HUBUNGAN KONVERGENSI INTERNATIONAL FINANCIAL REPORTING STANDARDS, ASIMETRI INFORMASI DENGAN MANAJEMEN LABA

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

HUBUNGAN KONVERGENSI INTERNATIONAL FINANCIAL REPORTING STANDARDS, ASIMETRI INFORMASI DENGAN MANAJEMEN LABA (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2010-2013)

SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi Program Studi Akuntansi

Oleh: Aloysius Reinaldo Yunivan Prasetya NIM : 122114057

PROGRAM STUDI AKUNTANSI JURUSAN AKUNTANSI FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA 2016


HUBUNGAN KONVERGENSI INTERNATIONAL FINANCIAL REPORTING STANDARDS, ASIMETRI INFORMASI DENGAN MANAJEMEN LABA (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2010-2013)

SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi Program Studi Akuntansi

Oleh: Aloysius Reinaldo Yunivan Prasetya NIM : 122114057

PROGRAM STUDI AKUNTANSI JURUSAN AKUNTANSI FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA 2016 i


Skripsi

HUBT]NGAN KONVERGENSI INTERNATIONAL FINANC IAL REPORTING S TANDARDS, ASIMETRI INFORMASI DENGAN

MANAJEMEN LABA (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2010-2013)

Oleh: Aloysius Reinaldo Yunivan Prasetya NIM: 122114057

Telah Disetujui oleh:

Pembimbing

dM Drs.dabriel Anto Listianto, M.S.A., Ak

Tanggal: 23 Juni20l6


Skriir.i HURLINGAN KONVE F[G'[]N$I I !\i 7'E RNA 1ry 0 N,.l L tqI N,4 N CI A L ItE p o RT I N G S f,{:\,D+}i4lS'. AS I wI E.I- {il iN F {) it r\tASI I} I,l N G A N I!,I A IiAJ}] JVIB,]N I, A BA (Studi Ernpiris pada Perusahaan Meurul-al-trrr.rarg T'erdaftzrr tii Brx'str Efek Indonesia T'ahun 2.01 0-20i 3)

Diper:siapkan dan diitrlis oleh:

Alcysius Reinaldo Yunivan Prasetya

l{iM:127.1l4457 Tslal:
Sus::n,l:: Dev",an Penguji T'enda Tang;;*r

lriama [,cirl1kau [(etua

I}'. Fr. I{eni Retno }.rq,Jr:iini,lvl.Si., Ak.. C.r\

Srk;'r:tai'is

I-isia Apria;ri, S E., Il,tr.Si., Ak., QL&.. 'J..4.

Angp;ota

Drs" Gabrir:l Anto L,istianlc.

Anggota

Antoniris Diksa Kuntara, S.8.. MFA., ()[A

i\.nggota

Dr. Fr. Renl {tstnc Anggrzrini, M.Si., Ak., C.A

M.S.A.,:rk

tfog-7akafia,

3l

Agustus 2[]l 6 Iiakultas Ekoncnii [Jnivcrsi nata Diearrnar

flffi ***r*$s;

r\lhertus Yudi Yuniarto S.E.. X.'I.B.A

ilt


PERSEMBAHAN

“Seperti besi yang akan berkarat jika tidak pernah dipakai, demikian halnya kecerdasan akan luntur karena tidak pernah dimanfaatkan.”

Leonardo da Vinci “Sesuatu yang belum dikerjakan, seringkali tampak mustahil; kita baru yakin kalau kita telah berhasil melakukannya dengan baik.” Evelyn Underhill

Skripsi ini kupersembahkan untuk Tuhan Yesus Kristus Kedua orang terhebatku, mama dan papa yang aku sayangi Adik-adiku, Leon, dan Jeffrey Semua keluargaku Sahabat-sahabatku yang setia…

iv


UNIVERSITAS SANATA DHARMA FAKULTAS EKONOMI JURUSAN AKUNTANSI _ PROGRAM STUDI AKI-INTNASI

PERNYATAAN KEASLIAN KARYA TULIS SKRIPSI Yang bertanda tangan di bawah ini, saya menyatakan bahwa Skripsi dengan judul:

HUBUNGAN KONVERGENSI IN TE RNATIO IYAL FINANCIAL RE PO RTING S TANDAftD,S, ASIMETRI INFORMASI DENGAN MANAJEMEN LABA (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2010-2013) Dan dimajukan untuk diuji pada tanggal l9 Juli 2016 adalah hasil karya saya. Dengan ini saya menyatakan dengan sesungguhnya bahwa dalam skripsi ini tidak terdapat keseluruhan atau sebagian tulisan orang lain yang saya ambil dengan cara menyalin, atau meniru dalam bentuk rangkaian kalimat atau symbol yang menunjukan gagasan atau pendapat atau pemikiran dari penulis lain yang saya aku seolah-olah sebagai tulisan saya sendiri dan atau tidak terdapat bagian atau keseluruhan tulisan yang saya salin, tiru, atau yang saya ambil dari tulisan orang lain tanpa memberikan pengakuan pada penulis aslinya.

Apabila saya melakukan hal tersebut di atas, baik sengaja maupun tidak, dengan ini saya menyatakan menarik skripsi yang saya ajukan sebagai hasil tulisan saya sendiri ini. Bila kemudian terbukti bahwa saya temyata melakukan tindakan menyalin atau meniru tulisan orang lain seolah-olah hasil pemikiran saya sendiri, berarti gelar dan ljazah yang telah diberikan oleh universtias batal saya terima. Yogyakarta, 31 Agustus 2016 Yang ntrembuat pemyataan, 1\

Aloysius Reinaldo Yunivan Prasetya


LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIK Yang bertanda tangan di bawah ini, saya mahasiswa Universitas Sanata Dharma: : Aloysius Reinaldo Yunivan Prasetya

Nama

Nomor Induk

Mahasiswa :122114057

Demi pengembangan ilmu pengetahuan, saya memberikan kepada Perpustakaan Universitas Sanata Dharma Yogyakarta karya ilmiah saya yang berjudul:

HUBUNGAN KONVERGENSI INTERNATIONA FINANCIAL RE PORTING S TANDARDS, ASIMETRI INFORMASI DENGAN MANAJEMEN LABA (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 20 | 0 -20 13)

beserta perangkat yang diperlukan (bila ada). Dengan demikian, saya memberikan

kepada Perpustakaan Universitas Sanata Dharma hak untuk menyimpan, mengalihkan, dalam bentuk media lain, mengelolanya dalam bentuk pangkalan data, mendistribusikan secara terbatas, dan mempublikasikannya di internet atau

media lain untuk kepentingan akademis tanpa perlu meminta rzin dari saya maupun memberikan royalty kepada saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis.

Demikian pernyataan ini yang saya buat dengan sebenarnya. Yogyakarta, 31 Agustus 2016 Yans rinensatakan.

\"

II -;^-""--4 \[y. /fr' ,

Aloysiusi Reinaldo Yunivan Prasetya

VI


KATA PENGANTAR Puji syukur dan terima kasih ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa, yang telah melipahkan rahmat dan karunia kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan skripsi ini. Penulisan skripsi ini bertujuan untuk memenuhi salah satu syarat untuk memperoleh gelar sarjana pada Program Studi Akuntansi, Fakultas Ekonomi Universitas Sanata Dharma. Dalam menyelesaikan skripsi ini penulis mendapat bantuan, bimbingan dan arahan dari berbagai pihak. Oleh karena itu penulis mengucapkan terima kasih yang tak terhingga kepada: 1. Johanes Eka Priyatma, M.Sc., Ph.D. selaku Rektor Universitas Sanata Dharma yang telah memberikan kesempatan untuk belajar dan mengembangkan kepribadian kepada penulis. 2. Dr. H. Herry Maridjo, M.Si. selaku Dekan Fakultas Ekonomi Universitas Sanata Dharma. 3. Drs. YP. Supardiyono, M.Si., Ak., QIA., CA. selaku Ketua Jurusan Akuntansi Universitas Sanata Dharma. 4. Dr. Titus Odong kusumajati M.A. selaku dosen pembimbing akademik. 5. Drs. Gabriel Anto Listianto, MSA., Ak. selaku pembimbing yang telah membantu serta membimbing penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. 6. Dosen penguji. 7. Semua dosen Fakultas Ekonomi Universitas Sanata Dharma yang telah membagikan ilmu dan pengalamannya dalam proses perkuliahan. 8. Mama dan papa yang selalu memberi motivasi dan semangat selama penyusunan skripsi. 9. Semua keluargaku di Jogja, yang telah menerimaku selama kuliah di Sanata Dharma, serta memotivasi dan memberikan semangat selama kepada penulis. 10. Sahabat-sahabatku (Mayang, Serly, Gita, Cicil, Andri, Thomas, Vendy, dan Adven), yang turut membantu dan memberikan semangat kepada penulis.

vii


1

1. Teman-teman seperjuangan akuntansi angkatan

12. Teman-teman

2012.

MPAT Pak Anto yang mau berbagi ide serta memberikan

masukan-masukan yang positif kepada penulis. 13. Semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu.

Penulis menyadari bahwa skripsi karena

itu penulis

mengharapkan

ini masih

kritik dan

banyak kekurangan, oleh

saran, semoga skripsi

ini dapat

bermanfaat bagi pembaca.

Yogyakarta,

31

Agustus 2016

Aloysius Reinaldo Yunivan prasetya

vilt


DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL .................................................................................

i

HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING .....................................

ii

HALAMAN PENGESAHAN ...................................................................

iii

HALAMAN PERSEMBAHAN ...............................................................

iv

HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN KARYA TULIS ................

v

LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH .....................................................................................................

vi

HALAMAN KATA PENGANTAR .........................................................

vi

HALAMAN DAFTAR ISI........................................................................

viii

HALAMAN DAFTAR TABEL ...............................................................

xi

HALAMAN DAFTAR GAMBAR ...........................................................

xii

ABSTRAK .................................................................................................

xiii

ABSTRACT ...............................................................................................

xiv

BAB I

PENDAHULUAN ...................................................................

1

A. B. C. D. E.

Latar Belakang Masalah .................................................... Rumusan Masalah ............................................................. Tujuan Penelitian .............................................................. Manfaat Penelitian ............................................................ Sistematika Penulisan .......................................................

1 4 5 5 6

LANDASAN TEORI ..............................................................

8

A. B. C. D.

8 9 10 12 12 13 15 15 15 16 18 19 20

BAB II

Teori Keagenan (Agency Theory) ..................................... Bid-Ask-Spread ................................................................. Karakteristik Kualitatif Laporan Keuangan ...................... IFRS (International Financial Reporting Standards) ....... 1. Definisi IFRS ................................................................ 2. Konvergensi IFRS ........................................................ E. Manajemen Laba ............................................................... 1. Definisi Manajemen Laba ............................................ 2. Perspektif Manajemen Laba ......................................... 3. Motivasi Manajemen Laba ........................................... 4. Teknik Manajemen Laba .............................................. 5. Pola Manajemen Laba .................................................. 6. Pengukuran Manajemen Laba ...................................... ix


BAB III

BAB IV

BAB V

F. Asimetri Informasi ............................................................ 1. Definisi Asimetri Informasi.......................................... 2. Tipe Asimetri Informasi ............................................... 3. Pengukuran Asimetri Informasi ................................... G. Hubungan Konvergensi IFRS dengan Manajemen Laba ................................................................................... H. Hubungan Asimetri Informasi dengan Manajemen Laba . I. Penelitian Terdahulu ......................................................... J. Kerangka Konseptual Penelitian .......................................

22 22 23 23

METODE PENELITIAN ......................................................

31

A. B. C. D. E. F.

Jenis Penelitian .................................................................. Objek Penelitian ................................................................ Populasi Sasaran ............................................................... Jenis dan Sumber Data ...................................................... Teknik Pengumpulan Data ................................................ Teknik Analisis Data ......................................................... 1. Mengumpulkan Data .................................................... 2. Menentukan Perusahaan yang Melakukan Konvergensi IFRS ........................................................ 3. Menghitung Tingkat Asimetri Informasi ..................... 4. Menghitung Tingkat Manajemen Laba ........................ 5. Mendeskripsikan Variabel ............................................ 6. Mengklasifikasikan Data .............................................. 7. Melakukan Analisis Tabulasi Silang ............................

31 31 31 32 32 33 33

GAMBARAN UMUM OBJEK PENELITIAN ...................

40

A. B.

Populasi Sasaran .............................................................. Profil Perusahaan .............................................................

40 42

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN............................

59

A. Analisis Data ..................................................................... 1. Pengumpulan Data ....................................................... 2. Penentuan Perusahaan yang Melakukan Konvergensi IFRS ........................................................ 3. Pengitungan Tingkat Asimetri Informasi ..................... 4. Penghitungan Tingkat Manajemen Laba ...................... 5. Deskripsi Variabel ........................................................ 6. Pengklasifikasian Data ................................................. 7. Analisis Tabulasi Silang ............................................... B. Pembahasan ....................................................................... 1. Hubungan Konvergensi IFRS dan Manajemen Laba ..............................................................................

59 59

x

24 26 27 30

33 33 34 35 36 37

59 62 64 67 82 92 102 102


2. Hubungan Asimetri Informasi dan Manajemen Laba ..

103

PENUTUP ...............................................................................

105

A. Kesimpulan ....................................................................... B. Keterbatasan Penelitian ..................................................... C. Saran ..................................................................................

105 105 106

DAFTAR PUSTAKA ................................................................................

108

LAMPIRAN ...............................................................................................

112

BAB VI

xi


DAFTAR TABEL Tabel 1. Tabel 2. Tabel 3. Tabel 4. Tabel 5. Tabel 6. Tabel 7. Tabel 8. Tabel 9. Tabel 10. Tabel 11. Tabel 12. Tabel 13. Tabel 14. Tabel 15. Tabel 16. Tabel 17. Tabel 18. Tabel 19. Tabel 20.

Tabel 21.

Tabel 22. Tabel 23. Tabel 24. Tabel 25.

Pedoman untuk Interpretasi Koefisien Korelasi....................... Kriteria Pemilihan Populasi Sasaran ........................................ Perusahaan Manufaktur yang Tidak Konsisten dalam Menerbitkan Laporan Keuangan .............................................. Penentuan Perusahaan yang Melakukan Konvergensi IFRS ... Penghitungan Tingkat Asimetri Informasi ............................... Penghitungan DA ..................................................................... Nilai Mean, Minimum, dan Maximum Minimization Income . Klasifikasi Minimization Income ............................................. Nilai Mean, Minimum, dan Maximum Maximization Income. Klasifikasi Maximization Income ............................................. Nilai Mean, Minimum, dan Maximum Asimetri Informasi ..... Klasifikasi Asimetri Informasi ................................................. Frekuensi Konvergensi IFRS ................................................... Pengklaisfikasian Minimization Income dan Maximization Income ...................................................................................... Pengklasifikasian Minimization Income................................... Pengklasifikasian Maximization Income .................................. Pengklasifikasian Data Asimetri Informasi.............................. Tabel Silang Konvergensi IFRS dengan Manajemen Laba ..... Koefisien Hubungan Konvergensi IFRS dengan Manajemen Laba .......................................................................................... Tabel Silang Asimetri Informasi dengan Manajemen Laba (Minimization Income dan Maximization Income) ..................................................................................... Koefisien Hubungan Asimetri Informasi dengan Manajemen Laba (Minimization Income dan Maximization Income) ..................................................................................... Tabel Silang Asimetri Informasi dengan Minimization Income ...................................................................................... Koefisien Korelasi Hubungan Asimetri Informasi dengan Minimization Income ................................................................ Tabel Silang Asimetri Informasi dengan Maximization Income ...................................................................................... Koefisein Korelasi Hubungan Asimetri Informasi dengan Maximization Income ...............................................................

xii

37 40 41 59 62 64 69 72 73 76 77 80 81 82 85 87 90 92 94

95

96 97 99 100 102


DAFTAR GAMBAR

Gambar 1. Kerangka Konseptual Penelitian ............................................... Gambar 2. Histogram Data Mentah Manajemen Laba ............................... Gambar 3. Pengukuran Manajemen Laba ................................................... Gambar 4. Histogram Minimization Income ............................................... Gambar 5. Histogram Maximization Income .............................................. Gambar 6. Histogram Data Mentah Asimetri Informasi .............................

xiii

30 67 68 71 75 79


ABSTRAK

HUBUNGAN KONVERGENSI INTERNATIONAL FINANCIAL REPORTING STANDARDS, ASIMETRI INFORMASI DENGAN MANAJEMEN LABA (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2010-2013) Aloysius Reinaldo Yunivan Prasetya NIM : 122114057 Universitas Sanata Dharma Yogyakarta 2016 Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara konvergensi IFRS dan manajemen laba yang diukur dengan discretionary accruals. Penelitian ini juga menguji hubungan antara asimetri informasi yang diukur dengan bid-askspread dan manajemen laba. Jenis penelitian ini adalah studi empiris. Jumlah populasi sasaran sebanyak 69 perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2010-2013. Teknik analisis yang digunakan untuk mengetahui hubungan antar variabel penelitian adalah deskriptif statistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang sangat kuat dan positif antara konvergensi IFRS dengan manajemen laba. Hubungan antara asimetri informasi dengan manajemen laba dibagi menjadi tiga analisis. Analisis pertama menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang sangat lemah dan positif antara asimetri informasi dan manajemen laba (minimization income dan maximization income). Analisis kedua menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang sangat lemah dan positif antara asimetri informasi dengan minimization income. Analisis ketiga menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang lemah dan positif antara asimetri informasi dengan maximization income.

Kata kunci: Konvergensi IFRS, Asimetri Informasi, Manajemen Laba, Bid-AskSpread, dan Discretionary Accruals.

xiv


ABSTRACT

THE RELATIONSHIPS BETWEEN CONVERGENCE INTERNATIONAL FINANCIAL REPORTING STANDARDS, INFORMATION ASYMMETRY WITH EARNINGS MANAGEMENT (Empirical Study on Manufacturing Companies Listed in Indonesia Stock Exchange in 2010-2013) Aloysius Reinaldo Yunivan Prasetya NIM : 122114057 Universitas Sanata Dharma Yogyakarta 2016 This research objective is to analyze the relationship between the IFRS convergence and earnings management measured by discretionary accruals. This research also examines the relationship between the information asymmetry measured by the bid-ask-spread and earnings management. The type of the research is empirical study. The target population is 69 manufacturing companies listed in Indonesia Stock Exchange in 2010-2013. Analysis technique is descriptive statistics. The result showed that there was a very strong positive association between IFRS convergence and earnings management. The relationship between information asymmetry with earnings management was divided into three analyzes. The first analysis showed that there was a very weak positive association between information asymmetry and earnings management (income minimization and maximization of income). The second analysis showed that there was a very weak positive association between information asymmetry and minimization income. The third analysis showed that there was a weak positive association between information asymmetry and income maximization.

Keywords:

IFRS

Convergence,

Information

Asymmetry,

Management, Bid-Ask-Spread, and Discretionary Accruals.

xv

Earnings


BAB I PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Masalah Perusahaan go-public menggunakan laporan keuangan sebagai sarana komunikasi kepada pihak eksternal mengenai kinerja perusahaan selama periode tertentu. Laporan keuangan menjadi sarana bagi pihak eksternal untuk melakukan penilaian

atas kinerja suatu perusahaan sebagai

sarana

pengambilan keputusan. Laporan keuangan merupakan ringkasan dari proses pencatatan transaksi-transaksi keuangan selama periode tertentu. Laporan keuangan yang berkualitas dan berguna bagi pengguna adalah laporan keuangan yang dapat dipahami, relevan, andal, dan dapat diperbandingkan (PSAK). Proses pelaporan keuangan mengacu pada standar pelaporan keuangan. Bagi perusahaan go-public, standar sangat penting dalam penyusunan laporan keuangan yang akan dipublikasikan. Standar sangat penting bagi perusahaan go-public karena pengguna laporan keuangan tidak hanya investor dari dalam negeri saja tetapi juga termasuk para investor dari luar negeri. Tuntutan globalisasi juga mengharuskan konvergensi standar pelaporan keuangan internasional, yaitu International Financial Reporting Standards (IFRS). Proses konvergensi standar pelaporan keuangan ini tidak dapat langsung diterapkan dengan mudah, karena suatu negara juga memiliki standar pelaporan keuangan sendiri.

1

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 2

Konvergensi standar tersebut digunakan agar para pengguna laporan keuangan dapat memahami laporan keuangan dengan baik. Proses konvergensi standar ini sendiri bukanlah hal yang mudah karena membutuhkan banyak penyesuaian dari standar yang selama ini digunakan di negara tersebut. Pada saat proses konvergensi IFRS sangat mungkin terjadi ketidakseimbangan informasi antara pemegang saham sebagai pengguna informasi keuangan dengan manajer yang memiliki informasi lebih banyak mengenai prospek perusahaan di masa datang. Keadaan di mana manajer memiliki informasi yang lebih banyak tersebut disebut dengan asimetri informasi, dimana hal tersebut dapat menyebabkan praktik manajemen laba. Manajemen laba adalah campur tangan manajer dalam proses penyusunan pelaporan keuangan eksternal dengan tujuan untuk mendapatkan keuntungankeuntungan pribadi bagi manajer (Schipper, 1989). Tingkat asimetri informasi yang tinggi menjadi situasi yang mendukung manajer untuk melakukan dysfunctional behavior dengan melakukan manajemen laba (Scott, 1997). Keadaan dimana manajer memiliki informasi perusahaan yang lebih banyak ini kemudian dimanfaatkan oleh manajer untuk melakukan manajemen laba, karena akan berdampak pada pengukuran akan kinerja manajer. Manajemen laba dapat dijelaskan dengan teori agensi, yaitu ketika pihak principal menyewa agent untuk menjalankan suatu jasa. Masalah agensi timbul karena pihak principal dan agent memiliki kepentingan yang tidak sejalan. Sebagai agent manajer memiliki tanggung jawab untuk mengoptimalkan profitabilitas pemilik (principal), di sisi lain manajer juga


mempunyai keentingan mengoptimumkan kesejahteraan mereka. Berdasarkan teori agensi tersebut agent tidak selalu bertindak atas kepentingan principal. Banyak penelitian yang sudah meneliti mengenai pengaruh konvergensi IFRS terhadap manajemen laba,, dan asimetri informasi terhadap manajemen laba. Namun penelitian terdahulu belum menunjukan hubungan yang tetap antara ketiga variabel tersebut. Qomariah (2013) menemukan bahwa konvergensi IFRS mempunyai pengaruh negatif terhadap manajemen laba. Barth et al. (2008) dalam Qomariah (2013) menemukan bahwa setelah konvergensi IFRS tingkat manajemen laba menjadi lebih rendah, relevansi nilai menjadi lebih tinggi, dan pengakuan kerugian menjadi semakin tepat waktu, dibanding dengan masa sebelum transisi dimana akuntansi masih berdasarkan local GAAP. Jeanjeana dan Stoloya (2008) dalam Qomariah (2013), menemukan bahwa frekuensi manajemen laba tidak menurun setelah konvergensi IFRS. Putro (2013) meneliti pengaruh asimetri informasi yang diproksikan dengan bid-ask-spread terhadap manajemen laba. Hasil penelitian ini menemukan bahwa

asimetri

informasi

berpengaruh

positif terhadap

manajemen laba. Penelitian tersebut menemukan bahwa asimetri informasi dapat memperkuat manajemen laba. Restuwulan (2013), menemukan bahwa asimetri informasi yang diproksikan dengan bid-ask-spread berpengaruh positif dan signifikan terhadap manajemen laba. Kurniawati (2009), menemukan bahwa asimetri informasi yang diproksikan dengan bid-askspread berpengaruh positif signifikan terhadap manajemen laba. Berbeda


dengan penelitian yang dilakukan oleh Firdaus (2013), menemukan bahwa asimetri informasi yang diproksikan dengan bid-ask-spread tidak berpengaruh signifikan terhadap manajemen laba. Hasil dari penelitian terdahulu masih menunnjukan ketidakkonsistenan hasil penelitian antara konvergensi IFRS dengan manajemen laba, serta asimetri informasi dengan manajemen laba. Oleh karena itu peneliti bermaksud untuk menguji hubungan antara ketiga variabel tersebut dengan metode penelitian menggunakan statistik deskriptif untuk mendapatkan gambaran hasil penelitian yang lebih jelas dengan judul “Hubungan Konvergensi International Financial Reporting Standards, Asimetri Informasi, dengan Manajemen Laba”. B. Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang masalah di atas, rumusan masalah dalam penelitian ini adalah: 1. Bagaimana hubungan konvergensi International Financial Reporting Standards dengan manajemen laba ? 2. Bagaimana hubungan asimetri informasi dengan manajemen laba ?


C. Tujuan Penelitian Berdasarkan rumusan masalah di atas, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui: 1. Hubungan konvergensi International Financial Reporting Standards dengan manajemen laba. 2. Hubungan asimetri informasi dengan manajemen laba. D. Manfaat Penelitian Manfaat penelitian ini adalah: 1. Memberi kontribusi untuk penelitian dalam bidang akuntansi, serta penelitian

ini

selanjutnya

dapat

yang

menjadi

akan

referensi

membahas

bagi

mengenai

penelitian-penelitian konvergensi

IFRS,

manajemen laba, dan asimetri informasi 2. Menjadi tambahan pengetahuan akan pentingnya suatu informasi yang bebas dari rekayasa serta berdasarkan fakta, karena dapat mempengaruhi pengambilan keputusan oleh pihak eksternal. 3. Menjadi bahan pertimbangan bagi investor sebelum mengambil keputusan, karena

dalam

penelitian

ini

menjelaskan

mengenai

adanya

ketidakseimbangan informasi yang melibatkan mereka serta adanya ketidaksesuaian informasi yang diberikan kepada mereka sebagai bahan untuk pengambilan keputusan.


E. Sistematika Penulisan Penulisan penelitian ini dibagi menjadi beberapa BAB yang terdiri dari BAB I Pendahuluan, BAB II Landasan Teori, BAB III Metode Penelitian, BAB IV Gambaran Umum Objek Penelitian, BAB V Hasil Penelitian dan Pembahasan, dan BAB VI Penutup. Deskripsi dari masing-masing bab ini adalah sebagai berikut: BAB I

PENDAHULUAN Bab ini terdiri dari latar belakang masalah, rumusan masalah, tujuan penelitian, dan manfaat penelitian serta sistematika penulisan penelitian.

BAB II

LANDASAN TEORI Bab ini menjelaskan mengenai teori-teori pendukung dan hasil penelitian terdahulu sebagai acuan dari penelitian ini.

BAB III

METODE PENELITIAN Bab ini menguraikan jenis penelitian, objek penelitian, populasi

sasaran,

jenis

dan

sumber

data,

teknik

pengumpulan data, dan teknik analisis data. BAB IV

GAMBARAN UMUM OBJEK PENELITIAN Bab ini memberikan gambaran mengenai data yang digunakan dalam penelitian, cara peneliti menentukan populasi sasaran, serta profil seluruh perusahaan yang digunakan sebagai populasi sasaran.


BAB V

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Bab ini membahas mengenai pengujian yang dilakukan, analisis terhadap data, dan temuan empiris yang diperoleh.

BAB VI

PENUTUP Bab ini berisi kesimpulan hasil uji dan analisis data yang dilakukan pada BAB V, dan keterbatasan pada saat proses penelitian. Dari kesimpulan dan keterbatasan penelitian, penulis

memberikan

saran-saran

berkepentingan dengan penelitian ini.

bagi

pihak

yang


BAB II LANDASAN TEORI

A. Teori Keagenan (Agency Theory) Hubungan agensi terjadi ketika salah satu pihak (principal) menyewa pihak lain (agen) untuk melaksanakan suatu jasa dan, dalam melakukan hal itu, mendelegasikan wewenang untuk membuat keputusan kepada agen tersebut. Dalam suatu korporasi, pemegang saham merupakan principal dan Chief Executive Officer adalah agen mereka. Pemegang saham menyewa Chief Executive Officer dan mengharapkan ia untuk bertindak bagi kepentingan mereka. Pada tingkat yang lebih rendah, Chief Executive Officer adalah prinsipal dan manajer unit bisnis adalah agennya (Anthony dan Govindarajan, 2005). Agency theory mengemukakan jika antar pihak principal (pemilik) dan agent (manajer) memiliki kepentingan yang berbeda, muncul konflik yang dinamakan konflik keagenan atau biasa disebut agency conflict (Richardson, 1998). Agency conflict terjadi ketika principal dan agent memiliki kepentingan yang tidak sejalan, disatu sisi principal ingin mendapatkan profitabilitas yang tinggi atas kinerja agent, di sisi lain agent juga memiliki keinginan untuk mengoptimumkan kesejahteraannya sendiri. Menurut Widyaningdyah (2001) dalam Novianto (2014), agency theory memiliki asumsi bahwa masing-masing individu semata-mata termotivasi oleh kepentingan sendiri sehingga menimbulkan konflik kepentingan antara

8


antara principal dan agent. Menurut Eisenhardt (1989), menyatakan bahwa teori keagenan menggunakan asumsi 3 sifat manusia, yaitu: (1) manusia umumnya mementingkan diri sendiri (self interest), (2) manusia memiliki daya pikir terbatas mengenai persepsi masa mendatang (bounded rationality), (3) manusia selalu menghindari risiko (risk averse). Berdasarkan 3 asumsi sifat dasar manusia tersebut manajer akan bertindak opportunistic untuk kepentingannya sendiri. B. Bid-Ask-Spread Menurut Fabozzi dan Modigliani (1996) dalam Novianto (2014), bidask-spread adalah selisih harga yang ditawarkan oleh dealer dengan harga terendah. Spread merupakan faktor selisih antara harga beli tertinggi yang menyebabkan investor bersedia untuk membeli saham tertentu dengan harga jual terendah yang menyebabkan investor bersedia untuk menjual sahamnya. Bid-ask spread juga dapat diartikan sebagai selisih harga beli tertinggi dengan pedagang saham bersedia membeli suatu saham dengan harga jual terendah yang trader bersedia menjual saham tersebut. Bid-ask-spread adalah salah satu ukuran dalam likuiditas pasar yang digunakan secara luas dalam penelitian terdahulu sebagai pengukur asimetri informasi antara manajemen dan pemegang saham perusahaan (Rahmawati et al, 2006). Sebagai bukti dari kemampuan bid-ask dalam menangkap informasi seputar perusahaan ditunjukkan oleh Healy (1995) yaitu seorang yang


melaporkan bukti dari hubungan yang negatif antara bid-ask spread dan kebijakan pengungkapan perusahaan.

Pembahasan lebih lanjut mengenai spreads dikemukakan oleh Cohen dkk (1986) dan Hamilton (1991) dalam Rahmawati et al (2006). Cohen dkk (1986) menekankan bahwa riset mengenai kos transaksi/kos kesegeraan (immediacy cost) harus membedakan antara spread dealer dan spread pasar. Ia menjelaskan bahwa spread dealer untuk suatu saham merupakan perbedaan harga bid dan ask yang ditentukan oleh dealer secara individual ketika ia hendak memperdagangkan saham tersebut, sedangkan spread pasar untuk suatu saham merupakan perbedaan harga bid tertinggi dan ask terendah diantara beberapa dealer yang sama-sama melakukan transaksi untuk saham tersebut. Berdasarkan perbedaan tersebut, maka spread pasar dapat lebih kecil dibandingkan dengan spread dealer. C. Karakteristik Kualitatif Laporan Keuangan Karakteristik kualitatif merupakan chiri khas yang membuat informasi dalam laporan keuangan berguna bagi pengguna. Ada beberapa syarat yang harus dipenuhi agar laporan keuangan dapat diakui dan diterima serta merupakan informasi yang berkualitas. Laporan keuangan dinilai memiliki informasi yang berkualitas apabila menyajikan informasi yang relevan netral, lengkap (komprehensif), serta mempunyai daya banding dan uji (Sulistiyanto, 2008).


1. Informasi yang Relevan. Informasi akuntansi dikatakan relevan apabila dapat memenuhi kebutuhan semua pihak yang akan menggunakannya. Bukan hanya pihak internal perusahaan atau manajer yang membutuhkan informasi-informasi dalam laporan keuangan tetapi juga pihak eksternal yang mempunyai kepentingan yang berbeda antara satu dengan yang lain (Sulistiyanto, 2008) 2. Informasi yang Netral Informasi akuntansi dikatakan netral apabila informasi itu bebas dari ketergantungan dan keinginan pihak-pihak tertentu. Informasi akuntansi harus melaporkan secara terbuka apa yang seharusnya dilaporkan. Secara adil (fairness) laporan keuangan harus menyediakan, menyajikan, dan memberikan informasi yang sama persis untuk semua pihak yang membutuhkan. (Sulistiyanto, 2008) 3. Informasi yang Lengkap Inforamsi laporan keuangan harus lengkap atau komprehensif untuk mengungkapkan semua fakta, baik transaksi maupun peristiwa, yang dilakukan dan dialami perusahaan selama satu periode tertentu. Segala upaya untuk menyembunyikan, menunda pengungkapan, atau mengubah fakta-fakta yang ada merupakan kegiatan yang melanggar aturan yang tidak diperbolehkan dalam proses akuntansi (Sulistiyanto, 2008)


4. Informasi yang Mempunyai Daya Banding dan Uji Laporan keuangan yang mempunyai daya banding merupakan laporan keuangan yang dapat dibandingkan dengan laporan keuangan periode sebelumnya atau dengan laporan keuangan perusahaan lain dalam periode yang sama. Agar laporan keuangan mempunyai daya banding dan daya uji maka informasi itu harus disusun dengan menggunakan standar akuntansi yang berlaku secara umum (Sulistiyanto, 2008). D. IFRS (International Financial Reporting Standards) 1. Definisi IFRS (International Financial Reporting Standards) Menurut Bragg (2012:27) dalam Kristanto et al (2014), menyatakan: “IFRS adalah standar beserta interpretasinya yang diumumkan oleh Dewan Standar Akuntansi Internasional (IASB).” Menurut Ankarath, dkk (2012:2) menyatakan bahwa: “Seperangkat standar yang disebarluaskan oleh Dewan Standar Akuntansi Internasional (IASB) yang menekankan pada pengembangan standar yang didasarkan pada prinsip-prinsip yang baik, jelas dinyatakan, dari mana interpretasi dibutuhkan.” Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa International Financial Reporting Standads (IFRS) adalah standar, interpretasi dan kerangka kerja untuk persiapan dan penyajian suatu laporan keuangan yang diadopsi dari International Accounting Standards Board (IASB).


2. Konvergensi IFRS Konvergensi adalah mekanisme bertahap yang dilakukan suatu negara untuk mengganti standar nasionalnya dengan IFRS (Qomariah, 2013). Konvergensi sendiri menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) adalah keadaan menuju satu titik pertemuan. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa konvergensi IFRS adalah keadaan untuk mengarahkan atau mempertemukan antara Standar Akuntansi Keuangan Nasional dengan Standar Internasional (IFRS) agar menjadi satu kesatuan (Kristanto,et al. 2014). Berdasarkan kesepakatan forum G20, pada November 2008 yang berbunyi “IFRS telah digunakan di banyak negara, termasuk Uni Eropa, Hong Kong, Australia, Malaysia, Pakistan, negara-negara GCC, Rusia, Afrika Selatan, Singapura, dan Turki. Sejak Agustus 2008, lebih dari 113 negara di seluruh dunia, termasuk seluruh Eropa, saat ini menggunakan IFRS sebagai standar pelaporan keuangan”. Menurut

Utami,

et

al.

(2012)

dalam

Novianto

(2014),

mengungkapkan bahwa dalam melakukan konvergensi IFRS, terdapat dua macam strategi adopsi, yaitu big bang strategy dan gradual strategy. Big bang strategy mengadopsi penuh IFRS sekaligus, tanpa melalui tahapantahapan tertentu. Strategi ini digunakan oleh negara -negara maju. Pada gradual strategy, adopsi IFRS dilakukan secara bertahap.


Konvergensi IFRS pada penelitian merupakan variabel dummy. Variabel dummy adalah variabel yang digunakan untuk mengkuantitatifkan variabel yang bersifat kualitatif (Sekaran,2006). Variabel dummy merupakan variabel yang bersifat kategorikal yang diduga mempunyai pengaruh terhadap variabel yang bersifat kontinue. Variabel dummy hanya memiliki 2 nilai yaitu 1 dan 0, serta diberi simbol D (Novianto, 2014). D = 1 untuk keadaan dimana konvergensi IFRS sudah mulai diwajibkan yaitu pada tahun 2012 dan 2013. Data perusahaan yang digunakan adalah laporan keuangan tahun 2012 D = 0 untuk keadaan dimana konvergensi IFRS belum mulai diwajibkan. Data perusahaan yang digunakan adalah laporan keuangan tahun 2010 dan 2011. Perbedaan tahun yang digunakan dalam penelitian ini untuk menentukan perusahaan yang sudah atau belum melakukan konvergensi IFRS digunakan berdasarkan masa konvergensi IFRS di Indonesia, yaitu pada tahun 2006-2012. Pada penelitian ini tahun 2012 hingga 2013 digunakan sebagai tahun untuk keadaan perusahaan sudah melakukan konvergensi IFRS, karena pada tahun 2012 konvergensi IFRS sudah mulai diwajibkan. Selain itu sejak 1 Januari 2012 semua IFRS yang relevan dengan PSAK telah selesai diterbitkan (Juan dan Wahyuni, 2012). Berdasarkan hal tersebut, maka tahun sebelum tahun 2012 digunakan sebagai tahun dimana perusahaan belum melakukan konvergensi IFRS.


E. Manajemen Laba 1. Definisi Manajemen Laba Menurut Schipper (1989) dalam Sulistyanto (2008), manajemen laba adalah campur tangan dalam proses penyusunan pelaporan keuangan eksternal, dengan tujuan untuk memperoleh keuntungan pribadi (pihak yang tidak setuju mengatakan bahwa hal ini hanyalah upaya untuk memfasilitasi operasi yang tidak memihak dari sebuah proses). Healy dan Wahlen (1999) dalam Sulistyanto (2008), manajemen laba muncul ketika manajer menggunakan keputusan tertentu dalam pelaporan keuangan dan mengubah

transaksi

untuk

mengubah

laporan

keuangan

untuk

menyesatkan stakeholder yang ingin mengetahui kinerja ekonomi yang diperoleh perusahaan atau untuk mempengaruhi hasil kontrak yang menggunakan angka-angka akuntansi yang dilaporkan itu. 2. Perspektif Manajemen Laba Ada dua perspektif penting yang dapat digunakan untuk menjelaskan mengapa manajer melakukan manajemen laba, yaitu perspektif informasi dan perspektif oportunitis (Sulistiyanto, 2008). a. Perspektif Informasi Perspektif informasi merupakan pandangan yang menyatakan bahwa manajemen

laba

merupakan

kebijakan

manajerial

untuk

mengungkapkan harapan pribadi manajer tentang arus kas perusahaan di masa depan. Kedua perspektif ini memiliki hubungan sebab-akibat


yang mendorong terjadinya manajemen laba. Manajemen laba sebenarnya

merupakan

upaya

oportunitis

seseorang

untuk

mempengaruhi informasi yang disajikannya dengan memanfaatkan ketidaktahuan orang lain mengenai informasi yang sebenarnya. Upaya mempengaruhi informasi itu dilakukan dengan memanfaatkan kebebasan untuk memiliih, menggunakan, dan mengubah berbagai metode dan prosedur akuntansi yang ada (Sulistiyanto, 2008). b. Perspektif Oportunitis Perspektif oportunitis merupakan pandangan yang menyatakan bahwa manajemen laba merupakan perilaku oportunitis manajer untuk mengelabui investor dan memaksimalkan kesejahteraannya karena menguasai informasi lebih banyak dibandingkan pihak lain. Pihak lain hanya bisa mengandalkan informasi yang disajikan manajer jika ingin mengetahui kinerja dan kondisi perusahaan. Artinya, seberapa banyak informasi yang dapat dikuasai pihak-pihak ini sangat tergantung pada seberapa

banyak

informasi

yang

diterimanya

dari

manajer

(Sulistiyanto, 2008). 3. Motivasi Manajemen Laba Menurut Sulistyanto (2008), ada beberapa motivasi yang mendorong manajer untuk berperilaku oportunitis, yaitu motivasi bonus, kontrak, politik, pajak, perubahan Chief Executive Officer, atau Initial Public Offering, dan mengkomunikasikan informasi ke investor. Pengelompokan


ini sejalan dengan tiga hipotesis utama dalam teori akuntansi positif (positive accounting theory), yang menjadi dasar pengembangan pengujian hipotesis untuk mendeteksi manajemen laba (Watts dan Zimmerman, 1986) dalam Sulistyanto (2008) yaitu: a. Bonus plan hypothesis Bonus plan hypothesis menyatakan bahwa manajer dari suatu perusahaan dengan perencanaan bonus lebih suka menggunakan metode akuntansi untuk meningkatkan laba tahun berjalan. Terdapat bukti empiris yang menyatakan bahwa perjanjian (kontrak) bisnis manajer dengan pihak lain merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi tingkat manajemen laba yang dilakukan perusahaan. b. Debt (equity) hypothesis Dalam konteks perjanjian hutang, manajer akan mengelola dan mengatur labanya agar kewajiban hutangnya yang seharusnya diselesaikan pada tahun tertentu dapat ditunda untuk tahun berikutnya. Hal ini merupakan upaya manajer untuk mengelola dan mengatur jumlah laba yang merupakan indikator kemampuan perusahaan dalam menyelesaikan kewajiban hutangnya. Manajer akan melakukan pengelolaan dan pengaturan jumlah laba untuk menunda bebannya pada periode bersangkutan dan akan diselesaikannya pada periodeperiode mendatang.


c. Political cost hypothesis Perusahaan yang memperoleh laba lebih besar akan ditarik pajak yang lebih besar pula dan perusahaan yang memperoleh laba lebih kecil akan ditarik pajak yang lebih kecil pula. Kondisi ini yang merangsang manajer untuk mengelola dan mengatur labanya dalam jumlah tertentu agar pajak yang harus dibayarkan menjadi tak terlalu tinggi, karena manajer, sebagai pengelola, tentu tidak ingin kewajiban yang harus diselesaikannya terlalu membebaninya. 4. Teknik manajemen laba Teknik manajemen laba menurut Setiawati dan Na’im (2000) dapat dilakukan dengan tiga teknik yaitu : a. Memanfaatkan peluang untuk membuat estimasi akuntansi Cara manajemen mempengaruhi laba melalui judgement (perkiraan) terhadap estimasi akuntansi antara lain estimasi tingkat piutang tak tertagih, estimasi kurun waktu depresiasi aktiva tetap atau amortisasi aktiva tak berwujud, estimasi biaya garansi, dan lain-lain. b. Mengubah metoda akuntansi Perubahan metode akuntansi yang digunakan untuk mencatat suatu transaksi, contoh: merubah depresiasi angka tahun ke metode depresiasi garis lurus. c. Menggeser perioda biaya atau pendapatan. Contoh rekayasa periode biaya atau pendapatan antara lain: mempercepat/menunda

pengeluaran

promosi

sampai

periode


berikutnya, menunda/mempercepat pengiriman produk ke pelanggan, mengatur saat penjualan aktiva tetap yang sudah tak dipakai. 5. Pola Manajemen Laba Pola manajemen laba menurut Scott (2000) dapat dilakukan dengan cara: a. Taking a Bath Pola ini terjadi pada saat reorganisasi termasuk pengangkatan Chief Executive Officer baru dengan melaporkan kerugian dalam jumlah besar. Tindakan ini diharapkan dapat meningkatkan laba di masa datang. b. Income Minimization Dilakukan pada saat perusahaan mengalami tingkat profitabilitas yang tinggi sehingga jika laba pada periode mendatang diperkirakan turun drastis dapat diatasi dengan mengambil laba periode sebelumnya. c. Income Maximization Dilakukan

pada

saat

laba

menurun.

Tindakan

atas

income

maximization bertujuan untuk melaporkan net income yang tinggi untuk tujuan bonus yang lebih besar. Pola ini dilakukan oleh perusahaan yang melakukan pelanggaran perjanjian hutang. d. Income Smoothing Dilakukan perusahaan dengan cara meratakan laba yang dilaporkan sehingga dapat mengurangi fluktuasi laba yang terlalu besar karena pada umumnya investor lebih menyukai laba yang relatif stabil.


6. Pengukuran Manajemen Laba Perilaku earnings management dapat dideteksi dengan melihat perubahan akrual diskresioner suatu perusahaan. Perubahan akrual dapat disebabkan karena adanya pertimbangan (diskresi) dari pihak manajemen seperti permainan kebijakan akuntansi (Sulistiawan et al, 2011). Perubahan akrual juga dapat terjadi karena adanya perubahan kondisi ekonomi, seperti perubahan penjualan dan perubahan property, plant, dan equipment (PPE) atau asset tetap (Sulistiawan et al, 2011). Discretionary accruals digunakan sebagai indikator adanya praktik manajemen laba, karena manajemen laba lebih menekankan pada keleluasaan atau kebijakan (discretion) yang tersedia dalam memilih dan menerapkan prinsip-prinsip akuntansi untuk mencapai hasil akhir, dan dijalankan dalam kerangka praktik yang berlaku secara umum yang masih diperdebatkan. Atau dengan kata lain, discretionary accruals merupakan accruals dimana manajemen memiliki fleksibilitas dalam mengontrol jumlahnya karena discretionary accruals ada di bawah kebijaksanaan (discretion) manajemen (Restuwulan, 2013). Secara sistematis akrual diskresioner dapat dihitung dengan menggunakan Model Jones Dimodifikasi (Dechow, et al. 1995), dengan langkah-langkah sebagai berikut:


a) Menentukan nilai total akrual (TA) dengan formulasi:

b) Menentukan nilai parameter α1, α2, dan α3 menggunakan Jones Model (1991), dengan formulasi:

Lalu, untuk menskala data, semua variabel tersebut dibagi dengan aset tahun sebelumnya

sehingga formulasinya menjadi:

c) Menghitung nilai akrual nondiskresioner (NDA) dengan formulasi:

Nilai α1, α2, dan α3 adalah hasil dari perhitungan pada langkah ke-2. Isikan semua nilai yang ada dalam formula sehingga nilai NDA akan bisa didapatkan. d) Menentukan nilai akrual diskresioner yang merupakan indikator manajemen laba akrual dengan cara mengurangi total akrual dengan akrual nondiskresioner, dengan formulasi:


Keterangan: = total akrual perusahaan i dalam periode t. = laba bersih perusahaan i pada periode t. = arus kas operasi perusahaan i pada periode t. = akrual nondiskresioner perusahaan i pada periode t. = akrual diskresioner perusahaan i pada periode t. = total asset total perusahaan i pada periode t-1. = perubahan penjualan bersih perusahaan i pada periode t. = perubahan piutang perusahaan i pada periode t. = property, plant, and equipment perusahaan i pada periode t. = parameter yang diperoleh dari persamaan regresi. = error term perusahaan i pada periode t. F. Asimetri Informasi 1. Definisi Asimetri Informasi Asimetri Informasi muncul ketika manajer lebih mengetahui informasi internal dan prospek perusahaan di masa yang akan datang dibandingkan pemegang saham dan stakeholder lain. Jika dikaitkan dengan nilai perusahaan, ketika terdapat asimetri informasi, manajer dapat memberikan sinyal mengenai kondisi perusahaan terhadap investor guna memaksimalkan nilai saham perusahaan. Sinyal yang diberikan dapat berupa laporan keuangan (Novianto, 2014). Kondisi tersebut dimanfaatkan oleh manajer perusahaan untuk mengatur laba sedemikian rupa dengan metode-metode yang tersedia dalam penyusunan laporan keuangan untuk kepentingan sendiri.


2. Tipe Asimetri Informasi Menurut Jensen dan Meckling (1976) dalam Putro (2013), ada dua tipe asimetri informasi: adverse selection dan moral hazard. a. Adverse selection Adverse selection adalah jenis asimetri informasi dimana salah satu pihak atau lebih yang melangsungkan atau akan melangsungkan suatu transaksi usaha, atau transaksi usaha potensial memiliki informasi lebih atas pihak-pihak lain. Adverse selection terjadi karena beberapa orang seperti manajer perusahaan dan para pihak-pihak dalam manajemen perusahaan lebih mengetahui kondisi kini dan prospek ke depan suatu perusahaan dari pada investor luar. b. Moral hazard Moral hazard adalah jenis asimetri informasi dimana suatu pihak atau lebih yang melangsungkan atau akan melangsungkan suatu transaksi usaha atau suatu transaksi usaha potensial dapat mengamati tindakantindakan mereka dalam penyelesaian transaksi-transaksi mereka sedangkan pihak-pihak lainya tidak. Moral hazard dapat terjadi karena adanya pemisahan pemilikan dengan pengendalian yang merupakan karakteristik kebanyakan perusahaan besar. 3. Pengukuran Asimetri Informasi Asimetri Informasi diketahui dengan mengukur bid-ask spread suatu perusahaan. Asimetri Informasi diproksikan dengan bid-ask spread, yang dapat dinyatakan sebagai berikut (Rahmawati, dkk. 2006):


Keterangan: harga ask (tawar) tertinggi saham perusahaan i yang terjadi pada hari t (31 Desember) harga bid (minta) terendah saham perusahaan i yang terjadi pada hari t (31 Desember).

G. Hubungan Konvergensi IFRS dengan Manajemen Laba Scott (2009) menjelaskan manajemen laba adalah tindakan manajer untuk melaporkan laba yang dapat memaksimalkan kepentingan pribadi atau perusahaan dengan menggunakan kebijakan

metode akuntansi yang

disediakan. Manajemen laba dapat dijelaskan sesuai dengan teori agensi. Scott (2009), dalam teori keagenan disebutkan bahwa masing-masing pihak yaitu agent dan principal berusaha untuk memaksimalkan kepentingan dirinya sendiri, sehingga menimbulkan konflik kepentingan diantara principal dan agent. Standar akuntansi dapat menyebabkan manajemen laba karena berbagai tawaran metode akuntansi yang disediakan oleh suatu standar dalam proses pelaporan keuangan perusahaan (Sulisttyanto, 2008). Hal ini berarti semakin banyaknya metode yang ditawarkan oleh suatu standar maka potensi terjadinya praktik manajemen laba dalam suatu perusahaan akan semakin besar. Laporan keuangan perusahaan dengan tingkat manajemen laba yang tinggi membuat kualitas laba yang dihasilkan sangat rendah. Meskipun dalam laporan keuangan menunjukan laba yang tinggi yang diperoleh perusahaan


namun laba tersebut tidak menunjukan laba yang sesungguhnya dari aktivitas perusahaan yang tidak diketahui oleh publik (Sulisttyanto, 2008). Angkoso (2012) menyatakan secara umum bahwa salah satu manfaat dari konvergensi IFRS ini adalah untuk meningkatkan kualitas laporan keuangan, antara lain dengan mengurangi kesempatan untuk melakukan manajemen laba (earning management). Hal ini berarti dengan melakukan konvergensi IFRS tingkat manajemen laba dalam suatu perusahaan akan berkurang. IFRS akan meningkatkan kualitas laba yang dihasilkan oleh suatu perusahaan karena dinilai dapat mengurangi tingkat manajemen laba. Hal tersebut dapat terjadi karena IFRS adalah standar berbasis prinsip (principal based) yang lebih menekankan atas interpretasi dan aplikasi atas standar. Penggunaan standar berbasis prinsip akan mengakibatkan pengungkapan informasi yang lebih luas baik dari segi keuangan maupun non keuangan. Dengan pengungkapan yang lebih luas (full disclosure), informasi dalam laporan keuangan akan menjadi lebih berkualitas karena memenuhi karakteristik

kualitatif

laporan

keuangan

relevance

dan

faithfull

representation. Adopsi standar akuntansi internasional memaksa manajemen untuk menggunakan kebijakan-kebijakan yang ditawarkan dalam standar tersebut dalam rangka harmonisasi standar. Proses konvergensi standar ini dapat mengurangi tingkat manajemen laba yang dilakukan oleh manajemen karena keharusan penggunaan kebijakan dari standar tersebut. Menurut Cai et al, (2008) dalam Qomariah (2013) standar akuntansi internasional bertujuan


untuk menyederhanakan berbagai alternatif kebijakan akuntansi yang diperbolehkan dan diharapkan untuk membatasi pertimbangan kebijakan manajemen (management’s discretion) terhadap manipulasi laba sehingga dapat meningkatkan kualitas laba. Semakin ketat kebijakan yang ditawarkan oleh suatu standar kesempatan manajemen untuk melakukan manajemen laba semakin kecil sehingga kualitas laba akan meningkat, atau dengan kata lain manajemen laba akan berkurang dengan melakukan proses konvergensi IFRS. H. Hubungan Asimetri Informasi dengan Manajemen Laba Tingkat asimetri informasi yang tinggi dapat dikatakan menjadi situasi yang mendukung untuk manajer melakukan dis-functional behavior dengan melakukan manajemen laba, terutama jika informasi tersebut terkait dengan pengukuran kinerja manajer (Scott, 1997). Berdasarkan hal tersebut dapat dikatakan bahwa kondisi asimetri informasi dimana manajer mempunyai informasi yang lebih banyak akan mempengaruhi tingkat manajemen laba. Hal ini berarti jika tingkat asimetri informasi dalam suatu perusahaan tinggi maka tingkat manajemen laba juga tinggi, sebaliknya jika tingkat asimetri informasi rendah maka tingkat manajemen laba juga rendah. Tingkat asimetri informasi yang menurun dapat diartikan bahwa manajer bekerja dengan baik dalam memenuhi kebutuhan prinsipal, dimana dengan hal itu dapat meningkatkan nilai suatu perusahaan.


I. Penelitian Terdahulu Pada sub-bab ini akan dijelaskan beberapa penelitian terdahulu mengenai pengaruh konvergensi IFRS terhadap manajemen laba, serta pengaruh asimetri informasi terhadap manajemen laba. Qomariah (2013) melakukan penelitian tentang dampak konvergensi IFRS terhadap manajemen laba dengan struktur kepemilikan sebagai variabel moderating pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konvergensi IFRS mempunyai pengaruh negatif terhadap tindakan manajemen laba, struktur kepemilikan manajerial berpengaruh negatif signifikan terhadap tindakan perataan laba, dan struktur kepemilikan manajerial pada saat konvergensi IFRS tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap manajemen laba. Kurniawati (2014) melakukan penelitian mengenai pengaruh adopsi IFRS terhadap manajemen laba pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI. Menemukan bahwa adopsi IFRS berpengaruh terhadap manajemen laba dan adopsi IFRS dapat menurunkan tingkat manajemen laba. Ewert dan Wagenhofer (2005) melakukan penelitian mengenai pengaruh ekonomi dari keketatan standar akuntansi untuk membatasi manajemen laba. Menemukan bahwa standar akuntansi yang semakin ketat akan menurunkan tingkat manajemen laba dan meningkatkan kualitas pelaporan keuangan. Beuren dan Klann (2015) melakukan penelitian tentang dampak IFRS terhadap manajemen laba pada Negara-negara di Eropa. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa ada sebagian Negara di Eropa yang memiliki hasil


berlawanan dengan IFRS yang menurut teori dapat menurunkan tingkat manajemen laba. Perusahaan di Jerman, Perancis, dan Belanda memiliki hasil bahwa karena adopsi IFRS ada peningkatan manajemen laba. Perusahan Jerman yang memiliki model akuntansi sangat legalistik, dan perusahaan Perancis dengan model akuntansi berbasis pajak (Nobes, 1983), artinya tidak mengherankan bahwa penggunaan standar akuntansi yang lebih fleksibel, berdasarkan prinsip-prinsip seperti IFRS bisa memberikan kekuatan diskresi yang lebih besar untuk manajer yang terbiasa dengan standar yang ketat, dan akan merasa kebebasan yang lebih besar untuk berlatih manajemen laba. Nundini dan Lastanti (2014) melakukan penelitian tentang pengaruh konvergensi IFRS dan mekanisme corporate governance terhadap manajemen laba pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI. Hasil penelitian menemukan bahwa konvergensi IFRS dan mekanisme corporate governance tidak berpengaruh terhadap manajemen laba. Widyawati dan Anggraita (2015) melakukan penelitian tentang pengaruh konvergensi, kompleksitas akuntansi, dan probabilitas kebangkrutan terhadap timeliness dan manajemen laba. Hasil penenlitian menemukan bahwa konvergensi IFRS dan kebangkrutan dapat mengurangi tingkat manajemen laba. Restuwulan (2013) meneliti mengenai pengaruh asimetri informasi dan ukuran perusahaan terhadap manajemen laba. Penelitian ini menemukan bahwa asimetri informasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap manajemen laba, sedangkan ukuran perusahaan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap manajemen laba. Putro (2013) melakukan penelitian


tentang pengaruh asimetri informasi dan ukuran perusahaan terhadap manajemen laba pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Hasil dari penelitian menemukan bahwa asimetri informasi berpengaruh positif terhadap manajemen laba, sedangkan ukuran perusahaan berpengaruh negatif terhadap manajemen laba. Astuti (2011) melakukan penelitian tentang pengaruh asimetri informasi, ukuran perusahaan, leverage, terhadap praktik manajemen laba pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI. Hasil penelitian menunjukan bahwa asimetri informasi berpengaruh terhadap manajemen laba, ukuran perusahaan berpengaruh terhadap manajemen laba, dan leverage berpengaruh terhadap manajemen laba. Kurniawati (2009) meneliti pengaruh asimetri informasi dan kualitas auditor terhadap manajemen laba pada perusahaan yang bergerak di sektor keuangan yang terdaftar di BEI. Menemukan bahwa asimetri informasi berpengaruh positif signifikan terhadap manajemen laba, sedangkan kualitas auditor tidak berpengaruh secara signifikan terhadap manajemen laba. Firdaus (2013) meneliti pengaruh asimetri informasi dan capital adequacy ratio terhadap manajemen laba. Hasil penelitian menemukan bahwa asimetri informasi tidak berpengaruh signifikan terhadap manajemen laba, sedangkan capital adequacy ratio berpengaruh signifikan negativ.


J. Kerangka Konseptual Penelitian Penelitian ini ingin meneliti hubungan variabel konvergensi IFRS dengan manajemen laba serta variabel asimetri informasi dengan manajemen laba. Penelitian ini meneliti hubungan antara variabel sehingga tidak ada perumusan hipotesis dalam penelitian ini karena kesimpulan yang akan ditarik hanya terbatas pada populasi sasaran. Penelitian ini melihat hubungan satu per satu antara konvergensi IFRS dengan manjemen laba serta asimetri informasi dengan manajemen laba, sehingga kerangka konseptual dalam penelitian ini seperti digambarkan berikut ini. Gambar 1. Kerangka Konseptual Penelitan Konvergensi IFRS (0 = Belum IFRS / 1 = Sudah IFRS)

Manajemen Laba (discretionary accruals)

Asimetri Informasi (bid-ask-spread)


BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian ini adalah studi empiris pada perusahaan manufaktur yang listing di BEI. Studi empiris adalah penelitian dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh dari www.idx.co.id, dan kemudian diolah dan dianalisis secara menyeluruh. B. Objek Penelitian Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah laporan keuangan perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2010-2013. Periode pelaporan ditentukan berdasarkan tiga tahapan program konvergensi IFRS di Indonesia. C. Populasi Sasaran Populasi sasaran dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2010-2013, yang memenuhi kriteria di bawah ini. 1. Perusahaan manufaktur yang secara konsisten terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia periode tahun 2010-2013. 2. Perusahaan manufaktur yang secara konsisten mempublikasikan laporan keuangan pada Bursa Efek Indonesia periode tahun 2010-2013. 3. Perusahaan manufaktur yang mempunyai laporan keuangan yang lengkap periode tahun 2010-2013.

31


4. Perusahaan manufaktur yang menggunakan mata uang rupiah dalam publikasi laporan keuangan. 5. Perusahaan manufaktur yang memiliki nilai ask atau bid tidak sama dengan 0. 6. Data harga saham tersedia periode tahun 2010-2013. D. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari BEI periode 2010-2013. Data yang digunakan yaitu laporan keuangan tahunan perusahaan manufaktur yang tercatat pada BEI secara berturut-turut pada tahun 2010 hingga 2013. Tahun tersebut digunakan berdasarkan tiga tahapan program konvergensi IFRS di Indonesia dimana pada tahun tersebut menunjukan perbedaan yaitu sebelum dan sesudah konvergensi IFRS. E. Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik dokumentasi. Teknik dokumentasi dilakukan dengan mengumpulkan, mempelajari, dan menganalisis data sekunder yang berupa laporan keuangan perusahaan manufaktur. Selain itu juga menggunakan studi pustaka dengan mengolah data, artikel, jurnal, maupun sumber tertulis lain yang berkaitan dengan topik penelitian.


F. Teknik Analisis Data 1. Mengumpulkan Data Mengumpulkan data untuk menghitung tingkat asimetri informasi yaitu harga tawar tertinggi saham perusahaan, harga beli terendah saham perusahaan. Kemudian mengumpulkan data untuk menghitung tingkat manajemen laba yaitu laba bersih penjualan, arus kas operasi, total asset, perubahan penjualan bersih, perubahan piutang perusahaan, dan property, plant, and equipment. 2. Menentukan Perusahaan yang Melakukan Konvergensi IFRS Menentukan perusahaan yang melakukan konvergensi IFRS dan tidak adalah dengan menggunakan variabel dummy, sebagai berikut: D = 1, untuk laporan keuangan tahun 2012 dan 2013, berarti perusahaan telah melakukan konvergensi IFRS. D = 0, untuk laporan keuangan tahun 2010 dan 2011, berarti perusahaan belum melakukan konvergensi IFRS. 3. Menghitung Tingkat Asimetri Informasi Asimetri informasi diproksikan dengan bid-ask spread, dengan rumus sebagai berikut:


Keterangan: harga ask (tawar) tertinggi saham perusahaan i yang terjadi pada hari t (31 Desember) harga bid (minta) terendah saham perusahaan i yang terjadi pada hari t (31 Desember). 4. Menghitung Tingkat Manajemen Laba Penghitungan akrual diskresioner untuk proksi

manajemen laba

menggunakan model jones dimodifikasi, dengan rumus sebagai berikut: a) Menentukan nilai total akrual (TA) dengan formulasi:

b) Menentukan nilai parameter α1, α2, dan α3 menggunakan Jones Model (1991), dengan formulasi:

Lalu, untuk menskala data, semua variabel tersebut dibagi dengan aset tahun sebelumnya

sehingga formulasinya menjadi:

c) Menghitung nilai akrual nondiskresioner (NDA) dengan formulasi:

Nilai α1, α2, dan α3 adalah hasil dari perhitungan pada langkah ke-2. Isikan semua nilai yang ada dalam formula sehingga nilai NDA akan bisa didapatkan.


d) Menentukan nilai akrual diskresioner yang merupakan indikator manajemen laba akrual dengan cara mengurangi total akrual dengan akrual nondiskresioner, dengan formulasi:

Keterangan: = total akrual perusahaan i dalam periode t. = laba bersih perusahaan i pada periode t. = arus kas operasi perusahaan i pada periode t. = akrual nondiskresioner perusahaan i pada periode t. = akrual diskresioner perusahaan i pada periode t. = total asset total perusahaan i pada periode t-1. = perubahan penjualan bersih perusahaan i pada periode t. = perubahan piutang perusahaan i pada periode t. = property, plant, and equipment perusahaan i pada periode t. = parameter yang diperoleh dari persamaan regresi. = error term perusahaan i pada periode t. 5. Mendeskripsikan Variabel Deskripsi variabel dilakukan dengan menganalisis histogram untuk mengetahui sebaran data, serta sebagai dasar klasifikasi data. Histogram adalah grafik yang berbentuk batang yang menggambarkan nilai data, di mana tiap nilai menempati suatu jumlah area yang sama dalam area yang tertutup (Cooper and Schindler, 2006). Oleh karena dalam penelitian ini ada tiga variabel maka deskripsi dilakukan satu per satu atas ketiga variabel dalam penelitian. 1) Mendeskripsikan Variabel Manajemen Laba Deskripsi dengan menggunakan histogram.


2) Mendeskripsikan Variabel Asimetri Informasi Deskripsi dengan menggunakan histogram. 3) Mendeskripsikan Variabel Konvergensi IFRS Deskripsi dengan menggunakan tabel frekuensi. 6. Mengklasifikasikan Data a. Mengklasifikasikan Data Manajemsen Laba Klasifikasi manajemen laba dengan 2 kategori, sebagai berikut. 1 = nilai discretionary accruals positif (maximization income) 0 = nilai discretionary accruals negatif (minimization income) Klasifikasi Data Manajemen Laba Minimization Income dan Maximization Income Setelah manajemen laba diklasifikasikan menjadi dua kategori, kemudian dari masing-masing kategori diklasifikasikan lagi untuk mengetahui tingkatan manajemen laba. Kategori yang digunakan adalah sebagai berikut. 1 = Sangat Rendah 2 = Rendah 3 = Tinggi 4 = Sangat Tinggi b. Mengklasifikasikan Data Asimetri Informasi Klasifikasi data asimetri informasi dilakukan dengan membagi angka asimetri informasi yang dihasilkan dari histogram. Kemudian mengkategorikannya menjadi, sebagai berikut.


1 = Sangat Rendah 2 = Rendah 3 = Tinggi 4 = Sangat Tinggi 7. Melakukan Analisis Tabulasi Silang Analisis tabulasi silang (crosstabs) menyajikan data dalam bentuk tabulasi yang meliputi baris dan kolom dan data untuk penyajian crosstabs adalah data berskala nominal atau kategori (Ghozali, 2011). a. Hubungan Konvergensi IFRS dengan Manajemen Laba Melakukan crosstabs konvergensi IFRS dengan manajemen laba. Koefisien hubungan menggunakan koefisien Phi dan Cramer’s V. Nilai koefisien Phi berkisar dari 0 hingga +1,0. Phi paling baik digunakan untuk tabel berukuran 2×2 karena koefisiennya dapat melebihi +1,0 apabila digunakan untuk tabel yang lebih besar (Cooper and Schindler, 2006). Cramer’s V merupakan modifikasi dari phi untuk tabel yang lebih besar dan mempunyai rentang hingga 1,0 untuk tabel dengan berbagai bentuk (Cooper and Schindler, 2006). Ukuran yang digunakan untuk interpretasi koefisien korelasi seperti yang tertera pada tabel di bawah ini (Sugiyono, 2004). Tabel 1. Pedoman untuk Interpretasi Koefisien Korelasi Interval Koefisien 0,00 - 0,199 0,20 - 0,399 0,40 - 0,599 0,60 - 0,799 0,80 - 1,000

Tingkat Hubungan Sangat lemah Lemah Sedang Kuat Sangat kuat


b. Hubungan Asimetri Informasi dengan Manajemen Laba Hubungan asimetri informasi dengan manajemen laba dibagi menjadi tiga analisis, pertama analisis untuk asimetri informasi dengan manajemen laba (minimization income dan maximization income), kedua asimetri informasi dengan manajemen laba (minimization income),

ketiga

asimetri

informasi

dengan

manajemen

laba

(maximization income). 1) Hubungan

Asimetri

Informasi

dengan

Manajemen

Laba

(Minimization Income dan Maximization Income) Melakukan crosstabs antara konvergensi IFRS dengan manajemen laba. Koefisien hubungan menggunakan koefisien Lambda. Koefisien Lambda didasarkan pada seberapa baik frekuensifrekuensi dari sebuah variabel nominal memberikan bukti prediktif tentang

frekuensi-frekuensi

variabel

lainnya

(Cooper

and

Schindler, 2006). Koefisien Lambda antara 0 hingga 1, Lambda berkaitan dengan ketidakmampuan untuk mengeliminasi eror-eror untuk eliminasi semua eror prediksi (Cooper and Schindler, 2006). Pedoman untuk interpretasi koefisen korelasi seperti pada tabel 1. 2) Hubungan

Asimetri

Informasi

dengan

Manajemen

Laba

(Minimization Income) Melakukan

crosstabs

antara

konvergensi

IFRS

dengan

minimization income. Koefisien hubungan menggunakan koefisien Gamma. Koefisien gamma berkisar antara -1,0 ( hubungan negativ


sempurna) hingga +1,0 (hubungan positif sempurna). Koefisien gamma

adalah

statistik

yang

membandingkan

pasangan

konkordansi dan diskordansi yang lebih besar (Cooper and Schindler, 2006). Pedoman untuk interpretasi koefisien korelasi sperti pada tabel 1. 3) Hubungan

Asimetri

Informasi

dengan

Manajemen

Laba

(Maximization Income) Melakukan

crosstabs

antara

konvergensi

IFRS

dengan

maximization income. Koefisien hubungan menggunakan koefisien Gamma. Koefisien gamma berkisar antara -1,0 ( hubungan negativ sempurna) hingga +1,0 (hubungan positif sempurna). Koefisien gamma

adalah

statistik

yang

membandingkan

pasangan

konkordansi dan diskordansi yang lebih besar (Cooper and Schindler, 2006). Pedoman untuk interpretasi koefisien korelasi seperti pada tabel 1.


BAB IV GAMBARAN UMUM OBJEK PENELITIAN

A. Populasi Sasaran Populasi sasaran yang digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan manufaktur go public yang terdaftar di situs resmi PT Bursa Efek Indonesia (www.idx.co.id) di tahun 2010-2013, dan yang terpilih memenuhi kriteria yang telah ditentukan. Subjek penelitian adalah seluruh perusahaan manufaktur go public yang terdaftar di PT Bursa Efek Indonesia. Sedangkan objek penelitian ini adalah laporan keuangan yang diungkapakan oleh perusahaan manufaktur yang dapat di unduh pada website BEI tersebut. Populasi sasaran ditentukan dengan membuat kriteria-kriteria tertentu yang sesuai dengan penelitian, untuk kemudian dianalisis lebih lanjut. Kriteria pemilihan perusahaan yang menjadi populasi sasaran dijabarkan pada tabel di bawah ini: Tabel 2. Kriteria Pemilihan Populasi Sasaran Kriteria Sampel

Jumlah

Perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2010-2013

128

Perusahaan manufaktur yang menggunakan mata uang US$

(20)

Perusahaan manufaktur yang melaporkan laporan keuangan

(30)

tidak

secara

berturut-turut

Perusahaan manufaktur yang memiliki nilai ask = 0

(6)

Perusahaan manufaktur yang tidak mempublikasi harga saham historis

(3)

Populasi sasaran

69

40


Berdasarkan tabel 2, terdapat 128 perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI. Penelitian ini menggunakan laporan keuangan yang menggunakan mata uang rupiah. Terdapat 20 perusahaan yang tidak menggunakan mata uang rupiah dalam laporan keuangan yang diterbitkan. Sehingga jumlah perusahaan menjadi 108 setelah dikurangi dengan perusahaan yang menggunakan mata uang asing pada laporan keuangannya. Penelitian ini menggunakan perusahaan manufaktur yang dalam tahun 2010-2013 secara berturut-turut melaporkan laporan keuangan. Sedangkan dalam penelitian ini peneliti menemukan 4 perusahaan yang tidak secara berturut-turut melaporkan laporan keuangan karena listing pada tahun 2013, adapun perusahaan tersebut beserta tanggal IPO nya dapat dilihat pada tabel di bawah ini. Tabel 3. Perusahaan Manufaktur yang Tidak Konsiten dalam Menerbitkan Laporan Keuangan No 1 2 3 4

Kode Emiten ISSP SRII SMBR KRAH

Nama Emiten Steel Pipe Industry of Indonesia Tbk Sri Rejeki Isman Tbk Semen Baturaja Persero Tbk Grand Karteeh Tbk

Tanggal IPO 22-Feb-13 17-Jun-13 28-Jun-13 28-Nov-13

Selain perusahaan yang tercantum pada tabel di atas, juga masih terdapat 26 perusahaan yang ditemukan peneliti tidak melaporkan laporan keuangan secara berturut-turut. Tujuan dari tidak digunakannya perusahaan dengan kriteria ini adalah supaya proporsi antara perusahaan yang belum melakukan konvergensi IFRS dengan yang sudah melakukan konvergensi IFRS sama banyak. Jumlah perusahaan menjadi 78.


Penelitian ini menggunakan perusahaan yang memiliki nilai ask ≠ 0, nilai ask = o akan membuat ukuran data menjadi negatif. Terdapat 6 perusahaan yang memiliki nilai ask = 0, sehingga jumlah populasi menjadi 72. Kriteria terakhir dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang mempublikasi harga saham historis selama periode penelitian. Harga saham historis dapat diperoleh dari website yahoo finance. Peneliti tidak menggunakan perusahaan yang harga saham historisnya tidak dipublikasikan. Selama tahun pengamatan ditemukan 3 perusahaan tidak mempublikasikan harga saham historis, sehingga jumlah populasi menjadi 69 perusahaan. Sejumlah 69 perusahaan tersebut yang selanjutnya disebut sebagai populasi sasaran dalam penelitian ini. Kesimpulan dari hasil pengujian maupun analisis pada bab berikutnya berlaku kepada populasi sasaran sejumlah 69 perusahaan, bukan seluruh perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI. B. Profil Perusahaan Berikut ini profil dari 69 perusahaan yang menjadi populasi sasaran dalam penelitian ini. 1. Akasha Wira International Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor

ADES Akasha Wira International Tbk Perkantoran Hijau Arkadia, Jl. Letjend. T.B. Simatupang Kav. 88, Jakarta 12520 – Indonesia Industri barang konsumsi Makanan dan minuman


2. Alumindo Light Metal Industry Tbk Kode Perusahaan ALMI Nama Perusahaan Alumindo Light Metal Industry Tbk Jl. Kembang Jepun No.38-40, Alamat Perusahaan Surabaya 60162 Sektor Industri dasar dan kimia Sub Sektor Logam dan sejenisnya 3. sahimas Flat Glass Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor 4. Asiaplast Industries Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor 5. Argo Pantes Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor 6. Astra International Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor

AMFG Asahimas Flat Glass Tbk Jl. Ancol IX/5, Ancol Barat, Jakarta Utara Industri dasar dan kimia Keramik, porselen, dan kaca

APLI Asiaplast Industries Tbk Kantor pusat dan pabrik berlokasi di Jl. Sentosa, Desa Gembor, Kec. Jatiuwung, Tangerang – Banten Industri dasar dan kimia Plastik dan kemasan

ARGO Argo Pantes Tbk Kantor pusat ARGO beralamat di Wisma Argo Manunggal, Lantai 2, Jln. Jend. Gatot Subroto Kav. 22, Jakarta Aneka industry Tekstil dan garment

ASII Astra International Tbk Kantor pusat Astra berdomosili di Jl. Gaya Motor Raya No. 8, Sunter II, Jakarta 14330 – Indonesia Aneka industry Otomotif dan komponen


7. Astra Auto Part Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan

Alamat Perusahaan

Sektor Sub Sektor 8. Berlina Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor 9. Beton Jaya Manunggal Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor 10. Budi Acid Jaya Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor

AUTO Astra Auto Part Tbk Kantor pusat AUTO beralamat di Jalan Raya Pegangsaan Dua Km. 2,2, Kelapa Gading, Jakarta 14250 – Indonesia, dan pabrik berlokasi di Jakarta dan Bogor Aneka industry Otomotif dan komponen

BRNA Berlina Tbk Kantor pusat dan pabrik Berlina beralamat di Jl. Jababeka Raya Blok E No. 12- 17, Kawasan Industri Jababeka, Cikarang, Bekasi 17520 Industri dasar dan kimia Plastik dan kemasan

BTON Beton Jaya Manunggal Tbk Kantor pusat dan pabrik BTON beralamat di Jl. Raya Krikilan No. 434, Km 28 Driyorejo – Gresik, Jawa Timur Industri dasar dan kimia Logam dan sejenisnya

BUDI Budi Acid Jaya Tbk Kantor pusat BUDI berlokasi di Wisma Budi lantai 8-9, Jalan HR. Rasuna Said Kav C-6, Jakarta Industri dasar dan kimia Kimia


11. Cahaya Kalbar Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor 12. Charoen Pokphand Indonesia Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor 13. Delta Djakarta Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor 14. Darya Varia Laboratoria Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan

Alamat Perusahaan

Sektor Sub Sektor

CEKA Cahaya Kalbar Tbk Kantor pusat CEKA terletak di Kawasan Industri Jababeka II, Jl. Industri Selatan 3 Blok GG No.1, Cikarang, Bekasi 17550, Jawa Barat Industri barang konsumsi Makanan dan minuman

CPIN Charoen Pokphand Indonesia Tbk Kantor pusat CPIN terletak di Jl. Ancol VIII No. 1, Jakarta Industri dasar dan kimia Pakan ternak

DLTA Delta Djakarta Tbk Kantor pusat DLTA dan pabriknya berlokasi di Jalan Inspeksi Tarum Barat, Bekasi Timur – Jawa Barat Industri barang konsumsi Makanan dan minuman

DVLA Darya Varia Laboratoria Tbk Kantor pusat DVLA beralamat di Talavera Office Park, Lantai 8-10, Jln. Letjend. T.B. Simatupang No. 22-26, Jakarta 12430 dan pabrik berada di Bogor Industri barang konsumsi Farmasi


15. Fajar Surya Wisesa Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor 16. Gunawan Dianjaya Steel Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor 17. Gudang Garam Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor 18. Gajah Tunggal Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor 19. Pan Asia Indosyntec Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor

FASW Fajar Surya Wisesa Tbk Kantor pusat FajarPaper terletak di Jalan Abdul Muis No. 30, Jakarta 101610 Industri dasar dan kimia Pulp dan kertas

GDST Gunawan Dianjaya Steel Tbk Kantor pusat dan pabrik GDST berlokasi di Jl. Margomulyo No. 29A, Surabaya, Jawa Timur Industri dasar dan kimia Logam dan sejenisnya

GGRM Gudang Garam Tbk Kantor pusat Gudang Garam beralamat di Jl. Semampir II / 1, Kediri, Jawa Timur Industri barang konsumsi Rokok

GJTL Gajah Tunggal Tbk Kantor pusat GJTL beralamat di Wisma Hayam Wuruk, Lantai 10 Jl. Hayam Wuruk 8, Jakarta Aneka industry Otomotif dan komponen

HDTX Pan Asia Indosyntec Tbk Kantor pusat HDTX terletak di Jl. Moh Toha KM 6 Kabupaten Bandung Aneka industry Tekstil dan garment


20. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk Kode Perusahaan ICBP Nama Perusahaan Indofood CBP Sukses Makmur Tbk Kantor pusat INDF berlokasi di Sudirman Plaza, Indofood Tower, Alamat Perusahaan Lantai 21, Jl. Jend. Sudirman Kav. 76 – 78, Jakarta 12910 – Indonesia. Sektor Industri barang konsumsi Sub Sektor Makanan dan minuman 21. Champion Pasific Indonesia Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor 22. Indofarma Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor 23. Indal Aluminium Industry Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor

IGAR Champion Pasific Indonesia Tbk Kantor pusat dan pabrik IGAR terletak di Jalan Raya Sultan Agung Km. 28,5 Bekasi 17134 Industri dasar dan kimia Plastik dan kemasan

INAF Indofarma Tbk Kantor pusat dan pabrik INAF terletak di Jalan Indofarma No.1, Cibitung, Bekasi 17530 – Indonesia Industri barang konsumsi Farmasi

INAI Indal Aluminium Industry Tbk Kantor pusat Indal terletak Jl. Kembang Jepun No. 38-40, Surabaya 60162 Industri dasar dan kimia Logam dan sejenisnya


24. Indofood Sukses Makmur Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor

INDF Indofood Sukses Makmur Tbk Kantor pusat INDF berlokasi di Sudirman Plaza, Indofood Tower, Lantai 21, Jl. Jend. Sudirman Kav. 76 – 78, Jakarta 12910 – Indonesia. Industri barang konsumsi Makanan dan minuman

25. Indospring Tbk

Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor

INDS Indospring Tbk Kantor pusat INDS terletak di Jalan Mayjend Sungkono No. 10, Segoromadu, Gresik 61123, Jawa Timur – Indonesia Aneka industry Otomotif dan komponen

26. Indocement Tunggal Prakasa Tbk


INTP Indocement Tunggal Prakasa Tbk Kantor pusat INTP berlokasi di Wisma Indocement Lantai 8, Jl. Jend. Sudirman Kav. 70-71, Jakarta Industri dasar dan kimia Semen

27. Jembo Cable Company Tbk


JECC Jembo Cable Company Tbk Kantor pusat JECC beralamat di Mega Glodok Kemayoran, Office Tower B Lantai 6, Jl. Angkasa Kav B-6, Kemayoran, Jakarta Pusat Aneka industry Kabel


28. Japfa Comfeed Indonesia Tbk


JPFA Japfa Comfeed Indonesia Tbk Kantor pusat Japfa di Wisma Millenia, Lt. 7, Jl. MT. Haryono Kav. 16 Jakarta 12810 Industri dasar dan kimia Pakan ternak

29. Jaya Pari Steel Tbk


JPRS Jaya Pari Steel Tbk Kantor pusat dan pabrik JPRS beralamat di Jln. Margomulyo No. 4 Tandes Surabaya Industri dasar dan kimia Logam dan sejenisnya

30. Kimia Farma Tbk

Kode Perusahaan Nama Perusahaan

Alamat Perusahaan

Sektor Sub Sektor

KAEF Kimia Farma Tbk Kantor pusat KAEF beralamat di Jln. Veteran No. 9, Jakarta 10110 dan unit produksi berlokasi di Jakarta, Bandung, Semarang, Watudakon (Mojokerto), dan Tanjung Morawa – Medan Industri barang konsumsi Farmasi

31. KMI Wire and Cable Tbk


KBLI KMI Wire and Cable Tbk JL. Bekasi Raya Cakung Jakarta Timur 13910 KM 23,1 Aneka industry Kabel


32. Kabelindo Murni Tbk


Alamat Perusahaan

Sektor Sub Sektor

KBLM Kabelindo Murni Tbk Ktr Pusat, Kawasan Industri Pulogadung Jl Rawa Girang 2 Kawasan Industri Pulogadung Jatinegara, Cakung Jakarta Timur 13930 DKI Jakarta Aneka industry Kabel

33. Kertas Basuki Rahmat Indonesia Tbk


Alamat Perusahaan

Sektor Sub Sektor

KBRI Kertas Basuki Rahmat Indonesia Tbk Kantor pusat KBRI berlokasi di Gedung Antam Office Park Tower B, Lt. 11, Jl. Letjen TB. Simatupang No 1, Tanjung Barat – Jagakarsa, Jakarta Selatan 12530 – Indonesia Industri dasar dan kimia Pulp dan kertas

34. Kedawung Setia Industrial Tbk


KDSI Kedawung Setia Industrial Tbk Kantor pusat KDSI berlokasi di Jalan Mastrip 862, WarugunungKarangpilang, Surabaya, Jawa Timur Industri barang konsumsi Peralatan rumah tangga

35. Kedaung Indag Can Tbk


KICI Kedaung Indag Can Tbk Kantor pusat KICI berdomisili di Jalan Raya Rungkut No.15-17, Surabaya 60293 – Indonesia Industri barang konsumsi Peralatan rumah tangga


36. Kalbe Farma Tbk


KLBF Kalbe Farma Tbk Kantor pusat Kalbe berdomisili di Gedung KALBE, Jl. Let. Jend. Suprapto Kav. 4, Cempaka Putih, Jakarta 10510 Industri barang konsumsi Farmasi

37. Lion Metal Works Tbk


LION Lion Metal Works Tbk Kantor pusat LION berdomisili di Jln. Raya Bekasi Km. 24.5, Cakung Jakarta 13910 Industri dasar dan kimia Logam dan sejenisnya

38. Langgeng Makmur Industry Tbk


LMPI Langgeng Makmur Industry Tbk Kantor pusat LMPI berdomisili di Jalan Letjen Sutoyo No. 256, Waru – Sidoarjo 61256, Jawa Timur – Indonesia Industri barang konsumsi Peralatan rumah tangga

39. Lionmesh Prima Tbk


LMSH Lionmesh Prima Tbk Kantor pusat dan pabrik LMSH berdomisili Jln. Raya Bekasi Km. 24.5, Cakung Jakarta 13910 Industri dasar dan kimia Logam dan sejenisnya


40. Multi Prima Sejahtera Tbk


LPIN Multi Prima Sejahtera Tbk Kantor pusat LPIN berdomisili di Karawaci Office Park Blok M No. 3950 Lippo Karawaci, Tangerang 15139 Aneka industry Otomotif dan komponen

41. Malindo Feedmill Tbk


MAIN Malindo Feedmill Tbk Kantor pusat MAIN terletak di Duta Mas Fatmawati, Jalan RS Fatmawati No. 39, Jakarta Industri dasar dan kimia Pakan ternak

42. Merck Tbk


MERK Merck Tbk Kantor pusat Merck berlokasi di Jl. T.B. Simatupang No. 8, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13760 – Indonesia Industri barang konsumsi Farmasi

43. Multi Bintang Indonesia Tbk


MLBI Multi Bintang Indonesia Tbk Kantor pusat MLBI berlokasi di Talavera Office Park Lantai 20, Jl. Let. Jend. TB. Simatupang Kav. 2226, Jakarta 12430 Industri barang konsumsi Makanan dan minuman

44. Mustika Ratu Tbk


MRAT Mustika Ratu Tbk Kantor pusat MRAT berlokasi di Jalan Gatot Subroto, Jakarta Selatan Industri barang konsumsi Kosmetik dan barang keperluan rumah tangga


45. Mayora Indah Tbk


MYOR Mayora Indah Tbk Kantor pusat Mayora berlokasi di Gedung Mayora, Jl.Tomang Raya No. 21-23, Jakarta 11440 – Indonesia Industri barang konsumsi Makanan dan minuman

46. Apac Citra Centertex Tbk


MYTX Apac Citra Centertex Tbk Kantor pusat MYTX berlokasi di Graha BIP, Lt. 10, Jl. Jenderal Gatot Subroto Kav. 23, Jakarta 12930 – Indonesia Aneka industry Tekstil dan garment

47. Nippres Tbk


NIPS Nippres Tbk Kantor pusat dan pabrik NIPS berlokasi di Jl. Narogong Raya Km. 26 Cileungsi, Bogor, Jawa Barat Aneka industry Otomotif dan komponen

48. Pelangi Indah Canindo Tbk


PICO Pelangi Indah Canindo Tbk Kantor pusat PICO berlokasi di Jl. Daan Mogot Km 14 No.700 Jakarta Industri dasar dan kimia Logam dan sejenisnya

49. Prima Alloy Steel Universal Tbk


PRAS Prima Alloy Steel Universal Tbk Kantor pusat dan pabrik PRAS terletak di Jalan Muncul No. 1, Gedangan, Sidoarjo, Jawa Timur Aneka industri Otomotif dan komponen


50. Ricky Putra Globalindo Tbk


RICY Ricky Putra Globalindo Tbk Kantor pusat RICY berlokasi di Jln. Sawah Lio II No. 29 – 37 Jembatan Lima, Tambora, Jakarta 11250 Aneka industry Tekstil dan garment

51. Bentoel International Investama Tbk


RMBA Bentoel International Investama Tbk Kantor pusat RMBA berlokasi di Plaza Bapindo, Jl. Jend. Sudirman Kav. 54-55, Jakarta 12190 Industri barang konsumsi Rokok

52. Schering Plough Indonesia Tbk


SCPI Schering Plough Indonesia Tbk Kantor pusat SCPI berlokasi di Wisma BNI 46, Lt. 27 Jalan Jendral Sudirman Kav. 1, Jakarta 10220 Industri barang konsumsi Farmasi

53. Sekawan Intipratama Tbk


SIAP Sekawan Intipratama Tbk Kantor pusat SIAP berlokasi di Menara Global Lt. 15/20, Jln Jend. Sudirmanr Kav 27, Jakarta Selatan 12950 – Indonesia Industri dasar dan kimia Plastik dan kemasan


54. Siearad Produce Tbk


SIPD Siearad Produce Tbk Kantor pusat SIPD berlokasi di TCC Batavia Tower One, Lantai 7, Jl. KH. Mas Mansyur Kav. 126 Jakarta Pusat 10220 Industri dasar dan kimia Pakan ternak

55. Holcim Indonesia Tbk


SMCB Holcim Indonesia Tbk Kantor pusat Holcim berlokasi di Talavera Suite, Lantai 15, Talavera Office Park, Jl. TB Simatupang No. 22-26 Jakarta 12430 – Indonesia Industri dasar dan kimia Semen

56. Semen Gresik Tbk


Alamat Perusahaan

Sektor Sub Sektor

SMGR Semen Gresik Tbk Kantor pusat SMGR berlokasi di Jl. Veteran, Gresik 61122, Jawa Timur dan kantor perwakilan di Gedung The East, Lantai 18, Jl. DR Ide Anak Agung Gde Agung Kuningan, Jakarta 12950 – Indonesia Industri dasar dan kimia Semen

57. Selamat Sempurna Tbk


SMSM Selamat Sempurna Tbk Kantor pusat SMSM berlokasi di Wisma ADR, Jalan Pluit Raya I No. 1, Jakarta Utara. Aneka industry Otomotif dan komponen


58. Suparma Tbk


SPMA Suparma Tbk Kantor dan pabrik SPMA terletak di Jl. Mastrip No.856, Kec. Karang Pilang, Surabaya 60221 – Indonesia Industri dasar dan kimia Pulp dan kertas

59. Indo Acitama Tbk

Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor 60. Sunsen Textile Manufaktur Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan

Alamat Perusahaan

Sektor Sub Sektor 61. Sumalindo Lestari Jaya Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan

Alamat Perusahaan

Sektor Sub Sektor

SRSN Indo Acitama Tbk Kantor pusat SRSN beralamat di Gedung Graha Kencana Suite 9A, Jl. Raya Perjuangan 88, Jakarta Industri dasar dan kimia Kimia

SSTM Sunsen Textile Manufaktur Tbk Kantor pusat Sunson terletak di Jl. Ranggamalela No. 27, Bandung dan lokasi utama bisnis terletak di Jl. Raya Rancaekek Km 25,5 Kabupaten Sumedang Jawa Barat Aneka industry Tekstil dan garment

SULI Sumalindo Lestari Jaya Tbk Kantor pusat SULI terletak di Menara Bank Danamon, Lantai 19, Jl. Prof. Dr. Satrio Kav. EIV/6, Mega Kuningan, Jakarta dan kantor pusat operasional dan pabriknya berlokasi di Kalimantan Timur Industri dasar dan kimia Kayu dan pengolahannya


62. Mandom Indonesia Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor 63. Tirta Mahakam Resources Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan

Alamat Perusahaan

Sektor Sub Sektor 64. Surya Toto Indonesia Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor 65. Trias Sentosa Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor

TCID Mandom Indonesia Tbk Kantor pusat TCID terletak di Kawasan Industri MM 2100, Jl. Irian Blok PP, Bekasi 17520 Industri barang konsumsi Kosmetik dan barang keperluan rumah tangga

TIRT Tirta Mahakam Resources Tbk Kantor pusat Tirta Mahakam berlokasi di Gedung Prima Office Tower (The Bellezza) Lantai 20. Jl. Let.Jend. Soepeno No. 34. Jakarta Selatan 12210. Industri dasar dan kimia Kayu dan pengolahannya

TOTO Surya Toto Indonesia Tbk Kantor pusat TOTO terletak di Gedung Toto, Jalan Tomang Raya No. 18, Jakarta Barat Industri dasar dan kimia Keramik, porselen, dan kaca

TRST Trias Sentosa Tbk Kantor pusat TRST dan pabriknya berlokasi di Jl. Raya Waru 1B, Waru, Sidoarjo dan Desa Keboharan Km. 26, Krian, Sidoarjo 61262, Jawa Timur. Industri dasar dan kimia Plastik dan kemasan


66. Tempo Scan Pasific Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor 67. Nusantara Inti Corpora Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan

Alamat Perusahaan

Sektor Sub Sektor 68. Voksel Electric Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor 69. Yana Prima Hasta Persada Tbk Kode Perusahaan Nama Perusahaan Alamat Perusahaan Sektor Sub Sektor

TSPC Tempo Scan Pasific Tbk Tempo Scan Tower, Lantai 16, Jl. H.R. Rasuna Said Kav. 3-4, Jakarta 12950, sedangkan lokasi pabriknya terletak di Cikarang – Jawa Barat Industri dasar dan kimia Pulp dan kertas

UNIT Nusantara Inti Corpora Tbk Kantor pusat berdomisili di Gedung Menara Palma, Lt.12 Jl. HR. Rasuna Said Blok X2 Kav 6 Kuningan Timur, Setiabudi Jakarta Selatan 12950 – Indonesia Aneka industry Tekstil dan garment

VOKS Voksel Electric Tbk Kantor pusat Voksel Electric berlokasi di Gedung Menara Karya Lantai 3 unit D, Jl. HR. Rasuna Said Blok X-5, Kav.1 – 2, Jakarta 12950 Aneka industry Kabel

YPAS Yana Prima Hasta Persada Tbk Kantor pusat berlokasi di Gedung Graha Irama Lantai 15G, Jalan H.R. Rasuna Said Blok. X/1 Kav. 1-2, Jakarta Selatan Industri dasar dan kimia Plastik dan kemasan


BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

A. Analisis Data 1. Pengumpulan Data Data mengenai konvergensi IFRS konvergensi yang berupa variabel dummy dapat dilihat pada tabel 4. Data mengenai asimetri informasi berupa harga ask tertinggi dan harga bid terendah dapat dilihat pada lampiran 2. Data mengenai manajemen laba berupa total aktiva, operating cash flows, piutang usaha, penjualan bersih, laba usaha, dan property, plant, and equipment dapat dilihat pada lampiran 1. 2. Penentuan Perusahaan yang Melakukan Konvergensi IFRS Hasil penentuan perusahaan yang melakukan konvergensi IFRS seperti pada tabel dibawah ini: Tabel 4. Penentuan Perusahaan yang Melakukan Konvergensi IFRS No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Kode Emiten ADES ALMI AMFG APLI ARGO ASII AUTO BRNA BTON BUDI CEKA CPIN DLTA DVLA

2010 2011 2012 2013 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

59

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1


Tabel 4. Penentuan Perusahaan yang Melakukan Konvergensi IFRS (Lanjutan) No 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 48 49 50

Kode Emiten FASW GDST GGRM GJTL HDTX ICBP IGAR INAF INAI INDF INDS INTP JECC JPFA JPRS KAEF KBLI KBLM KBRI KDSI KICI KLBF LION LMPI LMSH LPIN MAIN MERK MLBI MRAT MYOR MYTX NIPS PICO PRAS RICY

2010 2011 2012 2013 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1


Tabel 4. Penentuan Perusahaan yang Melakukan Konvergensi IFRS (Lanjutan) Kode 2010 2011 2012 2013 Emiten 51 RMBA 0 0 1 1 52 SCPI 0 0 1 1 53 SIAP 0 0 1 1 54 SIPD 0 0 1 1 55 SMCB 0 0 1 1 56 SMGR 0 0 1 1 57 SMSM 0 0 1 1 58 SPMA 0 0 1 1 59 SRSN 0 0 1 1 60 SSTM 0 0 1 1 61 SULI 0 0 1 1 62 TCID 0 0 1 1 63 TIRT 0 0 1 1 64 TOTO 0 0 1 1 65 TRST 0 0 1 1 66 TSPC 0 0 1 1 67 UNIT 0 0 1 1 68 VOKS 0 0 1 1 69 YPAS 0 0 1 1 Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016 No

Keterangan 0 = Belum konvergensi IFRS 1 = Sudah konvergensi IFRS


3. Penghitungan Tingkat Asimetri Informasi Hasil penghitungan tingkat asimetri informasi dapat dilihat pada tabel di bawah ini: Tabel 5. Penghitungan Tingkat Asimetri Informasi (%) 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 26 27 28 29 30 31

Kode Emiten ADES ALMI AMFG APLI ARGO ASII AUTO BRNA BTON BUDI CEKA CPIN DLTA DVLA FASW GDST GGRM GJTL HDTX ICBP IGAR INAF INAI INDF INDS INTP JECC JPFA JPRS KAEF KBLI

2010 151.21951 69.28105 123.16384 55.62130 8.00000 59.89305 106.41818 110.23622 79.69925 42.85714 55.31915 142.35808 68.15642 67.44186 92.59259 92.06349 87.08134 145.16129 32.55814 61.05263 61.36364 40.43716 80.52805 54.94505 181.11494 58.18397 71.94719 117.29055 133.06122 89.61749 67.51592

SPREAD 2011 2012 73.03754 86.52482 81.69014 66.66667 69.07776 49.44649 100.34130 54.90196 36.36364 36.36364 50.66007 170.89639 144.43058 27.56185 44.77612 140.42553 43.75000 108.77193 61.36364 87.87879 59.25926 120.61069 73.24914 50.66667 20.80679 79.94616 35.94470 46.66667 64.78873 76.92308 60.13072 42.97521 66.39920 32.63446 53.88128 38.46154 27.27273 163.30609 44.89796 50.09416 127.94457 67.84141 98.48485 73.09237 93.33333 59.82906 48.40183 33.96226 109.01477 71.77068 50.34965 38.15621 55.46218 138.70968 73.74631 48.62155 76.19048 65.26316 93.76258 84.68468 57.14286 81.60920

2013 93.25513 33.57664 36.06557 50.00000 19.17808 47.76119 35.80247 60.08230 52.48227 36.36364 57.42574 74.07407 41.46148 85.22630 36.86921 46.60194 57.46102 75.02339 78.38828 55.23810 61.98830 87.37864 44.54148 39.70037 45.12906 49.65831 60.86957 161.26629 68.42105 93.67089 80.17241


Tabel 5. Penghitungan Tingkat Asimetri Informasi (Lanjutan) (%) No 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67

Kode Emiten KBLM KBRI KDSI KICI KLBF LION LMPI LMSH LPIN MAIN MERK MLBI MRAT MYOR MYTX NIPS PICO PRAS RICY RMBA SCPI SIAP SIPD SMCB SMGR SMSM SPMA SRSN SSTM SULI TCID TIRT TOTO TRST TSPC UNIT

2010 54.01460 149.36709 82.66667 133.33333 104.26716 109.21986 83.87097 113.72549 128.57143 129.67033 49.05660 58.98976 66.66667 117.85746 62.06897 109.42082 77.67355 75.86207 81.32992 114.11043 68.01821 42.75870 50.74627 50.91352 35.22727 67.28972 60.24955 37.39837 37.50000 116.45345 19.35484 72.34043 128.42095 56.00000 95.71984 85.71429

SPREAD 2011 2012 26.08696 46.37681 63.94558 34.71074 58.82353 115.02591 27.97927 78.48101 41.29555 138.14783 57.42574 78.48101 83.76068 72.00000 43.13725 80.00000 66.07930 137.08738 148.33091 89.01734 38.56502 16.60900 38.70968 69.33576 52.63158 44.89796 60.67423 63.35421 133.33333 75.55556 40.00012 58.95956 73.22404 66.43599 90.19608 90.32258 83.61858 50.56948 44.31138 56.20915 51.85185 51.85185 73.22397 122.87004 59.15493 27.58621 33.96226 60.00000 44.91979 52.51397 41.29555 66.82987 63.33333 75.55556 40.00000 30.50847 105.97015 59.15493 45.45455 95.83333 29.26829 35.29412 46.61654 68.92655 59.45927 166.57684 108.91089 45.51724 75.71116 47.30290 116.83168 60.16260

2013 76.59574 3.92157 81.31868 55.11811 43.75000 50.00000 117.70335 76.54321 83.76068 64.61538 47.56899 196.06610 35.71429 64.06376 91.26214 194.00001 74.15730 126.62722 30.98592 38.46154 7.46888 38.22228 40.00000 66.10879 51.14754 51.79283 64.40678 5.82524 82.52788 83.04094 29.78723 42.51969 32.46757 53.33333 53.84615 90.90909


Tabel 5. Penghitungan Tingkat Asimetri Informasi (Lanjutan) (%) SPREAD Kode Emiten 2010 2011 2012 68 VOKS 59.09091 71.87500 86.95652 69 YPAS 28.57143 21.53846 10.52632 Sumber: data sekunder yang diolah, 2016 No

2013 92.68293 21.58273

4. Penghitungan Tingkat Manajemen Laba Hasil penghitungan tingkat manajemen laba dapat dilihat pada tabel di bawah ini: Tabel 6. Penghitungan DA (%) No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

Kode Emiten ADES ALMI AMFG APLI ARGO ASII AUTO BRNA BTON BUDI CEKA CPIN DLTA DVLA FASW GDST GGRM GJTL HDTX ICBP IGAR

DA 2010 -0.01591 -0.23527 -0.36877 -0.32924 -0.33494 -0.28615 -0.35742 -0.34622 -0.49660 -0.27725 0.12033 -0.33644 -0.13578 -0.32131 -0.50952 -0.05627 -0.27822 -0.34812 -0.37150 -0.35914 -0.41019

2011 -0.24427 -0.24227 -0.12840 -0.09958 -0.15513 -0.16369 -0.16283 -0.17114 -0.30436 -0.09091 -0.16715 0.11754 -0.16756 -0.09739 -0.45094 -0.10665 -0.00329 -0.08782 -0.16097 -0.19460 -0.11007

2012 2013 0.45969 0.27636 0.54211 0.68396 0.51404 0.22281 0.51951 0.06376 0.38877 0.48347 0.66898 0.26791 0.52441 0.27908 1.86887 0.17457 0.50671 0.33866 0.53063 0.24205 0.39451 0.30861 0.72577 0.40117 0.54724 0.21171 0.58320 0.30346 0.52554 0.33646 0.17976 0.18674 0.63622 0.36330 0.46721 0.28207 0.43993 -0.22672 0.53778 0.30900 0.56983 0.28961


Tabel 6. Penghitungan DA (Lanjutan) (%) No 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 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57

Kode Emiten INAF INAI INDF INDS INTP JECC JPFA JPRS KAEF KBLI KBLM KBRI KDSI KICI KLBF LION LMPI LMSH LPIN MAIN MERK MLBI MRAT MYOR MYTX NIPS PICO PRAS RICY RMBA SCPI SIAP SIPD SMCB SMGR SMSM

DA 2010 -0.30645 -0.06847 -0.41087 -0.22190 -0.32130 -0.36751 -0.30906 -0.35149 -0.34294 -0.40739 -0.30577 -0.31310 -0.23232 -0.42519 -0.28640 -0.29208 -0.33854 -0.29952 -0.39150 -0.23904 -0.35066 -0.04038 -0.23344 -0.23039 -0.38467 -0.35738 -0.23621 -0.54862 -0.35406 -0.37776 -0.38384 -0.30297 -0.27863 -0.30412 -0.29643 -0.25608

2011 -0.08770 -0.14883 -0.18975 0.11340 -0.15099 -0.13286 -0.04254 -0.03117 -0.11505 -0.09811 -0.11198 -0.08234 -0.20146 -0.16058 -0.14421 -0.16001 -0.12631 -0.03932 -0.17041 0.10081 0.04345 -0.14740 -0.09161 0.14360 -0.17442 0.11964 -0.12991 -0.16619 -0.16703 -0.08850 -0.06855 -0.07386 -0.09584 -0.17632 -0.11397 -0.11531

2012 0.61130 0.76490 0.56079 0.56861 0.55429 0.61500 0.68545 0.56615 0.54142 0.66097 0.71655 0.44613 0.50178 0.49713 0.64138 0.57410 0.55698 0.81886 0.51507 0.59766 0.59188 0.53524 0.56134 0.57620 0.44569 0.54037 0.55749 0.37731 0.51967 0.28679 0.43888 0.38648 0.60291 0.53241 0.54860 0.48076

2013 0.34437 0.16116 0.27776 0.23412 0.30507 0.59981 0.42282 0.04972 0.26903 0.42694 0.48986 0.26864 0.19874 0.31040 0.43727 0.28493 0.32619 0.25353 0.29952 0.41556 0.39180 0.56292 0.19763 0.30703 0.24883 0.54130 0.28835 0.26435 0.43930 0.02429 0.54865 0.45256 0.28774 0.26681 0.32590 0.28057


Tabel 6. Penghitungan DA (Lanjutan) (%) DA Kode Emiten 2010 2011 2012 58 SPMA -0.29384 -0.13133 0.54020 59 SRSN -0.30019 -0.18282 0.59696 60 SSTM -0.33801 -0.25561 0.37082 61 SULI -0.27347 -0.29799 0.37722 62 TCID -0.31655 -0.06188 0.45942 63 TIRT -0.37348 -0.05053 0.44069 64 TOTO -0.24222 -0.10491 0.61761 65 TRST -0.31507 -0.15794 0.49862 66 TSPC -0.35544 -0.18894 0.55339 67 UNIT -0.34953 -0.20104 0.43897 68 VOKS -0.40351 -0.18969 0.59077 69 YPAS -0.30625 -0.07491 0.69649 Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016 No

2013 0.30696 0.23064 0.13774 0.32627 0.23822 0.11355 0.26405 0.26213 0.32360 0.33020 0.14304 0.37304


5. Deskripsi Variabel a. Manajemen Laba Berdasarkan data perhitungan manajemen laba pada tabel 6, pada tahun 2010 dan 2011 sebagian besar nilai manajemen laba bernilai negatif. Pada tahun 2012 dan 2013 sebagian besar data manajemen laba bernilai positif. Manajemen laba negatif berarti perusahaan melakukan penurunan laba (minimization income) dan manajemen laba positif berarti perusahaan melakukan peningkatan laba (maximization income). Berikut ini histogram untuk melihat sebaran data manajemen laba. Gambar 2. Histogram Data Mentah Manajemen Laba


Berdasarkan gambar 2, dari 276 perusahaan terdapat 132 perusahaan memiliki angka manajemen laba negatif dan sebanyak 144 perusahaan memiliki angka manajemen laba positif. Sumbu horizontal pada gambar 2 merupakan tingkat manajemen laba yang diproksikan dengan discretionary accruals. Sumbu vertikal menunjukan frekuensi jumlah perusahaan. Manajemen laba berskala rasio, semakin menjauhi 0 berarti tingkat manajemen laba semakin tinggi. Manajemen laba dengan cara minimization income dan maximization income memiliki arah yang berbeda dalam mengukur tingkat manajemen laba. Gambar berikut ini akan mempermudah dalam memahami pengukuran tingkat manajemen laba. Gambar 3. Pengukuran Manajemen Laba -(negatif) Minimization Income

+ (positif) 0

Maximization Income

Gambar 3 merupakan gambar garis bilangan yang akan mempermudah dalam memahami perbedaan arah dalam mengukur tingkat manajemen laba. Minimization income terletak pada sisi sebelah kiri (-) pada garis bilangan, maka semakin kecil angka manajemen laba tingkat manajemen laba semakin tinggi. Maximization income terletak di sisi sebelah kanan (+) pada garis bilangan, maka semakin besar angka manajemen laba tingkat manajemen laba semakin tinggi.


Manajemen laba diklasifikasikan menjadi 3. Pertama klasifikasi manajemen laba menjadi minimization income (kategori 0) dan maximization income (kategori 1). Kedua klasifikasi manajemen laba dengan minimization income untuk menentukan tingkat manajemen laba. Ketiga klasifikasi manajemen laba dengan maximization income untuk menentukan tingkat manajemen laba. Deskripsi data dan klasifikasi data minimization income dan maximization income akan dijelaskan dalam pembahasan berikut. 1) Minimization Income Deksripsi data minimization income disajikan dalam tabel dan histogram. Berikut ini tabel yang menunnjukan nilai mean, minimum, dan maximum dari minimization income. Tabel 7. Nilai Mean, Minimum, Maximum Minimization Income Minimization Income Valid 132 Missing 0 Mean -0.23064 Minimum -0.54862 Maximum -0.00329 Sumber: data sekunder yang diolah, 2016 Berdasarkan tabel 7, sebanyak 132 perusahaan dari total 276 perusahaan memiliki nilai manajemen laba negatif. Minimization income dikatakan semakin tinggi apabila angka discretionary accruals semakin negatif menjauhi 0. Nilai terendah menjadi nilai tertinggi dalam minimization income.


Angka terendah perhitungan minimization income tersebut diperoleh dari perhitungan manajemen laba PT Prima Alloy Steel Universal Tbk pada pengamatan tahun 2011. PT Prima Alloy Steel Universal Tbk memiliki data manajemen laba tahun 2010 dan 2011 bernilai negatif, sedangkan tahun 2012 dan 2013 bernilai positif. Pada tahun 2010 tingkat manajemen laba PT Prima Alloy Steel Universal Tbk sebesar -0,54862, dan menurun ditahun 2011 menjadi -0,16619. Nilai tertinggi manajemen laba dengan minimization income sebesar -0,00329. Nilai tersebut merupakan tingkat manajemen laba terendah dalam minimization income. Angka tersebut diperoleh dari perhitungan manajemen laba PT Gudang Garam Tbk pada tahun 2011. PT Gudang Garam Tbk memiliki data manajemen laba pada tahun 2010 dan 2011 bernilai negatif, sedangkan pada tahun 2012 dan 2013 bernilai positif. Pada tahun 2010 tingkat manajemen laba PT Gudang Garam Tbk sebesar -0,27822, sedangkan pada tahun 2011 sebesar -0,00329. Sebagian besar manajemen laba dengan minimization income terjadi pada tahun sebelum IFRS, yaitu pada tahun 2010

dan

2011.

Tidak

semua

perusahaan

melakukan

minimization income sebelum konvergensi IFRS. Beberapa perusahaan melakukan minimization income dengan pola yang


berbeda, antara lain PT Cahaya Kalbar Tbk yang hanya melakukan minimization income pada tahun 2011. PT Charoen Pokphand Indonesia Tbk yang hanya melakukan minimization income pada tahun 2010. PT Pan Asia Indosyntec Tbk yang melakukan minimization income selama 3 tahun, yaitu pada tahun 2010, 2011, dan 2013. Sebaran data minimization income tidak luas, hal tersebut dibuktikan dari selisih nilai tertinggi dan terendah minimization income tidak terlalu tinggi. Berikut ini histogram untuk melihat sebaran data minimization income. Gambar 4. Histogram Minimization Income

Berdasarkan gambar 4, sebaran angka manajemen laba terletak

di

antara

0

hingga

-0,6.

Sumbu

horizontal


menunjukkan tingkat manajemen laba yang diproksikan dengan discretionary accruals. Sumbu vertikal menunnjukan frekuensi jumlah perusahaan. Berdasarkan gambar 4, data minimization income tidak terdistribusi normal, karena terdapat beberapa data yang nilainya kecil yang terletak diantara -0,6 hinga -0,5. Berdasarkan gambar 4, minimization income diklasifikasikan dengan kategori sebagai berikut. -0,15 ≥ X < 0 dikategorikan sangat rendah -0,30 ≥ X < -0,15 dikategorikan rendah -0,45 ≥ X < -0,30 dikategorikan tinggi X < -0,45 dikategorikan sangat tinggi Berikut ini adalah tabel klasifikasi minimization income . Tabel 8. Klasifikasi Minimization Income Minimization Income Frequency Sangat Rendah 39 Rendah 47 Tinggi 42 Sangat Tinggi 4 Total 132 Sumber: data sekunder yang diolah, 2016

Percent 29.5 35.6 31.8 3.0 100

Berdasarkan tabel 8, perusahaan yang memiliki kategori minimization income sangat rendah yaitu sebanyak 39 perusahaan atau sebesar 29,5% dari total 132 perusahaan. Perusahaan yang memiliki kategori minimization income rendah yaitu sebanyak 47 perusahaan atau sebesar 35,6% dari


total 132 perusahaan. Perusahaan yang memiliki kategori minimization income tinggi yaitu sebanyak 42 perusahaan atau sebesar 31,8% dari total 132 perusahaan. Perusahaan yang memiliki kategori minimization income sangat tinggi yaitu sebanyak 4 perusahaan atau sebesar 3% dari total 132 perusahaan. Berdasarkan tabel 8, kategori minimization income terbanyak terdapat pada kategori rendah, sedangkan kategori minimization income paling sedikit terdapat pada kategori sangat tinggi. 2) Maximization Income Deskripsi data maximization income disajikan dalam tabel dan histogram. Berikut ini tabel yang menunnjukan nilai mean, minimum, dan maximum dari maximization income. Tabel 9. Nilai Mean, Minimum, dan Maximum Maximization Income Maximization Income Valid 144 Missing 0 Mean 0.416145152 Minimum 0.024289031 Maximum 1.868867583 Sumber: data sekunder yang diolah, 2016 Berdasarkan tabel 9, terdapat 144 maximization income bernilai positif. Berbeda dengan minimization income, dalam maximization income semakin positif menjauhi 0 berarti tingkat manajemen laba dikatakan semakin tinggi. Nilai terendah


tingkat manajemen laba dengan maximization income sebesar 0,02429. Angka tersebut diperoleh dari perhitungan manajemen laba PT Bentoel International Investama Tbk pada tahun 2013. Maximization income pada PT Bentoel International Investama Tbk terjadi pada tahun 2012 dan 2013, dan terjadi penurunan pada tahun 2013. Nilai

tertinggi

maximization income

tingkat

manajemen

sebesar 1,86887.

laba

dengan

Angka

tersebut

diperoleh dari perhitungan data manajemen laba PT Berlina Tbk pada tahun 2012. Seperti PT Bentoel International Investama Tbk, PT Berlina Tbk juga mengalami penurunan tingkat manajemen laba pada tahun 2013. Secara berturut-turut pada tahun 2012 dan 2013 tingkat maximization income PT Berlina sebesar 1,86887 dan 0,17457. Sebagian besar manajemen laba dengan maximization income terjadi pada tahun 2012 dan 2013 atau tahun sesudah konvergensi IFRS. Berdasarkan data hasil perhitungan manajemen laba pada tabel 6 halaman 62, maximization income terjadi pada tahun 2012 dan sebagian besar mengalami penurunan di tahun 2013. Tahun 2012 adalah tahun awal penerapan IFRS di Indonesia, jadi ada kemungkinan bahwa pada tahun awal penerapan IFRS tingkat

manajemen

laba

mengalami

peningkatan.

Cara


manajemen laba berubah dari minimization income menjadi maximization income. Tidak semua perusahaan dalam populasi sasaran mengalami penurunan maximization income pada tahun 2012 ke tahun 2013. Beberapa perusahaan mengalami peningkatan tingkat manajemen laba, antaralain PT Alumindo Light Metal Industry Tbk, PT Argo Pantes Tbk, PT Gunawan Dianjaya Steel Tbk, PT Multi Bintang Indonesia Tbk, PT Nippres Tbk, PT Schering Plough Indonesia Tbk, dan PT Sekawan Inti pratama

Tbk.

Sebaran

data

manajemen

laba

dengan

maximization income tidak luas, karena selisih nilai tertinggi dan terendah yang tidak terlalu besar. Berikut akan disajikan gambaran data secara visual dalam bentuk histogram. Gambar 5. Histogram Maximization Income


Berdasarkan gambar 5, sebaran angka manajemen laba minimization income terletak di antara 0 hingga 2,0. Sumbu horizontal

meunnjukan

tingkat

manajemen

laba

yang

diproksikan dengan discretionary accruals. Sumbu vertikal menunnjukkan frekuensi jumlah perusahaan. Berdasarkan gambar 5, data maximization income tidak terdistribusi normal karena terdapat 1 data yang bernilai sangat besar yang selisihnya sangat banyak dengan data yang lain. Gambar histogram 5 menjadi dasar untuk mengklasifikasikan angka maximization income sesuai dengan interval yang disajikan dalam histogram. Kategori pengklasifikasian menjadi seperti berikut ini. 0 ≥ X ≤ 0,25 dikategorikan sangat rendah 0,25 > X ≤ 0,50 dikategorikan rendah 0,50 > X ≤ 0,75 dikategorikan tinggi X > 0,75 dikategorikan sangat tinggi Berikut ini adalah tabel klasifikasi maximization income. Tabel 10. Klasifikasi Maximization Income Maximization Income Frequency Sangat Rendah 26 Rendah 64 Tinggi 51 Sangat Tinggi 3 Total 144 Sumber: data sekunder yang diolah , 2016

Percent 18.1 44.4 35.4 2.1 100


Berdasarkan tabel 10, perusahaan yang memiliki kategori minimization income sangat rendah yaitu sebanyak 26 perusahaan atau sebanyak 18,1% dari total 144 perusahaan. Perusahaan yang memiliki kategori minimization income rendah yaitu sebanyak 64 perusahaan atau sebanyak 44,4% dari total 144 perusahaan. Perusahaan yang memiliki kategori minimization income tinggi yaitu sebanyak 51 perusahaan atau sebanyak 35,4% dari total 144 perusahaan. Perusahaan yang memiliki kategori minimization income sangat tinggi yaitu sebanyak 3 perusahaan dari total 144 perusahaan. Berdasarkan tabel 10, Kategori maximization income terbanyak terdapat pada kategori rendah, sedangkan kategori maximization income paling sedikit terdapat pada kategori sangat tinggi. b. Asimetri Informasi Deskripsi data asimetri informasi disajikan dalam tabel dan histogram. Berikut ini tabel yang menunjukkan nilai mean, minimum, dan maximum asimetri informasi. Tabel 11. Nilai Mean, Minimum, dan Maximum Asimetri Informasi Asimetri Informasi Valid 276 Missing 0 Mean 70.01086 Minimum 3.921569 Maximum 196.0661 Sumber: data sekunder yang diolah, 2016


Berdasarkan tabel 11, dari 276 perusahaan nilai terendah tingkat asimetri informasi sebesar 3,9216. Nilai terendah tersebut didapat dari perhitungan nilai ask dan bid dari saham PT Kertas Basuki Rahmat Indonesia Tbk pada tahun 2013. Terjadi penurunan tingkat asimetri informasi pada PT Kertas Basuki Rahmat Indonesia Tbk, secara berturut-turut dari tahun 2010 hingga 2012 nilai asimetri informasi sebesar 149,367, 63,946, dan 34,711. Tingkat asimetri informasi yang menurun menandakan bahwa kualitas informasi yang diukur dari harga ask dan bid saham semakin baik. Selain PT Kertas Basuki Rahmat Indonesia Tbk beberapa perusahaan yang juga mengalami penurunan tingkat asimetri informasi di antaranya PT Asahimas Flat Glass Tbk, PT Indospring Tbk, dan PT Mustika Ratu Tbk. Nilai

tertinggi

tingkat

asimetri

informasi

didapat

dari

perhitungan nilai ask dan bid dari saham PT Multi Bintang Indonesia Tbk, yaitu sebesar 196,066 pada tahun 2013. Berbeda dengan PT Kertas Basuki Rahmat Indonesia Tbk yang mengalami penurunan tingkat asimetri informasi, PT Multi Bintang Indonesia Tbk memiliki nilai asimetri informasi yang tidak stabil meningkat maupun menurun setiap tahun. Secara berturut-turut dari tahun 2010 hingga 2012 tingkat asimetri informasi PT Multi Bintang Indonesia Tbk sebesar 58,99, 38,71, dan 69,336. Tidak hanya penurunan beberapa perusahaan pada populasi sasaran mengalami peningkatan asimetri informasi, antaralain PT Prima Alloy Steel Universal Tbk dan PT Voksel Elektrik Tbk.


Perhitungan nilai asimetri informasi terendah diperoleh dari perhitungan nilai ask sebesar Rp52,-, dan bid sebesar Rp50,-. Perhitungan

nilai

asimetri

informasi

tertinggi

diperoleh

dari

perhitungan nilai ask sebesar Rp74.000,-, dan bid sebesar Rp735,-. Berdasarkan perhitungan nilai ask dan bid, nilai tertinggi diperoleh karena antara nilai ask dan bid memiliki selisih yang sangat banyak. Nilai terendah diperoleh karena antara nilai ask dan bid memiliki selisih yang tidak terlalu tinggi. Sebaran data asimetri informasi sangat luas, hal tersebut dapat dibuktikan dari selisih nilai yang sangat tinggi antara nilai asimetri informasi teringgi dan terendah. Berikut ini histogram sebaran data asimetri informasi. Gambar 6. Histogram Data Mentah Asimetri Informasi


Berdasarkan gambar 6, sebaran angka asimetri informasi berada di antara 0 sampai 200. Sumbu horizontal menunjukkan tingkat asimetri informasi yang diproksikan dengan spread. Sumbu vertikal menunjukkan frekuensi jumlah perusahaan. Berdasarkan gambar 6, data simetri informasi tidak terdistribusi normal, karena terdapat beberapa data yang memiliki selisih nilai yang tinggi pada kisaran angka 150 hingga 200. Gambar histogram 6 juga menjadi dasar untuk mengklasifikasikan nilai asimetri informasi menjadi 4 kategori, dengan kriteria sebagai berikut. 0 ≥ X ≤ 50 dikategorikan sangat rendah 50 > X ≤ 100 dikategorikan rendah 100 > X ≤ 150 dikategorikan tinggi X > 150 dikategorikan sangat tinggi Berikut adalah tabel klasifikasi asimetri informasi. Tabel 12. Klasifikasi Asimetri Informasi Asimetri Informasi Frequency 84 Sangat Rendah 146 Rendah 38 Tinggi 8 Sangat Tinggi 276 Total Sumber: data sekunder yang diolah , 2016

Percent 30.4 52.9 13.8 2.9 100

Berdasarkan tabel 12, perusahaan yang memiliki kategori asimetri informasi sangat rendah yaitu sebanyak 84 perusahaan atau sebanyak 30,4% dari total 276 perusahaan. Perushaan yang memiliki


kategori asimetri informasi rendah yaitu sebanyak 146 perusahaan atau sebanyak 52,9% dari total 276 perusahaan. Perusahaan yang memiliki kategori asimetri informasi tinggi, yaitu sebanyak 38 perusahaan atau sebanyak 13,8% dari total 276 perusahaan. Perusahaan yang memiliki kategori asimetri informasi sangat tinggi yaitu sebanyak 8 perusahaan atau sebanyak 2,9% dari total 276 perusahaan. Berdasarkan tabel 16, kategori asimetri informasi terbanyak terdapat pada kategori rendah, sedangkan kategori paling sedikit terdapat pada kategori sangat tinggi. c. Konvergensi International Financial Reporting Standards Data konvergensi IFRS dalam penelitian ini menggunakan variabel dummy, dengan 2 kategori 0 dan 1. Kategori 0 berarti perusahaan belum melakukan konvergensi IFRS, sedangkan kategori 1 berarti perusahaan sudah melakukan konvergensi IFRS. Frekuensi jumlah perusahaan yang sudah melakukan konvergensi IFRS dan yang belum melakukan konvergensi IFRS disajikan dalam tabel 13 berikut. Tabel 13. Frekuensi Konvergensi IFRS Konvergensi IFRS Frequency 138 Belum IFRS 138 Sudah IFRS 276 Total Sumber: data sekunder yang diolah, 2016

Percent 50 50 100

Berdasarkan tabel 13, dari total 276 perusahaan terdapat 138 perusahaan atau sebesar 50% dari total 276 perusahaan belum melakukan konvergensi IFRS. Perusahaan yang sudah melakukan konvergensi IFRS, yaitu sebanyak 138 perusahaan atau sebesar 50%


dari total 276 perusahaan. Data konvergensi IFRS hanya menggunakan perbedaan tahun dalam menentukan sudah atau belum konvergensi IFRS. Tahun 2010 dan 2011 untuk perusahaan yang belum melakukan konvergensi

IFRS,

sedangkan

untuk

perusahaan

yang sudah

melakukan konvergensi IFRS pada tahun 2012 dan 2013. Proporsi data konvergensi IFRS antara sudah dan belum konvergensi IFRS sama, yaitu sebesar 50%-50%. 6. Pengklasifikasian Data a. Data Manajemen Laba Tabel di bawah ini merupakan hasil pengklasifikasian data manajemen laba menjadi 2 kategori, minimization income dan maximization income.. Tabel 14. Pengklasifikasian Minimization Income dan Maximization Income No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Kode Emiten ADES ALMI AMFG APLI ARGO ASII AUTO BRNA BTON BUDI CEKA CPIN DLTA DVLA

2010 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0

DA 2011 2012 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1

2013 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1


Tabel 14. Pengklasifikasian Minimization Income dan Maximization Income (Lanjutan) No 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 48 49

Kode Emiten 2010 FASW 0 GDST 0 GGRM 0 GJTL 0 HDTX 0 ICBP 0 IGAR 0 INAF 0 INAI 0 INDF 0 INDS 0 INTP 0 JECC 0 JPFA 0 JPRS 0 KAEF 0 KBLI 0 KBLM 0 KBRI 0 KDSI 0 KICI 0 KLBF 0 LION 0 LMPI 0 LMSH 0 LPIN 0 MAIN 0 MERK 0 MLBI 0 MRAT 0 MYOR 0 MYTX 0 NIPS 0 PICO 0 PRAS 0

DA 2011 2012 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1

2013 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1


Tabel 14. Pengklasifikasian Minimization Income dan Maximization Income (Lanjutan) DA Kode Emiten 2010 2011 2012 2013 50 RICY 0 0 1 1 51 RMBA 0 0 1 1 52 SCPI 0 0 1 1 53 SIAP 0 0 1 1 54 SIPD 0 0 1 1 55 SMCB 0 0 1 1 56 SMGR 0 0 1 1 57 SMSM 0 0 1 1 58 SPMA 0 0 1 1 59 SRSN 0 0 1 1 60 SSTM 0 0 1 1 61 SULI 0 0 1 1 62 TCID 0 0 1 1 63 TIRT 0 0 1 1 64 TOTO 0 0 1 1 65 TRST 0 0 1 1 66 TSPC 0 0 1 1 67 UNIT 0 0 1 1 68 VOKS 0 0 1 1 69 YPAS 0 0 1 1 Sumber: data sekunder yang diolah, 2016 No

Keterangan 1 = maximization income 0 = minimization income


Data manajemen laba diklasifikasikan lagi untuk mengukur tinggi rendahnya tingkat manajemen laba dalam suatu perusahaan. Tabel di bawah ini merupakan hasil klasifikasi manajemen laba minimization income. Tabel 15. Pengklasifikasian Minimization Income 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 26 27 28 29 30

Kode Emiten ADES ALMI AMFG APLI ARGO ASII AUTO BRNA BTON BUDI CEKA CPIN DLTA DVLA FASW GDST GGRM GJTL HDTX ICBP IGAR INAF INAI INDF INDS INTP JECC JPFA JPRS KAEF

Minimization Income 2010 2011 2012 2013 1 2 2 2 3 1 3 1 3 2 2 2 3 2 3 2 4 3 2 1 2 3 1 2 3 1 4 4 1 1 2 1 3 1 3 2 2 3 2 3 1 3 1 1 1 3 2 2 3 2 3 1 3 1 3 1 3 1

dengan


Tabel 15. Pengklasifikasian Minimization Income (Lanjutan) No 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67

Kode Emiten KBLI KBLM KBRI KDSI KICI KLBF LION LMPI LMSH LPIN MAIN MERK MLBI MRAT MYOR MYTX NIPS PICO PRAS RICY RMBA SCPI SIAP SIPD SMCB SMGR SMSM SPMA SRSN SSTM SULI TCID TIRT TOTO TRST TSPC UNIT

Minimization Income 2010 2011 2012 2013 3 1 3 1 3 1 2 2 3 2 2 1 2 2 3 1 2 1 3 2 2 3 1 1 2 1 2 3 2 3 2 1 4 2 3 2 3 1 3 1 3 1 2 1 3 2 2 1 2 1 2 1 3 2 3 2 2 2 3 1 3 1 2 1 3 2 3 2 3 2


Tabel 15. Pengklasifikasian Minimization Income (Lanjutan) Minimization Income Kode Emiten 2010 2011 2012 2013 68 VOKS 3 2 69 YPAS 3 1 Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016 Keterangan 1 = Sangat Rendah 2 = Rendah 3 = Tinggi 4 = Sangat Tinggi No

Tabel berikut ini merupakan hasil klasifikasi manajemen laba dengan maximization income. Tabel 16. Pengklasifikasian Maximization Income No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

Kode Emiten ADES ALMI AMFG APLI ARGO ASII AUTO BRNA BTON BUDI CEKA CPIN DLTA DVLA FASW GDST GGRM GJTL HDTX ICBP IGAR

Maximization Income 2010 2011 2012 2013 2 2 3 3 3 1 3 1 2 2 3 2 3 2 4 1 3 2 3 1 1 2 2 1 3 2 3 1 3 2 3 2 1 1 3 2 2 2 2 3 2 3 2


Tabel 16. Pengklasifikasian Maximization Income (Lanjutan) No 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 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58

Kode Emiten INAF INAI INDF INDS INTP JECC JPFA JPRS KAEF KBLI KBLM KBRI KDSI KICI KLBF LION LMPI LMSH LPIN MAIN MERK MLBI MRAT MYOR MYTX NIPS PICO PRAS RICY RMBA SCPI SIAP SIPD SMCB SMGR SMSM SPMA

Maximization Income 2010 2011 2012 2013 3 2 4 1 3 2 1 3 1 3 2 3 3 3 2 3 1 3 2 3 2 3 2 2 2 3 1 2 2 3 2 3 2 3 2 4 2 3 2 1 3 2 1 3 2 3 3 3 1 1 3 2 2 1 1 3 3 3 2 2 2 3 2 2 1 2 3 2 2 3 2 3 2 3 2 2 2 3 2


Tabel 16. Pengklasifikasian Maximization Income (Lanjutan) Maximization Income Kode Emiten 2010 2011 2012 2013 59 SRSN 3 1 60 SSTM 2 1 61 SULI 2 2 62 TCID 2 1 63 TIRT 2 1 64 TOTO 3 2 65 TRST 2 2 66 TSPC 3 2 67 UNIT 2 2 68 VOKS 3 1 69 YPAS 3 2 Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016 No

Keterangan 1 = Sangat Rendah 2 = Rendah 3 = Tinggi 4 = Sangat Tinggi


b. Data Asimetri Informasi Tabel di bawah ini merupakan hasil pengklasifikasian data asimetri informasi. Tabel 17. Pengklasifikasian Data Asimetri Informasi Asimetri Informasi Kode No Emiten 2010 2011 2012 2013 1 ADES 4 3 4 4 2 ALMI 3 3 3 1 3 AMFG 4 3 2 1 4 APLI 2 4 2 2 5 ARGO 1 1 1 1 6 ASII 2 2 4 2 7 AUTO 4 4 1 1 8 BRNA 4 1 4 2 9 BTON 3 1 4 2 10 BUDI 1 2 4 1 11 CEKA 2 2 4 2 12 CPIN 4 3 2 3 13 DLTA 3 1 3 1 14 DVLA 3 1 2 4 15 FASW 4 3 3 1 16 GDST 4 2 1 2 17 GGRM 4 3 1 2 18 GJTL 4 2 1 3 19 HDTX 1 1 4 3 20 ICBP 2 1 2 2 21 IGAR 2 4 3 2 22 INAF 1 4 3 4 23 INAI 3 4 2 1 24 INDF 2 2 1 1 25 INDS 4 4 3 1 26 INTP 2 2 1 2 27 JECC 3 2 4 2 28 JPFA 4 3 2 4 29 JPRS 4 3 3 3 30 KAEF 4 4 3 4 31 KBLI 3 2 3 3 32 KBLM 2 1 2 3


Tabel 17. Pengklasifikasian Data Asimetri Informasi (Lanjutan) Asimetri Informasi Kode No Emiten 2010 2011 2012 2013 33 KBRI 4 3 1 1 34 KDSI 3 2 4 3 35 KICI 4 1 3 2 36 KLBF 4 1 4 1 37 LION 4 2 3 2 38 LMPI 3 3 3 4 39 LMSH 4 1 3 3 40 LPIN 4 3 4 3 41 MAIN 4 4 4 3 42 MERK 2 1 1 2 43 MLBI 2 1 3 4 44 MRAT 3 2 1 1 45 MYOR 4 2 3 3 46 MYTX 2 4 3 4 47 NIPS 4 1 2 4 48 PICO 3 3 3 3 49 PRAS 3 4 4 4 50 RICY 3 3 2 1 51 RMBA 4 1 2 1 52 SCPI 3 2 2 1 53 SIAP 1 3 4 1 54 SIPD 2 2 1 1 55 SMCB 2 1 2 3 56 SMGR 1 1 2 2 57 SMSM 3 1 3 2 58 SPMA 2 3 3 3 59 SRSN 1 1 1 1 60 SSTM 1 4 2 3 61 SULI 4 1 4 3 62 TCID 1 1 1 1 63 TIRT 3 2 3 1 64 TOTO 4 2 4 1 65 TRST 2 4 2 2 66 TSPC 4 3 2 2 67 UNIT 4 4 2 4 68 VOKS 2 3 4 4 69 YPAS 1 1 1 1 Sumber: data sekunder yang diolah, 2016


Keterangan 1 = Sangat Rendah 2 = Rendah 3 = Tinggi 4 = Sangat Tinggi 7. Analisis Tabulasi Silang (Crosstabs) Analisis tabulasi silang pertama dilakukan untuk menentukan hubungan

konvergensi

IFRS

dengan

manajemen

laba.

Variabel

konvergensi IFRS dan manajemen laba dalam analisis pertama ini merupakan data nominal. Perhitungan koefisien hubungan menggunakan koefisien Phi dan Cramer’s V. Berikut akan disajikan hasil analisis crosstabs serta pembahasannya. a. Hubungan Konvergensi IFRS dengan Manajemen Laba Berikut ini akan disajikan hasil tabel silang antara konvergensi IFRS dengan manajemen laba pada tabel 18, serta hasil koefisien hubungan antara konvergensi IFRS dengan manajemen laba pada tabel 19. Tabel 18. Tabel Silang Konvergensi IFRS dengan Manajemen Laba

KonvergensiIIFRS Belum Sudah Total IFRS IFRS Manajeme n Laba

Minimization 131 1 Income Maximization 7 137 Income Total 138 138 Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016

132 144 276


Berdasarkan tabel 18, dari 276 perusahaan terdapat sebanyak 132 perusahaan melakukan minimization income, dan 144 perusahaan melakukan maximization income. Sebagian besar perusahaan yang belum melakukan konvergensi IFRS melakukan manajemen laba dengan cara menurunkan laba. Hal tersebut dapat diketahui dari tabel 18, sebanyak 131 perusahaan melakukan minimization income pada saat belum melakukan konvergensi IFRS, sedangkan yang melakukan maximization income hanya 7 perusahaan. Sebagian besar perusahaan yang sudah melakukan konvergensi IFRS melakukan manajemen laba dengan cara menaikan laba. Hal tersebut dapat dilihat pada tabel 19, yang menunjukkan bahwa terdapat 137 perusahaan yang melakukan maximization income pada saat sudah melakukan

konvergensi

IFRS,

sedangkan

yang

melakukan

minimization income hanya ada 1 perusahaan. Berdasarkan tabel 18, perusahaan yang belum melakukan konvergensi IFRS cenderung melakukan manajemen laba dengan minimization income. Perusahaan yang sudah melakukan konvergensi IFRS cenderung melakukan manajemen laba dengan maximization income Kekuatan

hubungan

antara

konvergensi

IFRS

dengan

manajemen laba diketahui dengan menginterpretasikan koefisien Phi dan Cramers’s V. Berikut akan disajikan hasil perhitungan koefisisen Phi dan Cramer’s V dalam tabel 19.


Tabel 19. Koefisien Hubungan Konvergensi IFRS dengan Manajemen Laba Koefisien Value .943 Phi .943 Cramer’s V Sumber: data sekunder yang diolah, 2016 Berdasarkan tabel 19, nilai koefisien Phi sebesar 0,943, hal ini berarti terdapat hubungan yang sangat kuat dan positif antara konvergensi IFRS dengan manajemen laba. Nilai koefisien Cramer’s V sebesar 0,943, hal ini berarti terdapat hubungan yang kuat antara konvergensi IFRS dengan manajemen laba. Angka koefisien Cramer’s V sama dengan koefisien Phi, denagn arah hubungan positif. Arah hubungan positif bearti apabila konvergensi IFRS meningkat, maka manajemen laba juga meningkat. b. Hubungan Asimetri Informasi dengan Manajemen Laba Analisis tabulasi silang kedua dilakukan untuk menentukan hubungan antara asimetri informasi dengan manajemen laba. Hubungan antara asimetri informasi dengan manajemen laba dilakukan dengan menguji tiga hubungan. Pertama hubungan asimetri informasi dengan manajemen laba (minimization income dan maximization income). Kedua hubungan asimetri informasi dengan minimization income. Ketiga hubungan asimetri informasi dengan maximization income.


1) Hubungan

Asimetri

Informasi

dengan

Manajemen

Laba

(Maximization Income dan Minimizastion Income) Berikut ini akan disajikan hasil analisis tabulasi silang asimetri informasi dengan manajemen laba (minimization income dan maximization income) pada tabel 20, serta koefisien hubungan asimetri informasi dengan manajemen laba pada tabel 21. Tabel 20. Tabel Silang Asimetri Informasi dengan Manajemen Laba (Minimization Income dan Maximization Income) IManajemen Laba Minimization Maximization Income Income Asimetri Informasi

Sangat 33 Rendah Rendah 71 Tinggi 26 Sangat 2 Tinggi Total 132 Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016

Total

51

84

75 12

146 38

6

8

144

276

Berdasarkan tabel 20, pada kategori tingkat asimetri informasi sangat rendah terdapat 33 perusahaan melakukan minimization income, dan sebanyak 51 melakukan maximization income. Pada kategori tingkat asimetri informasi rendah terdapat 71 perusahaan melakukan minimization income, dan sebanyak 75 melakukan maximization income. Pada kategori tingkat asimetri informasi tinggi terdapat 26 perusahaan melakukan minimization income, dan sebanyak 12 perusahaan melakukan maximization income. Pada kategori tingkat asimetri informasa sangat tinggi


terdapat sebanyak 2 perusahaan melakukan minimization income, dan sebanyak 6 perusahaan melakukan maximization income. Berdasarkan tabel 20, tingkat asimetri informasi tidak menentukan cara manajemen laba. Tingkat asimetri informasi dalam suatu perusahaan tidak menentukan cara perusahaan dalam melakukan

manajemen

laba

(minimization

income

dan

maximization income). Terdapat perbedaan jumlah yang tidak menentu dari setiap kategori asimetri informasi dalam kaitannya dengan manajemen laba (minimization income dan maximization income), maka tingkat

asimetri

informasi

tidak memiliki

kecenderungan untuk mempengaruhi pola manajemen laba (minimization income dan maximization income). Kekuatan hubungan asimetri informasi dengan manajemen laba (minimization income dan maximization income) diukur dengan koefisien Lambda. Berikut ini hasil perhitungan koefisien Lambda pada tabel 21. Tabel 21. Koefisien Hubungan Asimetri Informasi dengan Manajemen Laba (Minimization Income dan Maximization Income)

Asimetri Dependent Lambda Manajemen Laba Dependent Sumber: data sekunder yang diolah, 2016

Value .000 .106


Berdasarkan tabel 21, besarnya koefisien lambda jika manajemen laba sebagai variabel dependen didapat hasil 0,106. Hal tersebut berarti tingkat asimetri informasi dapat meningkatkan prediksi atas manajemen laba sebesar 10,6%. Jika asimetri informasi sebagai variabel dependen, akan diperoleh koefisien lambda sebesar 0,000. Hal ini berarti bahwa variabel manajemen laba tidak dapat memprediksi tingkat asimetri informasi, atau dapat dikatakan memiliki hubungan yang sangat lemah dan positif. 2) Hubungan Asimetri Informasi dengan Minimization Income Berikut ini akan disajikan hasil analisis tabulasi silang asimetri informasi dengan minimization income pada tabel 22, serta koefisien hubungan asimetri informasi dengan minimization income pada tabel 23. Tabel 22. Tabel Silang Asimetri Informasi dengan Minimization Income

Sangat Rendah 11

Minimization Income Rendah Sangat Tinggi Tinggi 25 2 1

Total

12 12

1 0

47 42

0

0

4

26

2

132

Asimetri informasi

Sangat Rendah Rendah 12 22 Tinggi 10 20 Sangat 0 4 Tinggi Total 33 71 Sumber: data sekunder yang diolah, 2016

39

Berdasarkan tabel 22, ketika tingkat asimetri informasi pada kategori sangat rendah jumlah perusahaan yang melakukan


minimization income pada kategori sangat rendah hingga sangat tinggi secara berturut-turut, yaitu sebanyak 11, 25, 2, dan 1 perusahaan. Pada kategori asimetri informasi sangat rendah perusahaan banyak melakukan minimization income pada kategori rendah. Ketika tingkat asimetri informasi pada kategori rendah jumlah perusahaan yang melakukan minimization income pada kategori sangat rendah hingga sangat tinggi secara berturut-turut, yaitu sebanyak 12, 22, 12, dan 1 perusahaan. Pada kategori tingkat asimetri

informasi

rendah

perusahaan

banyak

melakukan

minimization income pada kategori rendah. Ketika tingkat asimetri informasi pada kategori tinggi jumlah perusahaan yang melakukan minimization income pada kategori sangat rendah hingga sangat tinggi secara berturut-turut, yaitu sebanyak 10, 20, 12, dan 0 perusahaan. Pada kategori tingkat asimetri informasi tinggi tidak ada perusahaan yang melakukan minimization income pada kategori sangat tinggi. Pada kategori tingkat asimetri informasi tinggi perusahaan banyak melakukan minimization income pada kategori rendah. Ketika tingkat asimetri informasi pada kategori sangat tinggi perusahaan hanya melakukan minimization income pada kategori rendah, yaitu sebanyak 4 perusahaan. Berdasarkan tabel 22, pada kategori tingkat asimetri informasi sangat rendah hingga sangat tinggi perusahaan banyak


melakukan minimization income dengan kategori rendah. Hal ini berarti bahwa semakin tinggi tingkat asimetri informasi belum tentu tingkat minimization income semakin tinggi pula. Kekuatan hubungan asimetri informasi dengan minimization income diukur dengan menggunakan koefisien Gamma. Berikut ini tabel hasil perhitungan koefisien Gamma hubungan asimetri informasi dengan minimization income. Tabel 23. Koefisien Korelasi Hubungan Asimetri Informasi dengan Minimization Income Koefisien Value .177 Gamma Sumber: data sekunder yang diolah, 2016 Berdasarkan tabel 23, nilai koefisien gamma sebesar 0,177 yang berarti tingkat asimetri informasi dengan minimization income memiliki hubungan yang sangat lemah dengan arah hubungan positif. Arah hubungan positif berarti apabila tingkat asimetri meningkat maka tingkat minimization income juga akan meningkat. 3) Hubungan Asimetri Informasi dengan Maximization Income Berikut ini merupakan hasil analisis tabulasi silang hubungan asimetri informasi dengan maximization income pada tabel 24, serta koefisien hubungan asimetri informasi dengan maximization income pada tabel 25.


Tabel 24. Tabel Silang Asimetri Informasi dengan Maximization Income

Sangat Rendah

Maximization Income Sangat Rendah Tinggi Tinggi

Asimetri Informasi

Sangat 15 20 Rendah Rendah 9 38 Tinggi 2 4 Sangat 0 2 Tinggi Total 26 64 Sumber: data sekunder yang diolah, 2016

Total

16

0

51

26 5

2 1

75 12

4

0

6

51

3

144

Berdasarkan tabel 24, ketika tingkat asimetri informasi pada kategori sangat rendah jumlah perusahaan yang melakukan maximization income pada kategori sangat rendah hingga sangat tinggi secara berturut-turut, yaitu sebanyak 15, 20, 16, dan 0 perusahaan. Pada kategori tingkat asimetri informasi sangat rendah perusahaan banyak melakukan maximization income pada kategori rendah. Pada kategori tingkat asimetri informasi sangat rendah tidak ada perusahaan yang melakukan maximization income pada kategori sangat tinggi. Ketika tingkat asimetri informasi pada kategori rendah jumlah perusahaan yang melakukan maximization income pada kategori sangat rendah hingga sangat tinggi secara berturut-turut, yaitu sebanyak 9, 38, 26, dan 2 perusahaan. Pada kategori tingkat asimetri informasi rendah perusahaan banyak melakukan maximization income pada kaetgori rendah.


Ketika tingkat asimetri informasi pada kategori tinggi jumlah perusahaan yang melakukan maximization income pada kategori sangat rendah hingga sangat tinggi secara berturut-turut, yaitu sebanyak 2, 4, 5, dan 1 perusahaan. Pada kategori tingkat asimetri informasi tinggi perusahaan banyak melakukan maximization income pada kategori tinggi. Ketika tingkat asimetri informasi pada kategori sangat tinggi perusahaan hanya melakukan maximization income pada kategori rendah dan tinggi, yaitu sebanyak 2 dan 4 perusahaan. Berdasarkan tabel 24, pada kategori tingkat asimetri informasi sangat rendah dan rendah perusahaan banyak melakukan maximization income pada kategori rendah. Pada kategori tingkat asimetri informasi tinggi dan sangat tinggi perusahaan banyak melakukan maximization income pada kategori tinggi. Hal ini berarti semakin tinggi tingkat asimetri informasi belum tentu tingkat maximization income semakin tinggi pula. Kekuatan hubungan asimetri informasi dengan maximization income diukur dengan menggunakan koefisien Gamma. Berikut ini tabel hasil perhitungan koefisien Gamma hubungan asimetri informasi dengan maximization income.


Tabel 25. Koefisein Korelasi Hubungan Asimetri Informasi dengan Maximization Income Koefisien Value .292 Gamma Sumber: data sekunder yang diolah, 2016 Berdasarkan tabel 25, nilai koefisien gamma sebesar 0,292 yang berarti tingkat asimetri informasi dengan maximization income memiliki hubungan yang lemah dengan arah hubungan positif. Arah hubungan positif berarti apabila tingkat asimetri informasi meningkat, maka tingkat maximization income juga meningkat. B. Pembahasan 1. Hubungan Konvergensi IFRS dengan Manajemen Laba Berdasarkan

analisis

data

yang

telah

dilakukan

hubungan

konvergensi IFRS dengan manajemen laba (minimization income dan maximization income) sangat kuat dengan arah hubungan positif. Arah hubungan positif berarti apabila konvergensi IFRS meningkat maka tingkat manajemen laba juga akan meningkat. Hubungan konvergensi IFRS dengan manajemen laba sangat kuat yang dapat disimpulkan bahwa konvergensi IFRS memiliki kecenderungan yang sangat kuat dalam mempengaruhi manajemen laba. Hasil penelitian ini tidak konsisten dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Kurniawati (2014), Ewert dan Wagenhover (2005), Widyawati dan Anggraita (2015) yang menemukan bahwa konvergensi


IFRS dapat mengurangi tingkat manajemen laba. Hasil penelitian ini konsisten dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Qomariah (2013), Beuren dan Klan (2015), Nundini dan Lastanti (2014) yang menemukan bahwa konvergensi IFRS tidak berpengaruh terhadap manajemen laba. Hasil penelitian ini didapatkan bahwa sebelum konvergensi IFRS maupun sesudah konvergensi IFRS perusahaan pada populasi sasaran tetap melakukan manajemen laba. Kecenderungan yang sangat kuat yang didapat dari penelitian ini adalah mengenai cara manajemen laba, bukan mengenai tingkat manajemen laba. Hal yang menyebabkan hubungan konvergensi IFRS dengan manajemen laba (minimization income dan maximization income) sangat kuat, kemungkinan karena masih terdapat standar yang tidak relevan dengan IFRS pada tahun sebelum IFRS hingga setelah IFRS setelah semua standar selesai diterbitkan. Sepanjang tahun 2010 hingga 2011, DSAK-IAI (Dewan Standar Akuntansi Keuangan – Ikatan Akuntan Indonesia) secara bertahap mengadopsi IFRS, hingga 1 Januari 2012 telah menerbitkan semua IFRS/IAS kecuali IAS 41 dan IFRS 1 (Juan dan Wahyuni, 2012). 2. Hubungan Asimetri Informasi dengan Manajemen Laba Analisis data asimetri informasi terbagi menjadi tiga bagian untuk mendapatkan hasil yang lebih spesifik mengenai hubungan asimetri informasi dengan manajemen laba. Berdasarkan analisis data yang pertama diketahui bahwa hubungan kedua variabel sangat lemah dengan arah hubungan positif. Berdasarkan analisis data kedua antara asimetri


informasi dengan minimization income diketahui bahwa hubungan kedua variabel sangat lemah dengan arah hubungan positif. Berdasarkan analisis data ketiga antara asimetri informasi dengan maximization income diketahui bahwa hubungan kedua variabel lemah dengan arah hubungan positif. Berdasarkan hasil ketiga analisis antara asimetri informasi dengan manajemen laba, dapat ditarik kesimpulan bahwa asimetri informasi tidak memiliki kecenderungan untuk mempengaruhi manajemen laba. Hasil penelitian ini tidak konsisten dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Restuwulan (2013), Putro (2013), Astuti (2011), Kurniawati (2009) yang menemukan bahwa asimetri informasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap manajemen laba. Hasil penelitian ini konsisten dengan hasil penelitian Firdaus (2013), yang menemukan bahwa asimetri informasi tidak berpengaruh signifikan terhadap manajemen laba. Hal yang menyebabkan asimetri informasi tidak memiliki kecenderungan untuk mempengaruhi manajemen laba adalah, kemungkinan adanya kesalahan terhadap penyusunan laporan keuangan terdahulu yang tidak sesuai dengan karakteristik kualitatif laporan keuangan.


BAB VI PENUTUP

A. Kesimpulan Berdasarkan analisis data pada BAB V kesimpulan dalam penelitian ini adalah: 1. Hubungan konvergensi IFRS dengan manajemen laba adalah sangat kuat dengan arah hubungan positif. 2. Hubungan asimetri informasi dengan manajemen laba yang dibagi menjadi tiga bagian menunjukkan hasil: a) Hubungan asimetri informasi dengan manajemen laba (minimization income dan maximization income) sangat lemah dengan arah hubungan positif. b) Hubungan asimetri informasi dengan minimization income sangat lemah dengan arah hubungan positif. c) Hubungan asimetri informasi dengan maximization income lemah dengan arah hubungan positif. B. Keterbatasan Penelitian Penelitian ini memiliki keterbatasan sebagai berikut: 1. Penelitian ini hanya menghitung manajemen laba akrual saja dalam mengukur variabel manajemen laba, sedangkan manajemen laba riil tidak diukur dalam penelitian ini.

105


2. Penelitian ini hanya menggunakan bid-ask-spread untuk menghitung data asimetri informasi. 3. Penelitian ini hanya menggunakan perbedaan tahun dalam menentukan perusahaan yang melakukan dan tidak melakukan konvergensi IFRS, yaitu tahun 2010 dan 2011 belum melakukan konvergensi IFRS sedangkan tahun 2012 dan 2013 sudah melakukan konvergensi IFRS. 4. Penelitian ini hanya menggunakan perusahaan go public yang menerbitkan laporan keuangan dengan mata uang Rupiah. C. Saran Berdasarkan keterbatasan dalam penelitian ini, penulis mengajukan beberapa saran sebagai berikut: 1. Diharapkan untuk peneliti selanjutnya tidak hanya menghitung manajemen laba berbasis akrual saja, namun juga membandingkan manajemen laba riil. 2. Diharapkan untuk peneliti selanjutnya menggunakan rumus asimetri informasi yang berbeda dari penelitian ini, seperti Tobins’Q yang juga dapat digunakan sebagai ukuran asimetri informasi dalam suatu perusahaan. 3. Diharapkan untuk peneliti selanjutnya menggunakan kriteria yang lebih jelas dalam menentukan peerusahaan yang melakukan konvergensi IFRS. Misalnya dengan melihat perbedaan pos-pos dalam suatu laporan keuangan atau dengan melihat kriteria suatu perusahaan dikatakan melakukan konvergensi IFRS.


4. Diharapkan untuk peneliti selanjutnya tidak hanya menggunakan sampel

perusahaan yang menerbitkan laporan keuangan dalam mata uang Rupiah saja.


Daftar Pustaka Angkoso, Cakti Dito. (2012). Dampak Konvergensi IFRS Terhadap Kualitas Penyajian Laporan Keuangan. Jurnal Akuntansi keuangan. Ankarath, Nandakumar., et al, 2012. Memahami IFRS. Jakarta: indeks Anthony, Robert N dan Vijay Govindarajan, 2005. Sistem Pengendalian Manajemen. Jakarta: PT Salemba Emban Patria. Beuren, Ilse Maria & Roberto Carlos Klann, 2015, Effects of the Convergence to International Financial Reporting Standards in Earnings Management, International Journal of Finance and Accounting.Vol 4.No1.Halaman 820. Cooper, Donald R and Pamela S. Schindler, 2006. Business Research Methods, Ninth Edition. New York: McGraw-Hill Education. Dechow, Patricia M, et al. 1995. Detecting Earnings Management. The Accounting Review, Vol. 70, No. 2 (Apr., 1995), pp. 193-225 Eisenhardt, Kathleen M, 1989. Agency Theory: An Assessment and Review. The Academy of Management Review. Vol. 14, No. 1. Ewert, Ralf and Wagenhover, 2005. Effects of Tightening Accounting Standards to Restrict Earnings Management. The Accounting Review. Vol. 80, No. 4, pp. 1101 1124. Firdaus, Ilham. 2013. Pengaruh Asimetri Informasi, Capital Adequacy Ratio Terhadap Manajemen Laba (tudi Empiris pada Perusahaan Perbankanyang Listing di Bursa Efek Indonesia). Skripsi yang dipublikasikan. Fakultas Ekonomi Universitas Negri Padang. Ghozali, Imam. 2011. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Handayani, Yusvika Pitri, 2010. Analisis Perbedaan Manajemen Laba Sebelum dan Sesudah Penerapan Standar Akuntansi Keuangan (Konvergensi IFRS) (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di BEI. Skripsi yang dipublikasikan. Fakultas Ekonomi Universitas Negri Padang Helita, Marizka, 2010. Pengaruh Asimetri Informasi Terhadap Praktik Manajemen Laba. Skripsi. Fakultas Ekonomi Universitas Lampung. Juan, Ng Eng dan Ersa Tri Wahyuni, 2012. Panduan Praktis Standar Akuntansi Keuangan. Edisi 2. Jakarta: Salemba Empat Kristanto, et all, (2014). Dampak Konvergensi IFRS Terhadap Manajemen Laba dengan Struktur Kepemilikan Manajerial Sebagai Variabel Moderating


(Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2009-2012). Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Kristen Satya wacana. Economics & Business Research Festival. Kurniawati, Lintang, 2014. Pengaruh Adopsi IFRS terhadap Manajemen Laba pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Tesis yang dipublikasikan. Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta. Kurniawati, Fitri, 2009. Pengaruh Asimetri Informasi dan Kualitas Auditor terhadap Manajemen Laba pada Perusahaan yang Bergerak di Sektor Keuangan yang Terdaftar di BEI. Skripsi yang dipublikasikan. Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta. Latif, Dwianto Mukhtar, 2012. Pengujian Kualitas Informasi dan Asimetri Informasi Sebelum dan Setelah Adopsi IFRS di Uni Eropa. Tesis. Perpustakaan Pusat: Universitas Gadjah Mada Yogyakarta. Leuz. C . 2003. IAS versus US GAAP : Asymetri Information based evidence from Germany market. Journal of Accounting Research Vol. 41 p.445-471 Nobes, C. W., 1983, A judgmental international classification of financial reporting practices, Journal of Business Finance and Accounting, No. 10, pp. 1-19. Novianto, Rian Aditya, 2014. Pengaruh Konvergensi IFRS Terhadap Aimetri Informasi (Studi Kasus Pada Perusahaan Real Estate di Indonesia). Skripsi yang dipublikasikan. Fakultas Ekonomi Universitas Diponegoro Semarang. Nundini, Audita Ananda dan Hexana Sri Lastanti, 2014. Pengaruh Konvergensi IFRS dan Mekanisme Corporate Governance Terhadap Earning Management Pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. e-Journal Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas Trisakti. Volume. 1 Nomor.2 Hal. 19-32 Putro, Chritophorus Bagus Ratnanto, 2013. Pengaruh Asimetri Informasi dan Ukuran Perusahaan Terhadap Manajemen Laba (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaftur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia 20082010). Skripsi yang dipublikasikan. Fakultas Ekonomi Universitas Sanata Dharma. Qomariah, Ratu Nurul, 2013. Dampak Konvergensi IFRS Terhadap Manajemen Laba dengan Struktur Kepemilikan Manajerial Sebagai Variabel (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2009-2012). Skripsi yang dipublikasikan. Fakultas Ekonomi Universitas Diponegoro.


Rahayu, Retno dan Ari Dewi Cahyati, 2015, Komparasi Asimetri Informasi Sebelum Dan Sesudah Konvergensi IFRS (Studi Kasus Pada Perusahaan Agriculture Dan Mining Yang Terdaftar DI BEI), Widya Warta No. 01. Rahmawati, Suparno, Y dan Qomariah, 2006. Pengaruh Asimetri Informasi Terhadap Praktik Manajemen Laba Pada Perusahaan Perbankan Publik Yang Terdaftar Di Bursa Efek Jakarta. Simposium Nasional Akuntansi IX. Ratmono, Dwi, 2010. Manajemen Laba Riil dan Berbasis Akrual : Dapatkah Auditor yang Berkualitas Mendeteksinya?. Simposium Nasional Akuntansi XIII Purwokerto. Restuwlan, 2013. Pengaruh Asimetri Informasi dan Ukuran Perusahaan Terhadap Manajemen Laba (Kebijakan Akuntansi, Perubahan Estimasi Akuntansi, dan Kesalahan). Skripsi yang dipublikasikan. Fakultas Ekonomi Universitas Widyatama Bandung. Richardson, V. J. 1998. Information Asymmetry and Earnings Management : Some Evidence. http/www.ssrn.com. Rohmah, Aida, 2013. The Impact of IFRS Adoption on Value Relevance of Financial Reporting and Asymmetry Information. Tesis yang dipublikasikan. Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lampung. Setiawati, L. dan Naim. 2000. Manajemen Laba. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia, Vol. 15, No. 4. Schipper, K. 1989. Earnings Management. Accounting Horizons 3, 91-106 Scott, W.R. 2000. Financial Accounting Theory, 2nd edition. Prentice Hall Canada Inc. Scott, William R. 1997. Financial Accounting Theory, 2nd Edition, Canada Inc., Prentices Hall Scott, W.R. 2009. Financial Accounting Theory, 2nd edition. Prentice Hall Canada Inc. Sugiyono, 2001. Metode Penelitian Bisnis. Cetakan ketiga. Bandung: CV ALFABETA. Sulistiawan, et al, (2011). Creative Accounting : Mengungkap Manajemen Laba dan Skandal Akuntansi. Jakarta : Salemba Empat. Sulistyanto, Sri, (2008). Manajemen Laba : Teori dan Model Empiris. Jakarta: PT Grasindo, Anggota Ikapi. Uma Sekaran, 2006, Metodologi Penelitian untuk Bisnis, Edisi 4, Buku 1, Jakarta: Salemba Empat.


Uma Sekaran, 2006, Metodologi Penelitian untuk Bisnis, Edisi 4, Buku 2, Jakarta: Salemba Empat. Widyawati, Asri Adika dan Viska Anggraita (2015). Pengaruh Konvergensi, Kompleksitas Akuntansi, dan Probabilitas Kebangkrutan Terhadap Timeliness dan Manajemen Laba.


LAMPIRAN


Lampiran 1 Data Penghitungan Manajemen Laba


Tabel 1. Penghitungan Total Akrual Tahun 2010 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 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37

Kode EBXT (1) Emiten ADES 28321000000 ALMI 100028961275 AMFG 437563000000 APLI 21006848474 ARGO -23909100000 ASII 14725000000000 AUTO 573115000000 BRNA 61086212034 BTON 11356670618 BUDI 134750000000 CEKA 56900834816 CPIN 2760998000000 DLTA 179054421000 DVLA 137088852000 FASW 511839781594 GDST 231453433493 GGRM 5857861000000 GJTL 1144990000000 HDTX 21434285126 ICBP 2531777000000 IGAR 55236927959 INAF 56447719591 INAI 40208939692 INDF 6296063000000 INDS 119589223162 INTP 4061213000000 JECC 3518033000 JPFA 1575801000000 JPRS 38670801500 KAEF 146198442005 KBLI 64571579620 KBLM 12075637337 KBRI -29687956266 KDSI 32686810551 KICI -2540425292 KLBF 1790903721378 LION 47019708921

OCF (2) -29748000000 -73945789465 481895000000 30870127945 -8368304000 2907000000000 374748000000 60380243328 21402190054 56154000000 -206699334647 2405095000000 31742557000 122855218000 1164934536805 -34995025328 2872598000000 1010980000000 30468315143 2252042000000 84926087634 23713155870 -90023374137 6989734000000 7369876033 3390048000000 7765914000 1098162000000 48826247303 139119874007 77255286372 5654912326 -12533968658 -22474112908 7293507200 1253907863696 32525842443

Total Akrual (1-2) 58069000000 173974750740 -44332000000 -9863279471 -15540796000 11818000000000 198367000000 705968706 -10045519436 78596000000 263600169463 355903000000 147311864000 14233634000 -653094755211 266448458821 2985263000000 134010000000 -9034030017 279735000000 -29689159675 32734563721 130232313829 -693671000000 112219347129 671165000000 -4247881000 477639000000 -10155445803 7078567998 -12683706752 6420725011 -17153987608 55160923459 -9833932492 536995857682 14493866478


Tabel 1. Penghitungan Total Akrual Tahun 2010 (Lanjutan) No 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69

Kode EBXT (1) OCF (2) Emiten LMPI 15578059578 19786335831 LMSH 11450237748 9647718776 LPIN 9397116660 18375198099 MAIN 259350646000 148915331000 MERK 154545890000 159583168000 MLBI 616288000000 320056000000 MRAT 37033624625 4613811149 MYOR 773335131028 238253946429 MYTX -76836378628 53503179823 NIPS 23722178068 25105090279 PICO 16674197884 -26731721652 PRAS 2361644389 93246942121 RICY 19804148837 32999035530 RMBA 509602000000 563862000000 SCPI 4326842000 1065765000 SIAP 11827780185 7630966916 SIPD 140180826373 24842374118 SMCB 1362635000000 1061234000000 SMGR 4509944312000 3378416266000 SMSM 227845339000 145094611835 SPMA 109684917874 82984481334 SRSN 14181274000 7790064000 SSTM -7064219367 16726584387 SULI -24877688324 -83741233401 TCID 173865626016 157211148765 TIRT 306069822 32588149985 TOTO 258884895383 156057916260 TRST 177615287400 135166096410 TSPC 590995440723 578089303003 UNIT 2074724673 15212959754 VOKS 47286645607 114921610808 YPAS 34252493694 22436196689

Total Akrual (1-2) -4208276253 1802518972 -8978081439 110435315000 -5037278000 296232000000 32419813476 535081184599 -130339558451 -1382912211 43405919536 -90885297732 -13194886693 -54260000000 3261077000 4196813269 115338452255 301401000000 1131528046000 82750727165 26700436540 6391210000 -23790803754 58863545077 16654477251 -32282080163 102826979123 42449190990 12906137720 -13138235081 -67634965201 11816297005



Kode EBXT (1) OCF (2) Emiten ADES 26319000000 57228000000 ALMI 127031805690 212460131895 AMFG 432736000000 335387000000 APLI 16340936630 1345919378 ARGO -98312202000 -49166131000 ASII 17832000000000 9330000000000 AUTO 519548000000 258576000000 BRNA 79924231000 96770632000 BTON 24486296872 33565190036 BUDI 179489000000 74060000000 CEKA 149368238444 126233750999 CPIN 3009213000000 1076052000000 DLTA 201407438000 177327565000 DVLA 160177738000 72518015000 FASW 431599094583 1911187311872 GDST 139855298019 20585967602 GGRM 6838642000000 -90307000000 GJTL 1287427000000 304312000000 HDTX 20614961998 8016053554 ICBP 2608001000000 2174427000000 IGAR 67011364824 26838860043 INAF 91958702134 29396516728 INAI 47087049928 19866212087 INDF 6851019000000 4968991000000 INDS 180847848136 -26255543773 INTP 4418023000000 3883711000000 JECC 59621915000 10549587000 JPFA 1107005000000 75144000000 JPRS 48321806645 -36795304974 KAEF 222003848704 81552753104 KBLI 97133134724 79074866902 KBLM 44702089498 47220266787 KBRI -17046824398 -29718905483 KDSI 39079042191 45615668873 KICI 38493251 -3385237611 KLBF 1967971240100 1473495223306 LION 58918116228 40207285424

Total Akrual (1-2) -30909000000 -85428326205 97349000000 14995017252 -49146071000 8502000000000 260972000000 -16846401000 -9078893164 105429000000 23134487445 1933161000000 24079873000 87659723000 -1479588217289 119269330417 6928949000000 983115000000 12598908444 433574000000 40172504781 62562185406 27220837841 1882028000000 207103391909 534312000000 49072328000 1031861000000 85117111619 140451095600 18058267822 -2518177289 12672081085 -6536626682 3423730862 494476016794 18710830804



Kode EBXT (1) OCF (2) Emiten LMPI 23407442052 -3527598887 LMSH 15774847885 5100086069 LPIN 11488868678 4337681132 MAIN 310529809000 66218691000 MERK 278628385000 156230625000 MLBI 675747000000 671755000000 MRAT 41513492202 1143065750 MYOR 757876976650 -607939545937 MYTX -82869985932 -4445045423 NIPS 42081876627 -44903715248 PICO 16747155623 -13820548232 PRAS 6434749664 4646576990 RICY 30659954980 15787878475 RMBA 654682000000 143218000000 SCPI -23941731000 -53786843000 SIAP 9725140770 -3919076373 SIPD 129422961841 22464668307 SMCB 1680045000000 2086236000000 SMGR 4892131311000 4415753322000 SMSM 296505576611 229766347392 SPMA 94557571564 112526857998 SRSN 33811292000 29713806000 SSTM -29396936903 42939506442 SULI -206127706655 24329806895 TCID 193065034262 73140815235 TIRT 19924607968 -57645847663 TOTO 299798358174 233247021169 TRST 191306819447 219766236850 TSPC 662818840982 587799605916 UNIT 2045751598 28347683843 VOKS 175309307210 138014318424 YPAS 27733011256 16053217304

Total Akrual (1-2) 26935040939 10674761816 7151187546 244311118000 122397760000 3992000000 40370426452 1365816522587 -78424940509 86985591875 30567703855 1788172674 14872076505 511464000000 29845112000 13644217143 106958293534 -406191000000 476377989000 66739229219 -17969286434 4097486000 -72336443345 -230457513550 119924219027 77570455631 66551337005 -28459417403 75019235066 -26301932245 37294988786 11679793952



Kode EBXT (1) OCF (2) Emiten ADES 86408000000 87274000000 ALMI 36414771080 -28929201503 AMFG 448620000000 411135000000 APLI 5581919789 -14311946160 ARGO -81541624000 13606283000 ASII 19870000000000 8930000000000 AUTO 475534000000 537785000000 BRNA 1007400963000 101095907000 BTON 30002439309 25855526275 BUDI 87310000000 1646000000 CEKA 91289120358 178453350790 CPIN 3458680000000 1689376000000 DLTA 282087008000 248441252000 DVLA 196165866000 119207439000 FASW 310979406460 126706458392 GDST 61789063883 370214801681 GGRM 6691722000000 3953574000000 GJTL 1009571000000 1707135000000 HDTX 14279007735 48588918886 ICBP 2849250000000 3053526000000 IGAR 59881353589 32191725185 INAF 83308894982 -41641626936 INAI 43890882012 -99406551083 INDF 6877782000000 7419046000000 INDS 213681715810 110147042438 INTP 5876742000000 5674822000000 JECC 74728537000 -803205000 JPFA 1668254000000 296845000000 JPRS 10297281549 -10271380072 KAEF 285156855442 230612654491 KBLI 186915043573 9504674795 KBLM 66807317291 -80178954355 KBRI -30228385871 -31490748499 KDSI 57510716587 50465006251 KICI 3120310947 317206296 KLBF 2217760040587 1376343990025 LION 96532395163 66606219113

Total Akrual (1-2) -866000000 65343972583 37485000000 19893865949 -95147907000 10940000000000 -62251000000 906305056000 4146913034 85664000000 -87164230432 1769304000000 33645756000 76958427000 184272948068 -308425737798 2738148000000 -697564000000 -34309911151 -204276000000 27689628404 124950521918 143297433095 -541264000000 103534673372 201920000000 75531742000 1371409000000 20568661621 54544200951 177410368778 146986271646 1262362628 7045710336 2803104651 841416050562 29926176050



Kode EBXT (1) OCF (2) Emiten LMPI 34492249300 -14434800236 LMSH 45212510135 10588729023 LPIN 11505980127 5784382080 MAIN 447740977000 293046848000 MERK 141247744000 88404562000 MLBI 599583000000 539860000000 MRAT 41592211536 12708802342 MYOR 1156559816440 830244056569 MYTX -99290882108 -39341920355 NIPS 50537177000 21562505000 PICO 15152893643 -25484273295 PRAS 9976910277 47968405047 RICY 13757102524 -5677511302 RMBA 1871536000000 -344108000000 SCPI 3641719000 11765542000 SIAP 9430123380 20310121499 SIPD 145875505297 -142720644791 SMCB 2038457000000 1692112000000 SMGR 6287454009000 5591864816000 SMSM 399571445202 411044895169 SPMA 129991581627 27880708966 SRSN 31253297000 -7454188000 SSTM -25828314802 54293542148 SULI -222448000000 -20566000000 TCID 210086171912 250453743262 TIRT -22076772872 12535641620 TOTO 344431810140 188137480794 TRST 97665290799 76503968063 TSPC 742206885101 635028604390 UNIT 14588056498 10862219654 VOKS 217238855051 104783511298 YPAS 29318761130 -28152127352

Total Akrual (1-2) 48927049536 34623781112 5721598047 154694129000 52843182000 59723000000 28883409194 326315759871 -59948961753 28974672000 40637166938 -37991494770 19434613826 -1527428000000 -8123823000 -10879998119 288596150088 346345000000 695589193000 -11473449967 102110872661 38707485000 -80121856950 -201882000000 -40367571350 -34612414492 156294329346 21161322736 107178280711 3725836844 112455343753 57470888482



Kode EBXT (1) OCF (2) Emiten ADES 54477000000 40102000000 ALMI 93387821404 -713749446281 AMFG 429375000000 551871000000 APLI 3528413264 62415415884 ARGO 130370063000 -237320096000 ASII 18603000000000 21250000000000 AUTO 671799000000 551756000000 BRNA 31187445000 103086504000 BTON 29168304849 11077976307 BUDI 156114000000 222244000000 CEKA 90910496665 19608725490 CPIN 3578297000000 2061273000000 DLTA 336404879000 348712041000 DVLA 167079175000 106931180000 FASW 489703792667 209910765040 GDST 121585402332 192924779196 GGRM 6025681000000 2472971000000 GJTL 1365332000000 1299132000000 HDTX -283989192006 393542745554 ICBP 2771924000000 1993496000000 IGAR 49636260971 31571765591 INAF -32306089208 -141616973090 INAI 34559748890 77754740234 INDF 6717981000000 6928790000000 INDS 204426295797 255755973870 INTP 6064100000000 5419268000000 JECC 134111086000 -119083783000 JPFA 1802636000000 175820000000 JPRS 11177623694 78622516794 KAEF 293765073883 253783664733 KBLI 175893933002 -27123241057 KBLM 63537864881 -106551188953 KBRI -30009483555 -26374624720 KDSI 51802484599 85343533207 KICI 11390902822 2412411340 KLBF 2548918930790 927163654212 LION 74474759836 52556704619

Total Akrual (1-2) 14375000000 807137267685 -122496000000 -58887002620 367690159000 -2647000000000 120043000000 -71899059000 18090328542 -66130000000 71301771175 1517024000000 -12307162000 60147995000 279793027627 -71339376864 3552710000000 66200000000 -677531937560 778428000000 18064495380 109310883882 -43194991344 -210809000000 -51329678073 644832000000 253194869000 1626816000000 -67444893100 39981409150 203017174059 170089053834 -3634858835 -33541048608 8978491482 1621755276578 21918055217



Kode Emiten LMPI LMSH LPIN MAIN MERK MLBI MRAT MYOR MYTX NIPS PICO PRAS RICY RMBA SCPI SIAP SIPD SMCB SMGR SMSM SPMA SRSN SSTM SULI TCID TIRT TOTO TRST TSPC UNIT VOKS YPAS

EBXT (1)

OCF (2)

34967860918 18045128623 6297706987 376485140000 230025511000 1524924000000 -10127657365 1304809297689 -13785468836 76509302000 20989782669 15808091138 13961370987 -2782923000000 97939688000 1018189397 142035205242 1848668000000 6920399734000 489778713532 137586211105 39938947000 -3484385880 -70440000000 225888984284 -108075284498 332815933721 97052146319 757545657830 26489083562 122749324386 28201349692

-28721183892 13814790256 -7926543671 109333001000 133099062000 1181049000000 8221522955 987023231523 28131237900 -75416394000 -5967845178 10729054393 -154128273566 -1119248000000 -36859173000 -37056724119 88982040665 2262247000000 6047147495000 449576533100 73269743170 37888934000 83498266987 -183639000000 253851906566 -20566761493 320627072830 135466939215 448669480614 2050933566 308725401687 -14058689866

Total Akrual (1-2) 63689044810 4230338367 14224250658 267152139000 96926449000 343875000000 -18349180320 317786066166 -41916706736 151925696000 26957627847 5079036745 168089644553 -1663675000000 134798861000 38074913516 53053164577 -413579000000 873252239000 40202180432 64316467935 2050013000 -86982652867 113199000000 -27962922282 -87508523005 12188860891 -38414792896 308876177216 24438149996 -185976077301 42260039558


Tabel 5. Penghitungan Non Discretionary Acruals 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 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37

Kode Emiten ADES ALMI AMFG APLI ARGO ASII AUTO BRNA BTON BUDI CEKA CPIN DLTA DVLA FASW GDST GGRM GJTL HDTX ICBP IGAR INAF INAI INDF INDS INTP JECC JPFA JPRS KAEF KBLI KBLM KBRI KDSI KICI KLBF LION

2010 0.34162 0.352692 0.346298 0.296622 0.324301 0.41903 0.400127 0.347609 0.352644 0.326409 0.343264 0.402974 0.3295 0.339474 0.331623 0.330746 0.387844 0.363218 0.363206 0.386499 0.316768 0.351417 0.345314 0.393697 0.402568 0.371848 0.360282 0.387744 0.322803 0.34746 0.381547 0.323871 0.297485 0.332483 0.308508 0.36924 0.345487

NDA 2011 2012 0.14902 -0.46243 0.185475 -0.50564 0.169434 -0.5001 0.144345 -0.45983 0.121301 -0.45539 0.23902 -0.59772 0.209549 -0.53335 0.140563 -0.46148 0.20324 -0.47178 0.144495 -0.49028 0.19435 -0.50037 0.179032 -0.52581 0.201546 -0.49891 0.200025 -0.5003 0.121778 -0.48821 0.217642 -0.49529 0.228687 -0.56617 0.18261 -0.52759 0.173354 -0.47378 0.227049 -0.5512 0.225682 -0.49195 0.172938 -0.49923 0.218805 -0.50162 0.229559 -0.57089 0.155349 -0.47777 0.185804 -0.54317 0.220179 -0.49454 0.190375 -0.51955 0.238122 -0.51918 0.199798 -0.51102 0.128485 -0.49723 0.105731 -0.48794 0.09846 -0.44444 0.189745 -0.48979 0.200417 -0.46507 0.214523 -0.5397 0.22158 -0.49229

2013 -0.23941 -0.25499 -0.26213 -0.24014 -0.28031 -0.28243 -0.26557 -0.2679 -0.21399 -0.2708 -0.23923 -0.27832 -0.22823 -0.2475 -0.28631 -0.24803 -0.27771 -0.27693 -0.27054 -0.26532 -0.23177 -0.25241 -0.23172 -0.28131 -0.26495 -0.27673 -0.24267 -0.27441 -0.21892 -0.24978 -0.25218 -0.25458 -0.27355 -0.25752 -0.21585 -0.26508 -0.23437


Tabel 5. Penghitungan Non Discretionary Accruals (Lanjutan) No 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69


2010 0.33075 0.324269 0.3264 0.363779 0.33905 0.338561 0.322102 0.395204 0.312396 0.352986 0.316199 0.332594 0.332058 0.366671 0.39965 0.33144 0.348907 0.345606 0.383797 0.343963 0.312481 0.315639 0.31089 0.302764 0.3333 0.322068 0.343739 0.337159 0.359397 0.307192 0.348879 0.368073

NDA 2011 2012 0.170541 -0.48565 0.175827 -0.46563 0.217786 -0.47871 0.152016 -0.48116 0.238069 -0.50145 0.150908 -0.48632 0.196096 -0.49297 0.166871 -0.52675 0.132773 -0.47813 0.13801 -0.47551 0.183508 -0.48516 0.170062 -0.45614 0.191275 -0.48941 0.192824 -0.52794 0.19623 -0.46487 0.164272 -0.45313 0.147869 -0.49366 0.137404 -0.50079 0.144575 -0.51322 0.177855 -0.49085 0.119272 -0.4744 0.194072 -0.48979 0.172698 -0.46581 0.180144 -0.49633 0.176398 -0.49511 0.184928 -0.49079 0.165877 -0.50093 0.143921 -0.48869 0.209841 -0.52817 0.116134 -0.42675 0.2228 -0.51928 0.133063 -0.43936

2013 -0.24805 -0.22062 -0.21695 -0.26713 -0.22159 -0.26443 -0.23791 -0.26876 -0.27208 -0.25175 -0.24302 -0.25556 -0.23979 -0.26416 -0.24328 -0.24605 -0.27165 -0.3008 -0.29304 -0.25474 -0.26832 -0.22554 -0.24509 -0.24704 -0.26039 -0.2423 -0.25605 -0.27969 -0.25693 -0.26587 -0.25256 -0.25211


Tabel 6. Penghitungan Discretionary Acruals Tahun 2010 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 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37


TA/A2009 0.325705183 0.117422698 -0.022476205 -0.032618702 -0.010636688 0.132879084 0.042706051 0.001391822 -0.143951867 0.049158632 0.463592552 0.066531698 0.193722908 0.01816411 -0.177895115 0.27448056 0.109627514 0.015096068 -0.008290282 0.027360908 -0.093418335 0.044962906 0.276845009 -0.017177322 0.18066663 0.050552799 -0.007231903 0.078686692 -0.028691671 0.004520645 -0.025847052 0.01809772 -0.015615825 0.100166657 -0.116686013 0.082838454 0.053410695

NDA 0.34162007 0.352692431 0.346298166 0.296622138 0.324301133 0.419029529 0.400126583 0.347609404 0.352644491 0.326409409 0.343263855 0.402974451 0.32950021 0.33947361 0.331622959 0.330745866 0.387843518 0.36321768 0.363205869 0.386498999 0.316768246 0.351416546 0.345313657 0.393697219 0.402568073 0.371848367 0.360282015 0.387744025 0.322802853 0.347460492 0.3815469 0.323870857 0.297484846 0.332482637 0.308507867 0.36923964 0.345487198

DA -0.015914886 -0.235269732 -0.368774372 -0.32924084 -0.334937821 -0.286150445 -0.357420533 -0.346217582 -0.496596358 -0.277250777 0.120328697 -0.336442753 -0.135777302 -0.321309499 -0.509518074 -0.056265305 -0.278216004 -0.348121612 -0.371496151 -0.35913809 -0.410186581 -0.30645364 -0.068468648 -0.410874541 -0.221901442 -0.321295568 -0.367513918 -0.309057333 -0.351494524 -0.342939846 -0.407393951 -0.305773137 -0.313100672 -0.232315979 -0.42519388 -0.286401186 -0.292076503


Tabel 6. Penghitungan Discretionary Acruals Tahun 2010 (Lanjutan) No 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69


TA/A2009 -0.007785697 0.024749366 -0.065101179 0.124736684 -0.011607417 0.29818061 0.088666976 0.164817936 -0.072274414 -0.004397488 0.079987285 -0.216026147 -0.022001766 -0.011086062 0.01581073 0.02846559 0.070272829 0.041484627 0.087367858 0.087878315 0.018637259 0.015446036 -0.027120329 0.029292103 0.016744559 -0.0514154 0.101515209 0.022089854 0.003955173 -0.042339305 -0.054634311 0.061821362

NDA 0.330749791 0.324269383 0.326400116 0.363779018 0.339050244 0.338561392 0.322102054 0.395204312 0.312395511 0.352985969 0.31619854 0.332593984 0.332058258 0.36667131 0.399650299 0.331440092 0.3489072 0.345606359 0.38379682 0.343962635 0.312480603 0.315639464 0.310890348 0.302764025 0.333299526 0.322067881 0.343739232 0.337158647 0.359396906 0.30719227 0.348878607 0.368072991

DA -0.338535488 -0.299520017 -0.391501295 -0.239042334 -0.35065766 -0.040380782 -0.233435078 -0.230386376 -0.384669924 -0.357383457 -0.236211255 -0.548620131 -0.354060024 -0.377757372 -0.383839569 -0.302974502 -0.278634371 -0.304121732 -0.296428963 -0.25608432 -0.293843344 -0.300193428 -0.338010677 -0.273471923 -0.316554967 -0.373483282 -0.242224023 -0.315068793 -0.355441732 -0.349531575 -0.403512918 -0.306251629


Tabel 7. Penghitungan Discretionary Accruals Tahun 2011 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 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37


TA/A2010 -0.09525321 -0.056794921 0.041029529 0.044767854 -0.033826872 0.075334273 0.046720178 -0.030579365 -0.101123172 0.053581638 0.027202006 0.296575506 0.033983102 0.102632827 -0.329161478 0.110992651 0.225392666 0.094789437 0.012380844 0.032449955 0.115613292 0.085239478 0.069975114 0.039809413 0.268752787 0.034817341 0.087317513 0.14783613 0.206955799 0.084747353 0.030372311 -0.006245561 0.016118887 -0.011720165 0.039837595 0.070313011 0.061569044

NDA 0.149019575 0.185475033 0.16943412 0.144344984 0.121300552 0.239019681 0.209549357 0.140563323 0.203240325 0.144495226 0.194350294 0.17903173 0.201545767 0.200024651 0.12177777 0.217642029 0.22868679 0.182609897 0.173353668 0.227049368 0.22568155 0.172937667 0.218805002 0.229559399 0.155348845 0.185804376 0.220178743 0.190374974 0.238122128 0.199797838 0.128485458 0.105730977 0.098459819 0.189744798 0.200416863 0.214522655 0.221579909

DA -0.244272786 -0.242269953 -0.128404591 -0.09957713 -0.155127423 -0.163685409 -0.162829179 -0.171142689 -0.304363497 -0.090913587 -0.167148288 0.117543775 -0.167562665 -0.097391824 -0.450939247 -0.106649378 -0.003294124 -0.08782046 -0.160972824 -0.194599413 -0.110068258 -0.087698189 -0.148829888 -0.189749987 0.113403942 -0.150987034 -0.132861231 -0.042538845 -0.031166329 -0.115050485 -0.098113148 -0.111976538 -0.082340933 -0.201464963 -0.160579268 -0.144209644 -0.160010865


Tabel 7. Penghitungan Discretionary Accruals tahun 2011 (Lanjutan) No 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69


TA/A2010 0.044234113 0.136505824 0.047378573 0.252826662 0.281523988 0.003510741 0.10449119 0.310469921 -0.041650391 0.257654382 0.053593677 0.003870766 0.024248352 0.104325116 0.127676307 0.090411407 0.052029015 -0.038917439 0.030609652 0.062542429 -0.01205965 0.011256682 -0.082911021 -0.117848789 0.114514722 0.134395116 0.060967723 -0.014022469 0.020899075 -0.084901941 0.033107524 0.058150013

NDA 0.170541133 0.175826836 0.217785521 0.152015793 0.238069084 0.15090831 0.196096425 0.166871259 0.132772812 0.138009935 0.18350799 0.170062373 0.191274521 0.192824328 0.196229926 0.164271639 0.147869001 0.137404085 0.144575364 0.177854722 0.119271981 0.194072031 0.172697816 0.180144391 0.17639812 0.184928091 0.165877399 0.143921289 0.209840781 0.116133967 0.222799685 0.133063444

DA -0.12630702 -0.039321013 -0.170406949 0.100810869 0.043454904 -0.147397569 -0.091605235 0.143598662 -0.174423203 0.119644447 -0.129914313 -0.166191607 -0.167026169 -0.088499212 -0.068553619 -0.073860232 -0.095839986 -0.176321524 -0.113965712 -0.115312293 -0.131331631 -0.182815349 -0.255608837 -0.29799318 -0.061883398 -0.050532976 -0.104909676 -0.157943758 -0.188941705 -0.201035909 -0.189692161 -0.074913431


Tabel 8. Penghitungan Discretionary Accruals Tahun 2012 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 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37


TA/A2011

NDA

-0.00274009 0.036473976 0.013931863 0.059678174 -0.066619291 0.071260609 -0.00893868 1.407385096 0.034931504 0.040345031 -0.105863939 0.199961936 0.04833003 0.082903343 0.037331736 -0.315538774 0.070049596 -0.060373495 -0.033850389 -0.013419032 0.077871727 0.112073132 0.263277706 -0.01010086 0.090842579 0.011124253 0.12045801 0.16590126 0.046976646 0.030399572 0.163734654 0.228610594 0.0016954 0.011991331 0.032065123 0.101687177 0.081806691

-0.462426995 -0.505638276 -0.500104965 -0.459828073 -0.455389318 -0.597721527 -0.533345539 -0.461482487 -0.471778413 -0.490283961 -0.500370842 -0.525811948 -0.498905171 -0.500296196 -0.488207156 -0.4952944 -0.566166377 -0.527586817 -0.473776328 -0.551200347 -0.491954997 -0.499227842 -0.501621194 -0.570894519 -0.477770724 -0.543166799 -0.494539077 -0.51955111 -0.519177422 -0.511023769 -0.49723468 -0.487943883 -0.444438815 -0.489787961 -0.46506948 -0.539697304 -0.492288959

DA 0.459686905 0.542112251 0.514036827 0.519506247 0.388770028 0.668982137 0.524406858 1.868867583 0.506709917 0.530628992 0.394506903 0.725773883 0.547235201 0.583199539 0.525538892 0.179755625 0.636215973 0.467213322 0.439925939 0.537781315 0.569826724 0.611300974 0.7648989 0.560793659 0.568613303 0.554291052 0.614997087 0.685452371 0.566154068 0.541423341 0.660969334 0.716554477 0.446134215 0.501779292 0.497134603 0.641384481 0.57409565


Table 8. Penghitungan Discretionary Acruals Tahun 2012 (Lanjutan) No 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69


TA/A2011

NDA

0.071333084 0.353234926 0.036357277 0.116503985 0.090424734 0.048920678 0.068364225 0.049442939 -0.032432985 0.064865504 0.072328675 -0.078834971 0.030267521 -0.241149095 -0.02599468 -0.066653021 0.10925039 0.031628233 0.035378051 -0.010092246 0.065802526 0.107168866 -0.094992995 -0.119103064 -0.035696188 -0.050095217 0.116674997 0.00992348 0.025216198 0.012223755 0.071489221 0.25712961

-0.485650718 -0.46562956 -0.478714962 -0.481159225 -0.501451238 -0.486315732 -0.492972347 -0.526752369 -0.4781274 -0.475508598 -0.485159086 -0.456141207 -0.489405862 -0.527941804 -0.464873828 -0.45313201 -0.493656271 -0.500786745 -0.513223672 -0.490854263 -0.474399785 -0.48979405 -0.465808411 -0.496326018 -0.495113507 -0.490786562 -0.500933078 -0.488692224 -0.528172585 -0.426748005 -0.51928077 -0.439358552

DA 0.556983802 0.818864487 0.515072239 0.597663209 0.591875972 0.53523641 0.561336573 0.576195308 0.445694414 0.540374102 0.557487761 0.377306236 0.519673383 0.286792708 0.438879148 0.386478989 0.602906661 0.532414978 0.548601724 0.480762017 0.540202311 0.596962916 0.370815416 0.377222954 0.459417319 0.440691345 0.617608075 0.498615704 0.553388782 0.43897176 0.590769991 0.696488162


Tabel 9. Penghitungan Discretionary Accruals Tahun 2013 No

Kode Emiten

TA/A2012

NDA

DA

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 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37

ADES ALMI AMFG APLI ARGO ASII AUTO BRNA BTON BUDI CEKA CPIN DLTA DVLA FASW GDST GGRM GJTL HDTX ICBP IGAR INAF INAI INDF INDS INTP JECC JPFA JPRS KAEF KBLI KBLM KBRI KDSI KICI KLBF LION

0.0369448 0.428970437 -0.039319244 -0.176378467 0.20316463 -0.014522093 0.013515857 -0.093328867 0.12467445 -0.028756275 0.069380438 0.122849609 -0.01651288 0.055967686 0.050157093 -0.061289648 0.085588238 0.005143828 -0.497254155 0.043683113 0.057835486 0.091964627 -0.070554202 -0.003549606 -0.030832721 0.028337836 0.357138045 0.148412292 -0.169201679 0.019255644 0.174758961 0.235273659 -0.004906977 -0.058785773 0.09455426 0.1721982 0.050561026

-0.239410767 -0.254991359 -0.262130267 -0.240142629 -0.280305885 -0.282433564 -0.265565052 -0.267902465 -0.21398656 -0.27080363 -0.239234005 -0.278319695 -0.228226777 -0.247496823 -0.286305091 -0.248033533 -0.277708784 -0.276930748 -0.270536486 -0.26531862 -0.231770196 -0.252405019 -0.231717267 -0.281306626 -0.264949489 -0.276727186 -0.242672145 -0.274410009 -0.218918592 -0.249777583 -0.252181461 -0.254584122 -0.273548142 -0.257522967 -0.215845947 -0.265076365 -0.234365559

0.276355567 0.683961796 0.222811022 0.063764162 0.483470515 0.267911471 0.279080909 0.174573599 0.33866101 0.242047355 0.308614443 0.401169304 0.211713897 0.303464509 0.336462184 0.186743885 0.363297022 0.282074575 -0.226717669 0.309001732 0.289605682 0.344369646 0.161163065 0.27775702 0.234116768 0.305065022 0.59981019 0.422822302 0.049716913 0.269033227 0.426940422 0.48985778 0.268641165 0.198737194 0.310400207 0.437274565 0.284926585


Table 9. Penghitungan Discretionary Accruals Tahun 2013 (Lanjutan) No 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69


TA/A2012

NDA

0.078131397 0.032908701 0.082570079 0.14842762 0.170216334 0.298490167 -0.040286009 0.03827592 -0.023244144 0.289551115 0.045336189 0.008797156 0.199513245 -0.23987467 0.305370946 0.206516676 0.016085863 -0.033987626 0.032854866 0.025833318 0.03864352 0.005098153 -0.107349468 0.079227788 -0.022165125 -0.128755426 0.008004958 -0.017556 0.066668936 0.064327724 -0.109521493 0.120937076

-0.248054155 -0.220617101 -0.216949696 -0.267134078 -0.221586923 -0.264430152 -0.237911331 -0.268756133 -0.272075259 -0.251750868 -0.243017413 -0.255555471 -0.239786489 -0.2641637 -0.243283089 -0.246047852 -0.271651608 -0.300796464 -0.293044787 -0.254740878 -0.268320394 -0.225540666 -0.245089679 -0.247041013 -0.26038622 -0.242303937 -0.25604786 -0.279688498 -0.25693065 -0.265868857 -0.252563056 -0.252105126

DA 0.326185552 0.253525802 0.299519774 0.415561699 0.391803257 0.562920319 0.197625322 0.307032053 0.248831115 0.541301982 0.288353602 0.264352626 0.439299735 0.024289031 0.548654035 0.452564528 0.287737471 0.266808838 0.325899653 0.280574196 0.306963914 0.230638819 0.137740211 0.326268802 0.238221095 0.113548511 0.264052819 0.262132498 0.323599586 0.330196581 0.143041562 0.373042203


Lampiran 2 Data Ask dan Bid untuk Penghitungan Asimetri Informasi


Tabel 1. Ask dan Bid Tahun 2010 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 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37


ask

bid

3600 500 1030 500 7150 1700 108 61 1300 1200 60750 32750 17741 5418.2 1970 570 465 200 255 165 1500 850 9800 1560 120000 59000 2300 1140 3950 1450 230 85 52500 20650 2675 425 250 180 6200 3300 230 122 110 73 425 181 5800 3300 3474.258 172.1569 22939 12600 1030 485 4450 1160 1020 205 265 101 105 52 174 100 345 50 265 110 250 50 4100 1290 5450 1600



ask

Bid

2000 930 1500 630 9300 4525 220 73 1300 900 75950 45250 16494.35 2661.15 2050 1300 390 250 345 183 2800 1520 2975 1380 6500000 5275000 1280 890 4700 2400 199 107 66400 33300 3475 2000 250 190 6000 3800 710 156 197 67 770 280 6800 4150 4931.203 1451.926 17900 10700 760 430 5800 2675 870 390 365 132 126 70 130 100 97 50 275 150 220 166 3725 2450 65000 36000


Tabel 1. Ask dan Bid Tahun 2010


(Lanjutan)

(Lanjutan)

No 38 39 40 41 42 43 44

Kode Emiten LMPI LMSH LPIN MAIN MERK MLBI MRAT

ask 440 6000 4600 3750 99000 274950 700

45 MYOR 46 MYTX

13350.09 95

47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69

4444.632 370 180 275 1280 46800 59.21 8.4 2575 10350 1430 365 73 285 303.02 8500 128 38917.8 320 1900 215 570 680

NIPS PICO PRAS RICY RMBA SCPI SIAP SIPD SMCB SMGR SMSM SPMA SRSN SSTM SULI TCID TIRT TOTO TRST TSPC UNIT VOKS YPAS

bid

No

180 1650 1000 800 60000 149700 350 3450.00 6 50 1301.11 2 163 81 116 350 23046 38.3519 5 1530 7250 710 196 50 195 80 7000 60 8482.1 180 670 86 310 510

38 39 40 41 42 43 44

Kode Emiten LMPI LMSH LPIN MAIN MERK MLBI MRAT

45 MYOR 46 MYTX 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69


ask

Bid

415 62000 3775 6000 133000 370000 720 17400.0 7 260 4469.47 2 250 185 290 1020 42500 84.1051 9.2 2325 11450 1490 395 75 410 162 9400 82 59873.6 780 3150 400 870 720

170 40000 1900 890 90000 250000 420 9300.02 8 52 2979.64 4 116 70 119 650 25000 39.0248 5 1650 7250 980 205 50 126 102 7000 51 32431.6 230 1420 105 410 580




ask

bid

2525 1000 1200 600 8450 5100 130 74 1300 900 79650 6250 3859.87 2924.87 3600 630 1100 325 285 111 6300 1560 3525 2100 13000000 5575000 1850 1150 4500 2000 147 95 63800 45900 3100 2100 1000 101 8300 4975 760 375 340 158 760 410 6200 4400 5225.605 2465.593 23250 15800 3150 570 6200 3775 630 320 790 320 245 103 170 106 71 50 760 205 385 168 4975 910 110000 48000



ask 5000 800 9000 95 1200 8300 4775 790 890 130 1950 5550 380000 4175 2875 127 57800 3675 950 13400 560 370 700 8000 3680 27400 3000 9700 510 1160 325 260 52 640 405 1560 16000

bid 1820 570 6250 57 990 5100 3325 425 520 90 1080 2550 249500 1680 1980 79 32000 1670 415 7600 295 145 445 5350 2325 16500 1600 1040 250 420 139 116 50 270 230 1000 9600




(Lanjutan)

(Lanjutan)

No 38 39 40 41 42

Kode Emiten LMPI LMSH LPIN MAIN MERK

ask

bid

No

Kode Emiten LMPI LMSH LPIN MAIN MERK

ask

bid

425 105000 10850 2500 156500

200 45000 2025 960 132500

38 39 40 41 42

45 MYOR 46 MYTX

37200.09 375

735000 460 19150.0 7 140

47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69

5562 385 270 275 980 42500 242.223 6.6 3900 16950 2725 465 68 230 142 11000 119 67856.8 445 3725 400 1650 700

359000 475 13750.0 2 210 3029.30 3 193 102 164 550 25000 57.8643 5 2100 9900 1360 210 50 125 50 7700 58 6186.94 280 2300 215 650 630

43 MLBI 44 MRAT

45 MYOR 46 MYTX

740000 750 26500.0 9 465

830 16800 8300 4300 235500 7400000 0 660

47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69

19566.32 305 690 205 620 31250 90.1607 7.5 3975 19150 3950 390 53 190 121 13500 77 8931.16 380 4950 600 1800 770

297.964 140 155 150 420 29000 61.2285 5 2000 11350 2325 200 50 79 50 10000 50 6436.42 220 2850 225 660 620

43 MLBI 44 MRAT



215 7500 3400 2200 145000


Lampiran 3 Hasil Olah Data SPSS


Tabel 1. Tabel Silang Manajemen Laba dengan Konvergensi IFRS DAC_1 * IFRS Crosstabulation Count Belum IFRS

IFRS Sudah IFRS

Total

DAC_ Minimization 1 Income

131

1

132

Maximization Income

7

137

144

Total 138 138 Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016

276

Tabel 2. Koefisien Hubungan Konvergensi IFRS dengan Manajemen Laba Symmetric Measures Value Nominal by Nominal

Approx. Sig.

Phi

.943

.000

Cramer's V

.943

.000

N of Valid Cases Sumber: data sekunder yang diolah, 2016

276

Tabel 3. Tabel Silang Asimetri Informasi dengan Manajemen Laba (Minimization Income dan Maximization Income) SPREAD_1 * DAC_1 Crosstabulation Count DAC_1 Total Minimizati Maximizati on Income on Income 33 51 84

Sangat Rendah 71 SPREAD Rendah _1 Tinggi 26 Sangat 2 Tinggi Total 132 Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016

75 12 6

146 38 8

144

276


Tabel 4. Koefisien Hubungan Asimetri Informasi dengan Manajemen Laba (Minimization Income dan Maximization Income) Directional Measures Value Asymp. Appro Appro a Std. Error x. Tb x. Sig. Symmetric ,053 ,023 2,293 ,022 c SPREAD_1 ,000 ,000 . .c Lambda Dependent Nomin DAC_1 ,106 ,044 2,293 ,022 al by Dependent Nomin ,010 ,007 ,039d Goodma SPREAD_1 al Dependent n and Kruskal DAC_1 ,038 ,022 ,014d tau Dependent Sumber: data sekunder yang diolah, 2016 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. c. Cannot be computed because the asymptotic standard error equals zero. d. Based on chi-square approximation Tabel 5. Tabel Silang Asimetri Informasi dengan Manajemen Laba (Minimization Income) MinimizationIncome * SPREAD_1 Crosstabulation Count SPREAD_1 Sangat Rendah

Rendah

Tinggi

Sangat Tinggi

Total

Minimizatio Sangat nIncome Rendah

11

25

2

1

39

Rendah

12

22

12

1

47

Tinggi

10

20

12

0

42

Sangat Tinggi

0

4

0

0

4

71

26

2

132

Total 33 Sumber: data sekunder yang diolah, 2016


Tabel 6. Koefisien Korelasi Hubungan Asimetri Informasi dengan Manajemen Laba (Minimization Income) Symmetric Measures Asymp. Std. Appro Appro Value Errora x. Tb x. Sig. Ordinal by Gamm .177 .105 1.670 .095 Ordinal a N of Valid Cases 132 Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016 a.Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.

Tabel 7. Tabel Silang Asimetri Informasi dengan Manajemen Laba (Maximization Income) SPREAD_1 * MaximizationIncome Crosstabulation Count MaximizationIncome Sangat Rendah SPREAD Sangat Rendah _1 Rendah Tinggi Sangat Tinggi

Rendah Tinggi

Sangat Tinggi

Total

15

20

16

0

51

9

38

26

2

75

2

4

5

1

12

2 64

4 51

0 3

6 144

0 Total 26 Sumber: data sekunder yang diolah, 2016


Tabel 8. Koefisein Korelasi Hubungan Asimetri Informasi dengan Manajemen Laba (Maximization Income)

Symmetric Measures Value

Asymp. Std. Appro Appro Errora x. Tb x. Sig.

Ordinal by Gamm .292 .117 2.403 Ordinal a N of Valid Cases 144 Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016 a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.

.016

HUBUNGAN KONVERGENSI INTERNATIONAL FINANCIAL REPORTING STANDARDS, ASIMETRI INFORMASI DENGAN MANAJEMEN LABA

Recommend Documents