dari berbagai sumber, baik secara pribadi ataupun kelembagaan. Pengumpulan data yang dilakukan peneliti yaitu mengumpulkan laporan tahunan perusahaan
manufaktur sesuai dengan periode pengamatan yang diperoleh dengan mengunduh dari website Bursa Efek Indonesia.
3.7 Metode Analisis Data
Data penelitian dianalisi dan diuji dengan uji statistik yaitu statistik deskriptif, uji asumsi klasik, dan analisis regresi untuk pengujian hipotesis
penelitian.
3.7.1 Statistik Deskriptif
Menurut Sanusi 2013 satatistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendiskripsikan atau
menggambarkan data yang terkumpul sebagaimana adanya tanpa maksud untuk membuat kesimpulan yang berlaku umum atau generalisasi.
Penyajian statistik deskriptif yaitu berupa penyajian tabel, diagram, penghitungan modus, median, mean, persentase, dan standar deviasi.
3.7.2 Uji Asumsi Klasik
Tujuan dari uji asumsi klasik yaitu untuk menguji kelayakan model regresi dalam penelitian yang dilakukan. Uji asumsi klasik terdiri dari uji
normalitas, uji multikolinearitas, uji heterokedastisitas, dan uji auto korelasi.
3.7.2.1 Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas menurut Situmorang dan Lufti 2012 adalah ingin mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti
atau mendekati distribusi normal, yaitu distribusi dengan berbentuk lonceng. Data yang baik adalah data yang berdistribusi normal. Uji
normalitas dilakukan dengan tiga pendekatan yaitu pendekatan histogram, pendekatan grafik, dan pendekatan Kolmogorov-
Smirnov. Pendekatan histogram menguji normalitas dengan kurva normal yaitu kurva yang memiliki ciri-ciri khusus, salah satunya
yaitu memeliki mean, median, dan modus yang sama. Data yang normal akan terlihat pada grafik histogram yang berbentuk lonceng
Situmorangdan Lufti, 2012. Pendekatan grafik yaitu dengan melihat scatter plot terlihat titik mengikuti data disepanjang garis
diagonal. Pendekatan Kolmogorov-Smirnov dilakukan untuk menilai apakah data yang disepanjang garis diagonal berdistribusi
normal. Jika nilai signifikansi 0,05 maka data berdistribusi normal.
3.7.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas.
Untuk melihat ada tidaknya multikolinearitas dapat dilakukan dengan melihat toleransi variabel dan variance inflation factor
VIF. Ketentuan suatu model regresi tidak terdapat gejala multikolinearitas adalah jika nilai Variance Inflation Factor VIF
10 dan Tolerance 0,1.
3.7.2.3 Uji Heterokedastisitas
Menurut Imam Ghozali 2013, uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terdapat
ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Model regeresi yang baik adalah yang
homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Ada dua cara mendeteksi heterokedastisitas yaitu dengan cara informal dan
formal. Cara formal yaitu dengan cara penghitungan statistik seperti Park Test, Glejser Test, Spearmen’s Rank Correlation,
White’s General Heteroscedasticity, Keonker-Based Test Situmorang dan Lufti, 2012. Untuk melihat ada tidaknya
heterokedastisitas dapat dilihat dari grafik scatter plot yang disajikan. Jika terdapat titik yang menyebar secara acak dan tidak
membentuk pola tertentu serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka nol pada sumbu Y, sehingga dalam hal ini tidak
terjadi heterokedastisitas pada model regresi.
3.7.2.4 Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu
pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode sebelumnya Situmorang dan Lufti, 2012. Menurut Ghozali
2013, autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan
sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Metode untuk mendeteksi autokorelasi ada empat yaitu, metode grafik, metode
Runs Test, percobaan d dari Durbin-Watson., dan The Breusch- Golfrey. Model regresi dikatakan bebas dari autokorelasi jika nilai
hitung berada diantara nilai tabel dan 4 – nilai tabel du dw 4 - du.
3.7.3 Analisis Regresi
Analisi regresi digunakan untuk mengetahui bagaimana variabel dependen atau kriteria dapat diprediksikan melalui variabel independen
atau prediktor Situmorang dan Lufti, 2012. Analisis regresi yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linear berganda. Menurut
Situmorang dan Lufti 2012, analisis regresi linear berganda memerlukan pengujian serempak dengan menggunakan F hitung. Signifikansi
ditentukan dengan membandingkan F hitung dengan F tabel atau melihat output pada hasil SPSS. Penelitian ini memiliki satu variabel dependen
yaitu manajemen laba dan variabel independen terdiri dari firm size, leverage, ROI, DPR, FCF, dan PER. Data penelitian ini dianalisi dengan
menggunakan analisis linear berganda dengan persamaan sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
1
+b
2
X
2
+b
3
X
3
+b
4
X
4
+b
5
X
5
+ b
6
X
6
+ e
Keterangan: Y = Manajemen laba
a = Konstanta X
1
= Firm size ukuran perusahaan
X
2
= leverage X
3
= Free Cash Flow FCF X
4
= Return On Investment ROI X
5
= Dividend Payout Ratio DPR X
6
= Price Earning Ratio PER b
1,
b
2,
b
3,
b
4,
b
5,
b
6
= Koefisien regresi e= error
3.7.4 Pengujian Hipotesis 3.7.4.1 Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi untuk mengukur sejauh mana kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel idependen
Situmorang dan Lufti, 2012. Range nilai dari R
2
adalah 0-1. Semakin mendekati nol berarti model tidak baik atau variasi model
dalam menjelaskan sangant terbatas, sebaliknya jika semakin mendekati satu berarti semakin baik.
3.7.4.2 Uji Simultan Uji F
Uji pengaruh simultan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama atau simultan mempengaruhi
variabel dependen Ghozali, 2013. Ketentuan yang digunakan dalam Uji F yaitu:
1. Jika F
hitung
F
tabel
atau probabilitas lebih besar dari tingkat signifikansi Sig. 0,05, maka variabel independen secara
simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
2. Jika F
hitung
F
tabel
atau probabilitas lebih kecil dari tingkat signifikansi Sig. 0,05, maka variabel independen
berpengaruh sigifikan terhadap variabel dependen.
3.7.4.3 Uji Parsial Uji t
Uji parsial digunakan untuk mengetahui pengaruh masing- masing variabel independen terhadap variabel dependen Ghozali,
2013. Ketentuan dalam uji t yaitu:
1. Jika t
hitung
t
tabel
atau probabilitas lebih kecil dari tingkat signifikansi Sig. 0,05, maka variabel independen secara
parsial berpengaruh sigifikan terhadap variabel dependen. 2. Jika t
hitung
t
tabel
atau probabilitas lebih besar dari tingkat signifikansi Sig. 0,05, maka variabel independen secara
parsial tidak berpengaruh sigifikan terhadap variabel dependen.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama tahun 2011-2013.
Perusahaan manufaktur yang terdaftar selama periode 2011-2013 adalah sebanyak 141 perusahaan. Metode pemilihan sampel yang digunakan yaitu purposive
sampling sehingga dari populasi tersebut hanya 36 perusahaan perusahaan yang memenuhi kriteria untuk dijadikan sampel. Berikut daftar perusahaan yang
menjadi sampel dalam penelitian ini:
Tabel 4.1 Perusahaan Yang Menjadi Sampel Penelitian
No Kode Saham
Nama perusahaan
1 INTP
Indocement Tunggal Prakasa Tbk 2
SMCB Holcim Indonesia Tbk
3 SMGR
Semen Gresik Tbk 4
AMFG Asahimas Flat Glass Tbk
5 ARNA
Arwana Citra Mulia Tbk 6
TOTO Surya Toto Indonesia Tbk
7 ALMI
Alumindo Light metal Industry Tbk 8
LION Lion Metal Works Tbk
9 LSMH
Lionmesh Prima Tbk 10
EKAD Akadharma International Tbk
11 UNIC
Unggul Indah Cahaya Tbk 12
CPIN Charoen Pokphand Indonesia Tbk
13 JPFA
Japfa Comfeed Indonesia Tbk 14
TKIM Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk
15 ASII
Astra International Tbk 16
AUTO Astra Otoparts Tbk
17 GTJL
Gajah Tunggal Tbk 18
SMSM Selamat sempurna Tbk
19 BATA
Sepatu Bata Tbk
No Kode Saham
Nama perusahaan
20 IKBI
Sumi Indo Kabel Tbk 21
SCCO Supreme Cable Manufacturing and Commerce
22 DLTA
PT Delta Djakarta Tbk 23
INDF PT Indofood Sukses Makmur Tbk
24 MLBI
PT Multi Bintang Indonesia Tbk 25
MYOR PT Mayora Indah TBk
26 ROTI
PT Nippon Indosari Corporindo Tbk 27
SKLT PT Sekar Laut Tbk
28 GGRM
Gudang Garam Tbk 29
HMSP Handjaya Mandala Sampoerna Tbk
30 DVLA
PT Darya Varia Laboratoria Tbk 31
KAEF PT Kimia Farma Persero Tbk
32 KLBF
PT Kalbe Farma Tbk 33
MERK PT Merck Tbk
34 TSPC
PT Tempo Scan Pasific Tbk 35
TCID PT Mandom Indonesia Tbk
36 UNVR
PT Unilever Indonesia Tbk Sumber: Data sekunder yang diolah, 2014
4.2 Hasil Penelitian
4.2.1 Statistik Deskriptif
Menurut Sanusi 2013 satatistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendiskripsikan atau
menggambarkan data yang terkumpul sebagaimana adanya tanpa maksud untuk membuat kesimpulan yang berlaku umum atau generalisasi.
Statistiktif deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi dari suatu data dilihat dari nilai rata-rata mean, standar deviasi, nilai maksimum, dan
nilai minimum dari variabel dependen maupun independen. Statistik deskriptif dari data penelitian ditunjukkan pada tabel berikut.
Tabel 4.2 Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Range
Minimum Maximum
Mean Std. Deviation
firm size 72
25,39 7,61
33,00 28,1209
3,55328 Leverage
72 ,63
,13 ,76
,3984 ,16967
FCF 72
,76 -,20
,56 ,0600
,13849 ROI
72 ,65
,01 ,66
,1476 ,11494
DPR 72
4,96 ,00
4,96 ,5080
,67943 PER
72 63,20
,11 63,31
18,0389 12,32658
EM 72
,73 -,37
,37 ,0357
,10425 Valid N
listwise 72
Berdasarkan tabel tersebut dapat dijelaskan bahwa jumlah penelitian ada sebanyak 72. Penelitian ini menggunakan variabel Earning
Management EM, Firm Size, Leverage, Free Cash Flow FCF, Return On Investment ROI, Dividend Payout Ratio DPR, dan Price Earning
Ratio PER. Firm size dalam penelitian ini dihitung dengan menggunakan logaritma natural dari total aset. Nilai maksimum dari firm size adalah
33,00 sedangkan nilai minimum sebesar 7,61 sehingga rentang data untu firm size adalah 25,39. Rata – rata firm size adalah 28,12 sedangkan
standar deviasi sebesar 3,55. Simpangan data untuk variabel ini relatif kecil terlihat dari nilai standar deviasinya jauh dari nilai rata-ratanya. Hal
ini menunjukkan bahwa data variabel firm size cukup baik. Variabel leverage dari tabel diatas menunjukkan nilai minimum
sebesar 0,1313 dan nilai maksimum sebesar 0,76 76. Nilai rata-
rata dari variabel ini adalah 0,3984 39,84 dan nilai standar deviasi 0,16967 16,97. Rentang data variabel leverage sebesar 0,63 63
terlihat dari selisih nilai maksimum dan nilai minimumnya. Nilai standar deviasi lebih kecil dari nilai rata-ratanya, maka dapat dikatakan simpangan
data masih relatif kecil. Free Cash Flow FCF dari tabel tersebut menunjukkan nilai
minimum sebesar -0,20 dan nilai maksimum sebesar 0,56. Rentang data variabel ini 0,76. Nilai free cash flow benilai negatif berarti perusahaan
melakukan investasi pada modal operasi. Nilai rata-rata free cash flow sebesar 0,060 dan standar deviasi sebesar 0,1384.
Return On Investment ROI dari tabel tersebut menunjukkan nilai ROI minimum terendah adalah 0,01 1 dan ROI maksimum tertinggi
sebesar 0,66 66. Rata-rata ROI sebesar 0,1476 14,76 dan standar deviasi sebesar 0,11494 11,49. Nilai standar deviasi tidak melebihi
nilai rata-ratanya sehingga data dalam variabel ini dapat dikatakan cukup baik.
Dividend Payout Ratio DPR dari tabel tersebut menujukkan nilai minimum sebesar 0,00 dan nilai maksimum 4,96. Rentang data variabel ini
sangat besar. Nilai rata-rata variabel ini 0,5080 dan standar deviasi sebesar 0,67493. Nilai standar deviasi lebih besar dari nilai rata-ratanya.
Simpangan data untuk variabel ini dapat dikatakan baik.
Price Earning Ratio PER dari tabel tersebut menunjukkan nilai minimum sebesar 0,11 dan nilai maksimum sebesar 63,31 Rentang data
dalam variabel ini 63,20. Nilai rata-rata sebesar 18,03 dan standar deviasi sebesar 12,32. Nilai standar deviasi lebih kecil dari nilai rata-ratanya.
Variabel dependen dalam penelitian ini yaitu earning management. Nilai minimum variabel ini adalah -0,37 dan nilai maksimum 0,37 serta
rentang data 0,73. Rata – rata earning management dalam penelitian ini adalah 0,0357 dan standar deviasi sebesar 0,104.
4.2.2 Uji Asumsi Klasik
