisis regresi menunjukkan variabel Target Keuangan dengan proksi Return on total assets (ROA) memiliki koefisien regresi sebesar -0,070 dengan tingkat signifikansi yang lebih dari 0,05 yaitu 0,276. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa variabel target keuangan yang diproksikan dengan Return on total assets (ROA) belum mampu membuktikan adanya pengaruh terhadap variabel Earnings Management (EM) atau dengan kata lain H2 tidak terdukung. Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian yang telah dilakukan oleh Aprillia et al. (2017), Annisya et al. (2016), Manurung dan Hardika (2015) dan Prasmaulida (2016) yang menunjukkan hasil bahwa tidak mendapatkan bukti ROA memiliki pengaruh terhadap manajemen laba. Namun penelitian ini tidak mendukung hasil penelitian yang dilakukan oleh Martantya dan Daljono (2013) dan Nugraha dan Henny (2015) yang menunjukan hasil adanya pengaruh antara ROA terhadap manajemen laba. Menurut Amara et al. (2013) kinerja perusahaan yang rendah tidak mempengaruhi terjadinya kecurangan pelaporan keuangan. Apabila ROA menunjukkan hasil yang negatif dapat diartikan bahwa laba perusahaan tersebut juga dalam kondisi negatif, yang berarti kemampuan dari modal yang diinvestasikan secara keseluruhan aset 72 belum mampu menghasilkan laba (Martantya & Daljono, 2013). Penelitian Carlson dan Bathala (1997) dalam Widyastuti (2009) membuktikan bahwa perusahaan yang memiliki laba yang besar (yang diukur dengan profitabilitas atau ROA) lebih mungkin melakukan manajemen laba daripada perusahaan yang memiliki laba yang kecil. Penurunan profitabilitas perusahaan dapat terjadi akibat krisis yang melanda industri atau perusahaan yang tidak dapat diprediksi sehingga terjadi penurunan profitabilitas ataupun kenaikan profitabilitas yang semu. Kenaikan profitabilitas perusahaan juga dapat diakibatkan karena adanya peningkatan mutu operasional perusahaan seperti pembaharuan sistem informasi, perekrutan tenaga kerja yang potensial serta kebijakan direksi yang tepat dalam menyelesaikan masalah (Sihombing & Rahardjo, 2014). Kemungkinan lain dalam ketidakmampuan ROA dalam mendeteksi kecurangan laporan keuangan disebabkan karena manajer menganggap bahwa besarnya target ROA perusahaan masih dinilai wajar dan dapat dicapai. Manajer tidak menganggap bahwa target ROA tersebut sebagai tekanan (target keuangan) yang sulit untuk dicapai sehingga besarnya target ROA tidak memicu terjadinya kecurangan laporan keuangan yang dilakukan oleh manajemen. 3. Pengaruh Tekanan Eksternal terhadap Earnings Management Hipotesis ketiga yang diajukan menyatakan bahwa Dividend (DIV) berpengaruh terhadap manipulasi laba/Earnings Management 73 (EM). Hasil analisis regresi menunjukkan variabel Dividend (DIV) memiliki koefisien regresi sebesar -0,005 dengan tingkat signifikansi yang lebih dari 0,05 yaitu 0,171. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa variabel tekanan eksternal yang diproksikan dengan Dividend (DIV) belum mampu membuktikan adanya pengaruh terhadap variabel Earnings Management (EM) atau dengan kata lain H3 tidak terdukung. Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian yang telah dilakukan oleh Noor et al. (2015) yang menunjukkan hasil bahwa tidak mendapatkan bukti dividend memiliki pengaruh terhadap manajemen laba. Sama halnya dengan penelitian yang dilakukan Sulistiyawati (2013) yang menunjukkan hasil bahwa kebijakan dividen tidak memiliki pengaruh terhadap manajemen laba dalam bentuk perataan laba. Namun penelitian ini tidak mendukung hasil penelitian yang dilakukan oleh Dahyani et al. (2017) yang menunjukan hasil adanya pengaruh antara dividend terhadap manajemen laba. Menurut Kustono (2009) devidend payout terbukti tidak mempengaruhi praktik manajemen laba dalam bentuk perataan laba. Hal ini mungkin dikarenakan kebijakan deviden payout merupakan keputusan rapat umum pemegang saham (principal) yang belum tentu dapat dideteksi oleh manajemen. Dividend payout merefleksikan kebijakan manajemen dalam menentukan pembagian pendapatan antara penggunaan pendapatan untuk dibayarkan kepada pemegang saham 74 dalam bentuk dividen atau digunakan di dalam perusahan sebagai laba yang ditahan untuk membiayai pertumbuhan perusahaan, sehingga besar kecilnya dividend payout sangat ditentukan oleh kecenderungan manajemen dalam mengelola pendapatan perusahaan. Jika manajemen lebih memprioritaskan tingkat dividen, maka rasio dividend payout lebih tinggi dibandingkan jika manjemen lebih memprioritaskan menginvestasikannya kembali untuk pertumbuhan perusahaan. Kaitannya dengan penelitian ini, menunjukkan dividen bukan menjadi motivasi bagi perusahaan untuk melakukan manajemen laba. Pengambilan keputusan kebijakan dividen payout diperlukan adanya campur tangan dari pihak pemegang saham perusahaan sehingga pihak manajemen enggan untuk melakukan manipulasi laba. Sama halnya dengan penelitian yang dilakukan oleh Wibiksono dan Rudiawarni (2015) yang menyatakan bahwa perusahaan yang membayar dividen dan perusahaan yang tidak membayar dividen memiliki kecenderungan yang sama dalam melakukan praktik manajemen laba. Dengan demikian, tidak terbukti bahwa perusahaan yang melakukan pembayaran dividen pada tahun sebelumnya akan lebih cenderung melakukan manajemen laba untuk dapat memenuhi dividen yang diharapkan oleh para pemegang saham dibandingkan dengan perusahaan yang tidak melakukan pembayaran dividen pada tahun sebelumnya. 75 4. Pengaruh Peluang terhadap Earnings Management Hipotesis keempat yang diajukan menyatakan bahwa Free Cash Flow (FCF) berpengaruh terhadap manipulasi laba/Earnings Management (EM). Hasil analisis regresi menunjukkan variabel Free Cash Flow (FCF) memiliki koefisien regresi sebesar - 0,000000000000008599 dengan tingkat signifikansi yang kurang dari 0,05 yaitu 0,017. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa faktor peluang yang diproksikan dengan variabel Free Cash Flow (FCF) berpengaruh negatif terhadap Earnings Management (EM) atau dengan kata lain H4 diterima. Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian yang telah dilakukan oleh Noor et al. (2015) dengan tingkat signifikansi 0,1 dan Agustia (2013) yang menunjukkan hasil bahwa Free Cash Flow (FCF) memiliki pengaruh terhadap manajemen laba. Namun penelitian ini tidak mendukung hasil penelitian yang dilakukan oleh Ghazali et al. (2015) yang memberikan bukti lain bahwa FCF tidak berpengaruh terhadap manajemen laba. Hasil ini menjelaskan bahwa perusahaan yang memiliki arus kas bebas tidak akan membuat manajer melakukan tindakan oportunistic yaitu melakukan tindakan manajemen laba (Herlambang, et al., 2017). Hal ini dikarenakan free cash flow merupakan determinan penting dalam penentuan nilai perusahaan, sehingga manajer perusahaan lebih terfokus pada usaha untuk meningkatkan free cash flow. Perusahaan dengan arus 76 kas bebas yang tinggi cenderung tidak akan melakukan manajemen laba, karena meskipun tanpa adanya manajemen laba, perusahaan sudah bisa meningkatkan harga sahamnya karena investor melihat bahwa perusahaan tersebut mempunyai kelebihan kas untuk pembagian dividen (Agustia, 2013). Hubungan negatif antara arus kas bebas dan manajemen laba memberi sinyal bahwa manajer akan menerapkan manajemen laba ketika arus kas rendah demi kelangsungan hidup dan kelangsungan usaha perusahaan (Bukit & Iskandar, 2009). Adanya arus kas yang tinggi memungkinkan manajemen untuk melakukan proyek yang dapat menguntungkan sehingga perusahaan mencapai kinerja yang lebih baik dan menghindari kecenderungan para manajer untuk berperilaku curang dan terlibat dalam manajemen laba. 77 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari faktor tekanan dan peluang terhadap manajemen laba. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi berganda yang diolah menggunakan SPSS versi 22. Sampel yang digunakan merupakan 51 perusahaan manufaktur yang telah memenuhi kriteria pemilihan sampel dengan periode penelitian dari tahun 2013 sampai dengan 2015. Berdasarkan hasil analisis, pengujian hipotesis, pembahasan serta penelitian yang telah dilakukan maka dapat dikemukakan beberapa kesimpulan penelitian sebagai berikut: 1. Berdasarkan hasil uji regresi linier berganda yang telah dilakukan pada penelitian ini, variabel stabilitas keuangan yang diproksikan dengan Assets Growth (AGROW) secara statistik berpengaruh positif terhadap Earnings Management (EM). 2. Berdasarkan hasil uji regresi linier berganda yang telah dilakukan, variabel target keuangan yang diproksikan dengan Return on total assets (ROA) secara statistik belum mampu membuktikan adanya pengaruh terhadap variabel Earnings Management (EM). 78 3. Berdasarkan hasil uji regresi linier berganda yang telah dilakukan, variabel tekanan eksternal yang diproksikan dengan Dividend Payout (DIV) secara statistik belum mampu membuktikan adanya pengaruh terhadap variabel Earnings Management (EM). 4. Berdasarkan hasil uji regresi linier berganda yang telah dilakukan, variabel peluang yang diproksikan dengan Free Cash Flow (FCF) secara statistik berpengaruh negatif terhadap Earnings Management (EM). B. Saran Adapun saran yang dapat dipertimbangkan untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut: 1. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menambah jumlah sampel kategori perusahaan agar dapat memprediksi praktik manajemen laba pada kategori perusahan lain atau menggunakan seluruh kategori perusahaan yang ada untuk meneliti praktik manajemen laba secara menyeluruh. 2. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menggunakan pengukuran lain dalam menentukan nilai discretionary accruals seperti The Modified Jones Model (1995). 3. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menggunakan variabel dependen yang lain sebagai pengukur dari financial statement fraud selain dengan manajemen laba. 4. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menambahkan variabel independen yang lain seperti dari faktor rasionalization dan capability. 79 DAFTAR PUSTAKA Aghghaleh, S. F., Iskandar, T. M. & Mohamed, Z. M., 2014. Fraud Risk Factors of Fraud Triangle and the Likelihood of Fraud Occurrence: Evidence from Malaysia. Information Management and Business Review, 6(1), pp. 1-7. Agustia, D., 2013. Pengaruh Faktor Good Corporate Governance, Free Cash Flow, dan Leverage Terhadap Manajemen Laba. Jurnal Akuntansi dan Keuangan, 15(1), pp. 27-42. Aprilia, 2017. The Analysis of The Effect of Fraud Pentagon on Financial Statement Fraud Using Beneish Model in Companies Applying The ASEAN Corporate Governance Scorecard. Jurnal Akuntansi Riset, 6(1), pp. 96-126. Aprillia, Cicilia, O. & Sergius, R. P., 2017. The Effectiveness of Fraud Triangle on Detecting Fraudelent Financial Statement: Using Beneish Model and The Case of Special Companies. Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan, 3(3), pp. 836-850. Association of Certified Fraud Examiners (ACFE), 2014. Report of the Nations on Occupational Fraud and Abuse: 2014 Global Fraud Study, New York: ACFE. Association of Certified Fraud Examiners (ACFE), 2016. Report to the Nation on Occupational Fraud and Abuse: 2016 Global Fraud Study, New York: ACFE. Brigham, E. F. & Houston, J. F., 2009. Dasar-Dasar Manajemen Keuangan. Jakarta: Salemba Empat. Bukit, R. B. & Iskandar, T. M., 2009. Surplus Free Cash Flow, Earnings Management and Audit Committee. International Journal of Economics amd Management, 3(1), pp. 204-223. Bukit, R. B. & Nasution, F. N., 2015. Employee Diff, Free Cash Flow, Corporate Governance and Earnings Management. Procedia-Social and Behavioral Sciences 211, pp. 585-594. Cohen, J., Ding, Y., Lesage, C. & Stolowy, H., 2010. Corporate Fraud and Managers' Behavior: Evidence from the Press. Journal of Business Ethics, pp. 271-315. 80 Cyndi, 2016. Badan Pendidikan dan Pelatihan Keuangan Kementerian Keuangan. [Online] Available at: http://www.bppk.kemenkeu.go.id/publikasi/artikel/168artikel-pengembangan-sdm/23174-penguatan-sistem-pengendalianinternal-melalui-penerapan-penilaian-risiko-fraud [Diakses 21 Juli 2017]. Dahayani, N. K. S., Budiartha, I. K. & Suardikha, I. M. S., 2017. Pengaruh Kebijakan Dividen pada Manajemen Laba dengan Good Corporate Governance sebagai Moderasi. E-Jurnal Ekonomi dan Bisnis Universitas Udayana, 6(4), pp. 1395-1424. Ghazali, A. W., Shafie, N. A. & Sanusi, Z. M., 2015. Earnings Management: An Analysis of Opportunistic Behaviour, Monitoring Mechanism and Financial Distress. Procedia Economics and Finance 28, pp. 190-201. Ghozali, I., 2013. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Gitman, L. J. & Zutter, C. J., 2015. Principle of Managerial Finance. 14 penyunt. England: Pearson. Gujarati, D. N. & Porter, D. C., 2013. Dasar-dasar Ekonometrika. Jakarta: Salemba Empat. Gumanti, T. A., 2001. Earnings Management dalam Penawaran Saham Perdana di Bursa Efek Jakarta. Jurnal Riset Akuntansi Indonesia, 4(2), pp. 165-183. Herlambang, A. R., Halim, E. H. & Haryetti, 2017. Analisis Pengaruh Free Cash Flow dan Financial Leverage terhadap Manajemen Laba dengan Good Corporate Governance sebagai Variabel Moderasi. JOM Fekon, 4(1), pp. 15-29. Karyono, 2013. Forensic Fraud. Yogyakarta: ANDI. Kustono, A. S., 2009. Pengaruh Ukuran, Devidend Payout, Risiko Spesifik, dan Pertumbuhan Perusahaan terhadap Praktik Perataan Laba pada Perusahaan Manufaktur Studi Empiris Bursa Efek Jakarta 2002–2006. Jurnal Ekonomi Bisnis, 14(3), pp. 200-205. Maghfiroh, N., Ardiyani, K. & Syafnita, 2015. Analisis Pengaruh Financial Stability, Personal Financial Need, External Pressure, Ineffective Monitoring pada Financial Statement Fraud dalam Perspektif Fraud. Jurnal Ekonomi dan Bisnis, 16(1), pp. 51-66. 81 Manurung, D. T. H. & Hadian, N., 2013. Detection Fraud of Financial Statement with Fraud Triangle. Proceedings of 23rd International Business Research Conference. Manurung, D. T. H. & Hardika, A. L., 2015. Analysis of Factors that Influence Financial Statement Fraud in The Perspective Fraud Diamond: Empirical Study on Banking Companies Listed on The Indonesia Stock Exchange year 2012 to 2014. International Conference on Accounting Studies, pp. 279286. Martantya & Daljono, 2013. Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan Melalui Faktor Risiko Tekanan dan Peluang (Studi Kasus pada Perusahaan yang Mendapat Sanksi dari Bapepam Periode 2002-2006). Diponegoro Journal of Accounting, 2(2), pp. 1-12. Mohd Sufian, M. T., Sanusi, Z. M., Osman, A. H. & Azhari, M. I. M., 2015. Manipulation of Earnings: The Pressure of Opportunistic Behavior and Monitoring Mechanisms in Malaysian Shariah-Compliant Companies. Procedia Economics and Finance 31, pp. 213-227. Noor, N. F. M. et al., 2015. Fraud Motives and Opportunities Factors on Earnings Manipulations. Procedia Economics and Finance 28, pp. 126-135. Nugraha, N. D. A. & Henny, D., 2015. Pendeteksian Laporan Keuangan Melalui Faktor Resiko, Tekanan, dan Peluang (Berdasarkan Press Release OJK 2008-2012). e-Journal Akuntansi Trisakti, 2(1), pp. 29-48. Oktaviani, E., Karyawati, G. & Arsyad, N., 2014. Factors Effecting Financial Statement Fraud: Fraud Triangle Approach. 3rd Economic & Business Research Festival, pp. 1939-1955. Prasmaulida, S., 2016. Financial Statement Fraud Detection Using Perspective of Fraud Triangle Adopted by SAS No. 99. Asia Pasific Fraud Journal, 1(2), pp. 317-335. Priantara, D., 2013. Fraud Auditing & Investigation. Jakarta: Mitra Wacana Media. Purba, B. P., 2015. Fraud dan Korupsi: Pencegahan, Pendeteksian, dan Pemberantasannya. Jakarta: Lestari Kiranatama. Purwanto, A., 2004. Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Perataan Laba pada Perusahaan Publik di Indonesia. Jurnal Bisnis Strategi, Volume 13, pp. 157-170. 82 Putriasih, K., Herawati, N. N. T. & Wahyuni, M. A., 2016. Analisis Fraud Diamond dalam Mendeteksi Financial Statement Fraud: Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) Tahun 2013-2015. e-JournalS1 Ak Universitas Pendidikan Ganesha Jurusan Akuntansi Program S1, 6(3), pp. 1-12. Rahman, R. A., Sulaiman, S., Fadel, E. S. & Kazemian, S., 2016. Earnings Management and Fraudulent Financial Reporting: The Malaysian Story. Journal of Modern Accounting and Auditing, 12(2), pp. 91-101. Reeve, J. M., Warren, C. S. & Duchac, J. E., 2009. Principles of Accounting. UK: South-Western. Reskino & Anshori, M. F., 2016. Model Pendeteksian Kecurangan Laporan Keuangan dengan Analisis Fraud Triangle. Jurnal Akuntansi Multiparadigma JAMAL, 7(2), pp. 256-269. Scott, W. R., 2012. Financial Accounting Theory. USA: PEARSON. Shah, S. Z. A., Yuan, H. & Zafar, N., 2010. Earnings Management and Dividend Policy An Empirical comparison between Pakistani Listed Companies and Chinese listed Companies. International Research Journal of Finance and Economics, Issue 35, pp. 51-60. Shelton, A., 2014. Analysis of Capabilities Attributed to the Fraud Diamond. Undergraduate Honors These.Paper 21. availabel at http://dc.etsu.edu/honors/213. Sihombing, K. S. & Rahardjo, S. N., 2014. Analisis Fraud Diamond dalam Mendeteksi Financial Statement Fraud: Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) Tahun 20102012. Diponegoro Journal of Accounting, 3(2), pp. 1-12. Skousen, C. J., Smith, K. R. & Wright, C. J., 2008. Detecting and Predicting Financial Statement Fraud: The Effectiveness of The Fraud Triangle and SAS No. 99. Corporate Governance and Firm Performance Advances in Financial Economis, Volume 13, pp. 53-81. Sulistiyawati, 2013. Pengaruh Nilai Perusahaan, Kebijakan Dividen, dan Reputasi Auditor terhadap Perataan Laba. Accounting Analysis Journal, 2(2), pp. 148-153. 83 Suyanto, 2009. Fraudulent Financial Statement Evidence from Statement on Auditing Standard No. 99. Gajah Mada International Journal of Business, 11(1), pp. 117-144. Tjahjono, S. et al., 2013. Business Crime and Ethics: Konsep dan Studi Kasus Fraud di Indonesia dan Global. Yogyakarta: ANDI. Warren, C. S., Reeve, J. M. & Fess, P. E., 2006. Pengantar Akuntansi. Edisi Dua Puluh Satu penyunt. Jakarta: Salemba Empat. Weygandt, J. J., Kimmel, P. D. & Kieso, D. E., 2011. Financial Accounting. USA: John Willey & Sons, Inc.. Wibiksono, R. A. & Rudiawarni, F. A., 2015. Pengaruh Premanaged Earnings dan Dividen yang Diharapkan terhadap Praktik Manajemen Laba. Jurnal Akuntansi dan Keuangan Indonesia, 12(1), pp. 1-18. Widyastuti, T., 2009. Pengaruh Struktur Kepemilikan dan Kinerja Keuangan Terhadap Manajemen Laba: Studi pada Perusahaan Manufaktur di BEI. Jurnal Magister Akuntansi, 9(1), pp. 30-41. Zuhro, F. & Suwitho, 2016. Pengaruh Ukuran Perusahaan Pertumbuhan Aset dan Profabilitas terhadap Struktur Modal. Jurnal Ilmu dan Riset Manajemen, 5(5), pp. 1-16. 84 LAMPIRAN-LAMPIRAN 85 LAMPIRAN 1 Perhitungan Manajemen Laba DA = (TA/SALESt) – (TA/SALESt-1) Ket: TA (Total Accrual) = Net Operating Income (NOI) – Cash Flow from Operations (CFO) No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 86 Kode Emiten AISA AKPI ALDO AMFG ARNA ASII AUTO BATA CEKA CPIN DLTA DPNS DVLA EKAD GGRM HMSP ICBP IGAR 2012 NOI 459.778.000.000 86.594.569.000 23.575.862.439 448.620.000.000 224.434.097.735 28.228.000.000.000 1.333.548.000.000 100.163.879.000 91.289.120.358 3.458.680.000.000 277.616.552.000 23.006.862.464 196.165.866.000 51.909.591.793 6.025.681.000.000 13.297.916.000.000 2.849.250.000.000 59.881.353.589 CFO 128.335.000.000 12.203.424.000 20.669.774.946 411.135.000.000 237.695.889.064 8.930.000.000.000 537.785.000.000 46.373.022.000 178.453.350.790 1.689.376.000.000 248.441.252.000 6.530.804.861 119.207.439.000 28.582.923.169 3.953.574.000.000 4.087.495.000.000 3.053.526.000.000 32.191.725.185 TA SALES TA/SALES 331.443.000.000 2.747.623.000.000 0,12063 74.391.145.000 1.509.185.293.000 0,04929 2.906.087.493 318.332.488.772 0,00913 37.485.000.000 2.857.310.000.000 0,01312 (13.261.791.329) 1.113.663.603.211 -0,01191 19.298.000.000.000 188.053.000.000.000 0,10262 795.763.000.000 8.277.485.000.000 0,09614 53.790.857.000 751.449.338.000 0,07158 (87.164.230.432) 1.123.519.657.631 -0,07758 1.769.304.000.000 21.310.925.000.000 0,08302 29.175.300.000 1.719.814.548.000 0,01696 16.476.057.603 146.690.966.909 0,11232 76.958.427.000 1.087.379.869.000 0,07077 23.326.668.624 385.037.050.333 0,06058 2.072.107.000.000 49.028.696.000.000 0,04226 9.210.421.000.000 66.626.123.000.000 0,13824 (204.276.000.000) 21.716.913.000.000 -0,00941 27.689.628.404 556.445.856.927 0,04976 Perhitungan Manajemen Laba (Lanjutan) No. 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 87 Kode Emiten INAI INDF INDS INTP ISSP JECC JPFA KAEF KBLI KLBF LION LMSH MERK MYOR RICY ROTI SCCO SIDO SKBM SKLT SMBR SMCB 2012 NOI 43.890.882.012 6.877.782.000.000 213.681.715.810 5.876.742.000.000 296.232.000.000 66.525.861.000 1.758.223.000.000 285.156.855.442 176.639.260.799 2.251.061.699.120 96.532.395.163 45.212.510.135 141.247.744.000 1.156.559.816.440 48.814.225.075 199.403.319.484 226.772.678.462 505.839.000.000 75.968.373.082 12.951.397.729 367.132.868.000 2.038.457.000.000 CFO (99.406.551.083) 7.419.046.000.000 110.147.042.438 5.674.822.000.000 (774.453.000.000) (803.205.000) 296.845.000.000 230.612.654.491 9.504.674.795 1.376.343.990.025 66.606.219.113 10.588.729.023 138.968.067.000 830.244.056.569 43.323.124.958 189.548.542.813 137.153.872.387 (16.446.000.000) (22.965.556.724) 15.259.831.786 325.118.225.000 1.692.112.000.000 TA 143.297.433.095 (541.264.000.000) 103.534.673.372 201.920.000.000 1.070.685.000.000 67.329.066.000 1.461.378.000.000 54.544.200.951 167.134.586.004 874.717.709.095 29.926.176.050 34.623.781.112 2.279.677.000 326.315.759.871 5.491.100.117 9.854.776.671 89.618.806.075 522.285.000.000 98.933.929.806 (2.308.434.057) 42.014.643.000 346.345.000.000 SALES TA/SALES 582.654.361.422 0,24594 50.201.548.000.000 -0,01078 1.476.987.701.603 0,07010 17.290.337.000.000 0,01168 3.092.658.000.000 0,34620 1.234.827.852.000 0,05453 17.832.702.000.000 0,08195 3.734.241.101.309 0,01461 2.273.197.243.380 0,07352 13.636.405.178.957 0,06415 333.921.950.207 0,08962 223.079.062.667 0,15521 929.876.824.000 0,00245 10.510.625.669.832 0,03105 749.972.702.550 0,00732 1.190.825.893.340 0,00828 3.542.885.004.273 0,02530 2.391.667.000.000 0,21838 753.709.821.608 0,13126 401.724.215.506 -0,00575 1.097.679.986.000 0,03828 9.011.076.000.000 0,03844 Perhitungan Manajemen Laba (Lanjutan) No. 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 88 Kode Emiten SMGR SMSM SQBB TCID TOTO TRIS TRST TSPC ULTJ UNVR WIIM 2012 NOI 6.209.478.409.000 399.571.445.202 176.634.998.000 210.086.171.912 344.431.810.140 62.625.798.846 97.665.290.799 742.206.885.101 429.341.499.878 6.498.107.000.000 115.347.131.520 CFO 5.591.864.816.000 411.044.895.169 138.285.657.000 250.453.743.262 188.137.480.794 3.685.573.499 76.503.968.063 635.028.604.390 500.334.201.664 5.191.646.000.000 13.126.949.759 TA 617.613.593.000 (11.473.449.967) 38.349.341.000 (40.367.571.350) 156.294.329.346 58.940.225.347 21.161.322.736 107.178.280.711 (70.992.701.786) 1.306.461.000.000 102.220.181.761 SALES TA/SALES 19.598.247.884.000 0,03151 2.269.289.777.481 -0,00506 387.535.486.000 0,09896 1.851.152.825.559 -0,02181 1.576.763.006.759 0,09912 558.886.515.975 0,10546 1.949.153.201.410 0,01086 6.630.809.553.343 0,01616 2.809.851.307.439 -0,02527 27.303.248.000.000 0,04785 1.119.062.225.729 0,09134 Perhitungan Manajemen Laba (Lanjutan) No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 89 Kode Emiten AISA AKPI ALDO AMFG ARNA ASII AUTO BATA CEKA CPIN DLTA DPNS DVLA EKAD GGRM HMSP ICBP IGAR INAI INDF INDS INTP NOI 613.233.000.000 90.836.309.000 37.855.123.171 429.375.000.000 321.296.916.741 27.498.000.000.000 1.200.751.000.000 65.391.843.000 90.910.496.665 3.578.297.000.000 342.655.692.000 42.636.885.085 167.079.175.000 55.482.362.222 6.691.722.000.000 14.529.919.000.000 2.771.924.000.000 49.636.260.971 34.559.748.890 6.111.866.000.000 204.426.295.797 6.064.100.000.000 CFO 78.729.000.000 (24.262.141.000) 39.652.190.973 551.871.000.000 278.878.036.499 21.250.000.000.000 551.756.000.000 48.106.848.000 19.608.725.490 2.061.273.000.000 348.712.041.000 (660.730.802) 106.931.180.000 23.212.236.950 2.472.971.000.000 10.802.179.000.000 1.993.496.000.000 31.571.765.591 77.754.740.234 6.928.790.000.000 255.755.973.870 5.419.268.000.000 2013 TA SALES TA/SALES 534.504.000.000 4.056.735.000.000 0,13176 115.098.450.000 1.663.385.190.000 0,06920 (1.797.067.802) 399.345.658.763 -0,00450 (122.496.000.000) 3.216.480.000.000 -0,03808 42.418.880.242 1.417.640.229.330 0,02992 6.248.000.000.000 193.880.000.000.000 0,03223 648.995.000.000 10.701.988.000.000 0,06064 17.284.995.000 902.459.209.000 0,01915 71.301.771.175 2.531.881.182.546 0,02816 1.517.024.000.000 25.662.992.000.000 0,05911 (6.056.349.000) 2.001.358.536.000 -0,00303 43.297.615.887 131.333.196.189 0,32968 60.147.995.000 1.101.684.170.000 0,05460 32.270.125.272 418.668.758.096 0,07708 4.218.751.000.000 55.436.954.000.000 0,07610 3.727.740.000.000 75.025.207.000.000 0,04969 778.428.000.000 25.094.681.000.000 0,03102 18.064.495.380 643.403.327.263 0,02808 (43.194.991.344) 640.702.671.875 -0,06742 (816.924.000.000) 55.623.657.000.000 -0,01469 (51.329.678.073) 1.702.447.098.851 -0,03015 644.832.000.000 18.691.286.000.000 0,03450 DA 0,01113 0,01990 -0,01363 -0,05120 0,04183 -0,07039 -0,03549 -0,05243 0,10574 -0,02391 -0,01999 0,21736 -0,01618 0,01650 0,03384 -0,08855 0,04043 -0,02169 -0,31336 -0,00390 -0,10025 0,02282 Perhitungan Manajemen Laba (Lanjutan) 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 90 ISSP JECC JPFA KAEF KBLI KLBF LION LMSH MERK MYOR RICY ROTI SCCO SIDO SKBM SKLT SMBR SMCB SMGR SMSM SQBB TCID 737.458.000.000 80.288.160.000 1.390.204.000.000 293.765.073.883 114.539.956.023 2.550.739.699.214 74.474.759.836 18.045.128.623 193.612.301.000 1.304.809.297.689 116.228.330.066 232.391.343.341 150.229.334.310 587.583.000.000 86.969.634.466 19.691.180.004 329.178.007.000 1.848.668.000.000 7.097.534.809.000 492.300.000.000 196.170.554.000 225.888.984.284 304.874.000.000 (119.083.783.000) 173.609.000.000 253.783.664.733 (27.123.241.057) 927.163.654.212 52.556.704.619 13.814.790.256 133.099.062.000 987.023.231.523 (84.879.758.265) 314.587.624.896 20.804.645.848 (64.246.000.000) 19.468.048.071 26.893.558.457 309.039.867.000 2.262.247.000.000 6.047.147.495.000 448.032.000.000 153.706.638.000 253.851.906.566 432.584.000.000 199.371.943.000 1.216.595.000.000 39.981.409.150 141.663.197.080 1.623.576.045.002 21.918.055.217 4.230.338.367 60.513.239.000 317.786.066.166 201.108.088.331 (82.196.281.555) 129.424.688.462 651.829.000.000 67.501.586.395 (7.202.378.453) 20.138.140.000 (413.579.000.000) 1.050.387.314.000 44.268.000.000 42.463.916.000 (27.962.922.282) 3.534.018.000.000 1.490.073.098.000 21.412.085.000.000 4.348.073.988.385 2.572.350.076.614 16.002.131.057.048 333.674.349.966 256.210.760.822 805.746.000.000 12.017.837.133.337 984.185.102.135 1.505.519.937.691 3.751.042.310.613 2.372.364.000.000 1.296.618.257.503 567.048.547.543 1.168.607.832.000 9.686.262.000.000 24.501.240.780.000 2.381.889.000.000 426.436.344.000 2.027.899.402.527 0,12241 0,13380 0,05682 0,00920 0,05507 0,10146 0,06569 0,01651 0,07510 0,02644 0,20434 -0,05460 0,03450 0,27476 0,05206 -0,01270 0,01723 -0,04270 0,04287 0,01859 0,09958 -0,01379 -0,22380 0,07928 -0,02513 -0,00541 -0,01845 0,03731 -0,02393 -0,13870 0,07265 -0,00460 0,19702 -0,06287 0,00921 0,05638 -0,07920 -0,00696 -0,02104 -0,08113 0,01136 0,02364 0,00062 0,00802 Perhitungan Manajemen Laba (Lanjutan) No. 45 46 47 48 49 50 51 91 Kode Emiten TOTO TRIS TRST TSPC ULTJ UNVR WIIM NOI 332.815.933.721 63.537.646.219 97.052.146.319 757.545.657.830 423.195.023.125 7.164.445.000.000 180.201.164.378 CFO 320.627.072.830 22.118.879.879 111.913.265.220 448.669.480.614 195.989.263.645 6.236.304.000.000 (33.786.467.879) 2013 TA 12.188.860.891 41.418.766.340 (14.861.118.901) 308.876.177.216 227.205.759.480 928.141.000.000 213.987.632.257 SALES TA/SALES 1.711.306.783.682 0,00712 709.945.585.382 0,05834 2.033.149.367.039 -0,00731 6.854.889.233.121 0,04506 3.460.231.249.075 0,06566 30.757.435.000.000 0,03018 1.588.022.200.150 0,13475 DA -0,09200 -0,04712 -0,01817 0,02890 0,09093 -0,01767 0,04341 Perhitungan Manajemen Laba (Lanjutan) No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 92 Kode Emiten AISA AKPI ALDO AMFG ARNA ASII AUTO BATA CEKA CPIN DLTA DPNS DVLA EKAD GGRM HMSP ICBP IGAR INAI INDF INDS INTP NOI 679.440.000.000 103.614.082.000 35.846.511.804 562.994.000.000 352.131.191.348 26.907.000.000.000 1.079.198.000.000 103.833.210.000 97.261.457.420 2.638.201.000.000 356.127.370.000 17.194.970.495 95.361.573.000 63.444.883.294 8.626.524.000.000 13.708.250.000.000 3.185.348.000.000 77.612.794.091 30.956.185.792 7.319.620.000.000 183.511.738.808 6.000.869.000.000 CFO 353.530.000.000 374.353.068.000 470.702.303 564.250.000.000 238.937.995.916 26.290.000.000.000 264.565.000.000 62.179.864.000 (147.806.952.847) 462.975.000.000 164.246.813.000 6.455.175.786 104.436.317.000 4.641.305.865 1.657.776.000.000 11.103.195.000.000 3.860.843.000.000 25.762.820.842 42.164.840.053 9.269.318.000.000 65.911.208.643 5.346.841.000.000 2014 TA SALES TA/SALES 325.910.000.000 5.139.974.000.000 0,06341 (270.738.986.000) 1.945.383.031.000 -0,13917 35.375.809.501 493.881.857.454 0,07163 (1.256.000.000) 3.672.186.000.000 -0,00034 113.193.195.432 1.609.758.677.687 0,07032 617.000.000.000 201.701.000.000.000 0,00306 814.633.000.000 12.255.427.000.000 0,06647 41.653.346.000 1.008.727.515.000 0,04129 245.068.410.267 3.701.868.790.192 0,06620 2.175.226.000.000 29.150.275.000.000 0,07462 191.880.557.000 2.111.639.244.000 0,09087 10.739.794.709 132.775.925.237 0,08089 (9.074.744.000) 1.103.821.775.000 -0,00822 58.803.577.429 526.573.620.057 0,11167 6.968.748.000.000 65.185.850.000.000 0,10691 2.605.055.000.000 80.690.139.000.000 0,03228 (675.495.000.000) 30.022.463.000.000 -0,02250 51.849.973.249 737.863.227.409 0,07027 (11.208.654.261) 933.462.438.255 -0,01201 (1.949.698.000.000) 63.594.452.000.000 -0,03066 117.600.530.165 1.866.977.260.105 0,06299 654.028.000.000 19.996.264.000.000 0,03271 DA -0,06835 -0,20837 0,07613 0,03774 0,04039 -0,02917 0,00583 0,02214 0,03804 0,01551 0,09389 -0,24879 -0,06282 0,03459 0,03081 -0,01740 -0,05352 0,04219 0,05541 -0,01597 0,09314 -0,00179 Perhitungan Manajemen Laba (Lanjutan) No. 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 93 Kode Emiten ISSP JECC JPFA KAEF KBLI KLBF LION LMSH MERK MYOR RICY ROTI SCCO SIDO SKBM SKLT SMBR SMCB NOI 723.091.000.000 80.266.255.000 1.284.625.000.000 370.887.337.628 105.663.934.755 2.738.788.306.029 51.999.292.436 8.900.055.408 201.335.579.000 890.864.034.001 62.617.083.162 298.723.125.627 219.019.674.199 444.446.000.000 120.801.567.015 27.070.788.218 253.293.742.000 1.204.775.000.000 2014 CFO TA (191.012.000.000) 914.103.000.000 42.230.169.000 38.036.086.000 15.705.340.000.000 (14.420.715.000.000) 286.309.255.381 84.578.082.247 170.079.674.604 (64.415.739.849) 2.316.125.821.045 422.662.484.984 60.865.531.678 (8.866.239.242) 9.999.770.412 (1.099.715.004) 289.725.783.000 (88.390.204.000) (862.339.383.145) 1.753.203.417.146 47.145.296.495 15.471.786.667 364.975.619.113 (66.252.493.486) 62.171.128.817 156.848.545.382 369.322.000.000 75.124.000.000 43.837.497.229 76.964.069.786 23.398.218.902 3.672.569.316 305.716.048.000 (52.422.306.000) 1.709.438.000.000 (504.663.000.000) SALES TA/SALES 3.367.873.000.000 0,27142 1.493.012.114.000 0,02548 24.458.880.000.000 -0,58959 4.521.024.379.760 0,01871 2.384.078.038.239 -0,02702 17.368.532.547.558 0,02433 377.622.622.150 -0,02348 249.072.012.369 -0,00442 863.207.535.000 -0,10240 14.169.088.278.238 0,12373 1.185.443.580.242 0,01305 1.880.262.901.697 -0,03524 3.703.267.949.291 0,04235 2.197.907.000.000 0,03418 1.480.764.903.724 0,05198 681.419.524.161 0,00539 1.214.914.932.000 -0,04315 9.483.612.000.000 -0,05321 DA 0,14901 -0,10832 -0,64641 0,00951 -0,08209 -0,07713 -0,08917 -0,02093 -0,17750 0,09729 -0,19129 0,01936 0,00785 -0,24058 -0,00008 0,01809 -0,06038 -0,01052 Perhitungan Manajemen Laba (Lanjutan) No. 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 94 Kode Emiten SMGR SMSM SQBB TCID TOTO TRIS TRST TSPC ULTJ UNVR WIIM NOI 7.174.124.990.000 567.043.000.000 214.630.335.000 256.515.458.677 393.676.050.477 53.521.363.622 106.168.729.626 673.824.677.238 373.727.225.155 8.013.258.000.000 162.779.528.379 CFO 6.245.841.812.000 449.864.000.000 139.913.445.000 123.551.162.065 307.708.638.190 51.371.394 236.909.957.713 512.956.089.428 128.022.639.236 6.462.722.000.000 44.609.246.858 2014 TA 928.283.178.000 117.179.000.000 74.716.890.000 132.964.296.612 85.967.412.287 53.469.992.228 (130.741.228.087) 160.868.587.810 245.704.585.919 1.550.536.000.000 118.170.281.521 SALES TA/SALES 26.987.035.135.000 0,03440 2.632.860.000.000 0,04451 497.501.571.000 0,15018 2.308.203.551.971 0,05761 2.053.630.374.083 0,04186 746.828.922.732 0,07160 2.507.884.797.367 -0,05213 7.512.115.037.587 0,02141 3.916.789.366.423 0,06273 34.511.534.000.000 0,04493 1.661.533.200.316 0,07112 DA -0,00847 0,02592 0,05061 0,07139 0,03474 0,01326 -0,04482 -0,02364 -0,00293 0,01475 -0,06363 Perhitungan Manajemen Laba (Lanjutan) No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 95 Kode Emiten AISA AKPI ALDO AMFG ARNA ASII AUTO BATA CEKA CPIN DLTA DPNS DVLA EKAD GGRM HMSP ICBP IGAR INAI INDF INDS INTP NOI 739.434.000.000 89.809.475.000 42.225.063.206 428.692.000.000 102.382.257.094 19.485.000.000.000 527.359.000.000 154.895.182.000 167.545.451.595 3.391.653.000.000 226.879.654.000 11.832.026.060 126.738.358.000 71.038.260.219 10.064.867.000.000 13.971.956.000.000 3.992.132.000.000 62.821.734.113 73.476.054.228 7.362.895.000.000 42.060.367.453 5.056.930.000.000 CFO 399.185.000.000 (50.796.252.000) 2.204.123.679 366.837.000.000 111.918.147.182 25.899.000.000.000 866.768.000.000 (19.631.483.000) 168.614.370.234 1.782.400.000.000 246.625.414.000 5.105.993.427 214.166.823.000 100.935.448.358 3.200.820.000.000 811.163.000.000 3.485.533.000.000 80.061.208.533 47.011.856.454 3.485.533.000.000 110.641.662.962 5.049.117.000.000 2015 TA SALES TA/SALES DA 340.249.000.000 6.010.895.000.000 0,05661 -0,00680 140.605.727.000 2.017.466.511.000 0,06969 0,20886 40.020.939.527 538.363.112.800 0,07434 0,00271 61.855.000.000 3.665.989.000.000 0,01687 0,01721 (9.535.890.088) 1.291.926.384.471 -0,00738 -0,07770 (6.414.000.000.000) 184.196.000.000.000 -0,03482 -0,03788 (339.409.000.000) 11.723.787.000.000 -0,02895 -0,09542 174.526.665.000 1.028.850.578.000 0,16963 0,12834 (1.068.918.639) 3.485.733.830.354 -0,00031 -0,06651 1.609.253.000.000 29.920.628.000.000 0,05378 -0,02084 (19.745.760.000) 1.573.137.749.000 -0,01255 -0,10342 6.726.032.633 118.475.319.120 0,05677 -0,02412 (87.428.465.000) 1.306.098.136.000 -0,06694 -0,05872 (29.897.188.139) 531.537.606.573 -0,05625 -0,16792 6.864.047.000.000 70.365.573.000.000 0,09755 -0,00936 13.160.793.000.000 89.069.306.000.000 0,14776 0,11547 506.599.000.000 31.741.094.000.000 0,01596 0,03846 (17.239.474.420) 677.331.846.043 -0,02545 -0,09572 26.464.197.774 1.384.675.922.166 0,01911 0,03112 3.877.362.000.000 64.061.947.000.000 0,06053 0,09118 (68.581.295.509) 1.659.505.639.261 -0,04133 -0,10432 7.813.000.000 17.798.055.000.000 0,00044 -0,03227 Perhitungan Manajemen Laba (Lanjutan) No. 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 96 Kode Emiten ISSP JECC JPFA KAEF KBLI KLBF LION LMSH MERK MYOR RICY ROTI SCCO SIDO SKBM SKLT SMBR SMCB NOI 1.012.094.000.000 56.060.248.000 1.727.943.000.000 391.046.821.297 168.688.485.812 2.734.665.735.736 49.998.708.338 1.732.694.473 186.513.979.000 1.862.620.832.987 100.075.117.538 453.658.490.001 235.865.275.510 489.629.000.000 64.528.619.399 33.586.321.507 323.263.355.000 909.489.000.000 CFO 176.316.000.000 21.550.154.000 1.452.924.000.000 175.966.862.349 46.127.980.815 2.427.641.532.150 49.505.778.072 10.910.801.951 203.711.206.000 2.336.785.497.955 133.252.610.462 555.511.840.614 197.980.124.011 432.896.000.000 62.469.996.482 29.666.923.359 522.628.119.000 533.786.000.000 2015 TA 835.778.000.000 34.510.094.000 275.019.000.000 215.079.958.948 122.560.504.997 307.024.203.586 492.930.266 (9.178.107.478) (17.197.227.000) (474.164.664.968) (33.177.492.924) (101.853.350.613) 37.885.151.499 56.733.000.000 2.058.622.917 3.919.398.148 (199.364.764.000) 375.703.000.000 SALES TA/SALES DA 3.583.541.000.000 0,23323 -0,03819 1.663.335.876.000 0,02075 -0,00473 25.022.913.000.000 0,01099 0,60058 4.860.371.483.524 0,04425 0,02554 2.662.038.531.021 0,04604 0,07306 17.887.464.223.321 0,01716 -0,00717 389.251.192.409 0,00127 0,02475 174.598.965.938 -0,05257 -0,04815 983.446.471.000 -0,01749 0,08491 14.818.730.635.847 -0,03200 -0,15573 1.111.051.293.008 -0,02986 -0,04291 2.174.501.712.899 -0,04684 -0,01160 3.533.081.041.052 0,01072 -0,03163 2.218.536.000.000 0,02557 -0,00861 1.362.245.580.664 0,00151 -0,05046 745.107.731.208 0,00526 -0,00013 1.461.248.284.000 -0,13643 -0,09329 9.239.022.000.000 0,04066 0,09388 Perhitungan Manajemen Laba (Lanjutan) No. 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 97 Kode Emiten SMGR SMSM SQBB TCID TOTO TRIS TRST TSPC ULTJ UNVR WIIM NOI 5.979.852.457.000 602.997.000.000 190.946.493.000 218.680.216.268 395.719.050.145 60.428.931.664 88.746.155.513 692.244.770.026 692.865.656.136 7.939.401.000.000 200.720.211.666 CFO 7.288.586.537.000 531.987.000.000 179.485.976.000 120.781.612.127 239.811.138.479 63.376.934.300 135.020.261.491 778.361.981.647 669.463.282.890 6.299.051.000.000 62.869.126.110 2015 TA (1.308.734.080.000) 71.010.000.000 11.460.517.000 97.898.604.141 155.907.911.666 (2.948.002.636) (46.274.105.978) (86.117.211.621) 23.402.373.246 1.640.350.000.000 137.851.085.556 SALES TA/SALES DA 26.948.004.471.000 -0,04857 -0,08296 2.802.924.000.000 0,02533 -0,01917 514.708.068.000 0,02227 -0,12792 2.314.889.854.074 0,04229 -0,01531 2.278.673.871.193 0,06842 0,02656 859.743.472.895 -0,00343 -0,07502 2.457.349.444.991 -0,01883 0,03330 8.181.481.867.179 -0,01053 -0,03194 4.393.932.684.171 0,00533 -0,05741 36.484.030.000.000 0,04496 0,00003 1.597.736.461.981 0,08628 0,01516 Perhitungan Assets Growth (AGROW) AGROW = Total Assetst - Total Assetst-1 / Total Assetst No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 98 Kode Emiten AISA AKPI ALDO AMFG ARNA ASII AUTO BATA CEKA CPIN DLTA DPNS DVLA EKAD GGRM HMSP ICBP IGAR INAI INDF 2012 3.867.576.000.000 1.714.834.430.000 216.293.168.908 3.115.421.000.000 937.359.770.277 182.274.000.000.000 8.807.056.000.000 574.107.994.000 1.027.692.718.504 12.348.627.000.000 745.306.835.000 184.533.123.832 1.074.691.476.000 273.893.467.429 41.509.325.000.000 26.247.527.000.000 17.819.884.000.000 312.342.760.278 612.224.219.835 59.389.405.000.000 TOTAL ASSETS 2013 2014 5.025.778.000.000 7.373.868.000.000 2.084.567.189.000 2.227.042.590.000 290.641.923.909 346.674.687.826 3.539.393.000.000 3.946.125.000.000 1.137.496.408.849 1.259.938.133.543 213.994.000.000.000 236.027.000.000.000 12.484.843.000.000 14.387.568.000.000 680.685.060.000 774.891.087.000 1.069.627.299.747 1.284.150.037.341 15.704.502.000.000 21.083.004.000.000 872.682.405.000 997.443.167.000 256.396.781.317 268.891.042.610 1.195.106.672.000 1.241.239.780.000 345.382.428.491 411.726.182.748 50.771.650.000.000 58.234.278.000.000 27.404.594.000.000 28.380.630.000.000 21.410.331.000.000 25.029.488.000.000 314.988.024.203 350.619.526.939 761.190.859.180 893.663.745.450 77.777.940.000.000 86.077.251.000.000 2015 9.060.980.000.000 2.883.143.132.000 366.010.819.198 4.270.275.000.000 1.430.779.475.454 245.435.000.000.000 14.339.110.000.000 795.257.974.000 1.485.826.210.015 24.916.656.000.000 1.038.321.916.000 274.483.110.371 1.376.278.237.000 389.691.595.500 63.505.413.000.000 38.010.724.000.000 26.560.624.000.000 383.936.040.590 1.330.259.296.537 91.831.526.000.000 2013 0,23045 0,17737 0,25581 0,11979 0,17594 0,14823 0,29458 0,15657 0,03920 0,21369 0,14596 0,28028 0,10076 0,20698 0,18243 0,04222 0,16770 0,00840 0,19570 0,23642 AGROW 2014 0,31843 0,06398 0,16163 0,10307 0,09718 0,09335 0,13225 0,12157 0,16705 0,25511 0,12508 0,04647 0,03717 0,16114 0,12815 0,03439 0,14460 0,10162 0,14824 0,09642 2015 0,18620 0,22756 0,05283 0,07591 0,11940 0,03833 -0,00338 0,02561 0,13573 0,15386 0,03937 0,02037 0,09812 -0,05654 0,08300 0,25335 0,05765 0,08678 0,32820 0,06266 Perhitungan Assets Growth (AGROW) (Lanjutan) No. 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 99 Kode Emiten INDS INTP ISSP JECC JPFA KAEF KBLI KLBF LION LMSH MERK MYOR RICY ROTI SCCO SIDO SKBM SKLT SMBR SMCB 2012 1.664.779.358.215 22.755.160.000.000 3.282.806.000.000 708.955.186.000 10.961.464.000.000 2.076.347.580.785 1.161.698.219.225 9.417.957.180.958 433.497.042.140 128.547.715.366 569.430.951.000 8.302.506.241.903 842.498.674.322 1.204.944.681.223 1.486.921.371.360 2.150.999.000.000 288.961.557.631 249.746.467.756 1.198.586.407.000 12.168.517.000.000 TOTAL ASSETS 2013 2014 2.196.518.364.473 2.282.666.078.493 26.610.663.000.000 28.884.635.000.000 4.393.577.000.000 5.443.158.000.000 1.240.064.675.000 1.064.129.232.000 14.935.696.000.000 15.758.959.000.000 2.514.724.243.714 3.194.664.199.612 1.345.309.104.201 1.340.881.252.563 11.319.399.302.160 12.439.267.396.015 503.407.647.198 605.165.911.239 142.734.484.596 141.034.984.628 699.477.946.000 711.055.830.000 9.712.968.922.685 10.297.997.020.540 1.109.903.410.262 1.172.012.468.004 1.822.689.047.108 2.142.894.276.216 1.762.032.300.123 1.656.007.190.010 2.955.458.000.000 2.820.273.000.000 499.997.370.130 652.976.510.619 304.009.369.369 336.932.338.819 2.711.416.335.000 2.928.480.366.000 14.897.220.000.000 17.199.304.000.000 2015 2.553.928.346.219 27.638.360.000.000 5.447.784.000.000 1.358.464.081.000 17.159.466.000.000 3.434.879.313.034 1.551.799.840.976 13.696.417.381.439 639.330.150.373 133.782.751.041 641.646.818.000 11.342.715.686.221 1.198.193.867.892 2.706.323.637.034 1.773.144.328.632 2.796.111.000.000 764.484.248.710 377.110.748.359 3.268.667.933.000 17.370.875.000.000 2013 0,24208 0,14489 0,25282 0,42829 0,26609 0,17432 0,13648 0,16798 0,13887 0,09939 0,18592 0,14521 0,24093 0,33892 0,15613 0,27219 0,42207 0,17849 0,55795 0,18317 AGROW 2014 0,03774 0,07873 0,19283 -0,16533 0,05224 0,21284 -0,00330 0,09003 0,16815 -0,01205 0,01628 0,05681 0,05299 0,14943 -0,06402 -0,04793 0,23428 0,09771 0,07412 0,13385 2015 0,10621 -0,04509 0,00085 0,21667 0,08162 0,06993 0,13592 0,09179 0,05344 -0,05421 -0,10817 0,09210 0,02185 0,20819 0,06606 -0,00864 0,14586 0,10654 0,10408 0,00988 Perhitungan Assets Growth (AGROW) (Lanjutan) No. 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 100 Kode Emiten SMGR SMSM SQBB TCID TOTO TRIS TRST TSPC ULTJ UNVR WIIM 2012 26.579.083.786.000 1.565.184.000.000 397.144.458.000 1.261.572.952.461 1.522.663.914.388 385.193.553.451 2.188.129.039.119 4.632.984.970.719 2.420.793.382.029 11.339.111.000.000 1.207.251.153.900 TOTAL ASSETS 2013 2014 30.833.102.777.000 34.331.674.737.000 1.717.857.000.000 1.757.634.000.000 421.187.982.000 459.352.720.000 1.473.919.541.356 1.863.679.837.324 1.763.702.205.521 2.062.386.924.390 475.381.602.732 521.920.090.728 3.260.919.505.192 3.261.285.495.052 5.417.059.772.651 5.609.556.653.195 2.812.056.096.621 2.918.133.278.435 12.703.468.000.000 14.280.670.000.000 1.232.930.133.158 1.334.544.790.387 2015 38.153.118.932.000 2.220.108.000.000 464.027.522.000 2.082.096.848.703 2.439.540.859.205 574.346.433.075 3.357.359.499.954 6.284.729.099.203 3.539.995.910.248 15.729.945.000.000 1.342.700.045.391 2013 0,13797 0,08887 0,05709 0,14407 0,13667 0,18972 0,32898 0,14474 0,13914 0,10740 0,02083 AGROW 2014 0,10191 0,02263 0,08308 0,20913 0,14482 0,08917 0,00011 0,03432 0,03635 0,11044 0,07614 2015 0,10016 0,20831 0,01007 0,10490 0,15460 0,09128 0,02862 0,10743 0,17567 0,09213 0,00607 Perhitungan Return on Assets (ROA) ROA = EARNINGS AFTER TAXt-1 / TOTAL ASSETSt-1 No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 101 Kode Emiten AISA AKPI ALDO AMFG ARNA ASII AUTO BATA CEKA CPIN DLTA DPNS DVLA EKAD GGRM HMSP ICBP IGAR INAI INDF 2012 253.664.000.000 58.038.100.000 13.327.139.458 346.609.000.000 158.684.349.130 22.742.000.000 1.135.914.000.000 69.343.398.000 58.344.237.476 2.680.872.000.000 213.421.077.000 20.608.530.035 148.909.089.000 38.197.747.370 406.871.000.000 9.945.296.000.000 2.282.371.000.000 44.607.701.387 23.155.488.541 4.779.446.000.000 EAT 2013 2014 346.728.000.000 377.911.000.000 34.620.336.000 34.659.623.000 22.589.101.552 21.070.935.796 338.258.000.000 464.152.000.000 237.697.913.883 261.879.784.046 22.297.000.000.000 22.131.000.000.000 999.766.000.000 954.086.000.000 44.373.679.000 71.246.429.000 65.068.958.558 41.001.414.954 2.528.690.000.000 1.745.724.000.000 270.498.062.000 288.499.375.000 66.813.230.321 14.528.830.097 125.796.473.000 81.597.761.000 39.450.652.821 40.985.863.205 4.383.932.000.000 5.432.667.000.000 10.818.486.000.000 10.181.083.000.000 2.235.040.000.000 2.574.172.000.000 35.030.416.158 55.155.278.768 5.019.540.731 22.415.476.342 3.416.635.000.000 5.229.489.000.000 2012 3.867.576.000.000 1.714.834.430.000 216.293.168.908 3.115.421.000.000 937.359.770.277 182.274.000.000.000 8.807.056.000.000 574.107.994.000 1.027.692.718.504 12.348.627.000.000 745.306.835.000 184.533.123.832 1.074.691.476.000 273.893.467.429 41.509.325.000.000 26.247.527.000.000 17.819.884.000.000 312.342.760.278 612.224.219.835 59.389.405.000.000 TOTAL ASSETS 2013 5.025.778.000.000 2.084.567.189.000 290.641.923.909 3.561.684.000.000 1.137.496.408.849 213.994.000.000.000 12.484.843.000.000 680.685.060.000 1.069.627.299.747 15.704.502.000.000 872.682.405.000 256.396.781.317 1.195.106.672.000 345.382.428.491 50.771.650.000.000 27.404.594.000.000 21.410.331.000.000 314.988.024.203 761.190.859.180 77.777.940.000.000 2014 7.373.868.000.000 2.227.042.590.000 346.674.687.826 3.946.125.000.000 1.259.938.133.543 236.027.000.000.000 14.387.568.000.000 774.891.087.000 1.284.150.037.341 21.083.004.000.000 997.443.167.000 268.891.042.610 1.241.239.780.000 411.726.182.748 58.234.278.000.000 28.380.630.000.000 25.029.488.000.000 350.619.526.939 893.663.745.450 86.077.251.000.000 2013 0,06559 0,03384 0,06162 0,11126 0,16929 0,00012 0,12898 0,12078 0,05677 0,21710 0,28635 0,11168 0,13856 0,13946 0,00980 0,37890 0,12808 0,14282 0,03782 0,08048 ROA 2014 0,06899 0,01661 0,07772 0,09497 0,20897 0,10419 0,08008 0,06519 0,06083 0,16102 0,30996 0,26059 0,10526 0,11422 0,08635 0,39477 0,10439 0,11121 0,00659 0,04393 2015 0,05125 0,01556 0,06078 0,11762 0,20785 0,09376 0,06631 0,09194 0,03193 0,08280 0,28924 0,05403 0,06574 0,09955 0,09329 0,35873 0,10285 0,15731 0,02508 0,06075 Perhitungan Return on Assets (ROA) (Lanjutan) No. 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 102 Kode Emiten INDS INTP ISSP JECC JPFA KAEF KBLI KLBF LION LMSH MERK MYOR RICY ROTI SCCO SIDO SKBM SKLT SMBR SMCB 2012 134.068.283.255 4.763.388.000.000 111.186.000.000 31.770.770.000 1.074.577.000.000 205.763.997.378 125.181.635.828 1.775.098.847.932 85.373.721.654 41.282.515.026 107.808.155.000 744.428.404.309 16.978.453.068 149.149.548.025 169.741.648.691 387.538.000.000 12.703.059.881 7.962.693.771 298.512.523.000 1.350.791.000.000 EAT 2013 2014 147.608.449.013 127.819.512.585 5.012.294.000.000 5.293.416.000.000 203.561.000.000 214.895.000.000 22.553.551.000 23.904.334.000 640.637.000.000 391.866.000.000 215.642.329.977 257.836.015.297 73.530.280.777 72.026.856.790 1.970.452.449.686 2.122.677.647.816 64.761.350.816 48.712.977.670 14.382.899.194 7.605.091.176 175.444.757.000 182.147.224.000 1.013.558.238.779 409.618.689.484 8.720.546.989 15.124.699.961 158.015.270.921 188.648.345.876 104.962.314.423 137.618.900.727 405.943.000.000 417.511.000.000 58.266.986.267 90.094.363.594 11.440.014.188 16.855.973.113 312.183.836.000 335.954.862.000 952.305.000.000 659.867.000.000 2012 1.664.779.358.215 22.755.160.000.000 3.282.806.000.000 708.955.186.000 10.961.464.000.000 2.076.347.580.785 1.161.698.219.225 9.417.957.180.958 433.497.042.140 128.547.715.366 569.430.951.000 8.302.506.241.903 842.498.674.322 1.204.944.681.223 1.486.921.371.360 2.150.999.000.000 288.961.557.631 249.746.467.756 1.198.586.407.000 12.168.517.000.000 TOTAL ASSETS 2013 2.196.518.364.473 26.610.663.000.000 4.393.577.000.000 1.240.064.675.000 14.935.696.000.000 2.514.724.243.714 1.345.309.104.201 11.319.399.302.160 503.407.647.198 142.734.484.596 699.477.946.000 9.712.968.922.685 1.109.903.410.262 1.822.689.047.108 1.762.032.300.123 2.955.458.000.000 499.997.370.130 304.009.369.369 2.711.416.335.000 14.897.220.000.000 2014 2.282.666.078.493 28.884.635.000.000 5.443.158.000.000 1.064.129.232.000 15.758.959.000.000 3.012.778.637.568 1.340.881.252.563 12.439.267.396.015 605.165.911.239 141.034.984.628 711.055.830.000 10.297.997.020.540 1.172.012.468.004 2.142.894.276.216 1.656.007.190.010 2.820.273.000.000 652.976.510.619 336.932.338.819 2.928.480.366.000 17.199.304.000.000 2013 0,08053 0,20933 0,03387 0,04481 0,09803 0,09910 0,10776 0,18848 0,19694 0,32115 0,18933 0,08966 0,02015 0,12378 0,11416 0,18017 0,04396 0,03188 0,24905 0,11101 ROA 2014 0,06720 0,18836 0,04633 0,01819 0,04289 0,08575 0,05466 0,17408 0,12865 0,10077 0,25082 0,10435 0,00786 0,08669 0,05957 0,13735 0,11653 0,03763 0,11514 0,06393 2015 0,05600 0,18326 0,03948 0,02246 0,02487 0,08558 0,05372 0,17064 0,08050 0,05392 0,25616 0,03978 0,01290 0,08803 0,08310 0,14804 0,13797 0,05003 0,11472 0,03837 Perhitungan Return on Assets (ROA) (Lanjutan) No. 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 103 Kode Emiten SMGR SMSM SQBB TCID TOTO TRIS TRST TSPC ULTJ UNVR WIIM 2012 4.847.252.000.000 254.635.403.407 135.248.606.000 150.373.851.969 236.846.843.367 44.393.034.558 61.453.058.755 635.176.093.653 353.431.619.485 4.839.145.000.000 77.301.783.553 EAT 2013 2014 5.354.298.521.000 5.567.659.839.000 338.223.000.000 421.095.000.000 149.521.096.000 164.808.009.000 160.148.465.833 175.828.646.432 236.557.513.162 295.861.032.723 51.984.966.129 36.522.815.125 32.965.552.359 30.256.039.162 638.535.108.795 585.790.816.012 325.127.420.664 283.061.430.451 5.352.625.000.000 5.926.720.000.000 132.322.207.861 112.673.763.260 2012 26.579.083.786.000 1.565.184.000.000 397.144.458.000 1.261.572.952.461 1.522.663.914.388 385.193.553.451 2.188.129.039.119 4.632.984.970.719 2.420.793.382.029 11.339.111.000.000 1.207.251.153.900 TOTAL ASSETS 2013 30.833.102.777.000 1.717.857.000.000 421.187.982.000 1.473.919.541.356 1.763.702.205.521 475.381.602.732 3.260.919.505.192 5.417.059.772.651 2.812.056.096.621 12.703.468.000.000 1.232.930.133.158 2014 34.331.674.737.000 1.757.634.000.000 459.352.720.000 1.863.679.837.324 2.062.386.924.390 521.920.090.728 3.261.285.495.052 5.609.556.653.195 2.918.133.278.435 14.280.670.000.000 1.334.544.790.387 2013 0,18237 0,16269 0,34055 0,11920 0,15555 0,11525 0,02808 0,13710 0,14600 0,42677 0,06403 ROA 2014 0,17365 0,19689 0,35500 0,10865 0,13413 0,10935 0,01011 0,11787 0,11562 0,42135 0,10732 2015 0,16217 0,23958 0,35878 0,09434 0,14346 0,06998 0,00928 0,10443 0,09700 0,41502 0,08443 Perhitungan Dividend DIV = DIVIDEN PAID/EAT No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 104 Kode Emiten AISA AKPI ALDO AMFG ARNA ASII AUTO BATA CEKA CPIN DLTA DPNS DVLA EKAD GGRM HMSP ICBP IGAR INAI INDF INDS INTP ISSP JECC JPFA CD 2013 2014 2015 23.408.000.000 0 24.871.000.000 0 10.408.218.000 4.897.986.000 0 825.000.000 0 34.720.000.000 34.720.000.000 34.720.000.000 74.043.709.760 117.910.395.616 88.171.671.712 10.017.000.000.000 10.201.000.000.000 10.585.000.000.000 439.534.000.000 544.987.000.000 298.825.000.000 34.319.952.000 38.862.117.000 6.646.555.000 0 29.659.570.000 0 754.362.000.000 754.361.000.000 295.189.000.000 191.869.037.000 144.831.127.000 156.878.293.000 4.550.539.979 6.054.353.979 4.540.310.892 52.640.000.000 24.640.000.000 78.114.771.000 5.386.394.863 6.050.898.969 6.050.347.212 1.571.975.000.000 1.582.869.000.000 1.567.967.000.000 9.945.027.000.000 10.650.690.000.000 12.250.485.000.000 1.116.480.000.000 1.128.410.000.000 1.320.458.000.000 51.185.477.529 17.156.745.383 0 7.920.000.000 2.534.400.000 11.088.000.000 2.176.776.000.000 1.734.632.000.000 2.508.522.000.000 147.120.640.588 51.661.199.915 35.538.750.580 1.658.442.000.000 3.312.009.000.000 4.968.028.000.000 0 14.372.000.000 0 17.121.832.000 0 9.072.000.000 212.804.000.000 106.402.000.000 0 2013 346.728.000.000 34.620.336.000 22.589.101.552 338.258.000.000 237.697.913.883 22.297.000.000.000 999.766.000.000 44.373.679.000 65.068.958.558 2.528.690.000.000 270.498.062.000 66.813.230.321 125.796.473.000 39.450.652.821 4.383.932.000.000 10.818.486.000.000 2.235.040.000.000 35.030.416.158 5.019.540.731 3.416.635.000.000 147.608.449.013 5.012.294.000.000 203.561.000.000 22.553.551.000 640.637.000.000 EAT 2014 377.911.000.000 34.659.623.000 21.070.935.796 464.152.000.000 261.879.784.046 22.131.000.000.000 954.086.000.000 71.246.429.000 41.001.414.954 1.745.724.000.000 288.499.375.000 14.528.830.097 81.597.761.000 40.985.863.205 5.432.667.000.000 10.181.083.000.000 2.574.172.000.000 55.155.278.768 22.415.476.342 5.229.489.000.000 127.819.512.585 5.293.416.000.000 214.895.000.000 23.904.334.000 391.866.000.000 2015 373.750.000.000 27.644.714.000 24.079.122.338 341.346.000.000 71.209.943.348 15.613.000.000.000 322.701.000.000 129.519.446.000 106.549.446.980 1.832.598.000.000 192.045.199.000 9.859.176.172 107.894.430.000 47.040.256.456 6.452.834.000.000 10.363.308.000.000 2.923.148.000.000 51.416.184.307 28.615.673.167 3.709.501.000.000 1.933.819.152 4.356.661.000.000 158.999.000.000 2.464.669.000 524.484.000.000 2013 0,067511 0,00000 0,00000 0,102644 0,311503 0,449253 0,439637 0,77343 0,00000 0,298321 0,709318 0,068108 0,418454 0,136535 0,358577 0,919262 0,499535 1,461172 1,577834 0,637111 0,996695 0,330875 0,00000 0,759163 0,332176 DPO 2014 0,00000 0,300298 0,039153 0,074803 0,450246 0,460937 0,571214 0,545461 0,723379 0,432119 0,502015 0,416713 0,301969 0,147634 0,291361 1,046125 0,438358 0,311063 0,113065 0,331702 0,404173 0,625685 0,066879 0,00000 0,271526 2015 0,066544 0,177176 0,00000 0,101715 1,238193 0,677961 0,926012 0,051317 0,00000 0,161077 0,816882 0,460516 0,723993 0,128621 0,242989 1,182102 0,451725 0,00000 0,38748 0,676242 18,37749 1,140329 0,00000 3,680819 0,00000 Perhitungan Dividend (Lanjutan) No. 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 105 Kode Emiten KAEF KBLI KLBF LION LMSH MERK MYOR RICY ROTI SCCO SIDO SKBM SKLT SMBR SMCB SMGR SMSM SQBB TCID TOTO TRIS TRST TSPC ULTJ UNVR WIIM 2013 30.769.803.148 32.057.880.856 900.693.451.852 20.557.419.062 1.123.104.535 79.356.638.000 182.714.320.000 0 37.285.218.800 51.280.429.930 150.300.000.000 0 2.072.221.500 59.702.505.000 651.229.000.000 2.211.365.058.000 158.552.000.000 128.260.601.000 74.341.891.784 97.615.308.360 14.265.729.354 27.914.034.588 337.635.272.935 989.991.228 5.058.527.000.000 7.569.988.916 CD 2014 53.855.793.068 15.999.933.700 809.531.264.428 20.525.197.750 2.158.305.750 139.752.919.000 205.700.037.470 2.566.870.040 15.792.816.001 30.630.281.214 405.000.000.000 11.137.080.227 2.762.962.000 78.045.959.000 666.672.000.000 2.426.542.780.000 259.434.000.000 142.810.019.000 74.340.910.433 148.219.335.698 16.025.321.076 14.022.810.098 337.648.528.372 49.408.062.199 5.126.717.000.000 39.741.169.110 2015 46.925.135.841 15.991.394.700 906.708.540.623 20.486.754.000 801.875.450 219.760.581.000 149.095.678.240 2.566.870.040 27.991.754.000 41.065.704.282 360.000.000.000 10.619.674.247 3.453.702.500 82.084.079.000 236.903.000.000 2.236.295.939.000 210.913.000.000 163.036.678.000 78.288.848.449 115.228.630.388 17.526.218.921 13.967.383.751 292.357.537.738 0 5.592.332.000.000 28.387.698.044 2013 215.642.329.977 73.530.280.777 1.970.452.449.686 64.761.350.816 14.382.899.194 175.444.757.000 1.013.558.238.779 8.720.546.989 158.015.270.921 104.962.314.423 405.943.000.000 58.266.986.267 11.440.014.188 312.183.836.000 952.305.000.000 5.354.298.521.000 338.223.000.000 149.521.096.000 160.148.465.833 236.557.513.162 51.984.966.129 32.965.552.359 638.535.108.795 325.127.420.664 5.352.625.000.000 132.322.207.861 EAT 2014 257.836.015.297 72.026.856.790 2.122.677.647.816 48.712.977.670 7.605.091.176 182.147.224.000 409.618.689.484 15.124.699.961 188.648.345.876 137.618.900.727 417.511.000.000 90.094.363.594 16.855.973.113 335.954.862.000 659.867.000.000 5.567.659.839.000 421.095.000.000 164.808.009.000 175.828.646.432 295.861.032.723 36.522.815.125 30.256.039.162 585.790.816.012 283.061.430.451 5.926.720.000.000 112.673.763.260 2015 265.549.762.082 115.371.098.970 2.057.694.281.873 46.018.637.487 1.944.443.395 142.545.462.000 1.250.233.128.560 13.465.713.464 270.538.700.440 159.119.646.125 437.475.000.000 40.150.568.620 20.066.791.849 354.180.062.000 175.127.000.000 4.525.441.038.000 461.307.000.000 150.207.262.000 544.474.278.014 285.236.780.659 37.448.445.764 25.314.103.403 529.218.651.807 523.100.215.029 5.851.805.000.000 131.081.111.587 2013 0,142689 0,435982 0,4571 0,317433 0,078086 0,452317 0,18027 0,0000 0,23596 0,48856 0,370249 0,0000 0,181138 0,191241 0,683845 0,413007 0,468779 0,857809 0,464206 0,412649 0,27442 0,846764 0,528765 0,003045 0,945055 0,057209 DPO 2014 0,208876 0,222138 0,381373 0,42135 0,283797 0,767253 0,502174 0,169714 0,083716 0,222573 0,970034 0,123616 0,163916 0,232311 1,010313 0,435828 0,616094 0,866524 0,422803 0,500976 0,438776 0,463471 0,576398 0,174549 0,865018 0,35271 2015 0,176709 0,138608 0,440643 0,445184 0,412393 1,541688 0,119254 0,190623 0,103467 0,258081 0,822904 0,264496 0,17211 0,231758 1,35275 0,494161 0,457207 1,085411 0,143788 0,403975 0,468009 0,551763 0,552432 0,0000 0,955659 0,216566 Perhitungan Free Cash Flow FCF = CASH FLOW OPERATING - CAPITAL EXPENDITURE - CASH DIVIDEND CD CE CFO Kode No. Emiten 2014 2013 2015 2014 2013 2015 2014 2013 0 78.729.000.000 353.530.000.000 399.185.000.000 197.728.000.000 384.203.000.000 534.098.000.000 23.408.000.000 1 AISA 0 10.408.218.000 (24.262.141.000) 374.353.068.000 (50.796.252.000) 41.831.085.000 118.590.305.000 480.571.564.000 2 AKPI 825.000.000 0 2.204.123.679 37.457.327.007 15.114.812.974 11.198.621.500 470.702.303 39.652.190.973 3 ALDO 551.871.000.000 564.250.000.000 366.837.000.000 337.027.000.000 312.259.000.000 531.215.000.000 34.720.000.000 34.720.000.000 4 AMFG 278.878.036.499 238.937.995.916 111.918.147.182 159.424.438.089 89.492.703.022 83.393.114.623 74.043.709.760 117.910.395.616 5 ARNA ASII 21.250.000.000.000 26.290.000.000.000 25.899.000.000.000 8.292.000.000.000 8.487.000.000.000 6.439.000.000.000 10.017.000.000.000 10.201.000.000.000 6 551.756.000.000 264.565.000.000 866.768.000.000 647.731.000.000 969.241.000.000 737.843.000.000 439.534.000.000 544.987.000.000 7 AUTO 48.106.848.000 62.179.864.000 (19.631.483.000) 34.419.621.000 41.706.885.000 25.442.402.000 34.319.952.000 38.862.117.000 8 BATA 0 29.659.570.000 19.608.725.490 (147.806.952.847) 168.614.370.234 30.937.825.810 25.283.044.733 19.863.609.284 9 CEKA 10 CPIN 2.061.273.000.000 462.975.000.000 1.782.400.000.000 2.220.855.000.000 3.750.866.000.000 2.032.673.000.000 754.362.000.000 754.361.000.000 348.712.041.000 164.246.813.000 246.625.414.000 15.065.968.000 38.017.391.000 10.690.161.000 191.869.037.000 144.831.127.000 11 DLTA 6.054.353.979 4.550.539.979 1.723.365.836 3.264.586.166 3.554.588.671 5.105.993.427 (660.730.802) 6.455.175.786 12 DPNS 106.931.180.000 104.436.317.000 214.166.823.000 54.936.209.000 60.592.775.000 32.201.430.000 52.640.000.000 24.640.000.000 13 DVLA 6.050.898.969 5.386.394.863 4.641.305.865 100.935.448.358 29.547.328.757 12.640.443.540 10.471.143.273 23.212.236.950 14 EKAD 15 GGRM 2.472.971.000.000 1.657.776.000.000 3.200.820.000.000 5.678.122.000.000 5.116.093.000.000 2.923.422.000.000 1.571.975.000.000 1.582.869.000.000 16 HMSP 10.802.179.000.000 11.103.195.000.000 811.163.000.000 1.268.930.000.000 1.493.001.000.000 832.984.000.000 9.945.027.000.000 10.650.690.000.000 1.993.496.000.000 3.860.843.000.000 3.485.533.000.000 1.943.709.000.000 1.175.124.000.000 1.399.617.000.000 1.116.480.000.000 1.128.410.000.000 17 ICBP 5.723.395.526 30.906.541.639 51.185.477.529 17.156.745.383 31.571.765.591 25.762.820.842 80.061.208.533 13.207.165.641 18 IGAR 2.534.400.000 7.920.000.000 77.754.740.234 42.164.840.053 47.011.856.454 11.607.840.800 35.733.668.074 43.419.529.382 19 INAI 20 INDF 6.928.790.000.000 9.269.318.000.000 3.485.533.000.000 6.541.114.000.000 5.221.818.000.000 4.618.919.000.000 2.176.776.000.000 1.734.632.000.000 106 2015 24.871.000.000 4.897.986.000 0 34.720.000.000 88.171.671.712 10.585.000.000.000 298.825.000.000 6.646.555.000 0 295.189.000.000 156.878.293.000 4.540.310.892 78.114.771.000 6.050.347.212 1.567.967.000.000 12.250.485.000.000 1.320.458.000.000 0 11.088.000.000 2.508.522.000.000 2013 (142.407.000.000) (66.093.226.000) 2.194.863.966 180.124.000.000 45.409.888.650 2.941.000.000.000 (535.509.000.000) (20.632.725.000) (11.329.100.320) (913.944.000.000) 141.777.036.000 (8.765.859.452) (645.029.000) (11.721.486.670) (4.777.126.000.000) (411.778.000.000) (1.066.693.000.000) (32.820.877.579) 58.226.899.434 (1.789.100.000.000) FCF 2014 (30.673.000.000) 245.354.545.000 (15.469.110.671) 217.271.000.000 31.534.897.278 7.602.000.000.000 (1.249.663.000.000) (18.389.138.000) (202.749.567.580) (4.042.252.000.000) (18.601.705.000) (2.863.764.359) 19.203.542.000 (14.050.036.644) (5.041.186.000.000) (1.040.496.000.000) 1.557.309.000.000 2.882.679.933 3.896.771.979 2.312.868.000.000 2015 (159.784.000.000) (536.265.802.000) (8.994.497.821) (199.098.000.000) (59.646.639.153) 8.875.000.000.000 (169.900.000.000) (51.720.440.000) 148.750.760.950 (545.462.000.000) 79.056.960.000 (1.157.683.301) 103.850.622.000 84.413.957.873 (1.290.569.000.000) (12.272.306.000.000) 765.458.000.000 49.154.666.894 (7.495.672.928) (3.641.908.000.000) Perhitungan Free Cash Flow (Lanjutan) No. 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 107 Kode Emiten INDS INTP ISSP JECC JPFA KAEF KBLI KLBF LION LMSH MERK MYOR RICY ROTI SCCO SIDO SKBM SKLT SMBR SMCB 2013 255.755.973.870 5.419.268.000.000 304.874.000.000 (119.083.783.000) 173.609.000.000 253.783.664.733 (27.123.241.057) 927.163.654.212 52.556.704.619 13.814.790.256 133.099.062.000 987.023.231.523 (84.879.758.265) 314.587.624.896 20.804.645.848 (64.246.000.000) 19.468.048.071 26.893.558.457 309.039.867.000 2.262.247.000.000 CFO 2014 65.911.208.643 5.346.841.000.000 (191.012.000.000) 42.230.169.000 15.705.340.000.000 286.309.255.381 170.079.674.604 2.316.125.821.045 60.865.531.678 9.999.770.412 289.725.783.000 (862.339.383.145) 47.145.296.495 364.975.619.113 62.171.128.817 369.322.000.000 43.837.497.229 23.398.218.902 305.716.048.000 1.709.438.000.000 2015 2013 110.641.662.962 84.534.718.533 5.049.117.000.000 2.018.998.000.000 176.316.000.000 235.427.000.000 21.550.154.000 39.018.648.000 1.452.924.000.000 1.563.917.000.000 175.966.862.349 89.030.076.719 46.127.980.815 32.559.867.815 2.427.641.532.150 993.929.398.633 49.505.778.072 34.518.903.341 10.910.801.951 8.867.105.017 203.711.206.000 15.361.061.000 2.336.785.497.955 638.659.721.420 133.252.610.462 78.743.378.655 555.511.840.614 519.351.210.306 197.980.124.011 48.781.843.109 432.896.000.000 210.558.000.000 62.469.996.482 41.479.485.593 29.666.923.359 32.353.821.256 522.628.119.000 146.939.365.000 533.786.000.000 3.078.769.000.000 CE 2014 2015 2013 255.984.942.523 47.817.650.117 147.120.640.588 3.459.061.000.000 2.670.307.000.000 1.658.442.000.000 346.666.000.000 438.320.000.000 0 4.579.148.000 16.994.866.000 17.121.832.000 1.598.385.000.000 708.488.000.000 212.804.000.000 102.413.131.061 146.204.582.173 30.769.803.148 87.521.252.943 120.714.866.962 32.057.880.856 750.705.865.640 903.742.633.914 900.693.451.852 51.455.137.069 23.917.496.421 20.557.419.062 8.514.515.494 9.397.168.803 1.123.104.535 23.411.916.000 59.151.757.000 79.356.638.000 853.429.600.863 551.306.884.573 182.714.320.000 109.438.789.551 57.428.372.977 0 390.593.651.461 237.660.276.133 37.285.218.800 49.070.748.873 34.228.651.561 51.280.429.930 300.228.000.000 196.701.000.000 150.300.000.000 113.489.768.262 151.521.831.249 0 22.353.638.719 19.759.710.325 2.072.221.500 59.115.394.000 280.146.740.000 59.702.505.000 2.838.343.000.000 1.522.136.000.000 651.229.000.000 CD 2014 51.661.199.915 3.312.009.000.000 14.372.000.000 0 106.402.000.000 53.855.793.068 15.999.933.700 809.531.264.428 20.525.197.750 2.158.305.750 139.752.919.000 205.700.037.470 2.566.870.040 15.792.816.001 30.630.281.214 405.000.000.000 11.137.080.227 2.762.962.000 78.045.959.000 666.672.000.000 2015 35.538.750.580 4.968.028.000.000 0 9.072.000.000 0 46.925.135.841 15.991.394.700 906.708.540.623 20.486.754.000 801.875.450 219.760.581.000 149.095.678.240 2.566.870.040 27.991.754.000 41.065.704.282 360.000.000.000 10.619.674.247 3.453.702.500 82.084.079.000 236.903.000.000 2013 24.100.614.749 1.741.828.000.000 69.447.000.000 (175.224.263.000) (1.603.112.000.000) 133.983.784.866 (91.740.989.728) (967.459.196.273) (2.519.617.784) 3.824.580.704 38.381.363.000 165.649.190.103 (163.623.136.920) (242.048.804.210) (79.257.627.191) (425.104.000.000) (22.011.437.522) (7.532.484.299) 102.397.997.000 (1.467.751.000.000) FCF 2014 (241.734.933.795) (1.424.229.000.000) (552.050.000.000) 37.651.021.000 14.000.553.000.000 130.040.331.252 66.558.487.961 755.888.690.977 (11.114.803.141) (673.050.832) 126.560.948.000 (1.921.469.021.478) (64.860.363.096) (41.410.848.349) (17.529.901.270) (335.906.000.000) (80.789.351.260) (1.718.381.817) 168.554.695.000 (1.795.577.000.000) 2015 27.285.262.265 (2.589.218.000.000) (262.004.000.000) (4.516.712.000) 744.436.000.000 (17.162.855.665) (90.578.280.847) 617.190.357.613 5.101.527.651 711.757.698 (75.201.132.000) 1.636.382.935.142 73.257.367.445 289.859.810.481 122.685.768.168 (123.805.000.000) (99.671.509.014) 6.453.510.534 160.397.300.000 (1.225.253.000.000) Perhitungan Free Cash Flow (Lanjutan) No. 41 42 43 45 46 47 48 49 50 51 52 108 Kode Emiten SMGR SMSM SQBB TCID TOTO TRIS TRST TSPC ULTJ UNVR WIIM 2013 6.047.147.495.000 448.032.000.000 153.706.638.000 253.851.906.566 320.627.072.830 22.118.879.879 111.913.265.220 448.669.480.614 195.989.263.645 6.236.304.000.000 (33.786.467.879) CFO CE CD 2014 2015 2013 2014 2015 2013 2014 2015 6.245.841.812.000 7.288.586.537.000 2.548.758.346.000 2.105.732.452.000 5.168.034.789.000 2.211.365.058.000 2.426.542.780.000 2.236.295.939.000 449.864.000.000 531.987.000.000 152.155.000.000 113.324.000.000 96.374.000.000 158.552.000.000 259.434.000.000 210.913.000.000 139.913.445.000 179.485.976.000 15.120.844.000 13.912.511.000 16.392.461.000 128.260.601.000 142.810.019.000 163.036.678.000 123.551.162.065 120.781.612.127 315.010.210.010 306.226.578.591 137.955.857.760 74.341.891.784 74.340.910.433 78.288.848.449 307.708.638.190 239.811.138.479 163.422.838.014 320.504.920.229 159.202.207.353 97.615.308.360 148.219.335.698 115.228.630.388 51.371.394 63.376.934.300 32.825.998.632 35.843.184.924 25.800.376.607 14.265.729.354 16.025.321.076 17.526.218.921 236.909.957.713 135.020.261.491 181.513.531.256 121.297.718.183 60.673.681.336 27.914.034.588 14.022.810.098 13.967.383.751 512.956.089.428 778.361.981.647 421.973.528.288 403.561.634.775 262.332.668.105 337.635.272.935 337.648.528.372 292.357.537.738 128.022.639.236 669.463.282.890 88.857.102.494 110.005.997.024 244.036.641.351 989.991.228 49.408.062.199 0 6.462.722.000.000 6.299.051.000.000 1.149.550.000.000 1.125.906.000.000 1.472.444.000.000 5.058.527.000.000 5.126.717.000.000 5.592.332.000.000 44.609.246.858 62.869.126.110 86.203.784.617 124.239.004.670 66.026.044.962 7.569.988.916 39.741.169.110 28.387.698.044 2013 1.287.024.091.000 137.325.000.000 10.325.193.000 (135.500.195.228) 59.588.926.456 (24.972.848.107) (97.514.300.624) (310.939.320.609) 106.142.169.923 28.227.000.000 (127.560.241.412) FCF 2014 2015 1.713.566.580.000 (115.744.191.000) 77.106.000.000 224.700.000.000 (16.809.085.000) 56.837.000 (257.016.326.959) (95.463.094.082) (161.015.617.737) (34.619.699.262) (51.817.134.606) 20.050.338.772 101.589.429.432 60.379.196.404 (228.254.073.719) 223.671.775.804 (31.391.419.987) 425.426.641.539 210.099.000.000 (765.725.000.000) (119.370.926.922) (31.544.616.896) LAMPIRAN 2 A. Statistik Deskriptif DESCRIPTIVES VARIABLES=AGROW ROA DIV FCF EM /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX. Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation AGROW 149 -,16533 ,55795 ,1220357 ,10187295 ROA 149 ,00012 ,42677 ,1244800 ,09287505 DIV 149 ,00000 18,37749 ,5590292 1,52917963 FCF 149 -12272306000000 EM 149 -,24879 Valid N (listwise) 149 8875000000000 -152415083769,51 1696552027459,330 ,21736 -,0105677 ,07496090 B. Uji Asumsi Klasik REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS BCOV R ANOVA COLLIN TOL /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT EM /METHOD=ENTER AGROW ROA DIV FCF /SCATTERPLOT=(*SRESID ,*ZPRED) /RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID) NORMPROB(ZRESID) /CASEWISE PLOT(ZRESID) OUTLIERS(3) /SAVE RESID. 1. Uji Normalitas 109 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 149 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation Most Extreme Differences ,07082757 Absolute ,067 Positive ,067 Negative -,059 Test Statistic ,067 ,098c Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. c. Lilliefors Significance Correction. 2. Uji Multiokolonieritas Coefficientsa Unstandardized Standardized Collinearity Coefficients Coefficients Statistics Std. Model 1 (Constant) B Error -,018 ,013 ,149 ,059 ROA -,070 DIV FCF AGROW Beta t Sig. Tolerance VIF -1,436 ,153 ,202 2,532 ,012 ,975 1,026 ,064 -,087 -1,093 ,276 ,976 1,024 -,005 ,004 -,109 -1,377 ,171 ,996 1,004 -8,599E-15 ,000 -,195 -2,425 ,017 ,963 1,039 a. Dependent Variable: EM 110 3. Uji Autokorelasi NPAR TESTS /RUNS(MEDIAN)=RES_3 /MISSING ANALYSIS. Runs Test Unstandardized Residual Test Valuea ,00174 Cases < Test Value 74 Cases >= Test Value 75 Total Cases 149 Number of Runs 76 Z ,083 Asymp. Sig. (2-tailed) ,934 a. Median 4. Uji Heteroskedastisitas COMPUTE ABS_Res3=ABS(RES_3). EXECUTE. REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS BCOV R ANOVA COLLIN TOL /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT ABS_Res3 /METHOD=ENTER AGROW ROA DIV FCF /SCATTERPLOT=(*SRESID ,*ZPRED). Coefficientsa Unstandardized Standardized Collinearity Coefficients Coefficients Statistics Std. Model B Error 1 (Constant) ,057 ,008 AGROW -,025 ,039 ROA ,009 DIV FCF Beta t Sig. Tolerance VIF 6,784 ,000 -,055 -,654 ,514 ,975 1,026 ,042 ,018 ,212 ,832 ,976 1,024 -,003 ,003 -,110 -1,334 ,184 ,996 1,004 1,957E-15 ,000 ,070 ,838 ,403 ,963 1,039 a. Dependent Variable: ABS_Res3 111 C. Uji Hipotesis REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS BCOV R ANOVA COLLIN TOL /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT EM /METHOD=ENTER AGROW ROA DIV FCF /SCATTERPLOT=(*SRESID ,*ZPRED) /RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID) NORMPROB(ZRESID) /CASEWISE PLOT(ZRESID) OUTLIERS(3) /SAVE RESID. Variables Entered/Removeda Variables Model Variables Entered 1 FCF, DIV, Removed Method . Enter AGROW, ROAb a. Dependent Variable: EM b. All requested variables entered. Model Summaryb Model 1 R Adjusted R Std. Error of the Square Estimate R Square a ,327 ,107 ,082 ,07180455 a. Predictors: (Constant), FCF, DIV, ROA, AGROW b. Dependent Variable: EM ANOVAa Model 1 Sum of Squares df Mean Square Regression ,089 4 ,022 Residual ,742 144 ,005 Total ,832 148 F 4,324 Sig. ,002b a. Dependent Variable: EM b. Predictors: (Constant), FCF, DIV, ROA, AGROW 112 Coefficientsa Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Collinearity Statistics Std. Model B Error 1 (Constant) -,018 ,013 AGROW ,149 ,059 ROA -,070 DIV FCF Beta t Sig. Tolerance VIF -1,436 ,153 ,202 2,532 ,012 ,975 1,026 ,064 -,087 -1,093 ,276 ,976 1,024 -,005 ,004 -,109 -1,377 ,171 ,996 1,004 -8,599E-15 ,000 -,195 -2,425 ,017 ,963 1,039 a. Dependent Variable: EM 113
