66 Gambar 4.4
Uji Heteroskedastisitas setelah mengeluarkan outlier
Sumber : Output SPSS, data sekunder yang diolah, 2010
4.4.2 Pengujian Hipotesis
Dari hasil pengujian terhadap asumsi klasik, diperoleh model regresi tersebut
telah memenuhi
asumsi normalitas,
multikolinieritas, dan
heteroskedastisitas. Maka setelah menentukan normal level, dapat dihitung nilai abnormal dari tiap-tiap variabel dengan cara selisih antara nilai aktual dan nilai
normal. Nilai-nilai abnormal tersebut yang digunakan untuk menguji apakah perusahaan melakukan manipulasi aktivitas riil dengan menggunakan analisis
regresi. Tabel 4.6 menunjukkan perbandingan antara perusahaan suspect dengan perusahaan sisa sampel.
67
Tabel 4.6
Perbandingan Perusahaan-Perusahaan Suspect dengan Sisa Sampel
Coefficients
a
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
Collinearity Statistics Model
B Std. Error
Beta t
Sig. Tolerance
VIF Constant
.023 .004
6.597 .000
SUSPECT_NI -.008
.005 -.132
-1.665 .098
.994 1.006
NIAT .050
.017 .257
2.954 .004
.825 1.212
1
CLAT .013
.009 .119
1.370 .173
.826 1.211
a. Dependent Variable: ABN_CFO
ABN_CFO = 0,023 – 0,008 SUSPECT_NI + 0,050 NI + 0,013 CL
Coefficients
a
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
Collinearity Statistics Model
B Std. Error
Beta t
Sig. Tolerance
VIF Constant
.535 .066
8.049 .000
SUSPECT_NI .038
.100 .029
.380 .704
.993 1.007
NIAT .575
.243 .191
2.369 .019
.895 1.117
1
CLAT .467
.183 .206
2.557 .011
.890 1.123
a. Dependent Variable: ABN_PROD
ABN_PROD = 0,535 +0,038 SUSPECT_NI +0,575 NI + 0,467 CL
Coefficients
a
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
Collinearity Statistics Model
B Std. Error
Beta t
Sig. Tolerance
VIF Constant
.125 .006
22.123 .000
SUSPECT_NI -.002
.008 -.018
-.252 .802
.983 1.017
NIAT .286
.047 .531
6.054 .000
.657 1.521
1
CLAT .085
.016 .464
5.281 .000
.655 1.526
a. Dependent Variable: ABN_DISEXP
ABN_DISEXP= 0,125 – 0,002 SUSPECT_NI + 0,286 NI + 0,085 CL
68
Tabel 4.7 Rangkuman Hasil Pengujian Hipotesis
CFO At-1 PROD At-1
DISEXP At-1 b
sig b
sig b
sig Constant
.023 .000
.535 .000
.125 .000
SUSPECT_NI
-.008 .098
.038 .704
-.002 .802
NI A
.050 .004
.575 .019
.286 .000
CL A
.013 .173
.467 .011
.085 .000
Signifikan pada tingkat 1. signifikan pada tingkat 5 signifikan pada tingkat 10.
Tabel di atas melaporkan hasil estimasi regresi dengan persamaan:
t t
t t
t
CL NI
NI Suspect
Y
ε β
β β
β
+ +
+ +
=
3 2
1
_ dengan Y
t
masing-masing adalah Abnormal CFO, Abnormal Discretionary Expenses, dan Abnormal Production Cost.
Sumber : Output SPSS, data sekunder yang diolah, 2010. Tabel 4.6 melaporkan hasil pengujian hipotesis dan tabel 4.7 menunjukkan
rangkuman dari hasil pengujian hipotesis. Konsisten dengan hipotesis, perusahaan-perusaahan suspect melakukan manipulasi riil ditunjukkan dengan
abnormal CFO dan abnormal discretionary expenses yang lebih rendah secara signifikan dan abnormal production cost yang lebih tinggi secara signifikan
dibandingkan sisa sampel.
69 Dari hasil tersebut dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Dalam pengambilan keputusan, untuk Y
t
= abnormal CFO,
1
β harus
bernilai negatif dan signifikan. Pada tabel 4.6 dilaporkan bahwa koefisien Suspect_NI adalah negatif -0,008 dan signifikan pada tingkat 10 t-
hitung = -1,665. Dengan kata lain, perusahaan-perusahaan suspect melakukan manipulasi penjualan sehingga mempunyai abnormal CFO yang
lebih rendah dibandingkan perusahaan-perusahaan lain. Dari tabel tersebut juga dapat disimpulkan bahwa H1 diterima atau manajemen laba terindikasi
dilakukan melalui manipulasi aktivitas riil arus kas operasi pada saat right issue.
2. Untuk Y
t
= abnormal production cost, jika
1
β bernilai positif dan signifikan
maka H2 didukung atau dengan kata lain perusahaan-perusahaan suspect melakukan manipulasi dengan memproduksi secara berlebihan sehingga
mempunyai abnormal production cost yang lebih tinggi dibandingkan perusahaan-perusahaan lain. Pada tabel 4.6 menunjukkan bahwa koefisien
Suspect_NI adalah positif 0,038 dan tidak signifikan. Kesimpulannya adalah H2 ditolak atau manajemen laba tidak terindikasi dilakukan melalui
manipulasi aktivitas riil biaya produksi pada saat right issue. 3.
Sama seperti abnormal CFO , untuk Y
t
= abnormal DISEXP,
1
β harus
bernilai negatif dan signifikan. Pada tabel 4.6 dilaporkan bahwa koefisien Suspect_NI adalah negatif -0,002 dan tidak signifikan. Dengan kata lain,
perusahaan-perusahaan suspect melakukan manipulasi aktivitas riil melalui
70 abnormal DISEXP. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa H3 ditolak
atau manajemen laba tidak terindikasi dilakukan melalui manipulasi aktivitas riil biaya diskresioner pada saat right issue.
4.5 Interprestasi Hasil
Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh dari arus kas operasi, biaya produksi, dan biaya-biaya diskresioner terhadap manipulasi aktivitas riil pada saat
perusahaan melakukan right issue.
4.5.1 Arus Kas Operasi terhadap Manipulasi Aktivitas Riil
Hasil analisis menunjukkan bahwa arus kas operasi dapat digunakan sebagai indikasi bahwa perusahaan melakukan manajamen laba melalui
manipulasi kativitas riil. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian Roychowdhury 2006 yang menyatakan bahwa manipulasi aktivitas riil
dilakukan melalui arus kas operasi. Seperti halnya Roychowdhury, penelitian oleh Oktorina 2008 yang
melakukan peneletian mengenai analisis manipulasi aktivitas riil melalui arus kas operasi dengan menggunakan uji rerata dan menunjukkan adanya manipulasi
aktivitas riil melalui arus kas operasi. Manipulasi aktivitas riil melalui arus kas operasi dilakukan oleh perusahaan dalam kegiatan sehari-hari namun jarang
disadari oleh investor maupun calon investor karena kegiatan manipulasi ini tidak seperti manipulasi yang sengaja menaikkan atau menurunkan laba. Oleh karena
itu, investor maupun calon investor dapat mendeteksi manipulasi ini dari arus kas operasi karena apabila menggunakan laba maka tidak dapat mengetahui apakah
Kategori