53
2. Penelitian Lapangan
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Seluruh data bersumber dari laporan keuangan auditan tahunan
perusahaan-perusahaan Property, Real Estate, and Building Construction tahun 2010 sampai dengan 2013 yang telah dipublikasikan lengkap di
Bursa Efek Indonesai BEI.
D. Metode Analisis
Metode analisis data menggunakan statistik deskriptif, uji asumsi klasik dan uji hipotesis.
1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif merupakan proses transformasi data penelitian dalam bentuk tabulasi sehingga mudah dipahami dan diinterpretasikan.
Tabulasi menyajikan ringkasan, pengaturan atau penyusunan data dalam bentuk tabel numerik dan grafik Indriantoro dan Bambang, 2002.
Metode analisis data yang digunakan adalah dengan cara analisis kuantitatif yang bersifat deskriptif yang menjabarkan data yang diperoleh
dengan menggunakan analisis regresi berganda untuk menggambarkan fenomena atau karakteristik dari data, yaitu dengan memberikan
gambaran tentang pengaruh faktor-faktor yang mempengaruhi financial statement fraud dengan indikator manajemen laba akrual. Metode
analisis data akan dilakukan dengan bantuan aplikasi komputer program SPSS.
54
2. Uji Asumsi Klasik
Untuk melakukan uji asumsi klasik atas data sekunder ini, maka penelitian ini melakukan uji normalitas, uji heteroskedastisitas, uji
multikolinearitas dan uji autokorelasi. Adapun penjelasannya sebagai
berikut: a.
Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti
diketahui bahwa uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Bila asumsi ini dilanggar maka uji
statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil Ghozali, 2009.
Dalam penelitian ini pengujian uji normalitas dilakukan dengan menggunakan metode uji non-parametrik Kolmogorov-Smirnov
K-S.
b. Uji Multikolonieritas
Pengujian ini bertujuan untuk meneliti apakah pada model regresi ditentukan adanya korelasi antar variabel independen. Model regresi
yang valid adalah model regresi yang bebas dari multikolinearitas. Multikolinearitas terjadi ketika variabel independen yang ada dalam
metode berkolerasi satu sama lain, ketika korelasi antar variabel independen sangat tinggi maka sulit untuk memisahkan masing-
masing pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
55 Dalam melakukan pengujian terhadap multikolinearitas. Dapat
dideteksi dengan menggunakan tolerance value dan variance inflation factor VIF, jika nilai tolerance 0,10 dan VIF 10 maka tidak
terjadi multikolinearitas Ghozali, 2009.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan
ke pengamatan lain. Jika variance dari residual pengamatan ke pengamatan lain tetap maka disebut homoskedatisitas dan jika
berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedatisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas
Ghozali,2009. Dalam penelitian ini pengujian heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan metode Uji Glejser. Uji glejser
dilakukan dengan cara meregresi nilai absolut residual terhadap variabel independen Gujarati, 2003 dalam Ghozali, 2011.
d. Uji Autokorelasi
Pengujian autokorelasi dalam penelitian ini mengunakan Uji Lagrange Multiplier LM test. LM test dipilih dikarenakan uji ini
lebih tepat digunakan dibanding uji Durbin –Watson terutama bila
sampel yang digunakan relatif besar lebih dari 100 Ghozali, 2011. Pengujian ini bertujuan untuk meneliti apakah sebuah model regresi
linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi,
56 maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul
karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya.
Masalah ini timbul karena residual kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Hal ini sering
ditemukan pada runtut waktu karena “gangguan” pada seseorang individukelompok cenderung mempengaruhi “gangguan” pada
individukelompok yang sama pada periode berikutnya Ghozali, 2009.
3. Uji Hipotesis
Hipotesis dalam penelitian ini diuji dengan menggunakan model regresi berganda. Model regresi berganda bertujuan untuk memprediksi
besar variabel dependen dengan menggunakan data variabel independen yang sudah diketahui besarnya Santoso, 2000. Model regresi berganda
umumnya digunakan untuk menguji pengaruh dua atau lebih variabel independen terhadap variabel dependen dengan skala pengukuran interval
atau rasio dalam suatu persamaan linier Sunyoto, 2009. Variabel independen terdiri dari persentase perubahan total aset
ACHANGE, arus kas operasi CFO, perusahaan yang melaporkan adanya kerugian LOSS, Return On total Asset ROA, persentase
kepemilikan saham oleh orang dalam OSHIP, persentase perubahan piutang pada penjualan RECEIV, dan opini audit AUDREP terhadap
57 variable dependen yaitu manajemen laba DAC yang diproksikan dengan
Discretionary Accruals. Untuk menguji hipotesis tersebut, maka rumus persamaan regresi
yang digunakan adalah sebagai berikut: DAC =
α + β
1
ACHANGE + β
2
CFO + β
3
LOSS + β
4
ROA+ β
5
OSHIP + β
6
RECEIV + β
7
AUDREP +
ε
Dimana: DAC
= Kecurangan laporan keuangan manajemen laba akrual α
= Konstanta β
1,2,3,...
= Koefisien variabel ACHANGE = Persentase perubahan total aset
OCF = Arus kas operasi
LOSS = Perusahaan yang melaporkan adanya kerugian
ROA = Return On total Assets
OSHIP = Persentase kepemilikan saham oleh orang dalam
RECEIV = Persentase perubahan piutang pada penjualan
AUDREP = Opini Audit
Pengujian ini dilakukan melalui: a. Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel independen.
Nilai koefisien determinasi adalah antara nol 0 dan satu 1. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam
58 menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang
mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi
variable dependen Ghozali, 2009. b. Uji Statistik t
Uji statistik t menunjukkan seberapa jauh pengaruh suatu variabel penjelas atau independen secara individual dalam menerangkan variasi
variabel dependen dan digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh masing-masing variabel independen secara individual
terhadap variabel dependen yang diuji Ghozali, 2009. Dalam penelitian ini menggunakan tingkat signifikansi 5 dan 10.
1 Jika nilai probabilitas lebih besar dari 0,05 danatau 0,10 maka Ho diterima atau Ha ditolak, ini berarti menyatakan variabel
independen atau bebas tidak mempunyai pengaruh individual terhadap variabel dependen atau terikat.
2 Jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05 atau 0,10 maka Ho ditolak dan Ha diterima, ini berarti menyatakan bahwa variabel
independen atau bebas mempunyai pengaruh secara individual terhadap variabel dependen atau terikat.
c. Uji Statistik F Uji statistik F menunjukkan apakah semua variabel independen
atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat. Uji
59 statistif F digunakan untuk mengetahui semua variabel indepnden yang
dimasukkan dalam model regresi secara bersama-sama terhadap variabel dependen yang diuji pada tingkat signifikasi 0,05 Ghozali,
2009. 1 Jika nilai probabilitas lebih besar dari 0,05, maka H0 diterima dan
Ha ditolak, ini berarti menyatakan bahwa semua variabel independen atau bebas tidak mempunyai pengaruh secara bersama-
sama terhadap variabel dependen atau terikat. 2 Jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05, maka H0 ditolak dan
Ha diterima, ini berarti menyatakan bahwa semua variabel independen atau bebas mempunyai pengaruh secara bersama-sama
terhadap variabel dependen atau terikat.
E. Operasionalisasi Variabel Penelitian
Operasionalisasi variabel penelitian adalah penentuan construct sehingga menjadi variabel yang dapat diukur. Definisi operasionalisasi menjelaskan cara
tertentu yang
digunakan dalam
suatu penelitian
dalam mengoperasionalisasikan construct, sehingga memungkinkan penelitian lain
untuk melakukan replikasi pengukuran dengan cara yang sama atau mengembangkan cara pengukuran construct yang lebih baik. Pada bagian ini
akan diuraikan definisi dari masing-masing variabel yang digunakan berikut dengan operasional dan cara pengukurannya.