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

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

HUBUNGAN DIVERSIFIKASI OPERASI DAN DIVERSIFIKASI GEOGRAFIS TERHADAP MANAJEMEN LABA Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2014 SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi Program Studi Akuntansi

Oleh: Yohana Wayah Kusuma Pratiwi NIM: 122114077

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

i


HUBUNGAN DIVERSIFIKASI OPERASI DAN DIVERSIFIKASI GEOGRAFIS TERHADAP MANAJEMEN LABA Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2014 SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi Program Studi Akuntansi

Oleh: Yohana Wayah Kusuma Pratiwi NIM: 122114077

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


iii



PERSEMBAHAN

"Not everything you try can be done, but nothing can be done until you try"

Skripsi ini kupersembahkan untuk Tuhan Yesus Kristus Kedua kakek dan nenekku yang ada disurga Kedua orang terhebat, momski dan papski yang aku sayang Kakakku:Tut-tut, Mbak Eef, Kak Dany Serta sahabat-sahabatku

v


vi


vii


KATA PENGANTAR Puji syukur dan terima kasih ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa, yang telah melimpahkan 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. Drs. Gabriel Anto Listianto, M.S.A., Ak. selaku pembimbing yang telah membantu serta membimbing penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. 3. Bapak dan Ibu B.M Triyono selaku orang tua yang selalu memberi motivasi, dana, dan semangat selama penyusunan skripsi. 4. Mbk Tyas, Mbak Eef dan Kak Dany yang selalu memberikan nasehatnya, semangat dan perhatian kepada penulis. 5. Wawan yang meembantu dari proses skripsi sampai belajar untuk persiapan siding. Aldo dan Advent yang selalu memberikan semangat dan membantu ketika mengalami kesulitan dalam proses skripsi. 6. Sahabat-sahabat penulis (Windy, Nena, Ono, Khatrin dan Bimo) yang selalu mendengarkan keluh kesah penulis dan memberikan semangat. 7. Teman-teman MPAT Pak Anto yang mau berbagi ide serta memberikan masukan-masukan yang positif kepada penulis. 8. Teman-teman dan sahabat dijogja (roomate, wieke, detia, miktam, siska, cicil, vian dan embe 20) yang selalu memberikan semangat dan omelan untuk penulis. 9. Semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu.

viii


ix


DAFTAR ISI Halaman HALAMAN JUDUL ........................................................................................... i HALAMAN PERSETUJUAN PEMBIMBING ............................................... ii HALAMAN PENGESAHAN ............................................................................. iii HALAMAN PERSEMBAHAN ......................................................................... iv HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN KARYA TULIS .......................... v HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA TULIS ........................ vi HALAMAN KATA PENGANTAR ................................................................... vii HALAMAN DAFTAR ISI.................................................................................. ix HALAMAN DAFTAR TABEL ......................................................................... xii HALAMAN DAFTAR GAMBAR ..................................................................... xiii ABSTRAK ........................................................................................................... xiv BAB I

PENDAHULUAN ............................................................................. 1 A. B. C. D. E. F.

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

1 3 3 4 4 4

BAB II

LANDASAN TEORI ........................................................................ 6 A. Teori Keagenan ............................................................................ 6 B. Diversifikasi ................................................................................. 7 C. Manajemen Laba .......................................................................... 14 D. Hubungan Diversifikasi Operasi dan Manajemen Laba .............. 21 E. Hubungan Diversifikasi Geografis dan Manajemen Laba ........... 23 F. Penelitian Terdahulu .................................................................... 24 G. Kerangka Pemikiran ..................................................................... 27

BAB III

METODE PENELITIAN ................................................................ 28 A. Jenis Penelitian ............................................................................. 28 B. Populasi Sasaran .......................................................................... 28 C. Teknik Pengumpulan Data ........................................................... 29 D. Teknik Analisis Data .................................................................... 29 1. Mengumpulkan Data .............................................................. 29

x


2. 3. 4. 5. 6.

Menghitung Diversifikasi Operasi ......................................... Menghitung Diversifikasi Geografis ...................................... Menghitung Manajemen Laba ............................................... Melakukan Analisis Statistik Deskriptif ................................ Mengklasifikasi Data ............................................................. a. Mengklasifikasi Data Diversifikasi Operasi .................... b. Mengklasifikasi Data Diversifikasi Geografis ................. c. Mengklasifikasi Data Manajemen Laba........................... 7. Melakukan Analisis Tabulasi Silang (Crosstabs) .................. 8. Menarik Kesimpulan ..............................................................

30 30 30 32 32 32 32 33 34 34

BAB IV

GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN ......................................... 36 A. Populasi Sasaran ......................................................................... 36 B. Profil Perusahaan ........................................................................ 37

BAB V

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN...................................... A. Analisis Data ................................................................................. 1. Pengumpulan Data................................................................... 2. Perhitungan Diversifikasi Operasi ........................................... 3. Perhitungan Diversifikasi Geografis ....................................... 4. Perhitungan Manajeman Laba ................................................. 5. Analisis Statistik Deskriptif ..................................................... a. Analisis Statistik Deskriptif Diversifikasi Operasi ............ b. Analisis Statistik Deskriptif Diversifikasi Geografis ........ c. Analisis Statistik Deskriptif Manajemen Laba .................. 6. Pengklasifikasian Data ............................................................ a. Pengklasifikasian Data Diversifikasi Operasi ................... b. Pengklasifikasian Data Diversifikasi Geografis ................ c. Pengklasifikasian Data Manajemen Laba ......................... 7. Analisis Tabulasi Silang (Crosstabs) ...................................... a. Analisis Tabulasi Silang Diversifikasi Operasi dan Manajemen Laba ............................................................... b. Analisis Tabulasi Silang Diversifikasi Operasi dan Minimalization Income ...................................................... c. Analisis Tabulasi Silang Diversifikasi Operasi dan Maximalization Income ..................................................... d. Analisis Tabulasi Silang Diversifikasi Geografis dan Manajemen Laba ............................................................... e. Analisis Tabulasi Silang Diversifikasi Geografis dan Minimalization Income ...................................................... f. Analisis Tabulasi Silang Diversifikasi Geografis dan Maximalization Income .....................................................

48 48 48 48 49 50 52 52 53 57 62 62 64 66 70 70 71 72 74 75 77

B. Pembahasan ................................................................................... 78 1. Hubungan Diversifikasi Operasi dan Manajemen Laba .......... 78 2. Hubungan Diversifikasi Geografis dan Manajemen Laba ...... 79

xi


BAB VI

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

82 82 83 83

DAFTAR PUSTAKA .......................................................................................... 85 LAMPIRAN ......................................................................................................... LAMPIRAN I Daftar Perusahaan Populasi Sasaran .................................. LAMPIRAN II Data Perhitungan Diversifikasi Operasi ............................ LAMPIRAN III Data Diversifikasi Geografis ............................................. LAMPIRAN IV Data Manajemen Laba ....................................................... LAMPIRAN V Data Perhitungan Discretionary Acruals ........................... LAMPIRAN VI Hasil Olah SPSS ................................................................

xii

88 89 90 105 106 112 114


DAFTAR TABEL Halaman Tabel 3.1 Kriteria Pengujian Kekuatan Hubungan ............................................ 34 Tabel 4.1 Kriteria Pemilihan Populasi Sasaran .................................................. 36 Tabel 5.1 Hasil Perhitungan Diversifikasi Operasi ............................................ 49 Tabel 5.2 Hasil Perhitungan Diversifikasi Geografis ......................................... 50 Tabel 5.3 Hasil Perhitungan Manajemen Laba .................................................. 51 Tabel 5.4 Analisis Statistik Deskriptif Diversifikasi Operasi ............................ 52 Tabel 5.5 Analisis Statistik Deskriptif Diversifikasi Geografis ......................... 53 Tabel 5.6 Analisis Statistik Deskriptif Minimalisasi Income ............................. 58 Tabel 5.7 Analisis Statistik Deskriptif Maximalisasi Income ............................ 61 Tabel 5.8 Hasil Klasifikasi Diversifikasi Operasi .............................................. 63 Tabel 5.9 Data Pengklasifikasian Diversifikasi Operasi .................................... 63 Tabel 5.8 Hasil Klasifikasi Diversifikasi Geografis ........................................... 65 Tabel 5.10 Data Pengklasifikasian Diversifikasi Geografis ................................. 65 Tabel 5.11 Data Pengklasifikasian Maximalization Income dan Minimalization Income ................................................................................................ 66 Tabel 5.12 Data Pengklasifikasian Minimalization Income ................................. 67 Tabel 5.13 Data Pengklasifikasian Maximalization Income ................................ 69 Tabel 5.14 Analisis Tabulasi Silang Diversifikasi Operasi dan Manajemen Laba .................................................................................................... 70 Tabel 5.15 Tabel Koefisien Hubungan Diversifikasi Operasi dan Manajemen Laba .................................................................................................... 71 Tabel 5.16 Analisis Tabulasi Silang Diversifikasi Operasi dan Maximalization Income ................................................................................................ 71 Tabel 5.17 Tabel Koefisien Hubungan Diversifikasi Operasi dan Maximalization Income ................................................................................................ 72 Tabel 5.18 Analisis Tabulasi Silang Diversfikasi Operasi dan Minimalization Income ................................................................................................ 73

xiii


Tabel 5.19 Tabel Koefisien Hubungan Diversifikasi Operasi dan Minimalization Income ................................................................................................ 73 Tabel 5.20 Analisis Tabulasi Silang Diversifikasi Geografis dan Manajemen Laba .................................................................................................... 74 Tabel 5.21 Tabel Koefisien Hubungan Diversifikasi Geografis dan Manajemen Laba .................................................................................................... 75 Tabel 5.22 Analisis Tabulasi Silang Diversifikasi Geografis dan Maximalization Income ................................................................................................ 76 Tabel 5.23 Tabel Koefisien Hubungan Diversifikasi Geografis dan Maximalization Income ................................................................................................ 77 Tabel 5.24 Analisis Tabulasi Silang Diversfikasi Geografis dan Minimalization Income ................................................................................................ 77 Tabel 5.25 Tabel Koefisien Hubungan Diversifikasi Geografis dan Minimalization Income ................................................................................................ 78

xiv


DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 2.1 Gambar Kerangka Pemikiran........................................................... 27 Gambar 3.1 Kriteria Pengujian Kekuatan Hubungan Antar Variabel ................. 34 Gambar 5.1 Histogram Diversifikasi Operasi ..................................................... 54 Gambar 5.2 Histogram Diversifikasi Geografis .................................................. 57 Gambar 5.3 Histogram Manajemen Laba ............................................................ 58 Gambar 5.4 Histogram Minimalization Income .................................................. 60 Gambar 5.5 Histogram Maximalization Income .................................................. 62

xv


ABSTRAK HUBUNGAN DIVERSIFIKASI OPERASI DAN DIVERSIFIKASI GEOGRAFIS TERHADAP MANAJEMEN LABA (Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2014) Yohana Wayah Kusuma Pratiwi NIM: 122114077 Universitas Sanata Dharma Yogyakarta 2016 Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan diversifikasi operasi yang diukur dengan indeks herfindahl terhadap manajemen laba yang diukur dengan discretionary accruals. Penelitian ini juga untuk menganalisis hubungan diversifikasi geografis yang diukur dengan jumlah negara anak dan induk perusahaan beroperasi terhadap manajemen laba. Jenis penelitian ini adalah studi empiris. Jumlah populasi sasaran sebanyak 33 perusahaan manufaaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2011-2014. Teknik analisa data yang digunakan untuk mengetahui hubungan antar variabel penelitian adalah deskriptif statistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa diversifikasi operasi memiliki hubungan yang sangat lemah dan positif terhadap manajemen laba. Diversifikasi operasi memiliki hubungan yang sangat lemah dan positif terhadap maximization income. Diversifikasi operasi memiliki hubungan yang sangat lemah dan negatif terhadap minimization income. Diversifikasi geografis memiliki hubungan yang sangat lemah dan positif terhadap manajemen laba. Diversifikasi geografis memiliki hubungan yang lemah dan negatif terhadap maximization income. Diversifikasi negatif memiliki hubungan yang sangat lemah dan negatif terhadap minimization income. Kata Kunci:

Diversifikasi Operasi, Diversifikasi Geografis, Manajemen Laba, Minimization Income, Maximization Income

xvi


ABSTRACT THE RELENTIONSHIP OPERATION DIVERSIFICATION AND GEOGRAPHY DIVERSIFICATION FOR EARNINGS MANAGEMENT (Empirical Study on Manufacturing Companies Listed in Indonesia Stock Exchange in 2011 -2014) Yohana Wayah Kusuma Pratiwi NIM: 122114077 Sanata Dharma University Yogyakarta 2016 The purpose of the study is to analyze the relationship operation diversification measured by using herfindahl index for through the earnings management measured by using discretionary accruals. This research also analyze the relationship geography diversification measured by using number of countries the parent company and its subsidiaries operate through earnings management. The type of this research is empirical studies. This target population is 33 firms listed in the Indonesia Stock Exchange in 2011 – 2014. The technique of this analysis is descriptive statistics. The results shows that the operation diversification has a very weak and positive association on earnings management. Operation diversification has a very weak and positive association on maximization income. Operation diversification has a very weak and negative association on minimization income. Geography diversification has a very weak and positif association on earnings management. Geography diversification has a weak and negative association on maximization income. Geography diversification has a very weak and negative association on minimization income.

Keywords: operation diversification, geography diversification, management, maximization income, minimization income.

xvii

earnings


BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Kondisi perekonomian suatu negara yang semakin berkembang pesat di era globalisasi, membuat iklim bisnis suatu negara mengalami perubahan. Perkembangan era globalisasi ini membuat perusahaan memiliki persaingan yang ketat dengan perusahaan lainnya, serta mendorong perusahaan untuk menerapkan, mengembangkan atau mengubah strategi dari perusahaan tersebut. Strategi perusahaan yang telah diterapkan bertujuan agar perusahaan tersebut tetap bertahan menghadapi persaingan dan untuk memperoleh pangsa pasar yang lebih besar. Adanya perubahan perkembangan strategi perusahaan memicu perusahaan untuk mengembangkan usaha dari perusahaan tersebut. Salah satu perkembangan strategi yang dilakukan dengan cara melakukan diversifikasi secara operasi maupun secara geografis. Diversifikasi merupakan salah satu kebijakan strategi perusahaan yang diterapkan dengan memperluas segmen operasi dan lokasi geografis untuk dapat meningkatkan pendapatan perusahaan. Mehdi (2011) menyatakan bahwa perusahaan terdiversifikasi adalah perusahaan yang memiliki segmen usaha lebih dari satu segmen. Perusahaan yang terdiversifikasi memiliki struktur organisasi yang kompleks dan tingkat transparansi yang rendah serta meningkatkan kompleksitas informasi yang diproses oleh investor dan analisis keuangan menjadi semakin tinggi. Struktur organisasi yang kompleks dan tingkat transparansi yang rendah menyebabkan terjadi asimetri informasi yang dapat mendorong terjadinya praktik

1

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 2

manajemen laba. Sulistyanto (2008) menyatakan bahwa praktik manajemen laba ini seolah sudah menjadi budaya perusahaan yang dipraktikan semua perusahaan di dunia, akibat yang ditimbulkan dari praktik manajemen laba ini tidak hanya menjadi masalah ekonomi tetapi juga etika moral, yaitu timbul pertanyaan publik akan tanggung jawab para pelaku bisnis yang menciptakan kehidupan bisnis yang bersih dan sehat. Indraswati (2010) mengatakan bahwa manajeman laba merupakan suatu cara dalam menyajikan informasi mengenai laba kepada publik yang sudah disesuaikan dengan kepentingan dari para manajer itu sendiri atau menguntungkan perusahaan. Penelitian mengenai pengaruh diversifikasi operasi, diversifikasi geografis terhadap manajemen laba telah dilakukan oleh beberapa peneliti yaitu Mehdi (2011) yang menunjukkan bahwa diversifikasi operasi berpengaruh negatif terhadap manajemen laba, sedangkan diversifikasi geografis meningkatkan manajemen laba. Menurut Verawati (2012) menunjukkan bahwa diversifikasi operasi tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap manajemen laba, sedangkan diversifikasi geografis memiliki pengaruh negatif terhadap manajemen laba. Menurut Aryanti (2013) menunjukkan bahwa tingkat diversifikasi industri tidak berpengaruh terhadap manajemen

laba.

Menurut

Indraswari

(2010)

menunjukkan

bahwa

diversifikasi operasi berpengaruh positif terhadap manajemen laba. Menurut Lupitasari (2013) menunjukkan bahwa diversifikasi operasi tidak berpengaruh terhadap manajemen laba, sedangkan diversifikasi geografis berpengaruh negatif terhadap manajemen laba. Menurut Fatmawati (2013) menunjukkan


bahwa diversifikasi geografis memiliki pengaruh signifikan positif terhadap manajemen laba. Hasil dari beberapa penelitian ini masih memiliki perbedan hasil yang bervariasi, yang dapat terjadi karena adanya perbedaan populasi, sampel serta metode yang digunakan untuk melakukan pengukuran setiap variabel dari penelitian tersebut. Berdasarkan latar belakang tersebut, peneliti tertarik untuk melakukan penelitian lebih lanjut mengenai “Hubungan Diversifikasi Operasi dan Diversifikasi Geografis terhadap Manajemen Laba”.

B. Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan, rumusan masalah dalam penelitian ini adalah 1. Bagaimana hubungan diversifikasi operasi terhadap manajemen laba? 2. Bagaimana hubungan diversifikasi geografis terhadap manajemen laba?

C. Batasan Masalah Batasan masalah pada penelitian ini adalah: 1. Diversifikasi Operasi dalam penelitian ini dihitung dengan menggunakan indeks herfindahl. 2. Diversifikasi geografis dalam penelitian ini dihitung dengan jumlah negara tempat induk dan anak perusahaan beroperasi. 3. Manajemen laba dalam penelitian ini dihitung dengan discretionary accruals.


D. Tujuan Penelitian Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah tersebut, tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Mengetahui hubungan diversifikasi operasi terhadap manajemen laba. 2. Mengetahui hubungan diversifikasi geografis terhadap manajemen laba.

E. Manfaat Penelitian Manfaat penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Bagi Universitas, menambah literature koleksi perpustakaan Universitas Sanata Dharma Yogyakarta. 2. Bagi

Peneliti,

memberikan

kontribusi

bagi

perkembangan

ilmu

pengetahuan dan dapat menjadi referensi maupun kajian teoritis untuk penelitian selanjutnya mengenai manajemen laba serta memberikan bukti empiris mengenai hubungan divesifikasi operasi, diversifikasi geografis dengan manajemen laba, serta mendorong penelitian selanjutnya untuk pengembangan penelitian.

F. Sistematika Penulisan Sistematika dalam penelitian ini terbagi menjadi enam bab yang masing-masing bab terdiri atas materi-materi sebagai berikut:


BAB I

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

BAB II

LANDASAN TEORI Bab ini menjelaskan gambaran umum mengenai teori-teori yang mendukung dan penelitian terdahulu sebagai acuan penelitian ini.

BAB III

METODE PENELITIAN Bab ini menguraikan jenis penelitian, populasi dan sampel penelitian, teknik pengumpulan data, definisi operasional variabel dan teknik analisis data.

BAB IV

GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN Bab ini menjelaskan gambaran umum perusahaan yang menjadi data dalam penelitian, cara peneliti menentukan populasi sasaran, serta profil perusahaan yang menjadi populasi sasaran.

BAB V

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Bab ini menjelaskan mengenai pengujian yang dilakukan, analisis data, dan temuan empiris yang diperoleh.


BAB VI

PENUTUP Bab ini menjelaskan kesimpulan, keterbatasan penelitian, dan saran.


BAB II LANDASAN TEORI A. Teori Keagenan Menurut Jensen dan Meckling (1976), teori agensi menggambarkan suatu hubungan yang timbul karena adanya kontrak yang ditetapkan antara principal yang menggunakan jasa agen untuk melaksanakan berbagai kepentingannya. Terdapat dua bentuk keagenan, yaitu hubungan antara manajer dan pemegang saham, serta hubungan antara manajer dengan pemberian pinjaman (bondholder). Agen diasumsikan akan menerima kepuasan tidak hanya dari kompensasi keuangan tetapi juga dari tambahan yang terlibat dalam hubungan suatu agensi, seperti waktu luang yang banyak, kondisi kerja yang menarik, keanggotaan klub, dan jam kerja yang fleksibel. Principal diasumsikan hanya tertarik pada pengembalian keuangan yang diperoleh dari investasi mereka diperusahaan tersebut (Anthony dan Govindarajan, 2012). Menurut

Sulistyanto

(2008:20-21),

manajer

sebagai

pengelola

perusahaan merupakan satu-satunya pihak yang menguasai seluruh informasi yang diperlukan untuk menyusun laporan keuangan. Manajer bisa menjelaskan secara rinci mengapa dan untuk apa informasi itu ada. Manajer juga mengetahui dan memahami hubungan antara satu informasi dengan informasi lain. Sementara pihak lain di luar perusahaan yaitu pemilik, calon investor, kreditur, supplier, regulator, pemerintah, dan stakeholder lain, yang mempunyai keterbatasan sumber dan akses untuk memperoleh informasi mengenai perusahaan. Pihak-pihak ini hanya bisa mengandalkan informasi

7


yang disajikan manajemen jika ingin mengetahui kinerja dan kondisi perusahaan. Artinya, seberapa banyak informasi yang dapat dikuasai pihakpihak ini sangat tergantung pada seberapa banyak informasi yang diterima dari manajer.

B. Diversifikasi 1. Definisi Diversifikasi Menurut Satoto (2007) diversifikasi merupakan salah satu strategi yang dilakukan perusahaan untuk memperluas usaha dengan membuka beberapa unit bisnis atau anak perusahaan baru baik dalam lini bisnis yang sama maupun dalam unit bisnis yang berbeda dengan bisnis inti perusahaan. Harto (2005) mendefinisikan diversifikasi perusahaan sebagai bentuk pengembangan usaha dengan cara memperluas jumlah segmen secara bisnis maupun geografis maupun memperluas market share yang ada atau mengembangkan berbagai produk yang beraneka ragam. Hal ini dapat dilakukan dengan membuka lini usaha baru, memperluas lini produk yang ada, memperluas wilayah pemasaran produk, membuka kantor cabang, melakukan merger dan akuisisi untuk meningkatkan skala ekonomis dan cara yang lainnya. Perusahaan terdiversifikasi adalah perusahaan yang memiliki segmen usaha lebih dari satu segmen (Mehdi, 2011). Sebuah perusahaan dapat tumbuh melalui diversifikasi baik yang berhubungan maupun yang tidak berhubungan, dengan diversifikasi yang berhubungan sebuah perusahaan


bergabung dengan perusahaan lain dalam industri yang berbeda tetapi berhubungan

(Stephani,

2009).

Perusahaan

dapat

diklasifikasikan

berdasarkan derajat diversifikasi perusahaan yaitu (Heyden, 1991): a. Bisnis Tunggal Perusahaan 99% atau lebih pendapatan dihasilkan oleh satu bisnis. b. Bisnis Dominan Perusahaan memperoleh laba dari ¾ penghasilannya yang berasal dari satu bisnis. Kebanyakan diversifikasi tumbuh dari integrase maju atau mundur. c. Bisnis Terkait Perusahaaan terdiri dari bisnis yang memproduksi produk serupa, bersaing dalam pasar sama dan menggunakan teknologi yang sama. d. Bisnis tidak terkait Perusahaan yang berdiversifikasi tanpa memperhatikan keterkaitan fungsional antara bisnis baru dan kegiatan lama. Montgomery (1994) dalam Rahayu (2014) menjelaskan tiga pandangan alasan dilaksanakannya diversifikasi perusahaan, yaitu: 1) Pandangan kekuatan pasar (market power view), yaitu diversifikasi merupakan alat untuk menumbuhkan pengaruh anti kompetisi yang bersumber pada konglomerasi. Dimana ketika perusahaan tumbuh seiring dengan pertumbuhan pangsa pasar yang semakin tinggi menyebabkan tingkat konsentrasi industri semakin tinggi dan menyebabkan berkurangnya persaingan akibat dominasi usaha.


2) Pandangan yang mendasarkan pada sumber daya (resource based view) yang

dimiliki

perusahaan.

Tujuan

diversifikasi

adalah

untuk

memanfaatkan kelebihan kapasitas dari sumber daya perusahaan. Tingkat optimal diversifikasi tiap perusahaan berbeda sesuai dengan sumber daya yang dimiliki perusahaan. 3) Pandangan prespektif keagenan (agency view), terjadinya konflik kepentingan

antara

pemegang

saham

dengan

manajer.

Manajer

kemungkinan bertindak tidak sesuai dengan kepentingan pemegang saham. Manajer mempunyai kecenderungan melakukan diversifikasi untuk memenuhi kepentingannya. Kinerja manajer sering kali dikaitkan dengan tingkat penjualan, sehingga diversifikasi merupakan alat yang efektif untuk meningkatkan pendapatan perusahaan. Sebagian besar perusahaan yang ada di Indonesia termasuk perusahaan terdiversifikasi, dapat dilihat pada bagian laporan keuangan yaitu catatan atas laporan keuangan perusahaan yang memuat pelaporan tiap segmen operasi yang dimiliki perusahaan. Tujuan standar tersebut adalah untuk memberikan informasi mengenai perbedaan jenis aktivitas bisnis perusahaan dalam membantu pengguna laporan keuangan untuk memahami kenerja perusahaan, menilai lebih baik kemungkinan aliran kas masa depan, dan membuat pertimbangan lebih informatif mengenai perusahaan secara keseluruhan (Indraswari, 2010).


2. Diversifikasi Operasi Segmen operasi didefinisikan dalam PSAK 5 mengenai segmen operasi adalah suatu komponen dari entitas: a. Yang terlibat dakam aktivitas bisnis yang mana memperoleh pendapatan dan menimbulkan beban (termasuk pendapatan dan beban terkait dengan transaksi dengan komponen lain dari entitas yang sama); b. Hasil operasinya dikaji ulang secara regular oleh pengambil keputusan operasional untuk membuat keputusan tentang sumber daya yang dialokasikan pada segmen tersebut dan menilai kinerjanya; dan c. Tersedia informasi keuangan yang dapat dipisahkan. Menurut IAI (2015), segmen operasi dapat terlibat dalam aktivitas bisnis yang belum menghasilkan pendapatan. Dua atau lebih segmen operasi dapat diagregatkan dalam suatu segmen operasi tunggal jika agregat tersebut konsisten dengan prinsip utama. Segmen tersebut memiliki karakteristik ekonomi serupa, dan segmen tersebut serupa dalam setiap hal berikut ini: 1) Sifat produk dan jasa; 2) Sifat proses produksi; 3) Jenis atau kelompok pelanggan untuk produk dan jassanya; 4) Metode

yang digunakan untuk mendistribusikan produk dan

penyediaan jasanya; dan 5) Jika dapat metode yang digunakan untuk mendistribusikan produk dan penyediaan jasanya; dan


6) Jika dapat diterapkan, sifat lingkungan pengaturan, misalnya, perbankan, asuransi, atau utilitas publik Perusahaan yang terdiversifikasi secara industri dapat dibagi menjadi dua, yaitu (Robinson, 2013): a) Perusahaan dengan diversifikasi yang berhubungan atau konsentris, adalah melibatkan akuisisi atas bisnis-bisnis berkaitan dengan perusahaan yang mengakuisisi dalam teknologi, pasar, ataupun produk. b) Perusahaan dengan diversifikasi yang tidak berhubungan atau biasa disebut dengan konglomerasi, adalah suatu strategi utama yang melibatkan akuisisi dari bisnis karena bisnis tersebut menyajikan peluang investasi yang menjanjikan. 3. Diversifikasi Geografis Menurut IAI (2001), diversifikasi geografis atau segmen geografis adalah komponen perusahaan yan g dapat dibedakan dalam menghasilkan produk atau jasa pada lingkungan atau wilayah ekonomi tertentu dan komponen tersebut memiliki resiko dan imbalan yang berbeda dengan risiko dan imbalan pada komponen yang beroperasi pada lingkungan atau wilayah ekonomi lain. PSAK 5 mengenai segmen operasi menyatakan entitas melaporkan informasi geografis berikut, kecuali jika informasi yang diperlukan tidak tersedia dan biaya untuk mengembangkan akan jauh lebih besar: a. Pendapatan dari pelanggan eksternal yang didistribusikan kepada negara domisili entitas dan yang didistribusikan kepada semua negara asing secara total dimana entitas memperoleh pendapatan.


b. Aset tidak lancer selain instrumen keuangan, aset pajak yang ditangguhkan, aset imbalan pascakerja, dan hak yang timbul akibat kontrak asuransi yang berlokasi di negara domisili entitas dan berlokasi di semua negara asing secara total dimana entitas memiliki aset tersebut. Faktor-faktor yang harus dipertimbangkan dalam mengidentifikasi segmen geografis meliputi (IAI, 2015): 1) Kesamaan kondisi ekonomi dan politik 2) Hubungan antar operasi dalam wilayah geografis berbeda 3) Kedekatan geografis operasi 4) Risiko khusus yang terdapat dalam operasi di wilayah tertentu 5) Regulasi pengendalian mata uang 6) Risiko mata uang. 4. Pengukuran Diversifikasi Dalam penelitian ini, diversifikasi operasi dan diversifikasi geografis diukur dengan menggunakan: a. Diversifikasi Operasi Diversifikasi operasi (DIVOP) merupakan jumlah segmen usaha yang dijalankan oleh perusahaan. Level diversifikasi perusahaan dapat diukur dengan tiga cara yaitu jumlah segmen usaha yang dimiliki oleh perusahaan, jumlah anak perusahaan yang masuk ke dalam konsolidasi, dan indeks herfindahl dari jumlah penjualan segmen usaha perusahaan. semakin indeks herfindahl bernilai 1, maka perusahaan tersebut bersegmen tunggal. Semakin indeks herfindahl bernilai kurang dari 1, maka


perusahaan tersebut memiliki lebih dari satu segmen bisnis (multi segmen) (Aryati, 2013). Salvatore dan Dominick dalam Nugroho (2014) berpendapat bahwa metode herfindahl Index merupakan salah satu metode untuk mengukur tingkat konsentrasi dalam sebuah industri. Jika semakin tinggi indeks herfindahl semakin besar tingkat konsentrasi dalam industri. Diversifikasi operasi dalam penelitian ini diukur dengan mengunakan Herfindahl Index, yang dihitung berdasarkan distribusi penjualan masingmasing segmen bisnis dari suatu perusahaan. Herfindahl Index (HERF) dikalkulasi dengan menggunakan rumus berikut (Harto, 2005) : ∑ ∑ Keterangan HERFit

: Revenue Based Herfindahl Index untuk perusahaan (i)

pada tahun (t) Segsales

: Penjualan dari masing-masin segmen perusahaan

Sales

: Penjualan total dari semua penjualann total dari semua segmen perusahaan (i) pada tahun (t).

b. Diversifikasi Geografis Variabel diversifikasi geografis (DIVGE) merupakan jumlah segmen geografis yang dimiliki dan dilaporkan oleh perusahaan dalam laporan keuangan yang secara khusus ditampilkan dalam catatan atas laporan keuangan perusahaan. Level diversifikasi perusahaan dapat diukur dengan tiga cara yaitu jumlah segmen usaha yang dimiliki oleh perusahaan, jumlah anak perusahaan yang masuk ke dalam konsolidasi, dan Indeks Herfindahl dari


jumlah penjualan segmen usaha perusahaan (Harto, 2005). Perusahaan besar dengan struktur organisasi yang kompleks dan memiliki masalah keagenan umumnya terdiversifikasi di lebih dari satu negara (Mehdi, 2011).Diversifikasi geografis (DIVGEO) dalam penelitian ini diukur dengan cara (Verawati, 2012): DIVGEO = Jumlah Negara Induk dan Anak Perusahaan Beroperasi Bila perusahaan hanya beroperasi dalam satu negara maka nilai DIVGEO adalah sebesar 1. Namun bila perusahaan melaporkan hasil dari operasi dari berbagai negara maka nilai DIVGEO adalah sebesar jumlah negara sesuai segmen geografis yang dilaporkan.

C. Manajemen Laba 1. Pengertian Manajemen Laba `Menurut Schipper (1989) dalam Sulistyanto (2008), manajemen laba merupakan suatu tindakan intervensi dengan tujuan tertentu dalam proses pelaporan keuangan eksternal untuk mendapatkan seberapa keuntungan privat. Menurut Healy dan Wahlen (1999) dalam Sulistyanto (2008), manajemen laba terjadi ketika manajer menggunakan judgment dalam pelaporan finansial dalam strukturisasi transaksi untuk mempengaruhi laporan keuangan dan mengelabui stackholder terkait kinerja ekonomi perusahaan atau untuk mepengaruhi hasil kontrak yang bergantung pada angka akuntansi. Menurut Sulistyanto (2008) manajemen laba secara umum didefinisikan sebagai upaya manajer suatu perusahaan untuk


mengintervensi atau mempengaruhi informasi-informasi dalam laporan keuangan dengan suatu tujuan untuk mengelabui stakeholder ingin mengetahui kinerja dan kondisi perusahaan. Terdapat beberapa alasan dilakukannya manajemen laba yaitu (Sulistyanto, 2008): a. Manajemen laba dapat meningkatkan kepercayaan pemegang saham terhadap manajer. Manajemen laba berhubungan erat dengan tingkat perolehan laba atau prestasi usaha suatu organisasi, hal ini karena tingkat keuntungan atau laba dikaitkan dengan prestasi manajemen dan juga besar kecilnya bonus yang akan diterima oleh manajer. b. Manajemen laba dapat memperbaiki hubungan dengan pihak kreditor. Perusahaan yang terancam default yaitu tidak dapat memenuhi kewajiban pembayaran utang pada waktunya, perusahaan berusaha menghindarinya dengan membuat kebijakan yang dapat meningkatkan pendapatan maupun laba. Dengan demikian akan memberi posisi bargaining yang relatif baik dalam negosiasi atau penjadwalan ulang utang antara pihak kreditor dengan perusahaan. c. Manajemen laba dapat menarik investor untuk menanamkan modalnya terutama pada perusahaan go public pada saat IPO. 2. Pola manajemen laba Scott (2000) dalam Verawati (2012) membagi manajemen laba yang mungkin dilakukan oleh para manajer perusahaan ke dalam empat jenis pola manajemen laba yaitu:


a. Cuci Bersih (Taking a Bath) Pola ini terjadi pada periode sulit, kondisi buruk yang tidak menguntungkan ataupun pada saat terjadi reorganisasi, termasuk pengangkatan CEO baru. Manajer melaporkan kerugian, mungkin dalam jumlah yang besar. Manajer berharap laba pada periode mendatang dapat meningkat karena berkurangnya beban periode mendatang. b. Menurunkan Laba (Income Minimization) Pola ini dilakukan sebagai alasan politis pada periode laba yang tinggi dengan cara seperti pada pola taking a bath. Hal ini dilakukan pada saat profitabilitas tinggi dengan maksud agar tidak mendapat perhatian secara politis sekaligus sebagai upaya menyimpan laba sehingga jika laba periode mendatang mengalami penurunan drastis dapat diatasi dengan mengambil simpanan laba periode berjalan. c. Menaikkan Laba (Income Maximization) Pola ini dilakukan pada saat laba mengalami penurunan. Kebalikan dari income minimization, income maximization dilakukan dengan cara mengambil simpanan laba periode sebelumnya ataupun menarik laba periode yang akan datang, misalnya dengan menunda pembebanan biaya. Pola ini dilakukan atas dasar motivasi bonus, motivasi penghindaran pelanggaran perjanjian utang, pada saat penawaran saham perdana dan musiman, ataupun untuk menghindari turunnya harga saham secara drastis.


d. Perataan Laba (Income Smoothing) Perataan laba 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. 3. Motivasi Manajemen Laba Sulistiawan (2011:31-37) mengatakan bahwa terdapat beberapa hal yang memotivasi melakukan manajemen laba, yaitu: a. Motivasi Bonus Dalam sebuah perjanjian bisnis, pemegang saham akan memberikan sejumlah intensif dan bonus sebagai feedback atau evaluasi atas kinerja manajer dalam menjalankan operasional perusahaan. Insentif ini diberikan dalam jumlah relatif tetap dan rutin. Sementara, bonus yang relatif lebih besar nilainya hanya akan diberikan ketika kinerja manajer berada di area pencapaian bonus yang telah ditetapkan oleh pemegang saham. Kinerja manajemen salah satunya diukur dari pencapaian laba usaha. Pengukuran kinerja berdasarkan laba dan skema bonus tersebut memotivasi para manajer untuk memberikan perfoma terbaiknya sehingga

tidak

menutup

peluang

mereka

melakukan

tindakan

manajemen laba agar dapat menampilkan kinerja yang baik demi mendapatkan bonus yang maksimal.


b. Motivasi Utang Selain melakukan kontak bisnis dengan pemegang saham, untuk kepentingan ekspansi perusahaan, manager seringkali melakukan beberapa kontrak bisnis dengan pihak ketiga, dalam hal ini adalah kreditor.

Agar

kreditor

mau

menginvestasikan

dananya

di

perusahaannya, tentunya manajer harus menunjukkan performa yang baik dari perusahaannya. Selain itu, untuk memperoleh hasil maksimal, yaitu pinjaman dalam jumlah besar, perilaku kreatif dari manajer untuk menampilkan performa yang baik dari laporan keuangannya pun seringkali muncul. c. Motivasi Pajak Tindakan manajemen laba tidak hanya terjadi pada perusahaan go public dan selalu untuk kepentingan harga saham, tetapi juga untuk kepentingan perpajakan. Kepentingan ini didominasi oleh perusahaan yang belum go public. Perusahaan yang belum go public cenderung melapokan dan menginginkan untuk menyajikan laporan laba fiscal yang lebih rendah dari nilai yang sebenarnya. Kecenderungan ini memotivasi manajer untuk bertindak kreatif melakukan manajemen laba agar seolah-olah laba fiscal yang dilaporkan memang lebih rendah tanpa melanggar aturan dan kebijakan akuntansi perpajakan. d. Motivasi Penjualan Saham Motivasi ini banyak dilakukan oleh peerusahaan yang akan go public ataupun sudah go public. Perusahaan yang akan go public akan


melakukan penawaran saham pendananya ke public atau lebih dikenal dengan istilah Initial Public Offerings (IPO) untuk memperoleh tambahan modal usaha dari calon investor. Demikian juga dengan perusahaan yang sudah go public, untuk kelanjutan dan ekspansi usahanya, perusahaan akan menjual sahamnya ke publik baik melalui penawaran kedua, penawaran ketiga, dan seterusnya (seasoned equity offerings- SEO), melalui penjualan saham kepada pemilik lama (right issue), maupun melakukan akuisi perusahaan lain. Proses penjualan saham perusahaan ke publik akan direspon positif oleh pasar ketika perusahaan penerbit saham dapat “menjual” kinerja yang baik. Salah satu ukuran kinerja yang dilihat oleh calon investor adalah penyajian laba pada laporan keuangan perusahaan. Kondisi ini sering kali memotivasi manajer untuk melakukan manajemen laba dengan berusaha menampilkan kinerja keuangan yang lebih baik dari biasanya. e. Motivasi Pergantian Direksi Praktik manajemen laba biasanya terjadi pada sekitar periode pergantian direksi atau CEO, menjelang berakhirnya masa jabatan, direksi cenderung bertindak memaksimalkan laba agar performa kerjanya tetap terlihat baik pada tahun terakhir ia menjabat. Perilaku ini ditunjukkan dengan terjadinya peningkatan laba yang cukup signifikan pada periode menjelang berakhirnya masa jabatan. Motivasi utama yang mendorong perilaku manajemen laba adalah untuk memperoleh bonus yang maksimal pada akhir masa jabatannya.


f. Motivasi Politisi Motivasi ini biasanya terjadi pada perusahaan besar yang bidang usahanya banyak menyentuh masyarakat luas seperti, perusahaan industri strategis perminyakan, gas, listrik, dan air. Demi menjaga tetap mendapatkan

subsidi,

perusahaan-perusahaan

tersebut

cenderung

menjaga posisi keuangannya dalam keadaan tertentu sehingga prestasi atau kinerjanya tidak terlalu baik. Jadi, pada aspek politis ini, manajer cenderung melakukan kreativitas akuntansi untuk menyajikan laba yang lebih rendah dari nilai yang sebenarnya, terutama selama periode kemakmuran tinggi. Hal ini dilakukan untuk mengurangi visibilitas perusahaan sehingga tidak menarik perhatian pemerintah dan publik yang dapat menyebabkan meningkatnya biaya politisi perusahaan. Rendahnya biaya politisi akan menguntungkan manajemen 4. Teknik Manajemen Laba Teknik manajemen laba menurut Setiawati dan Na’im (2000) dalam Verawati (2012) dapat dilakukan dengan tiga cara antara lain: a. Memanfaatkan peluang untuk membuat estimasi akuntansi misalnya, estimasi tingkat piutang tak tertagih, b. Mengubah metode akuntansi misalnya, dengan merubah metode depresiasi aktiva tetap dari metode depresiasi angka tahun ke metode depresiasi garis lurus, dan


c. Menggeser periode biaya atau pendapatan misalnya, dengan mempercepat atau menunda pengeluaran periode saat ini ke periode akuntansi berikutnya. 5. Pengukuran Manajemen Laba Dalam penelitian ini, manajemen laba diukur dengan menggunakan metode discretionary accrual. Discretionary accruals (DA) merupakan tingkat akrual yang tidak normal. Model yang digunakan untuk menghitung discretionary accrual adalah model modifikasi Jones (The Modified Model Jones) (Sulistiawan, 2008). Model ini muncul untuk mengatasi kelamahan dari metode Jones Model (1991). Dechow lalu mengembangkan Modified Jones Model (1995) dengan mengasumsikan bahwa perubahan yang terjadi dalam penjualan kredit pada periode berjalan merupakan objek manipulasi laba sehingga dirinya memperbaiki Jones Model dengan menghilangkan variabel perubahan piutang dari variabel pendapatan untuk mengestimasi akrual nondiskresioner pada saat periode kejadian.

Secara empiris akrual diskresioner bisa bernilai nol, positif, atau negatif yang mana mengindikasikan bahwa perusahaan selalu melakukan manajemen laba dalam mencatat dan menyusun laporan keuangannya. Nlai positif menunjukan bahwa manajemen laba dilakukan dengan pola peningkatan laba (maximalization laba), maka semakin besar angka manajemen laba semakin tinggi juga tingkat manajemen laba. Nilai negatif menunjukan manajemen laba dilakukan dengan pola penurunan laba (minimization income), maka semakin kecil manajemen laba semakin tinggi tingkat manajemen laba


(Sulistyanto, 2008). Discretionary Accruals pada periode t dihitung dengan cara (Dechow, 1995) : a. Menghitung nilai total akrual dengan formulasi: TAit = NIit – CFOit Keterangan : TAit

= Total Akrual perusahaan i pada periode t

NIit

= Laba bersih (net income) perusahaan i pada periode t

CFOit

= Arus kas operasi (cash flow of operation) perusahaan i pada periode t

b. Menentukan nilai parameter α1. α2, dan α3 dengan menggunakan Jones model (1991), dengan formulasi : TAit = α1 + α2 ∆Revit+ α3 PPEit + εit Lalu semua variabel tersebut dibagi dengan aset tahun sebelumnya (Ait-1), sehingga formulasinya menjadi: TAit / At-1 = α1(1/ At-1) + α2(ΔRevit / At-1) + α3(PPEit / At-1) + e Keterangan : TAit

= Total akrual perusahaan i pada periode t

At-1

= Total aset pada periode t-1

ΔREVit

= Perubahan pendapatan perusahaan i dari tahun t-1 ke tahun t

PPEit

= Aset tetap perusahaan i (gross property, plant, and equipment) pada periode t

e

= Koefisien error

α 1 α 2 α 3 = Koefisien regresi c.

Menghitung nilai NDA dengan formulasi:


NDAit = α1(1/ At-1) + α2((ΔRevit / At-1- ΔRecit / At-1)+α3(PPEit /At-1) Nilai parameter α1, α2, dan α3 adalah hasil dari perhitungan pada langkah ke-2 Keterangan : ΔREVit

= Perubahan piutang perusahaan i dari tahun t-1 ke tahun t

NDAit = non discretionary accruals perusahaan i pada tahun t d. Menentukan nilai Discretionary Accruals yang merupakan indicator manajemen laba akrual dengan cara mengurangi total akrual dengan akrual nondiskresioner, dengan formulasi: DAit = (TAit / At-1) - NDAit Keterangan : DAit = Discretionary accruals perusahaan periode t

D. Hubungan Diversifikasi Operasi terhadap Manajemen Laba Teori agensi menjelaskan bahwa organisasi merupakan jaringan hubungan kontraktual antara manajer atau agen dengan pemilik, kreditor, dan pihak-pihak lain atau yang disebut prinsipal. Adanya pemisahan kepemilikan oleh prinsipal dengan pengendalian oleh agen dalam sebuah organisasi cenderung menimbulkan konflik keagenan diantara prinsipal dan agen (Fatmawati, 2013). Teori agensi menjelaskan munculnya asimetri informasi dan konflik keagenan. Manajer selaku pengelola perusahaan lebih mengetahui informasi internal dan prospek perusahaan bila dibandingkan dengan pemilik dan investor. Ketimpangan informasi ini disebut dengan asimetri informasi


(Lupitasari, 2012). Semakin tinggi tingkat asimetri informasi, maka semakin sedikit informasi yang dimiliki oleh pemilik dan analisi keuangan, sehingga sulit untuk melihat kemungkinan praktik manajemen laba (Mehdi, 2011). Menurut Harto (2005), diversifikasi operasi adalah strategi perusahaan untuk

memperluas

usahanya

dengan

cara

membuka

lini

usaha

baru/memperluas lini usaha yang ada. Menurut Jirapon (2005) dalam Verawati (2012), perusahaan yang beroperasi dalam lini usaha yang beragam akan memiliki struktur yang lebih kompleks dibandingkan dengan perusahaan yang beropersi di satu lini usaha. Perusahaan yang terdiri atas divisi-divisi yang bergerak di berbagai segmen operasi akan lebih sulit bagi publik atau analis keuangan untuk memeriksa laporan pendapatan perusahaan tersebut, sehingga transparansi informasi perusahaan rendah (Aryati, 2013). Transparansi informasi yang rendah menyebabkan para manajer di perusahaan yang terdiversifikasi

dapat

menghasilkan

asimetri

informasi

yang

dapat

menimbulkan manajemen laba yang lebih tinggi dibandingkan dengan perusahaan tersebut tidak melakukan diversifikasi (Mehdi, 2011). Menurut Mehdi (2011), diversifikasi operasi yang diukur dengan menggunakan indeks herfindahl dan manajemen laba yang diukur dengan discretionary accruals memiliki hubungan positif. Semakin kecil nilai indeks herfiindahl berarti semakin beragam lini usaha yang dimiliki perusahaan, maka semakin tinggi perusahaan tersebut terdiversifikasi. Semakin tinggi perusahaan terdiversifikasi pada segmen-segmen bisnis yang beragam, maka


semakin tinggi tingkat manajemen laba yang dilakukan jika dibandingkan pada perusahaan yang tidak melakukan diversifikasi (Aryati, 2013). E. Hubungan Diversifikasi Geografis terhadap Manajemen Laba Teori agensi yang menyatakan mengenai adanya hubungan antara prinsipal dan agen yang menyebabkan adanya pemisahan kepemilikan oleh pemilik dengan pengendalian oleh agen yang menyebabkan adanya konflik keagenan serta asimetri informasi (Fatmawati, 2013). Asimetri informasi adalah keadaan dimana informasi yang lengkap hanya diketahui oleh salah satu pihak serta hanya menguntungkan salah satu pihak (Verawati, 2012). Asimetri informasi antara manajemen dengan pemilik perusahaan dapat menimbulkan adanya praktik manajemen laba dan semakin tinggi tingkat asimetri informasi, maka semakin sedikit informasi yang dimiliki oleh pemilik dan analisi keuangan, sehingga sulit untuk melihat kemungkinan praktik manajemen laba (Mehdi, 2011). Menurut IAI (2002), diversifikasi geografis adalah komponen perusahaan yang dapat dibedakan dalam menghasilkan produk atau jasa pada lingkungan (wilayah) ekonomi tertentu serta memiliki resiko dan imbalan yang berbeda pada komponen yang beroperasi pada lingkungan (wilayah) ekonomi lain. Menurut Mehdi (2011), Diversifikasi geografis dan manajemen laba memiliki hubungan yang positif. Menurut Fatmawati (2013), diversifikasi geografis yang diukur dengan menggunakan jumlah induk dan anak perusahaan yang beroperasi, semakin banyak perusahaan memiliki induk dan anak perusahaan yang beroperasi di berbagai negara akan meningkatkan


kompleksitas organiasi, dan kemudian meningkatkan asimetri informasi antara manajer dan investor (Indraswari, 2010). Perusahaan yang terdiversifikasi geografis memiliki anak-anak perusahaan yang berada di berbagai negara dapat meningkatkan asimetri informasi yang menyebabkan manajer pada anak-anak perusahaan diberbagai negara dapat melakukan praktik manajemen laba (Aryati, 2013). Hal itu disebabkan karena perusahaan terdiversifikasi diberbagai negara yang letaknya jauh dapat menyulitkan pemilik perusahaan untuk mengawasi perilaku agen atau manajemen, sehingga para manajer dapat melakukan manajemen laba tanpa diketahui oleh pemilik perusahaan (Mehdi, 2011).

F. Penelitian Terdahulu 1. Penelitian mengenai Diversifikasi Operasi terhadap Manajemen Laba Beberapa penelitian terdahulu terkait dengan diversifikasi operasi dan manajemen laba yang dilakukan peneliti sebelumnya. Penelitian El Mehdi & Seboui (2011) mengenai pengaruh diversifikasi terhadap manajemen laba yang terdapat di Amerika Serikat selama periode 19982005. Hasil penelitian menunjukkan diversifikasi operasi berpengaruh negatif terhadap manajemen laba yang berarti semakin tinggi tingkat diversifikasi operasi perusahaan semakin menurunkan tingkat manajemen laba yang dilakukan dalam suatu perusahaan. Penelitian Verawati (2012) mengenai pengaruh diversifikasi operasi, diversifikasi geografis, leverage, dan struktur kepemilikan terhadap manajemen laba. Hasil Penelitiannya


menunjukkan diversifikasi operasi tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap manajemen laba. Aryanti dan Walansendouw (2013) meneliti antara diversifikasi perusahaan dengan manajemen laba pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI selama tahun 2008-2010. Hasil penelitiannya menunjukkan tingkat diversifikasi industri tidak berpengaruh terhadap manajemen laba. Indraswari (2010) meneliti mengenai pengaruh status internasional, diversifikasi operasi, dan legal origin tterhadap manajemen laba. Hasil penelitiannya bahwa diversifikasi operasi perusahaan berpengaruh positif terhadap manajemen laba yang dilakukan perusahaan-perusahaan Asia yang terdaftar di NYSE. Penelitian Lupitasari (2013) menunjukkan bahwa diversifikasi operasi tidak berpengaruh terhadap manajemen laba pada perusahaan pertambangan dan perbankan. Hal itu disebabkan oleh penerapan good corporate governance yang baik oleh perusahaan pertambangan dan setiap gerak-gerik perusahaan perbankan diatur oleh Bank Indonesia selaku regulator lembaga perbankan Indonesia, ini terlihat pada diterapkannya aturan-aturan untuk lembaga perbankan. 2. Penelitian mengenai Diversifikasi Geografis terhadap Manajemen Laba Beberapa penelitian terdahulu terkait dengan diversifikasi geografis dan manajemen laba yang dilakukan peneliti sebelumnya. Penelitian El Mehdi & Seboui (2011) mengenai pengaruh diversifikasi terhadap manajemen laba yang terdapat di Amerika Serikat selama periode 1998-


2005. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa perusahaan yang melakukan diversifikasi geografis meningkatkan manajemen laba. Penelitian Verawati (2012) mengenai pengaruh diversifikasi operasi, diversifikasi geografis, leverage, dan struktur kepemilikan terhadap manajemen laba. Hasil Penelitiannya menunjukkan bahwa variabel diversifikasi geografis, memiliki pengaruh signifikan negatif terhadap manajemen laba. Semakin besar tingkat diversifikasi geografis, semakin rendah manajemen laba perusahaan. Penelitian Fatmawati (2013) mengenai pengaruh diversifikasi industri, diversifikasi geografis, konsentrasi kepemilikan dan masa perikatan terhadap manajemen laba. Hasil Penelitian ini menunjukkan bahwa diversifikasi geografis memiliki pengaruh signifikan positif terhadap manajemen laba. Dinuka dan Zulaikha (2014) meneliti mengenai pengaruh audit tenure, ukuran KAP, dan diversifikasi geografis terhadap manajemen laba. Hasil penelitiannya menunjukkan perusahaan yang beroperasi hanya disatu negara justru melakukan manajemen laba yang lebih tinggi dibandingkan perusahaan yang beroperaasi di dua negara. Penelitian Lupitasari (2013) mengenai pengaruh diversifikasi operasional dan diversifikasi geografis terhadap manajemen laba. Hasil penelitiannya menunjukkan diversifikasi geografis berpengaruh negatif terhadap manajemen laba pada perusahaan pertambangan dan berpengaruh positif terhadap manajemen laba pada lembaga perbankan.


b. Kerangka pemikiran Penelitian ini meneliti hubungan antara variabel diversifikasi operasi dan diversifikasi geografis terhadap manajemen laba. Penelitian ini meneliti hubungan antara variabel, sehingga tidak ada perumusan hipotesis karena kesimpulan yang akan ditarik hanya terbatas pada populasi sasaran. Penelitian ini melihat hubungan satu per satu antara diversifikasi operasi dan diversifikasi geografis terhadap manajemen laba sebagai kerangka konseptual dalam penelitian ini seperti digambarkan dibawah ini:

Diversifikasi Operasi Manajemen Laba Diversifikasi Geografis

Gambar 2.1 Gambar Kerangka Pemikiran


BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian ini adalah penelitian asosiatif. Penelitian asosiatif merupakan penelitian yang bertujuan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih dengan tujuan untuk membuat prediksi mengenai asosiasi variabel yang diteliti. Penelitian asosiatif dalam penelitian ini menggunakan perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) berdasarkan data-data sekunder yang telah didokumentasikan.

B. Populasi Sasaran Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2011 – 2014. Kriteria populasi sasaran yang digunakan dalam penelitian adalah sebagai berikut: 1. Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode tahun 2011 – 2014. 2. Perusahaan manufaktur yang menerbitkan laporan keuangan tahunan dalam mata uang rupiah dalam periode 2011 – 2014. 3. Perusahaan yang memiliki data lengkap mengenai informasi piutang, aktiva tetap, total aktiva, total pendapatan, EXBT, dan OCF yang dibutuhkan dalam penelitian ini. 4. Perusahaan manufaktur yang menerbitkan pelaporan segmen operasi dan geografis.

31


C. Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini adalah teknik dokumentasi. Teknik dokumentasi dilakukan dengan mengumpulkan, mempelajari, dan menganalisis data sekunder yang berupa laporan keuangan yang diterbitkan oleh perusahaan pada tahun 2011–2014. Selain itu, menggunakan studi pustaka dengan mengolah data, artikel, jurnal, maupun sumber tertulis yang berkaitan dengan topik penelitian.

D. Teknik Analisis Data Langkah-langkah analisis data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Mengumpulkan data Data-data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah laporan keuangan perusahaan manufaktur yang terdaftar di PT Bursa Efek Indonesia pada tahun 2011-2014. Mengumpulkan data untuk diversifikasi Operasi yaitu penjualan dari masing-masing segmen perusahaan dan penjualan total dari semua segmen perusahaan. Mengumpulkan data untuk diversifiksi geografis yaitu jumlah negara tempat induk dan anak perusahaan beroperasi. Terakhir, mengumpulkan data untuk manajemen laba yaitu total piutang, aset tetap, total aset, total pendapatan, EXBI dan total arus kas operasi.


2. Menghitung Diversifikasi Operasi Diversifikasi operasi yang dihitung dengan: ∑ ∑ Keterangan: segsales

: Penjualan dari masing-masing segmen perusahaan

sales

: Penjualan total dari semua adalah penjualan total dari semua segmen perusahaan (i) pada tahun (t)

3. Menghitung Diversifikasi Geografis Diversifikasi geografis yang dihitung dengan: DIVGEO = Jumlah negara induk dan anak perusahaan beroperasi 4. Menghitung manajemen laba a. Menghitung nilai total akrual TAit = EXBIit – CFOit Keterangan TAit

: Total akrual perusahaan I dalam periode t.

EXBIit : Earnings before extraordinary items. CFOit : Arus kas operasi perusahaan i pada periode t. b. Menentukan nilai parameter α1. α2, dan α3 dengan menggunakan Jones model (1991) TAit = α1 + α2 ∆Revit+ α3 PPEit + εit Lalu semua variabel tersebut dibagi dengan aset tahun sebelumnya (Ait-1), sehingga formulasinya menjadi :


TAit / At-1 = α1(1/ At-1) + α2(ΔRevit / At-1) + α3(PPEit / At-1) + e Keterangan TAit

: Total akrual perusahaan i dalam periode t.

At-1

: Earnings before extraordinary items

ΔRevit

: Perubahan penjualan bersih perusahaan I pada periode t.

PPEit

: Property, plant, and equipment perusahaan I pada perusahaan t

α1 , α2 , α3 : Parameter yang diperoleh dari persamaan regresi e

: Error term perusahaan I pada periode t

c. Menghitung nilai NDA NDAit = α1(1/ At-1) + α2((ΔRevit / At-1- ΔRecit / At-1)+α3(PPEit /At-1) Nilai parameter α1, α2, dan α3 adalah hasil dari perhitungan pada langkah ke-2. Keterangan: TAit

: Total akrual perusahaan i dalam periode t

At-1

: Total asset total perusahaan i pada tahun t

ΔRevit

: Perubahan penjualan bersih perusahaan i pada periode t

ΔRecit

: Perubahan piutang perusahaan i pada periode t

PPEit

: Property, plant, and equipment perusahaan i pada periode t

α1 , α2 , α3 : Parameter yang diperoleh dari persamaan regresi d. Menentukan nilai Discretionary Accruals yang merupakan indikator manajemen laba akrual dengan cara mengurangi total akrual dengan akrual nondiskresioner, dengan formulasi: DAit = (TAit / Ait-1) - NDAit Keterangan: TAit

:

Total akrual perusahaan i dalam periode t.


Ait-1

:

Total asset total perusahaan i pada periode t-1.

NDAit

: Nondiscretionary accruals perusahaan i pada tahun t

5. Melakukan analisis statistik deskriptif Statistik deskriptif adalah metode statistik yang menggambarkan sifat-sifat data (Boedijoewono, 2012:11). Statistik deskriptif lebih berhubungan dengan pengumpulan dan peringkasan data, serta penyajian hasil peringkasan tersebut (Singgih, 2016:173). 6. Mengklasifikasikan data a. Mengklasifikasikan Data Diversifikasi Operasi Ukuran data diversifikasi operasi adalah skala rasio yang diubah menjadi skala ordinal. Aryati (2013) menyatakan semakin indeks herfindahl bernilai 1, maka perusahaan tersebut bersegmen tunggal. Semakin indeks herfindahl bernilai kurang dari 1, maka perusahaan tersebut memiliki lebih dari satu segmen bisnis (multi segmen). Berdasarkan teori tersebut, hasil klasifikasi diversifikasi operasi dikategorikan sebagai berikut: 1) Multi segmen

: 0 – 0,99

2) Segmen tunggal

: ≥ 1,00

b. Mengklasifikasikan Data Diversifikasi Geografis Ukuran data diversifikasi operasi adalah skala nominal yang diubah menjadi skala ordinal. Mehdi (2011) menyatakan perusahaan besar dengan struktur organisasi yang kompleks dan memiliki masalah keagenan umumnya terdiversifikasi di lebih dari satu negara. Berdasarkan hal tersebut, hasil klasifikasi diversifikasi geografis dikategorikan sebagai berikut:


1) Kegiatan beroperasi di satu negara

:=1

2) Kegiatan beroperasi lebih dari satu negara. : > 1 c. Mengklasifikasikan Data Manajemen Laba Sulistyanto (2008) menyatakan nilai positif menunjukan bahwa manajemen laba dilakukan dengan maximization income, maka semakin besar angka manajemen laba semakin tinggi tingkat manajemen laba. Nilai negatif menunjukkan manajemen laba dilakukan dengan minimization income, maka semakin kecil angka manajemen laba semakin tinggi tingkat manajemen laba. Hasil klasifikasi manajemen laba dikategorikan sebagai berikut: 1: Nilai discretionary accruals negatif (minimization income) 2: Nilai discretionary accruals positif (maximization income) Setelah itu, 2 kategori tersebut dilakukan klasifikasi data dengan membagi kategori tersebut sebagai berikut: 1. Minimization Income Tinggi : 0,0000 – (-0,4999) Sedang : (-0,5000) – (-0,9999) Rendah : ≥ (-1,0000) 2. Maximization income Rendah: 0,0000 – 0,4999 Sedang : 0,5000 – 0,9999 Tinggi : ≥ 1,0000


7. Melakukan Analisis tabulasi Silang Analisis tabel silang (crosstabs) adalah sebuah tabel silang yang terdiri atas satu baris atau lebih dan satu kolom atau lebih. Ciri penggunaan crosstabs adalah data yang berskala nominal atau ordinal (Singgih, 2016). Pada penelitian ini data yang digunakan pada analisis tabulasi silang adalah data skala rasio dan skala nominal yang telah diklasifikasikan dan diubah menjadi skala ordinal. 8. Menarik Kesimpulan Kesimpulan pada penelitian ini adalah hasil analisis pada tabel tabulasi silang (crosstabs) antara variabel dengan melihat kekuatan hubungan dan arah hubungan berdasarkan spearman correlationals untuk diversifikasi operasi dan diversifikasi geografis. Menurut Sugiyono (2001), penguji kekuatan hubungan dan arah hubungan, kriteria pengujiannya adalah sebagai berikut: Tabel 3.1 Kriteria Pengujian Kekuatan Hubungan antara Variabel Nilai Spearman’s rho ( + dan - )

Tingkat Hubungan

0,00 – 0,199

Sangat Lemah

0,20 – 0,399

Lemah

0,40 – 0,599

Sedang

0,60 – 0,799

Kuat

0,80 – 1,00

Sangat Kuat

Sumber: Sugiyono, 2001 Koefisien korelasi menunjukkan kekuatan (strength) hubungan linear dan arah hubungan dua variabel acak. Jika koefisien korelasi positif, maka kedua


variabel mempunyai hubungan searah. Artinya, jika nilai variabel X tinggi, maka nilai variabel Y akan tinggi pula. Sebaliknya, jika koefisien korelasi negatif, maka kedua variabel mempunyai hubungan terbalik. Artinya, jika nilai variabel X tinggi, maka nilai variabel Y akan menjadi rendah dan berlaku sebaliknya.(Sarwono,2012).


BAB IV

GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN A. Populasi Sasaran Penelitian ini menggunakan data sekunder, yaitu data laporan keuangan perusahaan manufaktur yang secara konsisten terdaftar di PT Bursa Efek Indonesia (www.idx.co.id) di tahun 2011–2014. Subjek penelitian adalah seluruh perusahaan manufaktur yang secara konsisten terdaftar di Bursa Efek Indonesia, sedangkan objek penelitian ini adalah laporan keuangan yang diungkapkan oleh perusahaan dalam website BEI. Populasi sasaran pada penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2011, 2012, 2013, dan 2014. Kriteria populasi sasaran dapat dijelaskan dengan tabel berikut: Tabel 4.1 Kriteria Pemilihan Sampel Kriteria Sampel

Jumlah

Perusahaan manufaktur secara konsisten terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2011-2014

399

Perusahaan manufaktur yang menerbitkan annual report tahun 2011-2014 dengan mata uang rupiah

342

Perusahaan yang memiliki data lengkap mengenai informasi piutang, aktiva tetap, total aktiva, total pendapatan, EXBT, dan OCF yang dibutuhkan dalam penelitian ini.

328

Perusahaan manufaktur yang menerbitkan pelaporan segmen operasi dan segmen geografis

33

Jumlah Populasi Sasaran

33

39


B. Profil Perusahaan Sampel Berdasarkan kriteria pemilihan sampel, terdapat 33 perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Berikut merupakan profil singkat 33 perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini: 1. PT. Argha Karya Prima Industri Tbk Kode Alamat Kantor

AKPI Jl. Pahlawan, Karang asem Citeureup 16810 Bogor Alamat Email [email protected] No.Telepon (021) 875 2707 Bidang Usaha Barang-Barang Plastik Utama Sektor Industri Dasar dan Kimia Sub Sektor Plastik dan Kemasan

2. PT. Alakasa Industrindo Tbk Kode Alamat Kantor

ALKA Jl. Pulogadung No. 4 Kawasan Industri Pulogadung Jakarta 13920 Alamat Email [email protected] No.Telepon (021) 526 549 091, 460 8855 Bidang Usaha Alumunium Utama Sektor Industri Dasar dan Kimia Sub Sektor Logam dan Sejenisnya

3. PT. Asahimas Flat Glass Tbk Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon Bidang Utama Sektor Sub Sektor

AMFG Jl. Ancol IX/5, Ancol Barat Jakarta 14430 [email protected]; [email protected] (021) 690 404 1 ext 1042 Usaha Keramik, Porselin dan Kaca Industri Dasar dan Kimia Keramik, Porselin dan Kaca


4. PT. Arwana Citramulia Tbk Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama Sektor Sub Sektor

ARNA Sentra Niaga Puri Indah Blok T2 No. 6 & 7 Kembangan Selatan Jarta 11610 [email protected] (021) 583 023 63 Keramik Industri Dasar dan Kimia Keramik, Porselin dan Kaca

5. PT. Budi Acid Jaya Tbk Kode Alamat Kantor

BUDI Wisma Budi Lantai 8-9, Jl H.R Rasuna Said Kav C6 Jakarta 12940

Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama Sektor Sub Sektor

[email protected]

(021) 521 3383 Produk yang berbahan baku singkong Industri Dasar dan Kimia Kimia

6. PT. Duta Pertiwi Nusantara Tbk Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama Sektor Sub Sektor

DPNS Jl. Tanjung Pura No.263 D Pontianak 78122 Kalimantan Barat- Indonesia [email protected] (0561) 736 406, 738 220 Perekat Kayu Lapis, Kimia, dan Pertambangan Industri Dasar dan Kimia Kimia


7. PT. Eterindo Wahanatama Tbk Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama Sektor Sub Sektor

ETWA Chase Plaza, 11th floor Jl. Jend. Sudirman Kav. 21 Jakarta 12920 [email protected] , [email protected] (021) 2598 9838 Biodiesel, Perdagangan Produk-Produk Kimia dan Perkebunan Kelapa Sawit Industri Dasar dan Kimia Kimia

8. PT. Gudang Garam Tbk Kode Alamat Kantor

GGRM Jl. Jend. A. Yani No. 79 Jakarta 10510, Jl. Semampir II/1 Kediri 64121 Alamat Email [email protected] No.Telepon (0354) 682 091, 820 919 7, 681 555, (021) 420 246 0 Bidang Usaha Rokok Utama Sektor Industri Barang Konsumsi Sub Sektor Rokok

9. PT. Panasia Indosyntec Tbk Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama

Sektor Sub Sektor

HDTX Jl. Garuda 153/74 Bandung- Indonesia [email protected] (0 22) 603 4123 Polimerisasi, Twisting, Pemintalan, Pertenunan, Industrui Tekstil, Pertambangan, dan Energi Aneka Industri Tekstil dan Garmen


10. PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk Kode Alamat Kantor

ICBP Sudirman Plaza Indofood Tower, 23rd Floor Jl. Jend. Sudirman Kav. 76-78 Jakarta 12910 Alamat Email [email protected] No.Telepon (021) 5793 7500 Bidang Usaha Makanan Kemasan Utama Sektor Industri Barang Konsumsi Sub Sektor Makanan dan Minuman

11. PT. Indomobil Sukses Internasional Tbk Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama Sektor Sub Sektor

IMAS Jl. MT. Haryono Kav. 8, Jakarta Timur – 13330 [email protected] (021) 856 4850 Otomotif Aneka Industri Otomotif dan Komponen

12. PT. Indofarma Tbk Kode Alamat Kantor

INAF Jl. Indofarma No.1 Cikarang Barat 17530, Indonesia Alamat Email [email protected] No.Telepon (021) 8832 3971/75 Bidang Usaha Farmasi Utama Sektor Industri Barang Konsumsi Sub Sektor Farmasi


13. PT. Indai Alumunium Industry Tbk Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama Sektor Sub Sektor

INAI Kompleks Masplon Unit-1,Sawotratap [email protected] (031) 8531531 Alumunium Industri Dasar dan Kimia Logam dan Sejenisnya

14. PT. Indofood Sukses Makmur Tbk Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama Sektor Sub Sektor

INDF Sudirman Plazaindofood Tower, 23rd floor Jl. Jend. Sudirman Kav. 76-78 Jakarta 12910 [email protected]; [email protected] (021) 579 37500 Makanan dan Minuman Industri Barang Konsumsi Makanan dan Minuman

15. PT. Kabelindo Murni Tbk Kode Alamat Kantor

KBLM Jl. Rawa Girang No.2 Kawasan Industri Pulogadung Jakarta 13930, Indonesia Alamat Email [email protected] No.Telepon (021) 460 9065 Bidang Usaha Kebel Listrik dan Kabel Telekomunikasi Utama Sektor Aneka Industri Sub Sektor Kabel


16. PT. Kedaung Indah Can Tbk Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama Sektor Sub Sektor

KICI Jl. Raya Rungkut 15 -17, Surabaya 60293, Indonesia [email protected] (031) 870 0088 Peralatan dapur dari logam dan produk sejenisnya Industri Barang Konsumsi Peralatan Rumah Tangga

17. PT. Multi Prima Sejahtera Tbk Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama Sektor Sub Sektor

LPIN Karawaci Office Park Blok M No. 39/50 Lippo Karawaci, Tangerang 15139 – Indonesia [email protected] (021) 5589 767, 5589 823 Busi dan suku cadang kendaraan bermotor Aneka Industri Otomitif dan Komponen

18. PT. Martina Berto Tbk Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon BidangUsaha Utama Sektor Sub Sektor

MBTO Jl. Pulo Kambing II No.1 Kawasan Industri Pulogadung, Jakarta [email protected] (021) 460 371 7 Barang-barang kosmetik dan obat tradisional Industri Barang Konsumsi Kosmetik dan Keperluan Rumah Tangga


19. PT.Mustika Ratu Tbk Kode Alamat Kantor

MRAT Graha Mustika Ratu Jl. Gatot Subroto Kav. 7475, Jakarta 12870-Indonesia Alamat Email [email protected] No.Telepon (021) 830 675 459 Bidang Usaha Pabrikasi, perdagangan, distribusi jamu, Utama kosmetik tradisional, dan minuman sehat Sektor Industri Barang Konsumsi Sub Sektor Kosmetik dan Keperluan Rumah Tangga

20. PT. Mayora Indah Tbk Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama Sektor Sub Sektor

MYOR Jl. Tomang Raya No. 21-23 Jakarta [email protected]; [email protected] 565-53-11/20/22; 566 30-37, 619-14-99 Industri Makanan Ringan Industri Barang Konsumsi Makanan dan Minuman

21. PT. Apac Citra Centertex Tbk Kode Alamat Kantor

MYTX Graha BIP Lantai 10, Jl. Jenderal Gatot Subroto Kav.23 Jakarta 12930- Indonesia Alamat Email [email protected] No.Telepon (021) 525 8180 Bidang Usaha Tekstil Utama Sektor Aneka Industri Sub Sektor Tektil dan Garmen


22. PT. Prasidha Aneka Niaga Tbk Kode Alamat Kantor

PSDN Gedung Plaza Sentral Lt.20 Jl.Jend. Sudirman No.47 Jakarta 12930 Alamat Email [email protected]; [email protected] No.Telepon (021) 579 044 78, 579 044 88 Bidang Usaha Pengolahan dan perdagangan hasil Bumi Utama Sektor Industri Barang Konsumsi Sub Sektor Makanan dan Minuman

23. PT. Ricky Putra Globalindo Tbk Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama Sektor Sub Sektor

RICY Jl. Sawah Lio II No. 29-37 Jakarta [email protected] (021) 634 3735, 634 2330, 632 7770 Tekstil Aneka Industri Tekstil dan Garmen

24. PT. Sierad Produce Tbk Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama Sektor Sub Sektor

SIPD TCC Batavia Tower One, Lantai 7, Jl. KH. Mas Mansyur Kav. 126 jakarta 10220 [email protected] (021) 2981 9999 Pakan Ternak Industri Dasar dan Kimia Pakan Ternak


25. PT. Holcim Indonesia Tbk Kode Alamat Kantor

SMCB Menara Jamsostek North Tower, 15th floor Jl.Jend. Gatot Subroto No.38 Jakarta 12930, Indonesia Alamat Email [email protected] No.Telepon (021) 529 620 11 Bidang Usaha Semen Utama Sektor Industri Dasar dan Kimia Sub Sektor Semen 26. PT. Selamat Sempurna Tbk Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama Sektor Sub Sektor

SMSM Wisma ADR Jl. Pluit Raya I No. 1 Jakarta [email protected] (021) 661-00-33, 669-02-44, Ibu Lidia:Ext 327 Automotive and Components Aneka Industri Otomotif dan Komponen

27. PT. Sunson Textile Manufacturer Tbk Kode Alamat Kantor

SSTM Jl. Raya Rancaekek Km. 25,5 SumedangBandung Alamat Email [email protected] No.Telepon (022) 779 8289 Bidang Usaha Tekstil Utama Sektor Aneka Industri Sub Sektor Tekstil dan Garmen


28. PT.Star Petrochem Tbk Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama Sektor Sub Sektor

STAR Menara BCA Lt.45 Grand Indonesia Jl. MH. Thamrin No.1 Menteng Jakarta 10310 [email protected] (021) 2358 4401 Perdagangan Umum Besar Aneka industry Tekstil dan Garmen

29. PT. Surya Toto Indonesia Tbk Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama Sektor Sub Sektor

TOTO Jl. Tomang Raya No. 16-18 Jakarta 11430 [email protected] (021) 292 986 86 Basic Industry and Chemicals- Cement Industri Dasar dan Kimia Keramik, Porselin dan Kaca

30. PT. Tempo Scan Pacific Tbk Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama Sektor Sub Sektor

TSPC Gedung Tempo Scan Tower Jl.H.R.Rasuna Said Kav. 3-4 Jakarta 12950 [email protected] 2921-8888 (5438) Industri Farmasi Industri Barang Konsumsi Farmasi


31. PT.Ultrajaya Milk Industry & Trading Comp Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama Sektor Sub Sektor

ULTJ Jl. Raya Cimareme 131, Padalarang-40552, Kab. Bandung Barat [email protected]; [email protected] (022) 8670 0700 Makanan dan mMinuman Industri Barang Konsumsi Makanan dan Minuman

32. PT.Nusantara Inti Corpora Tbk Kode Alamat Kantor

Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama Sektor Sub Sektor

UNIT Gedung Menara Palma Lt.12 Jl. HR. Rasuna Said Blok X2 Kav 6 Kuningan Timur, Setiabudi Jakarta Selatan [email protected] (021) 2939 1242 Investasi, Industri dan Perdagangan Aneka Industri Tekstil dan Garmen

33. PT.Unilever Indonesia Tbk Kode Alamat Kantor Alamat Email No.Telepon Bidang Usaha Utama Sektor Sub Sektor

UNVR Graha Unilever Jl. Jend. Gatot subroto Kav. 15 Jakarta [email protected] (021) 526 2112 Produksi, pemasaran dan distribusi barangbarang konsumsi Industri Barang Konsumsi Kosmetik dan Keperluan Rumah Tangga


BAB V ANALISI DATA DAN PEMBAHASAN A. Analisis Data 1. Pengumpulan data Data mengenai diversifikasi operasi berupa penjualan dari masing-masing segmen perusahaan dan penjualan total dari semua segmen perusahaan dapat dilihat pada bagian lampiran II. Data mengenai diversifiksi geografis berupa jumlah negara tempat induk dan anak perusahaan beroperasi dapat dilihat pada bagian lampiran III. Data mengenai manajemen laba dapat dilihat pada bagian lampiran IV. Data mengenai perhitungan manajemen laba dapat dilihat pada bagian lampiran V. Hasil olah data dapat dilihat pada bagian lampiran VI. 2. Perhitungan Diversifikasi Operasi Diversifikasi operasi dihitung dengan menggunakan rumus: ∑ ∑

= 1,00 Hasil perhitungan diversifikasi operasi (HERFit ) dapat dilihat pada tabel berikut:

51


Tabel 5.1 Hasil Perhitungan Diversifikasi Operasi Perusahaan Manufaktur 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

Kode Emiten AKPI ALKA AMFG ARNA BUDI DPNS ETWA GGRM HDTX ICBP IMAS INAF INAI INDF KBLM KICI LPIN MBTO MRAT MYOR MYTX PSDN RICY SIPD SMCB SMSM SSTM STAR TOTO TSPC ULTJ UNIT UNVR

2011 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.68 1.00 1.00 1.00 0.71 1.00 1.00 0.68 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.51 1.00 1.00

2012 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.68 1.00 1.00 1.00 0.99 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.06 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

2013 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.54 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

2014 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.65 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 0.10 1.00 1.00 1.00 0.62 1.00 1.00

Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016

3. Perhitungan Diversifikasi Geografis Diversifikasi geografis dihitung dengan menggunakan rumus: DIVGEO = Jumlah Negara tempat induk dan anak perusahaan beroperasi


Hasil perhitungan diversifikasi operasi (HERFit ) dapat dilihat pada tabel berikut: Tabel 5.2 Hasil Perhitungan Diversifikasi Geografis Perusahaan Manufaktur 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


2011 3 2 1 1 2 1 1 1 1 5 1 1 1 6 1 1 1 2 2 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 4 1 1 1

2012 2 3 1 1 2 1 1 1 1 5 1 1 1 6 1 1 1 2 2 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 4 1 1 1


2013 2 3 1 1 2 1 1 1 1 5 2 1 1 7 1 1 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 4 1 1 1

2014 2 3 1 1 2 1 1 1 1 5 2 1 1 7 1 1 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 4 1 1 1


4. Perhitungan Manajemen Laba Manajemen laba dihitung dengan rumus: DAit AKPI 2011 = (TAit / Ait-1) - NDAit DAit AKPI 2011 = (-0,028253153) – (-0,318862881) = (-0,290609728) Hasil perhitungan diversifikasi operasi (HERFit ) dapat dilihat pada tabel dibawah ini: Tabel 5.3 Hasil Perhitungan Manajemen Laba Perusahaan Manufaktur 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

Kode Emiten AKPI ALKA AMFG ARNA BUDI DPNS ETWA GGRM HDTX ICBP IMAS INAF INAI INDF KBLM KICI LPIN MBTO MRAT MYOR MYTX PSDN RICY SIPD SMCB SMSM

2011

2012

2013

2014

-0.290609728 0.087900927 -0.311653519 1.172460463 -0.396123816 0.086776348 -0.333114574 -0.374736972 -0.288010842 -0.140422132 -0.411554018 -0.216086634 -0.171230918 -0.192043339 -0.333417006 -0.091589003 -0.057939371 -0.192157045 -0.212076436 -0.568561118 -0.351496939 -0.227461009 -0.179055606 -0.400470459 -0.498935818 -0.270132478

-0.415399073 -0.04082114 -0.373295124 -1.184637554 -0.438982193 -0.146820796 -0.059135824 -0.230205498 -0.45517371 -0.147112692 -0.44753333 -0.33010988 -0.36844292 -0.374767783 -0.5323645 -0.103490324 -0.054189194 -0.223715704 -1.045671971 -0.346806946 -0.581199985 -0.601312774 -0.254660689 -0.502709425 -0.644782634 -0.292058533

0.009503465 -0.032707267 0.101615596 0.059313286 0.104521472 -0.195577265 -0.035340023 -0.055329329 0.590303953 -0.008937499 -0.159619807 -0.051865764 0.088159919 0.062968955 -0.180298694 -0.082657357 -0.079223293 -0.000368416 0.065780332 0.010342561 0.114038469 0.090018738 -0.198608816 0.035354197 0.156205997 -0.098958746

0.142393591 -0.079481504 0.013272254 -0.083861256 -0.017506496 -0.021417375 0.260850203 -0.147386344 0.021552546 0.04385567 -0.018028951 0.085763085 0.07625958 0.033968189 -0.060549659 -0.050266601 -0.095124473 -0.003410579 -0.071841926 -0.169446691 0.062923515 0.043927105 -0.005060652 -0.008865739 0.017714398 -0.019762212


Tabel 5.3 Hasil Perhitungan Manajemen Laba Perusahaan Manufaktur (Lanjutan) No 27 28 29 30 31 32 33

Kode Emiten SSTM STAR TOTO TSPC ULTJ UNIT UNVR

2011

2012

2013

2014

-0.155395197 -0.418401657 -0.304022287 -0.158401231 -0.226921014 -0.327788747 -0.352397759

-0.202836143 -0.42429367 -0.348976937 -0.094199961 -0.266104479 -0.702363908 -0.527191635

0.170527118 0.014390506 0.143899755 -0.032448289 -0.042665246 0.059091647 -0.003175205

0.085748643 -0.082036661 -0.021108565 -0.022750665 -0.077634157 -0.002656548 -0.085710911


5. Analisis Statistik Deskriptif Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan program IBM SPSS Statistics 20. Hasil pengujian statistik deskriptif variabel diversifikasi operasi, diversifikasi geografis dan manajemen laba dapat dijabarkan sebagai berikut: a. Analisis Statistik Deskriptif Diversifikasi Operasi Tabel berikut ini merupakan hasil pengujian statistik deskriptif variabel diversifikasi operasi. Tabel 5.4 Analisis Statistik Deskriptif Diversifikasi Operasi Diversifikasi Operasi N

Valid

132

Missing Mean

0 .971103

Range

.8986

Minimum

.1014

Maximum

1.0000


Berdasarkan tabel 5.4 terdapat 132 data valid dan tidak ada data missing. Data missing 0 menjelaskan bahwa tidak ada data yang bernilai


nol/ terlewatkan/hilang. Range adalah perbedaan jarak antara nilai maksimum dan minimum sebesar 0,8986 yang menunjukan sebaran data diversifikasi operasi. Pada tabel 5.4 dapat diketahui bahwa pembagian diversifikasi operasi pada populasi sasaran perusahaan manufaktur yang terendah adalah 0,1014. Angka diversifikasi operasi tersebut diperoleh PT. Sunson Textile Manufacturer Tbk pada tahun 2014. Perkembangan diversifikasi operasi selama tahun 2011–2013 mengalami perkembangan yang stabil. Perkembangan diversifikasi operasi selama tahun 2014 mengalami penurunan, jika dibandingkan tahun 2011–2013. Selama tahun 2011–2013 PT Sunson Textile Manufacturer Tbk memiliki angka diversifikasi operasi 1 (satu). Pembagian diversifikasi operasi pada populasi sasaran perusahaan manufaktur yang sangat tinggi adalah 1,0000. Angka diversifikasi operasi selama tahun 2011- 2014 tersebut diperoleh PT. Argha Karya Prima Industri Tbk, PT Alakasa Industrindo Tbk, PT. Asahimas Flat Glass Tbk, PT. Arwana Citramulia Tbk, PT. Budi Acid Jaya Tbk, PT. Duta Pertiwi Nusantara Tbk, PT Gudang Garam Tbk, PT. Panasia Indosyntec Tbk, PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk, PT. Indofarma Tbk, PT. Indal Alumunium Industri Tbk, PT. Kabelindo Murni Tbk, PT.Kedaung Indah Can Tbk, PT. Multi Prima Sejahtera Tbk, PT. Martina Berto Tbk, PT. Mustika Ratu Tbk, PT.Mayor Indah Tbk, PT. Apac Citra Centertex Tbk, PT. Prasidha Aneka Niaga Tbk, PT Ricky Putra Globalindo Tbk, PT. Sierad Produce Tbk, PT. Holcim Indonesia Tbk, PT. Selamat Sempurna


Tbk, PT. Star Petrochem Tbk, PT Surya Toto Indonesia Tbk, PT Tempo Scan Pacific Tbk, PT. Nusantara Inti Corpora Tbk, dan PT Unilever Indonesia Tbk. Angka diversifikasi operasi selama tahun 2011- 2013 tersebut diperoleh PT. Sunson Textile Manufacturer Tbk. Angka diversifikasi operasi selama tahun 2012- 2013 tersebut diperoleh PT. Ultrajaya Milk Industri & Trading Comp Tbk. Angka diversifikasi operasi selama tahun 2012 – 2014 tersebut diperoleh PT. Indofood Sukses Makmur Tbk. Angka diversifikasi operasi selama tahun 2013- 2014 tersebut diperoleh PT. Indomobil Sukses Makmur Tbk. Pada analisis deskriptif diperoleh bentuk histogram dari diversifikasi operasi, dapat dilihat pada gambar dibawah ini:

Gambar 5.1 Histogram Diversifikasi Operasi Sumber: Data Sekunder Yang Diolah, 2016


Berdasarkan gambar 5.1, diversifikasi operasi yang berada antara 0,0000 - 0,2000 yaitu 1 perusahaan. Divesifikasi operasi yang berada antara 0,4000 -0,6000 yaitu 2 perusahaan. Divesifikasi operasi yang berada antara 0,6000 -0,8000 yaitu 6 perusahaan. Divesifikasi operasi yang berada antara 0,8000 -1,0000 yaitu 123 perusahaan. b. Analisis Statistik Deskriptif Diversifikasi Geografis Tabel berikut ini merupakan hasil pengujian statistik deskriptif variabel diversifikasi geografis. Tabel 5.5 Analisis Statistik Deskriptif Diversifikasi Geografis Diversifikasi Geografis N Valid 132 Missing 0 Range 6 Minimum 1 Maximum 7 Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016

Berdasarkan tabel 5.5 terdapat 132 data valid dan tidak terdapat data missing. Range adalah perbedaan jarak antara nilai maksimum dan minimum sebesar 6 yang menunjukan persebaran data yang luas. Berdasarkan tabel 5.5, dapat diketahui bahwa pembagian diversifikasi geografis pada perusahaan manufaktur yang sangat rendah adalah 1. Hal ini disebabkan oleh perusahaan hanya memiliki induk dan anak perusahaan yang beroperasi di 1 (satu) negara. Angka diversifikasi geografis tersebut diperoleh beberapa perusahaan yaitu PT. Asahimas Flat Glass Tbk, PT. Arwana Citramulia Tbk, PT. Duta Pertiwi Nusantara Tbk, PT. Eterindo Wahanatama Tbk, PT. Gudang Garam Tbk, PT. Panasia Indosyntec Tbk, PT. Indomobil Sukses Internasional Tbk,


PT. Indofarma Tbk, PT. Indai Alumunium Industri Tbk, PT. Kabelindo Murni Tbk, PT. Kedaung Indah Can Tbk, PT. Multi Prima Sejahtera Tbk, PT. Apac Citra Centertex Tbk, PT. Ricky Putra Globalindo Tbk, PT. Sierad Produce Tbk, PT. Selamat Sempurna Tbk, PT. Sunson Textile Manufacturer Tbk, PT.Star Petrochem Tbk, PT. Surya Toto Indonesia Tbk, PT. Ultrajaya Milk Industri & Trading Comp, PT. Nusantara Inti Corpora Tbk, dan PT. Unilever Indonesia Tbk. Perkembangan perolehan diversifikasi geografis selama tahun 2011 sampai tahun 2012 mengalami perkembangan yang stabil, hanya saja pada tahun 2013 sampai tahun 2014 PT. Ricky Putra Globalindo Tbk mengalami peningkatan angka diversifikasi geografis. Berdasarkan tabel 5.5, pembagian diversifikasi geografis pada perusahaan manufaktur yang sangat tinggi adalah 7. Angka diversifikasi geografis tersebut diperoleh oleh perusahaan yaitu PT. Indofood Sukses Makmur Tbk pada tahun 2013 hingga tahun 2014. Berdasarkan data yang digunakan pada penelitian ini, perkembangan perolehan diversifikasi geografis selama tahun 2013 sampai tahun 2014 mengalami perkembangan yang stabil. Pada analisis deskriptif diperoleh bentuk histogram dari diversifikasi operasi, dapat dilihat pada gambar dibawah ini:


Gambar 5.2 Histogram Diversifikasi Geografis Sumber: data sekunder yang diolah, 2016

Berdasarkan gambar 5.2, diversifikasi operasi yang berada antara 0 - 2 yaitu 116 perusahaan. Divesifikasi operasi yang berada antara 2 -4 yaitu 8 perusahaan. Divesifikasi operasi yang berada antara 4 -6 yaitu 6 perusahaan. Divesifikasi operasi yang berada antara 6-8 yaitu 2 perusahaan. c. Analisis Statistik Deskriptif Manajemen Laba Berdasarkan data perhitungan pada tabel 5.3, sebagian besar data pada tahun 2011–2014 bernilai negatif, sedangkan data bernilai positif hanya sebagian kecil di tahun 2011, 2013, dan 2014. Data yang bernilai positif memiliki arti bahwa perusahaan melakukan maximization income, maka semakin besar angka manajemen laba semakin tinggi tingkat manajemen laba. Data yang bernilai negatif memiliki arti bahwa perusahaan melakukan minimization income, maka semakin kecil angka manajemen laba semakin


tinggi tingkat manajemen laba. Berikut ini histogram untuk melihat sebaran data manajemen laba.

Gambar 5.3 Histogram Manajemen Laba Sumber: data sekunder yang diolah, 2016 Deskripsi data dan klasifikasi data minimization income dan maximization income akan dijelaskan dalam pembahasan berikut. 1. Minimizationi Income Tabel berikut ini merupakan hasil pengujian statistik deskriptif minimization income untuk manajemen laba. Tabel 5.6 Analisis Statistik Deskriptif Minimization income Minimization income N Valid 100 Missing 0 Range 1.1843 Minimum -1.1846 Maximum -.0004 Sumber : data sekunder yang diolah, 2016


Berdasarkan tabel 5.6, sebanyak 100 perusahaan dari 132 perusahaan yang memiliki nilai manajemen laba negatif. Range adalah perbedaan jarak antara nilai maksimum dan minimum sebesar 1.1843. Nilai terendah dalam minimization income menjadi angka tertinggi. Angka terendah dalam perhitungan minimization income diperoleh oleh PT. Arwana Citramulia Tbk pada

tahun

2012.

Berdasarkan

data

penelitian

ini,

perkembangan

minimization income selama tahun 2011 – 2014 mengalami perkembangan yang fluktuatif. Hal ini ditandai dengan penurunan minimization income pada tahun 2012 dan 2014, tetapi pada tahun 2011 dan 2013 perusahaan melakukan maximization income. Angka tertinggi dalam perhitungan minimization income diperoleh oleh PT. Martina Berto Tbk pada tahun 2013. Perkembangan maximization income selama tahun 2011 – 2014 mengalami penurunan nilai minimization income. Secara visual, minimization income dapat dijelaskan dengan gambar histogram berikut:


Gambar 5.2 Histogram Minimization income Sumber: data sekunder yang diolah, 2016

Berdasarkan gambar diatas terlihat bahwa cukup banyak anggota populasi sasaran yang memiliki minimization income sebesar 0,0000 atau mendekati 0,0000. Hal ini mengindikasikan banyak perusahaan memiliki tingkat minimization income yang tinggi. 2. Maximization Income Tabel berikut ini merupakan hasil pengujian statistik deskriptif maximization income untuk manajemen laba.


Tabel 5.7 Analisis Statistik Deskriptif Maximization income Maximalization Income N Valid 32 Missing 0 Range 1.1630 Minimum .0095 Maximum 1.1725 Sumber: data sekunder yang diolah, 2016

Berdasarkan tabel 5.7, sebanyak 32 perusahaan dari 132 perusahaan yang memiliki nilai maximization income. Range adalah perbedaan jarak antara nilai maksimum dan minimum sebesar 1.1630. Nilai tertinggi dalam maximization income menjadi angka tertinggi, sedangkan angka terendah menjadi angka tertinggi. Angka tertinggi dalam perhitungan maximization income diperoleh oleh PT. Argha Karya Prima Industri Tbk pada tahun 2013. Berdasarkan data penelitian ini, pada tahun 2011–2012 perusahaan melakukan minimization income, sedangkan tahun 2013–2014 perusahaan melakukan maximization income. Perkembangan maximization income pada tahun 2013 – 2014 mengalami peningkatan. Angka terendah dalam perhitungan PT. Arwana Citramulia Tbk pada tahun 2011. Berdasarkan data penelitian ini, perkembangan maximization income selama tahun 2011 – 2014 mengalami perkembangan yang fluktuatif. Hal ini ditandai dengan penurunan maximization income dari tahun 2012 dan 2013, tetapi pada tahun 2012 dan 2014 perusahaan melakukan minimization income. Secara visual, maximization income dapat dijelaskan dengan gambar histogram berikut:


Gambar 5.3: Histogram Maximalisasi Income Sumber: data sekunder yang diolah, 2016 Berdasarkan gambar diatas terlihat bahwa cukup banyak anggota populasi sasaran yang memiliki maximization income sebesar 0,2500 atau mendekati 0,2500. Hal ini mengindikasikan banyak perusahaan memiliki tingkat maximization income yang tinggi. 6. Mengklasifikasian Data a. Pengklasifikasian Data Diversifikasi Operasi Titiek (2013) menyatakan semakin indeks herfindahl bernilai 1, maka perusahaan tersebut bersegmen tunggal. Semakin indeks herfindahl bernilai kurang dari 1, maka perusahaan tersebut memiliki lebih dari satu segmen bisnis (multi segmen). Hasil klasifikasi diversifikasi operasi dikategorikan sebagai berikut:


1) Multi Segmen

: 0 – 0,99

2) Segmen Tunggal

: =1

Hasil pengklasifikasian data diversifikasi operasi seperti pada tabel 5.8 dan tabel 5.9. Tabel 5. 8 Hasil Klasifikasi Diversifikasi Operasi Kriteria Multi Segmen Segmen Tunggal Total

Jumlah 9 123 132

Persen 6.8 93.2 100.0

Sumber: data sekunder yang diolah, 2016

Tabel 5.9 Data Pengklasifikasian Diversifikasi Operasi 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

Kode Emiten AKPI ALKA AMFG ARNA BUDI DPNS ETWA GGRM HDTX ICBP IMAS INAF INAI INDF KBLM KICI LPIN MBTO MRAT MYOR MYTX PSDN RICY SIPD

2011 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

2012 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

2013 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

2014 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2


Tabel 5.9 Data Pengklasifikasian Diversifikasi Operasi (Lanjutan) No 25 26 27 28 29 30 31 32 33

Kode Emiten SMCB SMSM SSTM STAR TOTO TSPC ULTJ UNIT UNVR

2011 2 2 2 2 2 2 1 2 2

2012 2 2 2 2 2 2 2 2 2

2013 2 2 2 2 2 2 2 2 2

2014 2 2 1 2 2 2 1 2 2


Keterangan 1 2

= Multi segmen ( 0 – 0,99) = Segmen tunggal (= 1,00)

b. Pengklasifikasian Data Diversifikasi Geografis Mehdi (2011) menyatakan perusahaan besar dengan struktur organisasi yang kompleks dan memiliki masalah keagenan umumnya terdiversifikasi di lebih dari satu negara. Hasil klasifikasi diversifikasi geografis dikategorikan sebagai berikuti: 1) Kegiatan beroperasi di satu negara

:=1

2) Kegiatan beroperasi lebih dari satu negara

:>1

Hasil pengklasifikasian data diversifikasi geografis seperti pada tabel 5.10 dan tabel 5.11.


Tabel 5.10 Hasil Klasifikasi Diversifikasi Operasi Kriteria Kegiatan beroperasi di 1 negara Kegiatan beroperasi di lebih dari 1 negara Total

Jumlah 84 48

Persen 63.6 36.4

132

100.0


Tabel 5.11 Data Pengklasifikasian Diversifikasi Geografis 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


2011 2 2 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1

2012 2 2 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1


2013 2 2 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1

2014 2 2 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 2 1 1 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1


Keterangan 1 = Kegiatan beroperasi di 1 negara ( =1) 2 = Kegiatan beroperasi di lebih dari 1 negara (>1) c. Pengklasifikasian Data Manajemen Laba Pengklasifikasian manajemen laba berdasarkan histogram dengan kategori sebagai berikut: 1) Minimization income : Nilai discretionary accruals negatif 2) Maximization income : Nilai discretionary accruals positif

Tabel dibawah ini merupakan hasil data pengklasifikasian manajemen laba yang dibagi menjadi 2 kategori. Tabel 5.12 Data Pengklasifikasian Minimization income dan Maximization income No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Kode Emiten AKPI ALKA AMFG ARNA BUDI DPNS ETWA GGRM HDTX ICBP IMAS INAF INAI INDF KBLM KICI LPIN MBTO MRAT MYOR

2011 1 2 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2012 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2013 2 1 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 2 2 1 1 1 1 2 2

2014 2 1 2 1 1 1 2 1 2 2 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1


Tabel 5.12 Data Pengklasifikasian Minimization income dan Maximization income (Lanjutan) No 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33

Kode Emiten MYTX PSDN RICY SIPD SMCB SMSM SSTM STAR TOTO TSPC ULTJ UNIT UNVR

2011 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2012 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2013 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1

2014 2 2 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1


Keterangan 1 2

= Minimization income (Nilai discretionary accruals negatif) = Maximization income (Nilai discretionary accruals Positif)

Kemudian, data manajemen laba yang telah diklasifikasikan, kemudian diklasifikasikan kembali. Tabel dibawah ini merupakan hasil klasifikasi manajemen laba dengan minimization income. Tabel 5.13 Data Pengklasifikasian Minimization income No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Kode Emiten AKPI ALKA AMFG ARNA BUDI DPNS ETWA GGRM HDTX ICBP IMAS

2011 3 3 3 3 3 3 3 3

2012 3 3 3 1 3 3 3 3 3 3 3

2013 3 3 3 3 3 3

2014 3 3 3 3 3 3


Tabel 5.13 Data Pengklasifikasian Minimization income (Lanjutan) No 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33

Kode Emiten INAF INAI INDF KBLM KICI LPIN MBTO MRAT MYOR MYTX PSDN RICY SIPD SMCB SMSM SSTM STAR TOTO TSPC ULTJ UNIT UNVR

2011 3 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

2012 3 3 3 2 3 3 3 1 3 2 2 3 2 2 3 3 3 3 3 3 2 2

2013 3 3 3 3 3 3 3 3 3

2014 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3


Keterangan 1 2 3

= Tinggi ((0,0000 – (-0,4999)) = Sedang ((-5,0000) – (-0,9999)) = Rendah (≤(-1,0000))

Tabel dibawah ini merupakan hasil klasifikasi manajemen laba dengan maximization income


Tabel 5.14 Data 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 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33


2011 1 3 1 -

2012 -


Keterangan 1 2 3

= Rendah (0,0000 – 0,4999) = Sedang (0,5000 – 0,9999) = Tinggi (≥1,0000)

2013 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -

2014 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -


7. Melakukan Analisis Tabulasi Silang Analisis tabulasi silang (crosstabs) meyajikan: a. Analisis Tabulasi Silang Diversifikasi Operasi Terhadap Manajemen Laba (Minimization income & Maximization income) Hasil tabulasi silang antara diversifikasi operasi terhadap manajemen laba dapat dilihat pada tabel 5.15 dan koefisien hubungan diversifikasi operasi terhadap manajemen laba dapat dilihat pada tabel 5.16. Tabel 5.15 Tabulasi Silang Diversifikasi Operasi Terhadap Manajemen Laba (Minimization income dan Maximalization Inncome) Manajemen Laba Minimization Maximization Income Income Diversifikasi Operasi

Multi Segmen Segmen Tunggal

Total

Total

7

2

9

92

30

122

100

32

132


Berdasarkan tabel 5.15, Perusahaan yang melakukan minimization income dan memiliki diversifikasi operasi multi segmen sebanyak 7 perusahaan. Perusahaan yang melakukan minimization income dam memiliki diversifikasi operasi segmen tunggal sebanyak 92 perusahaan. Perusahaan yang melakukan maximization income dan memiliki diversifikasi operasi multi segmen sebanyak 2 perusahaan. Perusahaan yang melakukan maximization income dan memiliki diversifikasi operasi


segmen tunggal sebanyak 30 perusahaan. Kekuatan dan arah hubungan dapat dijelaskan dengan tabel berikut ini: Tabel 5.16 Tabel Koefisien Hubungan Diversifikasi Operasi Terhadap Manajemen Laba (Maximization income dan Minimization income)

Ordinal by Ordinal N of Valid Cases

Value 0.017 132

Spearman Correlation


Tabel 5.16 menunjukkan nilai spearman correlational sebesar 0,017 yang berarti hubungan diversifikasi operasi terhadap manajemen laba adalah sangat lemah dengan arah hubungan positif. Arah hubungan yang positif memiliki arti jika diversifikasi operasi meningkat atau menurun maka manajemen laba juga akan meningkat atau menurun. b. Analisis Tabulasi Silang antara Diversifikasi Operasi Terhadap Minimization income Hasil tabulasi silang antara diversifikasi operasi terhadap minimalization income dapat dilihat pada tabel 5.17 dan koefisien hubungan diversifikasi operasi terhadap minimization income dapat dilihat pada tabel 5.18. Tabel 5.17 Tabulasi Silang Diversifikasi Operasi terhadap Minimization Income Minimization Income Tinggi Sedang Rendah Diversifikasi Operasi


Total

0

0

7

7

2

8

83

93

8

90

100

Total 2 Sumber: data sekunder yang diolah, 2016


Berdasarkan tabel 5.17, Perusahaan yang melakukan minimalization income rendah dam memiliki diversifikasi operasi multi segmen sebanyak 7 perusahaan. Perusahaan yang melakukan minimization income tinggi dan memiliki diversifikasi operasi segmen tunggal sebanyak 2 perusahaan. Perusahaan yang melakukan minimization income sedang dan memiliki diversifikasi operasi segmen tunggal sebanyak 8 perusahaan. Perusahaan yang melakukan minimization income rendah dan memiliki diversifikasi operasi segmen tunggal sebanyak 83 perusahaan.

Kekuatan dan arah

hubungan dapat dijelaskan dengan tabel berikut ini: Tabel 5.18 Tabel Koefisien Hubungan Diversifikasi Operasi Terhadap Minimization income



Value -0.091 100


Tabel 5.18 menunjukkan nilai spearman correlational sebesar -0,091 yang berarti hubungan diversifikasi operasi terhadap minimization income adalah sangat lemah dengan arah hubungan negatif. Arah hubungan negatif memiliki arti jika diversifikasi operasi meningkat atau menurun maka minimization income juga akan menurun atau meningkat. c. Analisis Tabulasi Silang antara Diversifikasi Operasi Terhadap Maximalisasi Income Hasil tabulasi silang antara diversifikasi operasi terhadap maximalisasi income dapat dilihat pada tabel 5.19 dan hasil korelasi dapat dilihat pada tabel 5.20


Tabel 5.19 Tabulasi Silang Diversifikasi Operasi Terhadap Maximization Income Maximization Income Rendah Sedang Tinggi Diversifikasi Operasi


Total

Total

1

0

0

2

29

1

1

30

30

1

1

32


Berdasarkan tabel 5.19, perusahaan yang melakukan maximization income rendah dan memiliki diversifikasi operasi multi segmen sebanyak 1 perusahaan. Perusahaan yang melakukan maximization income rendah dan memiliki diversifikasi operasi segmen tunggal sebanyak 29 perusahaan. Perusahaan yang melakukan maximization income sedang dan memiliki diversifikasi operasi segmen tunggal sebanyak 1 perusahaan. Perusahaan yang melakukan maximalisasi income tinggi dan memiliki diversifikasi operasi segmen tunggal sebanyak 1 perusahaan. Kekuatan dan arah hubungan dapat dijelaskan dengan tabel berikut ini: Tabel 5.20 Koefisien Hubungan Diversifikasi Operasi Terhadap Maximization Income



Value 0.046 32


Tabel 5.20 menunjukkan nilai spearman correlational sebesar 0,046 yang berarti hubungan diversifikasi operasi terhadap maximization income adalah sangat lemah dengan arah hubungan positif. Arah hubungan positif memiliki


arti jika diversifikasi operasi meningkat atau menurun maka maximization income juga akan meningkat atau menurun. d. Analisis Tabulasi Silang Diversifikasi Geografis Terhadap Manajemen Laba (Maximization Income dan Minimization Income) Hasil tabulasi silang antara diversifikasi geografis terhadap manajemen laba dapat dilihat pada tabel 5.20 dan hasil korelasi dapat dilihat pada tabel 5.21. Tabel 5.20 Tabulasi Silang Hubungan Diversifikasi Geografis Terhadap Manajemen Laba (maximization Income dan Minimization Income)

Diversifikasi Kegiatan beroperasi di 1 Geografis negara Kegiatan beroperasi di lebih dari 1 negara Total

Manajemen Laba Total Minimization Maximization Income Income 64 20 84

36

12

48

100

32

132


Berdasarkan tabel 5.20, dari 132 sebanyak 64 perusahaan yang melakukan minimization income dan kegiatan beroperasi di 1 negara. Perusahaan yang melakukan minimization income dan kegiatan beroperasi lebih dari 1 negara sebanyak 36 perusahaan. Perusahaan yang melakukan maximization income dan kegiatan beroperasi di 1 negara sebanyak 20 perusahaan. Perusahaan yang melakukan maximization income dan kegiatan beroperasi lebih dari 1 negara sebanyak 12 perusahaan. Kekuatan dan arah hubungan dapat dijelaskan dengan tabel berikut ini.


Tabel 5.21 Tabel Koefisien Hubungan Diversifikasi Geografis Terhadap Manajemen Laba (Maximization Income dan Minimization Income)

Ordinal by Ordinal N of Value Cases

Value 0.036 132



Tabel 5.21 Menunjukkan nilai sperman correlation sebesar 0,036 yang berarti hubungan diversifikasi geografis terhadap manajemen laba adalah sangat lemah dengan arah hubungan positif. Arah hubungan positif memiliki arti jika diversifikasi operasi meningkat atau menurun maka manajemen laba juga akan meningkat atau menurun. e. Analisis Tabulasi Silang Diversifikasi Geografis Terhadap Minimization Income Hasil

tabulasi

silang

antara

diversifikasi

geografis

terhadap

minimization income dapat dilihat pada tabel 5.22 dan hasil korelasi dapat dilihat pada tabel 5.23. Tabel 5.20 Tabulasi Silang Diversifikasi Geografis Terhadap Minimization Income Minimization Income Tinggi Sedang Rendah Diversifikasi Geografis

Kegitan beroperasi di 1 negara Kegiatan beroperasi di lebih dari 1 negara

Total Sumber: data sekunder yang diolah, 2016

Total

1

5

59

65

1

3

31

35

2

8

90

100


Berdasarkan tabel 5.20, Perusahaan yang melakukan minimization Income rendah dan memiliki diversifikasi geografis beroperasi di 1 negara sebanyak 1 perusahaan. Perusahaan yang melakukan minimization Income sedang dan memiliki diversifikasi geografis beroperasi di 1 negara sebanyak 5 perusahaan. Perusahaan yang melakukan minimization Income tinggi dan memiliki diversifikasi geografis beroperasi di 1 negara sebanyak 59 perusahaan. Perusahaan yang melakukan minimization Income rendah dan memiliki diversifikasi geografis beroperasi di lebih dari 1 negara sebanyak 3 perusahaan. Perusahaan yang melakukan minimization Income sedang dan memiliki diversifikasi geografis beroperasi di lebih dari 1 negara sebanyak 1 perusahaan. Perusahaan yang melakukan minimization Income tinggi dan memiliki diversifikasi geografis beroperasi di lebih dari 1 negara sebanyak 31 perusahaan. Kekuatan dan arah hubungan diversifikasi geografis dan maximization dapat dijelaskan pada tabel berikut ini: Tabel 5.21 Tabel Koefisien Hubungan Diversifikasi Geografis Terhadap Minimization Income



Valid -0.036 100


Tabel 5.21 Menunjukkan nilai spearman correlation sebesar -0,036 yang berarti diversifikasi geografis terhadap maximization income adalah sangat lemah dengan arah hubungan negatif. Arah hubungan negatif memiliki arti jika diversifikasi operasi meningkat atau menurun maka manajemen laba akan menurun atau meningkat.


f. Analisis Tabulasi silang Diversifikasi Geografis Terhadap Maximization Income Hasil tabulasi silang antara diversifikasi geografis terhadap maximization income dapat dilihat pada tabel 5.22 dan hasil korelasi dapat dilihat pada tabel 5.23 Tabel 5.22 Tabulasi Maximization Income

Silang

Diversifikasi Kegiatan beoperasi di Geografis 1 negara Kegiatan beroperasi di lebih dari 1 negara Total

Diversifikasi

Geografis

Maximization Income Rendah Sedang Tinggi 17 1 1

19

13

0

0

13

30

1

1

32

Terhadap

Total


Berdasarkan tabel 5.22 Perusahaan yang melakukan maximalisasi income rendah dan memiliki diversifikasi geografis beroperasi di 1 negara sebanyak 17 perusahaan. Perusahaan yang melakukan maximization income sedang dan memiliki diversifikasi geografis beroperasi di 1 negara sebanyak 1 perusahaan. Perusahaan yang melakukan maximization income tinggi dan memiliki diversifikasi geografis beroperasi di 1 negara sebanyak 1 perusahaan. Perusahaan yang melakukan maximization income rendah dan memiliki diversifikasi geografis beroperasi di lebih dari 1 negara sebanyak 13 perusahaan. Kekuatan dan arah hubungan doversifikasi geografis dan manajemen laba dijelaskan pada tabel berikut ini:


Tabel 5.23 Tabel Koefisien Hubungan Diversifikasi Geografis Terhadap Maximization Income



Valid -.213 32


Tabel 5.23 menunjukkan nilai spearman correlation sebesar -0,213 berarti hubungan diversifikasi geografis terhadap maximization income adalah lemah dengan arah hubungan negatif. Arah hubungan negatif memiliki arti jika diversifikasi operasi meningkat atau menurun maka manajemen laba juga akan menurun atau meningkat.

B. Pembahasan 1. Hubungan Diversifikasi Operasi Terhadap Manajemen Laba Berdasarkan analisis data, diversifikasi operasi terbagi menjadi tiga bagian mengenai hubungan diversifikasi operasi terhadap manajemen laba. Analisis data yang pertama, dapat diketahui bahwa terdapat hubungan sangat lemah dengan arah hubungan positif diversifikasi operasi terhadap manajemen laba. Analisis data yang kedua, dapat diketahui bahwa terdapat hubungan sangat lemah dengan arah hubungan negatif diversifikasi operasi terhadap maximization income. Analisis data yang ketiga, diketahui bahwa terdapat hubungan sangat lemah dengan arah hubungan positif diversifikasi operasi terhadap minimization income. Hubungan yang sangat lemah menjelaskan diversifikasi operasi mempunyai

kecenderungan

sangat

lemah

dalam

mempengaruhi


manajemen.

Arah

hubungan

yang

negatif

menjelaskan

bahwa

diversifikasi operasi mempunyai hubungan yang berlawanan terhadap minimization income sebaliknya hubungan yang positif menjelaskan bahwa diversifikasi operasi mempunyai hubungan searah terhadap manajemen laba dan maximization income. Hasil penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Verawati (2012) dan Indraswari (2010) yang menyatakan bahwa diversifikasi operasi mempengaruhi manajemen laba. Perusahaan dalam pelaporan kinerja pada investor, manajemen perusahaan dengan segmen bisnis yang beragam terbukti melakukan manajemen laba dengan arah menaikkann laba. Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh El Mehdi (2011) meyatakan bahwa tidak ditemukkan hubungan antara tingkat diversifikasi operasi perusahaan dengan manajemen laba dan diversifikasi operasi mengurangi manajemen laba. Hal yang dapat menyebabkan hubungan diversifikasi operasi dan manajemen laba (minimization income dan maximization income) sangat lemah, kemungkinan karena sebagian perusahaan berfolus pada satu segmen usaha dengan begitu transparansi yang dimiliki perusahaan mengenai informasi-informasi keuangan perusahaan tinggi. 2. Hubungan Diversifikasi Geografis Terhadap Manajemen Laba Berdasarkan analisis data, diversifikasi geografis terbagi menjadi tiga bagian mengenai hubungan diversifikasi geografis terhadap manajemen laba. Analisis data yang pertama, dapat diketahui bahwa


terdapat hubungan sangat lemah dengan arah hubungan positif diversifikasi geografis terhadap manajemen laba. Analisis data yang kedua, dapat diketahui bahwa terdapat hubungan sangat lemah dengan arah hubungan negatif diversifikasi geografis terhadap maximization income. Analisis data yang ketiga, diketahui bahwa terdapat hubungan lemah dengan arah hubungan negatif diversifikasi geografis terhadap minimization income. Hubungan yang sangat lemah menjelaskan diversifikasi geografis mempunyai kecenderungan sangat lemah dalam mempengaruhi manajemen laba. Arah hubungan yang positif menjelaskan bahwa diversifikasi geografis dan manajemen laba mempunyai hubungan yang searah sebaliknya hubungan yang negatif menjelaskan bahwa diversifikasi geografis dan maximization income, minimization income mempunyai hubungan berlawanan. Hasil penelitian ini sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Aryanti dan Walansendouw (2013) meyatakan bahwa diversifikasi geografis tidak berpengaruh terhadap manajemen laba.Verawati (2012), Fatmawati(2013), meyatakan bahwa diversifikasi geografis memiliki pengaruh signifikan positif terhadap manajemen laba. Dinuka (2014) menyatakan Perusahaan yang beroperasi disatu negara melakukan manajemen laba lebih tinggi dibandingkan dengan perusahaan yang beroperasi di dua negara. Hasil penelitian inii tidak sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Lupitasari (2012) menyatakan bahwa diversifikasi geografis berpengaruh dengan arah koefisien negatif.


Semakin terdiversifikasi secara geografis suatu perusahaan maka semakin berkurang tingkat manajemen laba. Hal ini menunjukkan bahwa diversifikasi geografis yang dilakukan dapat mengurangi manajemen laba. Hal yang dapat menyebabkan hubungan diversifikasi operasi dan manajemen laba (minimization income dan maximization income) sangat lemah, kemungkinan karena sebagian perusahaan hanya beroperasi pada satu negara aja, sehingga pemilik perusahaan dapat dengan mudah melakukan pengawasan terhadap kinerja yang dilakukan oleh manajer.


BAB VI PENUTUP A. Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis data yang telah dilakukan dapat diketahui bahwa: 1. Hubungan diversifikasi operasi terhadap manajemen laba yang dibagi menjadi 3 bagian yaitu: a. Hubungan

diversifikasi

operasi

terhadap

manajemen

laba

(maximization income dan minimization income) sangat lemah dengan arah hubungan positif b. Hubungan diversifikasi operasi terhadap minimization income sangat lemah dengan arah hubungan negatif c. Hubungan diversifikasi operasi terhadap maximization income sangat lemah dengan arah hubungan positif. 2. Hubungan diversifikasi geografis terhadap manajemen laba yang dibagi menjadi 3 bagian yaitu: a. Hubungan

diversifikasi

geografis

terhadap

manajemen

laba

(maximization income dan minimization income) sangat lemah dengan arah hubungan positif b. Hubungan diversifikasi geografis terhadap minimization income sangat lemah dengan arah hubungan negatif c. Hubungan diversifikasi geografis terhadap maximization income lemah dengan arah hubungan negatif.

85


B. Keterbatasan Penelitian Penelitian yang dilakukan mengandung beberapa keterbatasan diantaranya sebagai berikut: 1. Penelitian ini hanya menggunakan perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2011–2014, hasil penelitian ini tidak dapat digeneralisasikan. 2. Penelitian ini hanya mengunakan rumus indeks herfindah dalam menghitung diversifikasi operasi 3. Penelitian ini hanya menggunakan rumus jumlah negara induk dan anak perusahaan beroperasi. 4. Penilitian ini hanya menggunakan perusahaan yang secara konsisten terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia yang menerbitkan laporan keuangan dalam mata uang rupiah.

C. Saran Berdasarkan keterbatasan dalam penelitian ini, penulis mengajukan beberapa saran sebagai berikut: 1. Peneliti selanjutnya diharapkan tidak hanya mengunakan rumus indeks herfindah

dalam

menghitung

diversifikasi

industri

tetpai

dapat

menggunakan rumus diversifikasi lain. 2. Peneliti selanjutnya diharapkan tidak hanya menggunakan rumus jumlah negara induk dan anak perusahaan beroperasi.


3. Peneliti selanjutnya diharapkan dapat menggunakan sampel yang tidak hanya perusahaan yang menggunakan mata uang rupiah saja tetapi dalam mata uang asing lainnya.


DAFTAR PUSTAKA Anthony, Robert N, dan Vijay Govindarajan. 2012. Management Control System Edisi 11 Buku 2. Salemba Empat, Jakarta Arthur A. Thompson. Jr, A. J. Strickland III & John E. Gamble. 2010. Crafting and Executing Strategy: The Quest For Competitive Advantage: Concepts and Cases. McGraw-Hill Irwin, USA Aryati, Titik dan Y.C.Walansendouw. 2013. “Analisis Pengaruh Diversifikasi Perusahaan Terhadap Manajemen Laba”. Jurnal Akuntansi & Auditing Volume 9/No. 2/MEI 2013: 244 – 260. Arintasari, Okky Widya. 2015. “Pengaruh Diversifikasi Industri, Geografis, Dan Mekanisme Corporate Governance Terhadap Manajemen Laba (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-2013). Skripsi tidak dipublikasi. Universitas Diponogoro, Semarang Boedijoewono, Noegroho. 2012. Pengantar Statistika Ekonomi dan Bisnis. Jilid 1 (Deskriptif). STIM YKPN, Yogyakarta. Donald. R. Cooper dan C. William Emary. 1995. Metode Penelitian Bisnis. Jilid 2. Erlangga, Jakarta. El Mehdi, I.K dan S. Seboui. 2011. “Corporate diversification and earnings management. Review of Accounting and Finance”. Vol.10 No.2, pp.176-196 David, Fred R. 2009. Strategic Management: Manajemen Strategis Konsep. Buku 1 Edisi 12. Salemba Empat, Jakarta. Dechow, P. M., R. G. Sloan, dan A.P. Sweeney. 1995. “Detecting Earnings Management”. Journal of Accounting Research,24, 193-225. Fatmawati, Dewi. “Pengaruh Diversifikasi Geografis, Diversifikasi Industri, Konsentrasi Kepemilikan Perusahaan, Dan Masa Perikatan Audit Terhadap Manajemen Laba”. 2013. Skripsi tidak dipublikasi. Universitas Diponogoro, Semarang. Harto, Puji. 2005. “Kebijakan Diversifikasi Perusahaan dan Pengaruhnya Terhadap Kinerja”. Jurnal Akuntansi dan Keuangan Vol 1, 297-307. Hayden, Catherine. 1991. Management Strategi: The handbook of strategic expertise. PT Elex Media Komputindo, Jakarta. Indraswari, Ratih. 2010. “Pengaruh Status Internasional, Diversifikasi Operasi dan Legal Login Terhadap Manajemen Laba”. Skripsi Tidak Dipublikasi. Universitas Gadja Mada, Yogyakarta.

88


Jensen, M., dan W. Meckling. 1976. “The Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs, and Ownership Structure”. Journal of Financial Econimics, 3, 205-360. Lupitasari, Dewi. 2013. “Pengaruh Diversifikasi Operasional dan Diversifkasi Geografis Terhadap Manajemen Laba”. Skripsi Tidak Dipublikasi. Universitas Diponogoro, Semarang. Nugroho, Satria. 2015. “Pengaruh Kompensasi, Kepemilikasn Manajerial, Diversifikasi Perusahaan dan Ukuran KAP Terhadap Manajemen Laba”. Skripsi Tidak Dipublikasi. Universitas Diponogoro, Semarang. Priyatno, Duwi. 2012. Cara Kilat Belajar Analisis Data dengan SPSS 20. ANDI, Yogyakarta. Rahayu, Indu Prasetya Ning.2014. “Pengaruh Diversifikasi Operasional Terhadap Struktur Modal dengan Kepemilikan Pemerintah Sebagai Variabel Pemoderasi”. Skripsi Tidak Dipublikasikan. Universitas Diponegoro, Yogyakarta Richard B, Robinson, Jr dan John A. Pearce II. 2013. Strategic Management: formulation, Implementation, and Control. Edition 12th. McGraw-Hill Education, Asia. Santoso, Singgih. 2016. Panduan Lengkap SPSS Versi 23. PT Elex Media Komputindo, Jakarta. Santoso, Singgih. 2014. Statistik NonParametrik. Edisi Revisi. PT Elex Media Komputindo, Jakarta. Santoso, Singgih. 2002. Buku Latihan SPSS statistic Multivariat. PT Elex Media Komputindo, Jakarta. Sarwono, Jonathan. 2012. Mengenal SPSS Statistics 20: Aplikasi Untuk Riset Eksperimental. PT Elex Media Komputindo, Jakarta. Satoto, Heru S. 2007. “Strategi Diversifikasi Terhadap Kinerja Perusahaan”. Jurnal Keuangan Dan Perbankan, Vol. 13, No. 2 Mei 2009, Hal. 280-287. Scottt, W. R. 2000. Financial Accounting Theory. Second Edition. Prentice Hall, Canada. Sugiyono. 2014. Metode Penelitian Manajemen. Alfabeta, Bandung. Sulistyanto, Sri. 2008. Manajemen Laba: Teori dan Model Empiris. Grasindo, Jakarta. Stephen P. Robbins dan Mary Coulter. 2009. Management. 10th edition. Pearson education, Inc.


Verawati, Diana. 2012. “Pengaruh Diversifikasi Operasi, Diversifikasi Geografis, Leverage dan Struktur Kepemilikan terhadap Manajemen Laba”. Universitas Diponogoro, Semarang. Vina

Kholisa Dinuka dan Zulaikha. 2014. “Analisi Pengaruh Audit Tenure,Ukuran KAP dan Diversifikasi Geografis Terhadap Manajemen Laba”. Universitas Diponogoro, Semarang


LAMPIRAN


Lampiran I : Daftar Perusahaan Populasi Sasaran 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.


Nama Emiten PT. Argha Karya Prima Industri Tbk PT. Alakasa Industrindo Tbk PT. Asahimas Flat Glass Tbk PT. Arwana Citramulia Tbk PT. Budi Acid Jaya Tbk PT. Duta Pertiwi Nusantara Tbk PT. Eterindo Wahanatama Tbk PT. Gudang Garam Tbk PT. Panasia Indosyntec Tbk PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk PT. Indomobil Sukses Internasional Tbk PT. Indofarma Tbk PT. Indal Alumunium Industri Tbk PT. Indofood Sukses Makmur Tbk PT. Kabelindo Murni Tbk PT. Kedaung Indah Can Tbk PT. Multi Prima Sejahtera Tbk PT. Martina Berto Tbk PT. Mustika Ratu Tbk PT. Mayor Indah Tbk PT. Apac Citra Centertex Tbk PT. Prasidha Aneka Niaga Tbk PT. Ricky Putra Globalindo Tbk PT. Sierad Produce Tbk PT. Holcim Indonesia Tbk PT. Selamat Sempura Tbk PT. Sunson Textile Manufacturer Tbk PT. Star Petrochem Tbk PT. Surya Toto Indonesia Tbk PT. Tempo Scan Pacific Tbk PT. Ultrajaya Milk Industri & Tranding Comp PT.Nusantara Inti Corpora Tbk PT. Unilever Indonesia Tbk


Lampiran II : Data Diversifikasi Operasi (dalam rupiah) Kode Emiten

Tahun

2011 2012 AKPI 2013 2014 2011 2012 ALKA 2013 2014 2011 2012 AMFG 2013 2014 2011 2012 ARNA 2013 2014

Segmen Usaha Manufaktur Distribusi Manufaktur Distribusi Manufaktur Distribusi Manufaktur Distribusi Industri Alumunium Perdagangan Industri Alumunium Perdagangan Industri Alumunium Perdagangan Industri alumunium Perdagangan Kaca Lembaran Kaca Otomotif Kaca Lembaran Kaca Otomotif Kaca Lembaran Kaca Otomotif kaca lembaran kaca otomotif Industri Distribusi Industri Distribusi Industri Distribusi Industri Distribusi

Penjualan masingmasing segmen (1)2 1.425.966.011.000 79.593.476.000 1.453.926.686.000 54.994.595.000 1.639.673.949.000 23.711.241.000 1.945.383.031.000 73.547.401 799.476.919 84.856.881 752.030.287 88.491.892 1.011.128.378 98.453.106 1.131.911.607 1.936.493.000.000 659.778.000.000 2.162.425.000.000 855.303.000.000 2.431.663.000.000 983.006.000.000 2.755.433.000.000 1.136.670.000.000 17.138.974.949 905.545.854.462 42.203.051.974 1,071.460.551.237 47.743.381.297 1.369.896.848.033 38.881.102.719 1.570.877.574.968

Total Penjualan (2)2

HERFit (1)2/(2) 2

1.505.559.487.000

1.00

1.509.185.293.000

1.00

1.663.385.190.000

1.00

1.945.383.031.000

1.00

873.024.320

1.00

836.887.168

1.00

1.099.620.270

1.00

1.230.364.713

1.00

2.596.271.000.000

1.00

2.857.310.000.000

1.00

3.216.480.000.000

1.00

3.672.186.000.000

1.00

922.684.829.411

1.00

1.113.663.603.211

1.00

1.417.640.229.330

1.00

1.609.758.677.687

1.00


Lampiran II : Data Diversifikasi Operasi (Lanjutan) (dalam rupiah) Kode Emiten

Tahun

Segmen Usaha Tepung Tapioka

2011

Glukosa dan Frukosa Asam sitrat dan Produk Kimia Lainnya Karung Plastik Monosodium Tepung Tapioka Modifikasi Tepung Tapioka Glukosa dan Frukosa

2012

BUDI

2013

2014

Asam sitrat dan Produk Kimia Lainnya Karung Plastik Monosodium Tepung Tapioka Modifikasi Tepung Tapioka Glukosa dan Frukosa Asam sitrat dan Produk Kimia Lainnya Karung Plastik Monosodium Tepung Tapioka Modifikasi Tepung Tapioka Glukosa dan Frukosa Asam sitrat dan Produk Kimia Lainnya Karung Plastik Monosodium Tepung Tapioka Modifikasi

Penjualan masingmasing segmen (1)2


HERFit (1)2/(2)2

1.892.326.000.000 670.650.000.000 177.473,000.000 2.503.984.000.000

1.00

76.010.000.000 5.195.000.000 1.684.737.000.000 695.046.000.000 64.602.000.000

2.295.369.000.000

1.00

2.568.954.000.000

1.00

2.284.211.000.000

1.00

66.393.000.000 6.315.000.000 1.900.774.000.000 962.506.000.000 26.619.000.000 75.189.000.000 1.134.000.000 1.606.182.000.000 817.930.000.000 29.142.000.000 90.784.000.000 -



Tahun

Segmen Usaha

DPNS

2011 2012 2013 2014

Industri Lem Industri Lem Industri Lem Industri lem FAME Bahan Kimia Lainnyaa FAME Bahan Kimia Lainnyaa FAME Bahan Kimia Lainnya Tandan Buah Sawit FAME Bahan Kimia Lainnya Tandan Buah Sawit Rokok Kertas Karton Lain-lain Rokok Kertas Karton Lain-lain Rokok Kertas Karton Lain-Lain Rokok Kertas Karton Lain-lain Polimerisasi, Twisting dan Spinning Pertambangan Polimerisasi, Twisting dan Spinning Pertambangan

2011

2012 ETWA 2013

2014

2011

2012 GGRM 2013

2014

2011

2012

Penjualan masingmasing segmen (1)2 121.168.473.285 146.690.966.909 131.333.196.189 132.775.925.237 420.037.109.452 484.198.993.828


HERFit (1)2/(2)2

121.168.473.285 146.690.966.909 131.333.196.189 132.775.925.237

1.00 1.00 1.00 1.00

904.236.103.280

0.68

1.211.846.624.578

0.68

1.635.191.558.590

0.54

1.242.326.926.365

0.65

41.884.352.000.000

1.00

49.028.696.000.000

1.00

55.436.954.000.000

1.00

65.185.850.000.000

1.00

1.016.881.448.518

1.00

861.164.216.195

1.00

638.141.091.936 364.090.804.932 851.932.395.901 352.284.187.546 1.849.422.000 747.595.126.078 245.509.749.165 6.981.819.846 40.822.921.000.000 1,061.300.000.000 131.000.000 48.236.503.000.000 789.698.000.000 2.495.000.000 54.553.230.000.000 878.589.000.000 5.135.000.000 64.205.036.000.000 969.391.000.000 11.423.000.000 1.016.881.448.518 861.164.216.195 -



Tahun

2013 HDTX 2014

2011

2012

ICBP 2013

2014

Segmen Usaha Polimerisasi, Twisting dan Spinning Pertambangan Polimerisasi, Twisting dan Spinning Pertambangan Mi Instan Dairy Makanan Ringan Penyedap Nutrisi dan Makanan Khusus Mi Instan Dairy Makanan Ringan Penyedap Nutrisi dan Makanan Khusus Mi Instan Dairy Makanan Ringan Penyedap makanan Nutrisi dan Makanan Khusus Minuman Mi Instan Dairy Makanan Ringan Penyedap Makanan Nutrisi dan Makanan Khusus Minuman

Penjualan masingmasing segmen (1)2 1.057.343.006.058


HERFit (1)2/(2)2

1.057.343.006.058

1,00

1.175.464.356.704

1,00

19.367.155.000.000

1,00

21.574.792.000.000

1,00

25.094.681.000.000

1,00

30.022.463.000.000

1,00

1.175.464.356.704 3.332.929.000.000 3.692.967.000.000 1.152.728.000.000 677.152.000.000 511.379.000.000 14.880.472.000.000 3.887.543.000.000 1.479.234.000.000 831.336.000.000 496.207.000.000 17.001.929.000.000 4.656.754.000.000 1.685.484.000.000 972.047.000.000 559.534.000.000 218.933.000.000 19.591.007.000.000 5.240.653.000.000 1.976.926.000.000 713.067.000.000 577.779.000.000 1.923.031.000.000


Lampiran II : Data Diversifikasi Operasi ( Lanjutan) (dalam rupiah) Kode Emiten

Tahun

2011

2012 IMAS 2013

2014

2011

2012 INAF

2013

Segmen Usaha Otomotif Jasa Keuangan Sewa dan pelayanan Lain-lain Otomotif Jasa Keuangan Sewa dan pelayanan Lain-lain Otomotif Jasa Keuangan Sewa dan pelayanan Lain-lain Otomotif Jasa Keuangan Sewa dan pelayanan Lain-lain Obat Alat Kesehatan dan Produk Lainnya Lainnya Obat Alat Kesehatan dan Produk Lainnya Engineering Pharmaceutical Aliansi Strategis Obat Alat Kesehatan dan Produk Lainnya Engineering Pharmaceutical Aliansi Strategis



HERFit (1)2/(2)2

19.780.838.058.900

0,71

19.780.838.058.900

0,99

20.094.736.395.135

1,00

19.458.165.173.088

1,00

1.203.466.970.652

1,00

981.306.000.000

1,00

1.337.498.191.710

1,00

15.608.656.936.480 684.592.177.364 83.201.254.577 332.624.813.921 18.058.971.969.566 638.718.209.487 398.615.628.062 624.532.251.785 18.114.598.311.475 801.539.144.163 650.325.641.143 528.273.298.353 17.036.945.473.128 999.096.193.304 753.817.699.448 668.305.807.208 852.469.384.754 347.883.631.494 3.113.954.404 899.734.303.580 252.684.412.383 1.752.200.000 1.879.340.757 929.528.898.433 407.689.959.720 279.333.557 -



INAF

Tahun

2014

2011

2012 INAI 2013

2014

2011

INDF

2012

Segmen Usaha

Penjualan masingmasing segmen

Total Penjualan

HERFit

(1)2

(2)2

(1)2/(2)2

Obat Alat Kesehatan dan Produk Lainnya Engineering Pharmaceutical Aliansi Strategis

983.719.559.639

Industri Alumunium

344.167.322.148

Jasa Kontruksi

211.719.406.034

396.042.742.828 1,00

555.886.728.181

1,00

582.654.361.422

1,00

640.702.671.875

1,00

933.462.438.255

1,00

-

Software

-

Perdagangan

-

Industri Alumunium

426.299.470.660

Jasa Kontruksi

252.563.769.546

Software

-

Investasi

-

Industri Alumunium

514.291.759.519

Jasa Kontruksi

231.085.602.152

Software

-

Investasi

-

Industri Alumunium

725.916.840.522

Jasa Kontruksi

420.164.463.526

Software

-

Investasi Produk Konsumen Bermerek Bogasari

16,180.851.000.000 10,713.341.000.000

Agribisnis

7,632.261.000.000

Distribusi Produk Konsumen Bermerek Bogasari

2,870.866.000.000 21,475.682.000.000

Agribisnis

12,087.673.000.000

Distribusi Budidaya dan Pengolahan Sayuran

1.381.436.578.115 1.674.275.648

45.332.256.000.000

0,68

50.059.427.000.000

1,00

12,563.066.000.000 3,933.006.000.000 -



Tahun

Segmen Usaha Produk Konsumen Bermerek Bogasari

2013

Agribisnis Distribusi Budidaya dan Pengolahan Sayuran Produk Konsumen Bermerek Bogasari

INDF

2014

Agribisnis Distribusi Budidaya dan Pengolahan sayuran Kabel Listrik

2011

Kabel Telepon Jasa Hotel Kabel Listrik

2012

Penjualan masing-masing segmen

Total Penjualan

HERFit

(1)2

(2)2

(1)2/(2)2

24.648.228.000.000 14.913.788.000.000 11.514.015.000.000

55.623.657.000.000

1,00

4.547.626.000.000 29.814.025.000.000 15.997.721.000.000 12.647.454.000.000

63.594.452.000,.000

1,00

5.135.252.000.000 812.041.395.470 43.190.139.769

864.752.600.095

1,00

9.521.064.857 948.164.617.638

Kabel Telepon

61.100.749.234

Jasa Hotel

10.931.711.144

1.020.197.078.016

1,00

KBLM Kabel Listrik 2013

Kabel Telepon

43.267.592.009

Jasa Hotel

13.120.809.239

Kabel Listrik 2014

976.399.037.621

1.032.787.438.869

1,00

859.523.583.684

Kabel Telepon

44.307.114.708

Jasa Hotel

15.707.172.202

919.537.870.594

1,00



Tahun

2011

2012 KICI 2013

2014

2011

Segmen Usaha

Total Penjualan

HERFit

(1)2

(2)2

(1)2/(2)2

Produk Enamel

50.751.185.818

Kaleng

36.766.196.760

Produk Enamel

57.184.283.100

Kaleng

37.602.971.305

Produk Enamel

60.578.857.263

Kaleng

38.450.839.454

Enamel

65.840.653.507

Kaleng

37.130.664.990

Busi

344.167.322.148

lampu Mobil

211.719.406.034

Tepung

-

Lain-lain

-

Busi lampu Mobil 2012


Tepung Lain-lain

87.517.382.578

94.787.254.405

99.029.696.717

102.971.318.497

555.886.728.181

1,00

1,00

1,00

1,00

1,00

67.663.280.683 122.441.527 62.649.591

68.736.656.643

1,00

888.284.842

LPIN Busi

2013

Lampu Mobil

38.144.323 77.231.127.337

Tepung Lain-lain Busi 2014

76.405.222.512

81.769.229 705.991.273 67.717.712.175

Lampu Mobil

44.382.249

Tepung

57.510.456

Lain-lain

1,00

2.335.859.987

70.155.464.867

1,00



Tahun

MBTO

2011

Segmen Usaha Kosmetik



605.123.039.954

HERFit (1)2/(2)2 1,00

648.375.230.795 Jamu Lainnya 2012

2013

2014

MRAT

2011

2012

2013

Kosmetik Jamu Lainnya Kosmetik Jamu Lainnya Kosmetik Jamu Lainnya Pabrikasi Prdagangan dan Distribusi Pabrikasi Prdagangan dan Distribusi Pabrikasi Prdagangan dan Distribusi

12.923.475.016 30.328.715.825 676.050.908.092 10.599.376.825 31.138.114.130 602.487.040.711 10.890.535.521 27.907.010.063 636.705.824.745 7.759.033.476 26.933.991.602 6.244.458.456 400.071.326.225

1,00 717.788.399.047 1,00 641.284.586.295 1,00 671.398.849.823 1,00 406.315.784.681

9.502.780.111 448.694.558.713

1,00 458.197.338.824

6.101.342.892 352.026.202.611

358.127.545.503

1,00



Tahun

MRAT

2014

Segmen Usaha

(1)

2011

2012 MYOR 2013

2014

2011

2012 MYTX 2013

2014

PSDN


2012

Pabrikasi Prdagangan dan Distribusi Pengolahan Makanan Pengolahan Kopi Bubuk dan Instan serta biji kakao Pengolahan Makanan Pengolahan Kopi Bubuk dan Instan serta biji kakao Pengolahan Makanan Pengolahan Kopi Bubuk dan Instan serta biji kakao Pengolahan Makanan Pengolahan Kopi Bubuk dan Instan Serta biji Kakao Garmen Perajutan dan Pemintalan Garmen Perajutan dan Pemintalan Garmen Perajutan dan Pemintalan Garmen Penenunan dan Pemintalan Pengolahan dan Perdagangan hasil bumi Pabrik Kopi bubuk dari instan Perkebunan dan Pengolahan hasil bumi

2

Total Penjualan (2)

2

HERFit (1)2/(2)2

17.615.400.543 417.131.701.057

434.747.101.600

1,00

4.348.002.884.828 5.105.863.108.050

9.453.865.992.878

1,00

5.201.268.006.649 5.309.357.663.183

10.510.625.669.832

1,00

6.668.152.722.730 5.349.684.410.607

12.017.837.133.337

1,00

7.885.559.532.258 6.283.528.745.980

14.169.088.278.238

1.957.035.256.801

1.957.035.256.801

1,00

1,00

1.519.059.182.281

1.519.059.182.281

1.900.301.509.218

1.900.301.509.218

1,00

-

2.129.058

2.129.058

1,00

1,00

971.467.000.000 273.698.000.000 1.125.000.000

1.246.290.753.836

1,00


Lampiran II : Data Diversifikasi Operasi (Lanjutan) (dalam rupiah)

Kode Emite n

Tahu n


Total Penjualan

HERFit

(1)2

(2)2

(1)2/(2)

Segmen Usaha 2

2011

Pengolahan dan Perdagangan hasil bumi Pabrik Kopi bubuk dari instan Perkebunan dan Pengolahan hasil bumi Pengolahan dan Perdagangan hasil bumi Pabrik Kopi bubuk dari instan Perkebunan dan Pengolahan hasil bumi Pengolahan dan Perdagangan hasil bumi Pabrik Kopi bubuk dari instan Perkebunan dan Pengolahan hasil bumi Pabrikasi Pakaian Dalam dan Luar Perdagangan

195.771.083.504

2012

Pabrikasi Benang Pabrikasi Pakaian Dalam dan Luar Perdagangan

190.678.836.180

2013

Pabrikasi Benang Pabrikasi Pakaian Dalam dan Luar Perdagangan

329.811.004.369

2014

Pabrikasi Benang Pabrikasi Pakaian Dalam dan Luar Perdagangan Pabrikasi Benang

357.162.278.637

2012

PSDN

2013

2014

RICY

1.017.187.000.000 324.648.000.000

1.305.116.747.447

1,00

1.170.000.000 957.233.000.000 322.174.000.000

1.279.553.071.584

1,00

146.000.000 736.588.000.000 237.303.000.000

975.081.057.089

1,00

1.189.000.000 224.158.178.266 196.465.411.364

616.394.673.133

1,00

297.894.108.690 261.399.757.680

749.972.702.550

1,00

262.111.546.796 392.262.550.970

984.185.102.135

1,00

529.441.156.763 298.840.144.842

1.185.443.580.242

1,00



Tahun

2011

2012

SIPD

2013

2014

2011

2012 SMCB 2013

2014

Segmen Usaha Pakan Ternak Ayam Umur Sehari Ayam Potong Kemitraan Lain-lain Pakan Ternak Ayam Umur Sehari Ayam Potong Kemitraan Lain-lain Pakan Ternak Ayam Umur Sehari Ayam Potong Kemitraan Lain-lain Pakan Ternak Ayam Umur Sehari Ayam Potong Kemitraan Lain-lain Semen Beton jadi dan tambang agregat jasa lainnya Semen Beton jadi dan tambang agregat jasa lainnya Semen Beton jadi dan tambang agregat jasa lainnya Semen Beton jadi dan tambang agregat jasa lainnya

Penjualan masingmasing segmen (1)2 1459.200.885.937 167.477.923.810 269.119.924.914 2005.282.339.445 128.049.949.522 1520.492.763.188 357.484.118.273 143.813.694.839 1900.102.983.806 432.576.160.521 1705.118.475.699 372.277.998.231 47.681.593.846 1210.401.750.089 518.791.930.192 1462.267.922.346 430.025.206.076 124.229.625.680 102.739.285.867 386.313.062.534 6360.878.000.000 1163.086.000.000


HERFit (1)2/(2)2

4.029.131.023.628

1,00

4.354.469.720.627

1,00

3.854.271.748.057

1,00

2.505.575.102.503

1,00

7.523.964.000.000

1,00

9.011.076.000.000

1,00

9.686.262.000.000

1,00

10.528.723.000.000

1,00

7704.229.000.000 1306.847.000.000 8015.126.000.000 1671136.000.000 8708784.000.000 1819939.000.000 -



SMCB

Tahun

2014

Segmen Usaha

2012

2013

10.528.723.000.000

1,00

399.098.695.917

Trading

-

1.807.890.780.238

1,00

54.185.094.175 1.559.597.470.394

Radiator

385.168.756.050

Dump Body Maker

295.647.295.946

2.163.842.229.019

1,00

122.244.228.659 1.337.707.007.575

Radiator

392.024.318.434

Dump Body Maker

196.125.403.484

Distribusi

328.755.636.649

Lain-lain

118.370.360.153

Penyaring

SSTM

1.819.939.000.000

-

Penyaring

2011

(1)2/(2)2

Dump Body Maker

Lain-lain

2014

(2)2

1.541.039.611.651

Trading

2013

(1)2

Penyaring

Penyaring

SMSM

HERFit

8.708.784.000.000

Lain-lain

2012

Total Penjualan

Semen Beton jadi dan tambang agregat jasa lainnya Radiator

2011


2.372.982.726.295

1,00

1.667.709.000.000

Radiator

388.595.000.000

Dump Body Maker

131.508.000.000

Trading

328.328.000.000

Lain-lain

116.720.000.000

Pemintalan

277.941.734.129

Petenunan

89.383.523.917

Lain-lain

35.856.301.254

Pemintalan

461.211.922.243

Petenunan

80.859.202.877

Lain-lain

12.400.310.799

Pemintalan

499.388.645.796

Petenunan

68.215.823.960

Lain-lain

6.144.277.969

2.632.860.000.000

403.181.559.300

554.471.435.919

573.748.747.725

1,00

1,00

1,00

1,00



Kode Tahun Emiten

SSTM

2014

2011 2012 STAR 2013 2014

2011

2012

TOTO

2013

Segmen Usaha

Total Penjualan

(1)2

(2)2

Pemintalan

476.544.536.097

Petenunan

35.625.413.267

Lain-lain

7.684.712.467

Benang, Fiber dan Kapas Lainnya Benang, Fiber dan Kapas Lainnya Benang, Fiber dan Kapas Lainnya Benang, Fiber dan Kapas Lainnya

214.609.829.957 5.723.951.476 197.202.830.510 7.532.545.440 273.816.627.718 325.106.395 228.622.027.943 -

Saniter

669.174.299.310

Fitting

652.407.989.793

Peralatan sistem dapur Peralatan elektronik dan aksesoris Saniter

838.473.791.447

Fitting

682.971.928.251

20.344.466.297

750.436.120.725

Fitting

927.870.113.331

Peralatan sistem dapur Peralatan elektronik dan aksesoris Saniter Peralatan sistem dapur Peralatan elektronik dan aksesoris

HERFit (1)2/(2)2

1.632.860.000.000

0.1

220.333.781.433

1,00

204.735.375.950

1,00

274.141.734.113

1,00

228.622.027.943

1,00

1.341.926.755.400

1,00

1.576.763.006.759

1,00

1.711.306.783.683

1,00

2.053.630.373.083

1,00

-

Peralatan sistem dapur Peralatan elektronik dan aksesoris Saniter

Fitting 2014

Penjualan masing-masing segmen

55.317.287.061 -

26.445.671.654 6.554.877.972 868.061.278.851 1.145.899.772.100 30.803.802.873 8.865.520.259



Kode Tahun Emiten

2011

2012 TSPC 2013

2014

2011 2012 ULTJ 2013 2014 2011 2012 UNIT 2013 2014

Segmen Usaha


Total Penjualan

(1)2

(2)2

Obat-obatan Produk Konsumen dan Kosmetik jasa distribusi

1.759.586.209.713


1.912.664.710.555


1.990.487.698.307


1.067.163.106.129

Minuman

1.351.181.524.285

Makanan Minuman Makanan Minuman Makanan Minuman

1.332.157.698.378

5.780.664.117.037

1.525.882.010.886

6.630.809.553.343

1.674.030.230.402

6.854.889.233.121

5.911.166.157.561

7.512.115.037.587

Lain-Lain Benang dan bahan baku Lain-lain

1,00

1,00

1.530.764.173.817 153.961.777.037 2.102.383.741.532 2.655.812.199.818 207.837.914.070 2.809.851.307.439 3.289.071.354.191 230.833.290.384 3.460.231.249.075 2.873.852.482.447 103.226.308.264

benang dan bahan baku

1,00

3.190.371.304.412

Benang dan bahan baku

lain-lain

1,00

3.192.262.831.902

220.288.214.471 3.916.789.366.423

Benang dan bahan baku

(1)2/(2)2

2.688.920.208.946

Makanan lain-lain

HERFit

-

103.226.308.264

87.707.280.049 758.703.704

88.465.983.753

100.485.969.126 1.400.245.520

101.886.214.646

101.445.499.440 1.002.544.860

102.448.044.300

0.51 1,00 1,00 0.62 1,00 1,00 1,00 1,00



Tahun

2011

Segmen Usaha kebutuhan rumah tangga dan perawatan tubuh makanan dan minuman

2012

kebutuhan rumah tangga dan perawatan tubuh makanan dan minuman

UNVR 2013


2014



Total Penjualan

HERFit

(1)2

(2)2

(1)2/(2)2

17.191.268.000.000 23.469.218.000.000

1,00

6.277.950.000.000 19.922.118

27.303.248

1,00

30.757.435

1,00

34.511.534

1,00

7.381.130 22.414.545 8.342.890 24.633.930 9.877.604


Lampiran III : Data Diversifikasi Geografis Tahun 2011, 2012, 2013 Dan 2014 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 AKPI ALKA AMFG ARNA BUDI DPNS ETWA GGRM HDTX ICBP IMAS INAF INAI INDF KBLM KICI LPIN MBTO MRAT MYOR MYTX PSDN RICY SIPD SMCB SMSM SSTM STAR TOTO TSPC ULTJ

32 33

UNIT UNVR

Nama Emiten

2011

2012

2013 2014

PT. Argha Karya Prima Industry Tbk PT.Â Alakasa Industrindo Tbk PT. Asahimas Flat Glass Tbk PT.Â Arwana Citramulia Tbk PT. Budi Acid Jaya Tbk PT. Duta Pertiwi Nusantara Tbk PT. Eterindo Wahanatama Tbk PT. Gudang Garam Tbk PT. Panasia Indosyntec Tbk PT. Indofood CBP Sukses Makmur Tbk PT. Indomobil Sukses International Tbk PT. Indofarma Tbk PT. Indai Aluminium Industry Tbk PT. Indofood Sukses Makmur Tbk PT. Kabelindo Murni Tbk PT Kedaung Indah Can Tbk PT. Multi Prima Sejahtera Tbk PT. Martina Berto Tbk PT. Mustika Ratu Tbk PT. Mayora Indah Tbk PT. Apac Citra Centertex Tbk PT. Prasidha Aneka Niaga Tbk PT. Ricky Putra Globalindo Tbk PT. Sierad Produce Tbk PT. Holcim Indonesia Tbk PT. Selamat Sempurna Tbk PT. Sunson Textile Manufacturer Tbk PT. Star Petrochem Tbk PT. Surya Toto Indonesia Tbk PT. Tempo Scan Pacific Tbk PT. Ultrajaya Milk Industry & Trading Comp PT. Nusantara Inti Corpora Tbk PT. Unilever Indonesia Tbk

3 2 1 1 2 1 1 1 1 5 1 1 1 6 1 1 1 2 2 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 4 1

2 3 1 1 2 1 1 1 1 5 1 1 1 6 1 1 1 2 2 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 4 1

2 3 1 1 2 1 1 1 1 5 2 1 1 7 1 1 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 4 1

2 3 1 1 2 1 1 1 1 5 2 1 1 7 1 1 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 4 1

1 1

1 1

1 1

1 1


Lampiran IV : Data Manajemen Laba Tahun 2011, 2012, 2013, dan 2014 (dalam rupiah) NO

Kode Emiten

Piutang 2010

2011

2012

2013

2014

1

AKPI

166.058.620.000

255.873.419.000

298.444.623.000

416.207.759.000

400.045.577.000

2

ALKA

117.375.336.000

200.448.478.000

111.837.738.000

152.247.256.000

167.034.904.000

3

AMFG

240.013.000.000

268.609.000.000

310.118.000.000

407.853.000.000

383.817.000.000

4

ARNA

196.500.752.160

199.686.956.577

219.607.208.300

306.380.879.154

392.856.746.890

5

BUDI

286.970.000.000

321.008.000.000

504.684.000.000

666.785.000.000

526.562.000.000

6

DPNS

16.832.109.760

22.461.849.102

17.328.724.522

16.245.495.525

18.334.276.135

7

ETWA

184.722.465.942

330.859.078.818

351.446.587.419

8

GGRM

915.004.000.000

923.522.000.000 1.382.539.000.000 2.196.086.000.000 1.532.275.000.000

9

HDTX

66.195.114.729

10

ICBP

2.026.249.000.000 2.378.402.000.000 2.359.334.000.000 2.549.415.000.000 2.902.202.000.000

11

IMAS

2.311.535.065.779 3.076.655.559.142 4.378.509.455.483

12

INAF

132.469.786.639

161.952.798.897

135.995.646.518

285.853.171.964

208.245.803.553

13

INAI

64.369.020.715

108.888.127.794

113.697.942.477

162.208.830.774

225.252.514.571

14

INDF

15

KBLM

16

110.313.882.253

172.250.828.845

624.473.696.445 1.028.850.294.270 162.807.609.923

124.082.619.027

335.999.491.650 6.861.382.434.872

2.686.273.000.000 3.669.305.000.000 3.617.741.000.000 5.267.014.000.000 4.339.670.000.000 107.420.032.036

184.796.262.547

242.990.848.092

222.905.072.590

220.031.115.877

KICI

10.912.909.523

10.912.909.523

13.302.623.566

9.693.700.254

7.009.207.273

17

LPIN

25.423.137.939

25.188.495.421

18.224.270.534

15.802.424.996

19.685.142.202

18

MBTO

176.874.502.335

201.512.742.958

289.366.053.692

277.815.321.506

303.320.568.986

19

MRAT

147.864.746.678

201.404.166.004

207.371.532.634

161.301.734.299

226.132.399.238

20

MYOR

21

MYTX

152.533.147.065

145.687.359.619

132.523.574.311

147.737.000.000

173.335.000.000

22

PSDN

71.598.585.450

61.883.672.650

65.406.971.713

71.291.451.908

88.515.509.208

24

SIPD

388.435.025.395

326.581.346.321

635.333.519.159

431.547.275.995

432.110.287.781

25

SMCB

643.190.000.000

705.019.000.000

846.862.000.000

637.506.000.000

762.318.000.000

26

SMSM

314.122.797.153

394.362.524.038

430.808.303.120

561.027.272.788

574.663.000.000

27

SSTM

218.419.273.091

76.185.680.581

37.327.122.306

67.264.858.235

47.899.817.337

28

STAR

42.563.691.458

54.725.682.213

49.353.670.275

66.499.283.201

94.075.057.566

29

TOTO

280.713.203.872

326.991.182.913

418.581.106.774

462.105.579.635

546.510.986.499

30

TSPC

554.769.367.837

599.648.548.791

748.051.242.691

808.788.359.595

839.642.753.550

31

ULTJ

193.510.727.669

275.488.746.897

308.798.933.273

381.952.810.801

407.449.449.974

32

UNIT

27.396.184.479

26.166.609.753

18.066.223.998

23.722.446.653

21.824.128.777

33

UNVR

1.328.533.917.784 1.295.019.229.371 2.051.346.588.063 2.813.146.233.513 3.080.840.526.614

1.762.633.000.000 2.076.083.000.000 2.426.242.000.000 2.624.974.000.000 2.895.515.000.000


Lampiran IV : Data Manajemen Laba Tahun 2011, 2012, 2013, dan 2014 (Lanjutan) (dalam rupiah) NO

Kode Emiten

1

AKPI

2

Aset Tetap 2011

2012

2013

2014

743.001.109.000

808.100.700.000

996.050.515.000

1.060.731.359.000

ALKA

2.687.073.000

3.177.373.000

9.530.157.000

14.343.585.000

3

AMFG

1.152.779.000.000

1.384.995.000.000

1.478.147.000.000

1.530.836.000.000

4

ARNA

564.891.050.549

598.524.658.117

705.760.636.024

736.206.333.096

5

BUDI

1.210.049.000.000

1.271.236.000.000

1.271.806.000.000

1.450.942.000.000

6

DPNS

11.162.623.619

10.915.692.913

11.734.067.653

12.712.559.053

7

ETWA

64.534.772.161

5.413.810.150

4.959.497.522

3.682.813.993

8

GGRM

8.189.881.000.000

10.389.326.000.000

9

HDTX

502.092.188.459

684.299.237.905

962.535.681.406

3.473.210.079.415

10

ICBP

2.590.036.000.000

3.839.756.000.000

4.844.407.000.000

5.838.843.000.000

11

IMAS

1.876.846.372.611

2.951.053.796.147

3.774.428.445.529

4.629.105.006.400

12

INAF

342.984.242.464

339.196.269.505

367.912.766.507

394.584.546.295

13

INAI

70.716.800.956

82.994.324.633

84.097.628.783

103.335.945.534

14

INDF

12.921.013.000.000

15.775.741.000.000

15

KBLM

282.192.612.400

289.798.194.867

299.487.271.006

289.754.886.655

16

KICI

7.984.973.765

9.439.337.673

8.717.131.863

8.253.323.849

17

LPIN

2.861.789.983

5.648.252.931

5.634.725.301

5.536.585.377

18

MBTO

67.398.292.985

81.063.310.104

134.670.265.336

148.954.451.135

19

MRAT

74.624.457.208

79.716.536.484

82.093.848.155

77.533.423.631

20

MYOR

2.038.406.656.429

2.857.932.917.034

3.114.328.724.682

3.585.011.717.083

21

MYTX

1.329.031.428.401

1.280.337.068.018

1.458.413.000.000

1.234.318.000.000

22

PSDN

119.914.346.805

283.052.836.745

275.646.225.705

294.074.971.399

23

RICY

170.461.184.690

234.423.362.437

266.315.120.697

318.630.063.545

24

SIPD

1.272.861.185.548

1.492.758.985.541

1.587.626.244.834

913.875.523.360

25

SMCB

8.238.252.000.000

9.588.783.000.000

26

SMSM

397.702.004.051

488.863.243.722

492.164.737.137

492.897.000.000

27 28 29

SSTM STAR TOTO

373.271.702.153 358.332.726.300 476.327.212.917

380.894.782.589 342.515.991.309 461.181.775.000

385.911.640.643 329.692.789.876 1.746.177.682.568

373.976.560.649 318.769.811.984 2.027.288.693.678

30

TSPC

886.134.968.731

1.000.822.028.797

1.203.851.892.215

1.554.389.853.202

31

ULTJ

1.069.735.963.102

979.511.601.619

965.974.994.305

1.003.229.206.363

32

UNIT

229.530.027.934

294.967.429.876

367.119.490.678

347.163.555.335

33

UNVR

5.314.311.000.000

6.283.479.000.000

6.874.177.000.000

7.348.025.000.000

14.788.915.000.000 18.973.272.000.000

22.237.661.000.000 22.011.488.000.000

11.585.679.000.000 13.765.945.000.000


Lampiran IV : Data Manajemen Laba Tahun 2011, 2012, 2013, dan 2014 (Lanjutan) (dalam rupiah) 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


Total Asset 2010 1.297.898.382.000 159.196.107.000 2.372.657.000.000 831.507.593.676 1.967.633.000.000 175.682.792.596 533.380.349.067 30.741.679.000.000 1.017.613.013.155 13.361.313.000.000 7.985.019.561.240 1.173.623.760.493 389.007.411.195 47.275.955.000.000 403.194.715.268 85.942.208.666 150.937.167.032 333.129.929.836 386.352.442.915 4.399.191.135.535 1.882.934.081.017 414.611.350.180 613.323.196.638 2.037.458.582.968 10.437.249.000.000 1.067.103.249.531 872.458.721.356 477.032.834.784 1.091.583.115.098 3.589.595.911.220 2.006.595.762.260 309.791.883.807 8.701.262.000.000

2011 1.556.600.855.000 258.483.778.000 2.690.595.000.000 337.359.770.277 2.123.285.000.000 171.322.620.690 760.652.852.665 39.088.705.000.000 1.013.575.088.112 16.222.867.000.000 12.905.429.351.184 1.114.901.669.774 544.282.443.363 53.585.933.000.000 642.954.768.386 87.419.114.499 157.371.466.252 541.673.841.000 54.167.384.410 6.599.845.533.328 1.848.394.822.216 421.366.403.319 642.094.672.040 2.641.602.932.160 10.950.501.000.000 1.327.799.716.171 843.450.156.961 718.569.181.860 1.339.570.029.820 4.250.374.395.321 2.179.181.979.434 304.802.980.424 10.482.312.000.000

2012 1.714.834.430.000 147.882.362.000 3.115.421.000.000 831.507.593.676 2.299.672.000.000 184.636.344.559 808.912.469.095 41.509.325.000.000 1.362.546.557.862 17.763.480.000.000 17.577.664.024.361 1.188.618.790.410 612.224.219.835 59.324.207.000.000 722.941.339.245 94.955.976.131 172.268.827.993 609.494.013.942 455.472.778.210 8.302.506.241.903 1.803.323.308.102 682.611.125.989 842.498.674.322 3.298.123.574.771 12.168.517.000.000 1.441.204.473.590 810.275.583.968 751.720.620.157 1.522.663.914.388 4.632.984.970.719 2.420.793.382.029 379.900.742.389 11.984.979.000.000

2013 2.084.567.189.000 241.912.806.000 3.539.393.000.000 1.135.244.802.060 2.382.875.000.000 256.372.669.050 1.239.559.149.691 50.770.251.000.000 2.378.728.273.722 21.267.470.000.000 22.315.022.507.630 1.294.510.669.195 765.881.409.376 77.611.416.000.000 654.296.256.935 98.295.722.100 196.390.816.224 611.769.745.328 439.583.727.200 9.710.223.454.000 2.095.468.000.000 681.832.333.141 1.109.865.329.758 3.155.680.394.480 14.377.383.000.000 1.701.103.245.176 801.866.397.035 749.402.740.231 1.746.177.682.568 5.407.957.915.805 2.811.620.982.142 372.902.748.804 12.703.468.000.000

2014 2.227.041.590.000 244.879.397.000 3.918.391.000.000 1.259.938.133.543 2.476.982.000.000 268.877.322.944 1.492.058.289.723 58.220.600.000.000 4.221.696.886.907 24.910.211.000.000 23.471.397.834.920 1.248.343.275.406 897.281.657.710 85.938.885.000.000 647.249.655.440 96.745.744.221 185.595.748.325 619.383.082.066 498.786.376.745 10.291.108.029.334 2.041.304.000.000 620.928.440.332 1.170.752.424.106 2.800.914.553.878 16.323.940.000.000 1.749.395.000.000 773.663.346.934 775.917.827.931 2.027.288.693.678 5.592.730.492.960 2.917.083.567.355 353.123.599.725 14.280.670.000.000



Kode Emiten

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

AKPI ALKA AMFG ARNA BUDI DPNS ETWA GGRM HDTX ICBP IMAS INAF INAI INDF KBLM KICI LPIN MBTO MRAT MYOR MYTX PSDN RICY SIPD SMCB SMSM SSTM STAR TOTO TSPC ULTJ UNIT UNVR

2010 1.099.386.282.000 845.070.373.000 2.426.138.000.000 830.183.904.081 2.124.381.000.000 97.283.942.857 810.859.291.874 37.691.997.000.000 661.992.384.716 17.960.120.000.000 10.935.334.616.535 508.328.419.141 461.421.340.873 38.403.360.000.000 542.618.175.974 80.789.650.755 59.519.384.547 566.186.416.236 369.366.074.883 7.224.164.991.859 1.723.962.951.296 928.526.978.567 580.322.384.348 3.642.500.860.349 5.960.589.000.000 10.561.786.956.669 446.624.926.710 110.969.293.224 1.121.498.803.637 5.780.664.117.037 1.880.411.473.916 113.353.335.858 19.690.239.000.000

2011 1.505.559.487.000 873.024.320.000 2.596.271.000.000 922.684.829.411 2.503.984.000.000 161.413.570.091 775.171.661.181 41.884.352.000.000 1.016.881.448.518 19.367.155.000.000 15.892.404.268.756 1.203.466.970.652 555.886.728.181 45.332.256.000.000 864.752.600.095 87.517.382.578 62.958.088.306 648.375.230.795 406.315.784 9.453.865.992.878 1.957.035.256.801 1.246.290.753.836 616.394.673.133 4.029.131.023.628 7.523.964.000.000 2.072.441.125.522 403.181.559.300 220.333.781.433 1.341.926.755.400 5.780.664.117 2.102.383.741.532 103.226.308.264 23.469.218.000.000

Total Pendapatan 2012 1.509.185.293.000 836.887.168.000 2.857.310.000.000 1.113.663.603.211 3.395.369.000.000 146.690.966.909 1.211.846.624.578 49.028.696.000.000 861.164.216.195 21.574.792.000.000 19.780.838.058.900 1.156.050.256.720 582.654.361.422 50.059.427.000.000 1.020.197.078.016 94.787.254.405 68.736.656.643 717.788.399.047 458.197.338.824 10.510.625.669.832 1.519.059.182.281 1.305.116.747.447 749.972.702.550 4.354.469.720.627 9.011.076.000.000 2.163.842.229.019 554.471.435.919 204.735.375.950 1.576.763.006.759 6.630.809.553.343 2.809.851.207.439 88.465.983.753 27.303.248.000.000

2013 1.663.385.190.000 1.099.620.270.000 3.216.480.000.000 1.417.640.229.330 2.668.954.000.000 131.333.196.189 1.635.191.558.590 55.436.954.000.000 1.057.343.006.058 25.094.681.000.000 20.094.736.395.135 1.337.498.191.710 640.702.671.875 55.623.657.000.000 1.032.787.438.869 99.029.696.717 77.231.127.337 641.284.586.295 359.127.545.503 12.017.837.133.337 1.900.302.000.000 1.279.553.071.584 984.185.102.135 3.854.271.748.057 7.886.359.000.000 2.372.982.726.295 573.748.747.725 274.141.734.113 1.711.306.783.682 6.854.889.233.121 3.460.231.249.075 101.886.214.646 30.757.435.000.000

2014 1.945.383.031.000 1.230.364.713.000 3.672.186.000.000 1.609.758.677.687 2.284.211.000.000 132.775.925.237 1.242.326.926.365 65.185.850 1.175.464.356.704 30.022.463.000.000 19.458.165.173.088 1.381.436.578.115 933.462.438.255 63.594.452.000.000 919.537.870.594 102.971.318.497 70.155.464.867 67.139.884.823 434.747.101.600 14.169.088.278.238 2.129.058.000.000 975.081.057.089 1.185.443.580.242 2.505.575.102.503 8.499.170.000.000 1.973.659.000.000 519.854.661.831 228.622.027.943 2.053.630.374.083 7.512.115.037.587 3.916.789.366.423 102.448.044.300 34.511.534.000.000


Lampiran IV : Data Manajemen Laba Tahun 2011, 2012, 2013, dan 2014 (Lanjutan) (dalam rupiah) 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


2011 98.285.669.000 12.432.292.000 432.736.000.000 148.971.880.727 179.489.000.000 -7.340.655.590 69.135.575.854 6.867.973.000.000 21.434.285.126 2.608.001.000.000 1.025.656.170.502 91.958.702.134 47.087.049.928 6.851.019.000.000 24.470.956.370 38.493.251 11.488.868.678 47.092.238.121 41.513.492.202 757.876.976.650 -82.869.985.932 48.316.423.498 30.659.954.980 129.422.961.841 1.680.045.000.000 296.505.576.611 -29.396.936.903 22.136.414.315 299.798.358.174 662.818.840.982 182.058.917.652 2.045.751.598 5.568.110.000.000

,EXBI 2012 2013 85.290.905.000 90.836.309.000 1.261.921.000 3.757.664.000 448.620.000.000 429.375.000.000 224.424.097.735 321.296.916.741 87.310.000.000 156.114.000.000 23.006.862.464 42.636.885.085 37.371.093.090 47.091.330.682 6.025.681.000.000 6.691.722.000.000 14.279.007.735 -283.989.192.006 2.841.060.000.000 2.771.924.000.000 1.049.245.060.391 951.000.279.726 83.308.894.982 -32.306.089.208 43.890.852.012 34.559.748.890 6.870.594.000.000 6.111.866.000.000 66.807.317.291 63.537.864.881 3.120.310.947 11.390.902.822 11.505.980.127 6.297.706.987 54.075.229.664 21.535.002.432 41.592.211.536 -10.127.657.365 1.156.559.816.440 1.304.809.297.689 98.313.310.994 13.784.000.000 66.857.820.719 56.941.910.967 48.814.225.075 116.228.330.066 145.875.505.297 142.035.205.242 2.038.457.000.000 1.637.998.000.000 399.571.445.202 489.778.713.532 -25.828.314.802 -3.484.385.880 34.467.402.397 38.108.034.356 342.972.150.032 332.815.933.721 742.206.885.101 757.545.657.830 429.341.499.878 423.195.023.125 14.588.056.498 26.489.083.562 6.498.107.000.000 7.164.445.000.000

2014 103.529.075.000 1.903.178.000 555.638.000.000 352.131.191.348 132.384.000.000 17.183.018.745 -21.065.663.708 8.577.656.000.000 -101.142.729.533 3.128.693.000.000 1.009.759.247.935 46.344.316.460 30.552.928.355 7.208.732.000.000 49.481.479.603 6.486.649.287 -494.561.654 7.944.819.926 11.737.268.368 891.297.358.142 -142.836.000.000 -8.043.164.128 62.555.933.806 -3.188.808.516 1.227.290.000.000 388.794.000.000 -22.639.453.386 35.580.193.767 390.933.218.779 678.251.363.031 374.126.536.835 31.001.487.977 7.762.328.000.000



Kode Emiten

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


2011 134.955.391.000 27.922.477.000 335.387.000.000 1.438.525.974.399 74.060.000.000 14.122.036.999 -72.595.323.695 -90.307.000.000 8.016.053.554 2.174.427.000.000 -1.215.207.280.462 29.396.516.728 19.866.212.087 4.968.991.000.000 47.220.266.787 -3.385.237.611 4.337.681.132 20.619.824.390 1.143.065.750 -607.939.545.937 -4.445.045.423 20.800.798.709 15.787.878.475 22.464.668.307 1.061.234.000.000 229.766.347.392 42.939.506.442 22.136.414.315 233.247.021.169 587.799.605.916 322.563.103.223 28.347.683.843 5.461.876.000.000

OCF 2012 2013 12.203.424.000 -24.262.141.000 -4.757.106.000 -507.543.000 411.135.000.000 551.871.000.000 237.695.889.064 278.878.036.499 1.646.000.000 222.244.000.000 6.530.804.861 4.858.078.430 -31.277.457.522 20.808.146.780 3.953.574.000.000 2,472.971.000.000 48.588.918.886 393.683.433.691 3.041.616.000.000 1,993.496.000.000 -2.876.087.842.113 -2,354.544.752.211 -40.914.557.262 -141.616.973.089 -99.406.551.083 77.754.740.234 -2.308.723.000.000 6,928.790.000.000 -79.515.260.569 -106.551.188.953 317.206.296 2.412.411.340 6.624.356.960 -8.039.954.021 -13.923.794.274 2.863.783.370 12.708.802.342 8.221.522.955 830.244.056.569 987.023.231.523 -39.341.920.355 28.132.000.000 10.746.296.476 81.549.809.650 43.323.124.958 -84.879.758.265 -142.720.644.791 43.982.040.665 1.692.112.000.000 1,990.025.000.000 353.110.841.978 283.165.000.000 63.993.542.148 83.498.266.987 -26.247.899.647 5.562.378.087 188.137.480.794 320.627.072.830 635.028.604.390 448.669.480.614 500.334.201.664 195.989.263.645 10.862.219.654 205.093.566 5.191.646.000.000 6,236.304.000.000

2014 374.349.492.000 -19.833.943.000 564.250.000.000 238.937.995.916 68.190.000.000 11.413.411.537 308.878.634.696 1.657.776.000.000 -121.347.343.243 3.860.843.000.000 525.682.412.925 148.726.901.608 81.915.088.114 9.269.318.000.000 5.994.209.466 1.313.583.361 -19.166.579.997 2.367.299.124 -22.679.473.943 -862.339.383.145 -39.557.000.000 21.202.281.251 47.145.296.495 -26.515.915.109 1.196.240.000.000 352.107.000.000 39.556.169.947 -31.499.865.702 307.708.638.190 512.956.089.428 128.022.639.236 23.058.031.778 6.462.722.000.000


,Lampiran V: Data Perhitungan Discretionary Acruals Tahun 2011, 2012, 2013, 2014 2011

,Kode E,mite n

TAC / Tait-1 (1)

NDAit (2)


-0.028253153 -0.097302536 0.041029529 -1.550862678 0.053581638 -0.122167301 0.265722012 0.226346778 0.013185987 0.032449955 0.280633433 0.05330685 0.069975114 0.039809413 -0.05642264 0.039837595 0.047378573 0.079465732 0.10449119 0.310469921 -0.041650391 0.066364861 0.024248352 0.052495935 0.059288707 0.062542429 -0.082911021 0 0.060967723 0.020899075 -0.070021171 -0.084901941 0.012209034

-0.318862881 -0.00940161 -0.270623989 -0.378402215 -0.342542178 -0.035390952 -0.067392562 -0.148390194 -0.274824855 -0.107972177 -0.130920585 -0.162779785 -0.101255804 -0.152233926 -0.389839646 -0.051751409 -0.010560799 -0.112691313 -0.107585246 -0.258091197 -0.39314733 -0.161096147 -0.154807254 -0.347974524 -0.43964711 -0.207590049 -0.238306218 -0.418401657 -0.243054564 -0.137502156 -0.296942186 -0.412690688 -0.340188725

2012 Dait (1) –(2) -0.290609728 0.087900927 -0.311653519 1.172460463 -0.396123816 0.086776348 -0.333114574 -0.374736972 -0.288010842 -0.140422132 -0.411554018 -0.216086634 -0.171230918 -0.192043339 -0.333417006 -0.091589003 -0.057939371 -0.192157045 -0.212076436 -0.568561118 -0.351496939 -0.227461009 -0.179055606 -0.400470459 -0.498935818 -0.270132478 -0.155395197 -0.418401657 -0.304022287 -0.158401231 -0.226921014 -0.327788747 -0.352397759

TAC / Tait-1 (1) 0.046953 0.023286 0.013932 -0.03934 0.040345 0.09617 0.09025 0.05301 -0.03385 -0.01236 0.304161 0.111421 0.263278 0.171301 0.227578 0.032065 0.03102 0.125535 0.533225 0.049443 0.074473 0.133166 0.008552 0.10925 0.031628 0.034991 -0.10649 0.084495 0.115585 0.025216 -0.03258 0.012224 0.124635

NDAit (2)

Dait (1) – (2)

-0.368445815 -0.017535241 -0.359363261 -1.223977726 -0.398637161 -0.050651023 0.031113691 -0.17719512 -0.489024099 -0.159475241 -0.143371973 -0.218688886 -0.105165269 -0.203466912 -0.304786162 -0.071425201 -0.023169447 -0.098180707 -0.512446867 -0.297364007 -0.506727134 -0.46814714 -0.246108835 -0.393459035 -0.6131544 -0.257067861 -0.309329521 -0.33979895 -0.233391588 -0.068983763 -0.298682163 -0.690140153 -0.402556821

-0.415399073 -0.04082114 -0.373295124 -1.184637554 -0.438982193 -0.146820796 -0.059135824 -0.230205498 -0.45517371 -0.147112692 -0.44753333 -0.33010988 -0.36844292 -0.374767783 -0.5323645 -0.103490324 -0.054189194 -0.223715704 -1.045671971 -0.346806946 -0.581199985 -0.601312774 -0.254660689 -0.502709425 -0.644782634 -0.292058533 -0.202836143 -0.42429367 -0.348976937 -0.094199961 -0.266104479 -0.702363908 -0.527191635


Lampiran IV : Data Perhitungan Discretionary Acruals Tahun 2011, 2012, 2013, 2014 (Lanjutan) 2013 Kode Emiten AKPI ALKA AMFG ARNA BUDI DPNS ETWA GGRM HDTX ICBP IMAS INAF INAI INDF KBLM KICI LPIN MBTO MRAT MYOR MYTX PSDN RICY SIPD SMCB SMSM SSTM STAR TOTO TSPC ULTJ UNIT UNVR

TAC / Tait-1 (1) 0.067119 0.028842 -0.03932 0.051014 -0.02876 0.204612 0.032492 0.101634 -0.49736 0.043822 0.188054 0.091965 -0.07055 -0.01377 0.235274 0.094554 0.083228 0.030634 -0.04029 0.038276 -0.00796 -0.03605 0.238704 0.02973 -0.02893 0.143362 -0.10735 0.043295 0.008005 0.066669 0.093856 0.069186 0.077442

NDAit (2) 0.076622744 -0.003865375 0.062296351 0.110327709 0.075765197 0.009034708 -0.002848023 0.046304484 0.092946544 0.034884319 0.028433909 0.040098863 0.017605717 0.049198455 0.054974965 0.011896897 0.004005119 0.030265551 0.025494324 0.048618481 0.106082048 0.053969079 0.040095522 0.065084182 0.12727667 0.044403086 0.06317765 0.057685389 0.151904713 0.034220647 0.051190661 0.128278114 0.074266816

2014 Dait (1) – (2) 0.009503465 -0.032707267 0.101615596 0.059313286 0.104521472 -0.195577265 -0.035340023 -0.055329329 0.590303953 -0.008937499 -0.159619807 -0.051865764 0.088159919 0.062968955 -0.180298694 -0.082657357 -0.079223293 -0.000368416 0.065780332 0.010342561 0.114038469 0.090018738 -0.198608816 0.035354197 0.156205997 -0.098958746 0.170527118 0.014390506 0.143899755 -0.032448289 -0.042665246 0.059091647 -0.003175205

TAC / Tait-1 (1)

NDAit (2)

Dait (1) – (2)

-0.129916857 0.089855189 -0.002433186 0.099708182 0.026939726 0.022504767 -0.266178745 0.136297928 0.008493872 -0.034425816 0.021692868 -0.079089796 -0.06706281 -0.026550037 0.066464189 0.052627579 0.095075822 0.009117026 0.078293941 0.18059695 -0.049286842 -0.04289243 0.013885142 0.0073921 0.002159642 0.021566592 -0.077563574 0.089511361 0.047661003 0.030565192 0.087530965 0.021301683 0.102303245

0.012476734 0.010373685 0.010839068 0.015846926 0.00943323 0.001087392 -0.005328542 -0.011088416 0.030046418 0.009429855 0.003663917 0.006673289 0.00919677 0.007418152 0.00591453 0.002360978 -4.86507E-05 0.005706447 0.006452015 0.011150259 0.013636673 0.001034675 0.00882449 -0.001473639 0.01987404 0.00180438 0.008185069 0.007474701 0.026552438 0.007814527 0.009896808 0.018645135 0.016592334

0.142393591 -0.079481504 0.013272254 -0.083861256 -0.017506496 -0.021417375 0.260850203 -0.147386344 0.021552546 0.04385567 -0.018028951 0.085763085 0.07625958 0.033968189 -0.060549659 -0.050266601 -0.095124473 -0.003410579 -0.071841926 -0.169446691 0.062923515 0.043927105 -0.005060652 -0.008865739 0.017714398 -0.019762212 0.085748643 -0.082036661 -0.021108565 -0.022750665 -0.077634157 -0.002656548 -0.085710911


Lampiran VI: Hasil Olah Data SPSS Tabel 1. Tabulasi Silang Diversifikasi Operasi Terhadap Manajemen Laba (Minimization Income & Maximization Income) DIV OP * DAC Crosstabulation Count DAC Minimization

Maximization

Income

Income

Multi Segmen DIV OP

Total

Segmen Tunggal

Total

7

2

92

31

99

33

9 1 23 1 32

Tabel 2. Koefisien Hubungan Diversifikasi Operasi Terhadap Manajemen Laba (Minimization Income &Maximization Income) Symmetric Measures V alue Spearman

Ordinal by Ordinal

Correlation N of Valid Cases

Asymp. Std. Error

.0 17

a

.084

1 32

a. Not assuming the null hypothesis. b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis. c. Based on normal approximation.

Ap b

prox. T

Appr ox. Sig.

.19

.843

8

c


Tabel 3. Tabulasi Silang Diversifikasi Operasi Terhadap Minimization Income DIV OP * DAC Crosstabulation Count DAC Tinggi

Sedang

Total Rendah

Multi Segmen

0

0

Segmen Tunggal

2

8

2

8

DIV OP

Total

7

7

8

9

3

3

9

1

0

00

Tabel 4. Koefisien Hubungan Diversifikasi Operasi Terhadap Minimization Income Symmetric Measures Value

Error Ordinal by Ordinal


-.091

N of Valid Cases

b

Asymp. Std.

Approx. T

.022

-.908

100


Tabel 5. Tabulasi Silang Diversifikasi Operasi Terhadap Maximization Income DIV OP * DAC Crosstabulation Count DAC Rendah Multi Segmen

Total

Sedang

Tinggi

1

0

0

1

29

1

1

31

30

1

1

32

DIV OP Segmen Tunggal Total

Approx. Sig.

a

.366

c


Lampiran VI: Hasil Olah Data SPSS (Lanjutan) Tabel 6. Koefisien Hubungan Diversifikasi Operasi Terhadap Maximization Income Symmetric Measures Value

Asymp. Std. Error

Ordinal by Ordinal


Approx. Sig.

a

.046

N of Valid Cases

b

Approx. T

.028

.254

.801

c

32


Tabel 7. Tabulasi Silang Diversifikasi Geografis Terhadap Manajemen Laba (Minimization Income & Maximization Income) DIV GEO * DAC Crosstabulation Count DAC

Total

Minimalisasi

Maximalisasi

Income

Income

Beroperasi di 1 negara

64

20

84

Beroperasi di lebih 1 negara

35

13

48

99

33

132

DIV GEO Total

Tabel 8. Diversifikasi Geografis Terhadap Manajemen Laba (Minimization Income & Maximization Income) Symmetric Measures Value

Asymp. Std. Error

Ordinal by Ordinal


N of Valid Cases

.036 132


b

Approx. T

Approx. Sig.

a

.088

.415

.679

c


Lampiran VI: Hasil Olah Data SPSS (Lanjutan) Tabel 9. Tabulasi Silang Diversifikasi Geografis Terhadap Minimization Income DIV GEO * Minimization Income Income Crosstabulation Count Minimization Income Tinggi Beroperasi di 1 negara DIV GEO

Beroperasi di lebih dari 1 negara

Total

Sedang

Total

Rendah

1

5

59

65

1

3

31

35

2

8

90

100

Tabel 10. Koefisien Hubungan Diversifikasi Geografis Terhadap Minimization Income Symmetric Measures Value

Error Ordinal by Ordinal


-.036

N of Valid Cases

b

Asymp. Std.

Approx. T

Approx. Sig.

a

.103

-.360

100


Tabel 11. Tabulasi Silang Diversifikasi Operasi Terhadap Maximization Income DIVGEO * Maximization Income Crosstabulation Count Maximization Income Rendah

Sedang

Total

Tinggi

Beroperasi di 1 negara

17

1

1

19

beroperasi di lebih 1 negara

13

0

0

13

30

1

1

32

DIVGEO Total

.720

c


Lampiran VI: Hasil Olah Data SPSS (Lanjutan) Tabel 12. Tabulasi Silang Diversifikasi Geografis Terhadap Maximization Income Symmetric Measures Value

Asymp. Std. Error

Ordinal by Ordinal


N of Valid Cases

-.213 32


b

Approx. T

Approx. Sig.

a

.079

-1.197

.241

c

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

Recommend Documents