Analisis Data ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

39 Tabel 3. Penentuan CEO Gender Perusahaan Lanjutan No Kode Emiten GENDER 2011 2012 2013 2014 2015 49 LION 50 LMPI 51 LMSH 52 LPIN 53 MAIN 54 MBTO 55 MERK 56 MLIA 57 MRAT 1 1 1 1 1 58 MYOR 59 MYTX 60 NIPS 61 PICO 62 PRAS 63 PSDN 64 PYFA 65 RICY 66 RMBA 67 ROTI 1 1 1 1 1 68 SCCO 1 1 1 1 1 69 SCPI 70 SIAP 71 SIPD 72 SKLT 73 SMCB 74 SMGR 75 SMSM 76 SPMA 77 SRSN 78 SSTM 79 STAR 80 STTP 81 TCID 82 TIRT 83 TOTO 84 TRST PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 40 Tabel 3. Penentuan CEO Gender Perusahaan Lanjutan No Kode Emiten GENDER 2011 2012 2013 2014 2015 85 TSPC 86 ULTJ 87 UNIT 88 UNVR 89 VOKS 90 YPAS Sumber: data sekunder yang diolah, 2017 Keterangan: 1: Perusahaan yang dipimpin oleh CEO perempuan 0: Perusahaan yang dipimpin oleh CEO laki-laki 3. Penghitungan Manajemen Laba Hasil penghitungan manajemen laba dapat dilihat pada tabel 4 berikut. Tabel 4. Hasil Penghitungan Manajemen Laba dalam satuan No Kode Emiten DA 2011 2012 2013 2014 2015 1 ADES -0,053318 0,049138 0,120741 -0,098990 0,056667 2 AKPI 0,019354 0,193604 0,206203 -0,105380 0,131077 3 ALDO 0,256470 0,134077 0,088881 0,115040 0,118518 4 ALKA -0,078612 0,036516 -0,118203 -0,004878 0,443911 5 ALMI -0,003853 0,153948 0,549483 0,370861 -0,529063 6 AMFG 0,152651 0,147311 0,067604 0,016024 0,059621 7 APLI 0,174239 0,207179 -0,040258 0,032660 0,000144 8 ARNA 0,152026 0,163689 0,205737 0,148735 0,131567 9 ASII 0,117267 0,123730 0,035702 0,040097 -0,003741 10 AUTO 0,095878 0,064158 0,079175 0,020431 -0,036703 11 BATA 0,100584 0,192683 0,101109 0,065806 0,244742 12 BIMA 0,325989 0,038037 0,082203 0,072582 0,030629 41 Tabel 4. Hasil Penghitungan Manajemen Laba Lanjutan dalam satuan No Kode Emiten DA 2011 2012 2013 2014 2015 13 BRNA 0,096117 0,171523 0,094467 -0,030599 -0,043744 14 BTON -0,151048 0,073837 0,174986 0,026121 0,086412 15 BUDI 0,184054 0,216453 0,100929 0,104440 0,106851 16 CEKA 0,024980 -0,012596 -0,001587 0,035875 0,050247 17 CPIN 0,375307 0,316155 0,220450 0,162705 0,117931 18 DLTA 0,065839 0,067184 -0,015292 0,255954 0,029684 19 DPNS -0,117949 0,071979 0,257445 0,049812 0,041912 20 EKAD 0,186244 0,180633 0,220651 0,149653 -0,042213 21 FASW -0,149569 0,199750 0,215473 -0,161849 0,111992 22 GDST 0,126270 -0,189011 0,046205 -0,098501 0,149728 23 GGRM 0,275483 0,112184 0,175136 0,134108 0,124063 24 GJTL 0,158050 0,286184 0,128409 0,108597 0,080055 25 HDTX 0,100427 0,165216 -0,265034 0,058787 -0,021118 26 HMSP -0,026722 0,483395 0,157539 0,076938 0,439125 27 ICBP 0,071028 0,032664 0,104839 -0,049052 0,029791 28 IGAR 0,147246 0,104956 0,073018 0,130694 0,003746 29 IKAI 0,113081 0,113478 0,158874 0,083798 0,090203 30 IMAS 0,284084 0,350194 0,244169 0,062414 0,050526 31 INAF 0,180245 0,202880 0,155423 -0,066051 -0,088793 32 INAI 0,100283 0,308182 -0,038771 -0,113483 -0,009151 33 INCI -0,041145 0,009891 0,023248 0,099039 -0,104170 34 INDF 0,092641 0,063081 0,083364 -0,018214 0,063943 35 INDS 0,355726 0,259804 0,115074 0,100281 0,049206 36 INTP 0,140449 0,117514 0,122005 0,062864 0,063535 37 JECC 0,031184 0,161741 0,409170 0,042832 0,072614 38 JKSW 0,022776 -0,012113 0,061270 -0,043834 -0,155023 39 JPFA 0,296651 -0,110501 0,236204 -0,015387 0,045273 40 JPRS 0,161625 0,080915 -0,118798 0,159910 0,072975 41 KAEF 0,129477 0,090678 0,053130 0,029910 0,060099 42 KBLI 0,087218 0,236546 0,244544 0,018764 0,086474 43 KBLM 0,098267 0,338382 0,331555 0,147178 0,057389 44 KBRI 0,221133 0,266475 0,235144 0,198210 0,125368 45 KDSI 0,060381 0,078934 0,077401 0,132616 0,119700 46 KIAS 0,251773 0,140258 0,107437 0,092974 0,020026 47 KICI 0,056552 0,057930 0,108842 0,053807 0,147887 PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 42 Tabel 4. Hasil Penghitungan Manajemen Laba Lanjutan dalam satuan No Kode Emiten DA 2011 2012 2013 2014 2015 48 KLBF 0,141210 0,164551 0,241145 0,062592 0,044475 49 LION 0,055992 0,096318 0,084403 -0,008127 0,038146 50 LMPI 0,123703 0,173119 0,155617 0,112046 0,080451 51 LMSH 0,149085 0,407413 0,242129 -0,342766 0,095877 52 LPIN 0,048599 0,034673 0,084372 0,109307 -0,200697 53 MAIN 0,334019 0,253761 0,259448 0,190047 0,056350 54 MBTO 0,109809 0,168491 0,104060 0,033161 0,005561 55 MERK 0,290010 0,113255 0,163325 0,063633 0,013226 56 MLIA 0,256932 0,184616 0,174016 0,072746 0,008386 57 MRAT 0,148572 0,116104 0,015013 0,091395 0,052416 58 MYOR 0,377627 0,158694 0,120718 0,091465 -0,022724 59 MYTX 0,109821 0,160779 -1,391485 0,180574 -0,290037 60 NIPS 0,338424 0,213291 0,387022 0,368319 0,089769 61 PICO 0,191512 0,225463 0,163522 0,075228 0,003598 62 PRAS 0,153169 0,150359 0,229213 0,114886 0,085433 63 PSDN 0,072990 0,320000 0,099079 0,099407 0,051367 64 PYFA 0,178737 0,218920 0,277703 0,065139 0,003644 65 RICY 0,093839 0,093815 0,178513 0,005755 0,013305 66 RMBA 0,175867 0,117947 0,089089 0,036558 0,151137 67 ROTI 0,210584 0,298668 0,147203 0,022207 -0,006056 68 SCCO -0,018432 0,088015 0,126945 0,121383 0,040920 69 SCPI 0,176859 0,094837 0,428204 0,293929 -0,135656 70 SIAP 0,152266 0,047066 0,346126 -0,520928 0,002343 71 SIPD 0,180433 0,261106 0,141777 0,124168 -0,127492 72 SKLT 0,067422 0,099720 0,038119 -0,013522 0,006022 73 SMCB 0,137348 0,259715 0,208973 0,064907 0,097404 74 SMGR 0,198941 0,251698 0,190805 0,063586 0,027457 75 SMSM 0,132665 0,106520 0,105566 0,069552 0,053942 76 SPMA 0,180118 0,266578 0,207692 0,124443 0,063830 77 SRSN 0,080036 0,160383 0,078073 0,069939 0,244588 78 SSTM 0,008825 -0,001020 0,009655 -0,019883 -0,020771 79 STAR 0,257814 0,214738 0,143127 0,153877 0,069937 80 STTP 0,143469 0,283237 0,217992 0,019475 0,056451 81 TCID 0,196314 0,059444 0,096080 0,121038 0,121128 82 TIRT 0,208796 0,064452 -0,047276 -0,001139 0,068522 43 Tabel 4. Hasil Penghitungan Manajemen Laba Lanjutan dalam satuan No Kode Emiten DA 2011 2012 2013 2014 2015 83 TOTO 0,149774 0,200864 0,091382 0,066358 0,083920 84 TRST 0,118018 0,173404 0,205954 -0,005194 0,043338 85 TSPC 0,063958 0,075959 0,129574 0,031669 -0,019000 86 ULTJ 0,051790 0,070037 0,167692 0,094027 0,004492 87 UNIT 0,098243 0,276118 0,297170 0,095615 0,188371 88 UNVR 0,108470 0,263074 0,193293 0,092689 0,142311 89 VOKS 0,015389 0,099585 -0,061655 0,050859 0,145103 90 YPAS 0,186659 0,457838 0,243274 -0,038641 0,058517 Sumber: data sekunder yang diolah, 2017 4. Analisis Statistik Deskriptif Hasil pengujian analisis statistik deskriptif dalam penelitian ini dijabarkan sebagai berikut: a. CEO Gender Data CEO gender dalam penelitian ini menggunakan variabel dummy dengan kategori 1 dan 0. Kategori 1 untuk perusahaan yang dipimpin oleh CEO perempuan dan 0 untuk perusahaan yang dipimpin oleh CEO laki-laki. Klasifikasi jumlah perusahaan yang dipimpin oleh CEO perempuan dan laki-laki dapat dilihat pada tabel 5 berikut. Tabel 5. Klasifikasi CEO Gender Perusahaan CEO Gender Frequency Percent Valid LAKI-LAKI 420 93,3 PEREMPUAN 30 6,7 Total 450 100 Sumber: data sekunder yang diolah, 2017 44 Berdasarkan tabel 5, terdapat 30 tahun perusahaan yang dipimpin oleh CEO perempuan dan 420 tahun perusahaan yang dipimpin oleh CEO laki-laki dari total keseluruhan 450 tahun perusahaan. Prosentase dari perusahaan yang dipimpin oleh CEO perempuan sebesar 6,7 dan perusahaan yang dipimpin oleh CEO laki-laki sebesar 93,3. Hal tersebut berarti perusahaan manufaktur lebih banyak dipimpin oleh CEO laki-laki dibandingkan CEO perempuan. b. Manajemen laba Berdasarkan data penghitungan manajemen laba pada tabel 4, nilai manajemen laba bernilai positif sebagian besar terjadi pada tahun 2011 – 2013. Data bernilai positif berarti perusahaan melakukan peningkatan laba income maximization. Nilai manajemen laba bernilai negatif sebagian besar terjadi pada tahun 2014 – 2015. Data bernilai negatif berarti perusahaan melakukan penurunan laba income minimization. Selama tahun 2011 – 2015, angka income maximization berada paling rendah di tahun 2015 dan income minimization berada paling rendah di tahun 2012. Berikut histogram untuk melihat persebaran manajemen laba. 45 Gambar II. Histogram Manajemen Laba Berdasarkan gambar II, perusahaan yang memiliki nilai manajemen laba negatif sebanyak 62 tahun perusahaan, sedangkan manajemen laba positif sebanyak 388 tahun perusahaan dari total 450 tahun perusahaan. Hal tersebut berarti selama periode 2011 – 2015 perusahaan cenderung melakukan peningkatan laba income maximization. Data manajemen laba diklasifikasikan menjadi income minimization dan income maximization. Berikut deskripsi data dan klasifikasi data income minimization dan income maximization. 46 1. Income Maximization Hasil pengujian statistik deskriptif income maximization untuk manajemen laba disajikan pada tabel berikut. Tabel 6. Analisis Statistik Deskriptif Income maximization Income Maximization N Valid 388 Missing Range .5494 Minimum .0001 Maximum .5495 Sumber: data sekunder yang diolah, 2017 Berdasarkan tabel 6, sebanyak 388 tahun perusahaan dari 450 tahun perusahaan yang memiliki nilai income maximization. Nilai tertinggi dalam income maximization akan menjadi angka tertinggi, sedangkan angka terendah akan menjadi angka terendah. Angka tertinggi dalam income maximization diperoleh oleh PT Alumindo Light Metal Industry Tbk pada tahun 2013. Pada tahun 2012, 2013, dan 2014 PT Alumindo Light Metal Industry Tbk memiliki angka manajemen laba bernilai positif income maximization, namun pada tahun 2011 dan 2015 memiliki angka manajemen laba bernilai negatif income minimization. Angka terendah dalam penghitungan manajemen laba income maximization dimiliki oleh PT Asiaplast Industries Tbk pada tahun 2015. Pada tahun 2011, 2012, 2014, dan 2015 PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 47 PT Asiaplast Industries Tbk memiliki angka manajemen laba bernilai positif income maximization, namun pada tahun 2013 memiliki angka manajemen laba bernilai negatif income minimization. Tampilan visual dari persebaran income maximization disajikan dalam histogram berikut. Gambar III. Histogram Income Maximization Berdasarkan gambar III, persebaran angka income maximization terletak di antara 0 sampai +0,6000. Garis horizontal menunjukkan angka income maximization yang 48 dimiliki perusahaan, sedangkan garis vertikal menunjukkan frekuensi jumlah perusahaan. Berdasarkan gambar III, income maximization diklasifikasikan lagi dalam 4 kategori sebagai berikut. Sangat Rendah = 0 X ≤ 0,10 Rendah = 0,10 X ≤ 0,20 Tinggi = 0,20 X ≤ 0,30 Sangat Tinggi = X 0,30 Klasifikasi income maximization dapat dijelaskan dalam tabel berikut. Tabel 7. Klasifikasi Income Maximization Income Maximization Frequency Percent Sangat Rendah 168 43.3 Rendah 139 35.8 Tinggi 57 14.7 Sangat Tinggi 24 6.2 Total 388 100 Sumber: data sekunder yang diolah, 2017 Berdasarkan tabel 7, perusahaan yang memiliki nilai income maximization sangat rendah sebanyak 168 tahun perusahaan atau 43,3. Perusahaan yang memiliki nilai income maximization rendah sebanyak 139 tahun perusahaan atau 35,8. Perusahaan yang memiliki nilai income maximization tinggi sebanyak 57 tahun perusahaan atau PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 49 14,7. Perusahaan yang memiliki nilai income maximization sangat tinggi sebanyak 24 tahun perusahaan atau 6,2. 2. Income Minimization Hasil pengujian statistik deskriptif income minimization untuk manajemen laba disajikan pada tabel berikut. Tabel 8. Analisis Statistik Deskriptif Income Minimization Income Minimization N Valid 62 Missing Range 1.3095 Minimum -1.3915 Maximum -.0010 Sumber: data sekunder yang diolah, 2017 Berdasarkan tabel 8, sebanyak 62 tahun perusahaan dari total 450 tahun perusahaan memiliki nilai manajemen laba negatif. Nilai minimum dalam income minimization menjadi nilai tertinggi. Nilai tertinggi dalam penghitungan income minimization dimiliki oleh PT APAC Citra Centertex Tbk pada tahun 2013. Pada tahun 2011, 2012, dan 2014 PT APAC Citra Centertex Tbk memperoleh manajemen laba bernilai positif income maximization, namun pada tahun 2013 dan 2015 memperoleh manajemen laba bernilai negatif income minimization. Nilai maximum dalam income minimization menjadi nilai terendah. Nilai terendah dalam penghitungan income minimization dimiliki oleh PT Sunson Textile Manufacturer PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 50 Tbk pada tahun 2012. Pada tahun 2011 dan 2013 PT Sunson Textile Manufacturer Tbk memiliki manajemen laba bernilai positif income maximization, sedangkan pada tahun 2012, 2014, dan 2015 memiliki manajemen laba bernilai negatif income minimization. Tampilan visual dari persebaran income minimization disajikan dalam histogram berikut. Gambar IV. Histogram Income Minimization Berdasarkan gambar IV, persebaran angka income minimization terletak di antara 0 sampai -1,5000. Garis horizontal menunjukkan angka income minimization yang 51 dimiliki perusahaan, sedangkan garis vertikal menunjukkan frekuensi jumlah perusahaan. Berdasarkan gambar IV, income minimization diklasifikasikan lagi dalam 4 kategori sebagai berikut. Sangat Rendah = 0 X ≥ -0,30 Rendah = -0,30 X ≥ -0,60 Tinggi = -0,60 X ≥ -0,90 Sangat Tinggi = X -0,90 Klasifikasi income minimization dijelaskan dalam tabel berikut. Tabel 9. Klasifikasi Income Minimization Income Minimization Frequency Percent Sangat Rendah 58 93.5 Rendah 3 4.8 Tinggi Sangat Tinggi 1 1.6 Total 62 100 Sumber: data sekunder yang diolah, 2017 Berdasarkan tabel 9, perusahaan yang memiliki nilai income minimization sangat rendah sebanyak 58 tahun perusahaan atau 93,5. Perusahaan yang memiliki nilai income minimization rendah sebanyak 3 tahun perusahaan atau 4,8. Perusahaan yang memiliki nilai income minimization tinggi sebanyak 0 tahun perusahaan atau 0. Perusahaan yang 52 memiliki nilai income minimization sangat tinggi sebanyak 1 tahun perusahaan atau 1,6. 5. Pengklasifikasikan Data Manajemen Laba Data manajemen laba dalam penelitian ini diklasifikasikan dengan kategori sebagai berikut: 1: Discretionary accruals yang memiliki nilai positif income maximization 0: Discretionary accruals yang memiliki nilai negatif income minimzation Hasil pengklasifikasian data manajemen laba menjadi dua kategori dapat dilihat dalam tabel 10 berikut: Tabel 10. Pengklasifikasian Manajemen Laba No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015 1 ADES 1 1 1 2 AKPI 1 1 1 1 3 ALDO 1 1 1 1 1 4 ALKA 1 1 5 ALMI 1 1 1 6 AMFG 1 1 1 1 1 7 APLI 1 1 1 1 8 ARNA 1 1 1 1 1 9 ASII 1 1 1 1 10 AUTO 1 1 1 1 11 BATA 1 1 1 1 1 12 BIMA 1 1 1 1 1 13 BRNA 1 1 1 14 BTON 1 1 1 1 15 BUDI 1 1 1 1 1 16 CEKA 1 1 1 17 CPIN 1 1 1 1 1 53 Tabel 10. Pengklasifikasian Manajemen Laba Lanjutan No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015 18 DLTA 1 1 1 1 19 DPNS 1 1 1 1 20 EKAD 1 1 1 1 21 FASW 1 1 1 22 GDST 1 1 1 23 GGRM 1 1 1 1 1 24 GJTL 1 1 1 1 1 25 HDTX 1 1 1 26 HMSP 1 1 1 1 27 ICBP 1 1 1 1 28 IGAR 1 1 1 1 1 29 IKAI 1 1 1 1 1 30 IMAS 1 1 1 1 1 31 INAF 1 1 1 32 INAI 1 1 33 INCI 1 1 1 34 INDF 1 1 1 1 35 INDS 1 1 1 1 1 36 INTP 1 1 1 1 1 37 JECC 1 1 1 1 1 38 JKSW 1 1 39 JPFA 1 1 1 40 JPRS 1 1 1 1 41 KAEF 1 1 1 1 1 42 KBLI 1 1 1 1 1 43 KBLM 1 1 1 1 1 44 KBRI 1 1 1 1 1 45 KDSI 1 1 1 1 1 46 KIAS 1 1 1 1 1 47 KICI 1 1 1 1 1 48 KLBF 1 1 1 1 1 49 LION 1 1 1 1 50 LMPI 1 1 1 1 1 51 LMSH 1 1 1 1 52 LPIN 1 1 1 1 53 MAIN 1 1 1 1 1 54 MBTO 1 1 1 1 1 55 MERK 1 1 1 1 1 54 Tabel 10. Pengklasifikasian Manajemen Laba Lanjutan No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015 56 MLIA 1 1 1 1 1 57 MRAT 1 1 1 1 1 58 MYOR 1 1 1 1 59 MYTX 1 1 1 60 NIPS 1 1 1 1 1 61 PICO 1 1 1 1 1 62 PRAS 1 1 1 1 1 63 PSDN 1 1 1 1 1 64 PYFA 1 1 1 1 1 65 RICY 1 1 1 1 1 66 RMBA 1 1 1 1 1 67 ROTI 1 1 1 1 68 SCCO 1 1 1 1 69 SCPI 1 1 1 1 70 SIAP 1 1 1 1 71 SIPD 1 1 1 1 72 SKLT 1 1 1 1 73 SMCB 1 1 1 1 1 74 SMGR 1 1 1 1 1 75 SMSM 1 1 1 1 1 76 SPMA 1 1 1 1 1 77 SRSN 1 1 1 1 1 78 SSTM 1 1 79 STAR 1 1 1 1 1 80 STTP 1 1 1 1 1 81 TCID 1 1 1 1 1 82 TIRT 1 1 1 83 TOTO 1 1 1 1 1 84 TRST 1 1 1 1 85 TSPC 1 1 1 1 86 ULTJ 1 1 1 1 1 87 UNIT 1 1 1 1 1 88 UNVR 1 1 1 1 1 89 VOKS 1 1 1 1 90 YPAS 1 1 1 1 Sumber: data sekunder yang diolah, 2017 PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 55 Keterangan: 1: Discretionary accruals yang memiliki nilai positif income maximization 0: Discretionary accruals yang memiliki nilai negatif income minimzation Data manajemen laba income maximization dan income minimization diklasifikasikan lagi menjadi 2 kategori. Pengklasifikasikan lagi menjadi 2 kategori dilakukan untuk mengukur tinggi rendahnya manajemen laba suatu perusahaan. Hasil pengklasifikasian manajemen laba dengan income maximization disajikan dalam tabel berikut. Tabel 11. Pengklasifikasian Income Maximization No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015 1 ADES - 1 2 - 1 2 AKPI 1 2 3 - 2 3 ALDO 3 2 1 2 2 4 ALKA - 1 - - 4 5 ALMI - 2 4 4 - 6 AMFG 2 2 1 1 1 7 APLI 2 3 - 1 1 8 ARNA 2 2 3 2 2 9 ASII 2 2 1 1 - 10 AUTO 1 1 1 1 - 11 BATA 2 2 2 1 3 12 BIMA 4 1 1 1 1 13 BRNA 1 2 1 - - 14 BTON - 1 2 1 1 15 BUDI 2 3 2 2 2 16 CEKA 1 - - 1 1 17 CPIN 4 4 3 2 2 18 DLTA 1 1 - 3 1 56 Tabel 11. Pengklasifikasian Income Maximization Lanjutan No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015 19 DPNS - 1 3 1 1 20 EKAD 2 2 3 2 - 21 FASW - 2 3 - 2 22 GDST 2 - 1 - 2 23 GGRM 3 2 2 2 2 24 GJTL 2 3 2 2 1 25 HDTX 2 2 - 1 - 26 HMSP - 4 2 1 4 27 ICBP 1 1 2 - 1 28 IGAR 2 2 1 2 1 29 IKAI 2 2 2 1 1 30 IMAS 3 4 3 1 1 31 INAF 2 3 2 - - 32 INAI 2 4 - - - 33 INCI - 1 1 1 - 34 INDF 1 1 1 - 1 35 INDS 4 3 2 2 1 36 INTP 2 2 2 1 1 37 JECC 1 2 4 1 1 38 JKSW 1 - 1 - - 39 JPFA 3 - 3 - 1 40 JPRS 2 1 - 2 1 41 KAEF 2 1 1 1 1 42 KBLI 1 3 3 1 1 43 KBLM 1 4 4 2 1 44 KBRI 3 3 3 2 2 45 KDSI 1 1 1 2 2 46 KIAS 3 2 2 1 1 47 KICI 1 1 2 1 2 48 KLBF 2 2 3 1 1 49 LION 1 1 1 - 1 50 LMPI 2 2 2 2 1 51 LMSH 2 4 3 - 1 52 LPIN 1 1 1 2 - 53 MAIN 4 3 3 2 1 54 MBTO 2 2 2 1 1 55 MERK 3 2 2 1 1 PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 57 Tabel 11. Pengklasifikasian Income Maximization Lanjutan No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015 56 MLIA 3 2 2 1 1 57 MRAT 2 2 1 1 1 58 MYOR 4 2 2 1 - 59 MYTX 2 2 - 2 - 60 NIPS 4 3 4 4 1 61 PICO 2 3 2 1 1 62 PRAS 2 2 3 2 1 63 PSDN 1 4 1 1 1 64 PYFA 2 3 3 1 1 65 RICY 1 1 2 1 1 66 RMBA 2 2 1 1 2 67 ROTI 3 3 2 1 - 68 SCCO - 1 2 2 1 69 SCPI 2 1 4 3 - 70 SIAP 2 1 4 - 1 71 SIPD 2 3 2 2 - 72 SKLT 1 1 1 - 1 73 SMCB 2 3 3 1 1 74 SMGR 2 3 2 1 1 75 SMSM 2 2 2 1 1 76 SPMA 2 3 3 2 1 77 SRSN 1 2 1 1 3 78 SSTM 1 - 1 - - 79 STAR 3 3 2 2 1 80 STTP 2 3 3 1 1 81 TCID 2 1 1 2 2 82 TIRT 3 1 - - 1 83 TOTO 2 3 1 1 1 84 TRST 2 2 3 - 1 85 TSPC 1 1 2 1 - 86 ULTJ 1 1 2 1 1 87 UNIT 1 3 3 1 2 88 UNVR 2 3 2 1 2 89 VOKS 1 1 - 1 2 90 YPAS 2 4 3 - 1 Sumber: data sekunder yang diolah, 2017 58 Keterangan: 1 = Sangat Rendah 2 = Rendah 3 = Tinggi 4 = Sangat Tinggi Hasil klasifikasi manajemen laba dengan income minimization disajikan dalam tabel berikut. Tabel 12. Pengklasifikasian Income Minimization No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015 1 ADES 1 - - 1 - 2 AKPI - - - 1 - 3 ALDO - - - - - 4 ALKA 1 - 1 1 - 5 ALMI 1 - - - 2 6 AMFG - - - - - 7 APLI - - 1 - - 8 ARNA - - - - - 9 ASII - - - - 1 10 AUTO - - - - 1 11 BATA - - - - - 12 BIMA - - - - - 13 BRNA - - - 1 1 14 BTON 1 - - - - 15 BUDI - - - - - 16 CEKA - 1 1 - - 17 CPIN - - - - - 18 DLTA - - 1 - - 19 DPNS 1 - - - - 20 EKAD - - - - 1 21 FASW 1 - - 1 - 22 GDST - 1 - 1 - 23 GGRM - - - - - 24 GJTL - - - - - 25 HDTX - - 1 - 1 26 HMSP 1 - - - - 27 ICBP - - - 1 - 28 IGAR - - - - - 59 Tabel 12. Pengklasifikasian Income Minimization Lanjutan No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015 29 IKAI - - - - - 30 IMAS - - - - - 31 INAF - - - 1 1 32 INAI - - 1 1 1 33 INCI 1 - - - 1 34 INDF - - - 1 - 35 INDS - - - - - 36 INTP - - - - - 37 JECC - - - - - 38 JKSW - 1 - 1 1 39 JPFA - 1 - 1 - 40 JPRS - - 1 - - 41 KAEF - - - - - 42 KBLI - - - - - 43 KBLM - - - - - 44 KBRI - - - - - 45 KDSI - - - - - 46 KIAS - - - - - 47 KICI - - - - - 48 KLBF - - - - - 49 LION - - - 1 - 50 LMPI - - - - - 51 LMSH - - - 2 - 52 LPIN - - - - 1 53 MAIN - - - - - 54 MBTO - - - - - 55 MERK - - - - - 56 MLIA - - - - - 57 MRAT - - - - - 58 MYOR - - - - 1 59 MYTX - - 4 - 1 60 NIPS - - - - - 61 PICO - - - - - 62 PRAS - - - - - 63 PSDN - - - - - 64 PYFA - - - - - 65 RICY - - - - - PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 60 Tabel 12. Pengklasifikasian Income Minimization Lanjutan No Kode Emiten 2011 2012 2013 2014 2015 66 RMBA - - - - - 67 ROTI - - - - 1 68 SCCO 1 - - - - 69 SCPI - - - - 1 70 SIAP - - - 2 - 71 SIPD - - - - 1 72 SKLT - - - 1 - 73 SMCB - - - - - 74 SMGR - - - - - 75 SMSM - - - - - 76 SPMA - - - - - 77 SRSN - - - - - 78 SSTM - 1 - 1 1 79 STAR - - - - - 80 STTP - - - - - 81 TCID - - - - - 82 TIRT - - 1 1 - 83 TOTO - - - - - 84 TRST - - - 1 - 85 TSPC - - - - 1 86 ULTJ - - - - - 87 UNIT - - - - - 88 UNVR - - - - - 89 VOKS - - 1 - - 90 YPAS - - - 1 - Sumber: data sekunder yang diolah, 2017 Keterangan: 1 = Sangat Rendah 2 = Rendah 3 = Tinggi 4 = Sangat Tinggi 6. Analisis Tabulasi Silang Analisis tabulasi silang dalam penelitian ini dilakukan untuk menentukan hubungan CEO gender dan manajemen laba. Analisis PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 61 tabulasi silang dilakukan menggunakan koefisien Phi dan Cramer’s V. Analisis data CEO gender terbagi menjadi 3 bagian untuk mendapatkan hasil yang lebih spesifik mengenai hubungan CEO gender dengan manajemen laba. Berikut pembahasan mengenai hasil analisis tabulasi silang crosstabs CEO gender dan manajemen laba yang disajikan dalam tabel 13. a. Hubungan CEO Gender dan Manajemen Laba income maximization dan income minimization Tabel 13. Tabulasi Silang CEO Gender dan Manajemen Laba CEO Gender Total Perempuan Laki- laki Manajemen Laba Income minimization 2 60 62 Income maximization 28 360 388 Total 30 420 450 Sumber: data sekunder yang diolah, 2017 Berdasarkan tabel 13, perusahaan cenderung melakukan income maximization daripada income minimization. Sejumlah 388 tahun perusahaan dari total 450 tahun perusahaan melakukan income maximization. Sejumlah 28 tahun perusahaan yang melakukan income maximization dipimpin oleh CEO perempuan, sedangkan 360 tahun perusahaan yang melakukan income maximization dipimpin oleh CEO laki-laki. Terdapat sejumlah 62 tahun perusahaan dari total 450 tahun perusahaan yang PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 62 melakukan income minimization. Sejumlah 2 tahun perusahaan yang melakukan income maximization dipimpin oleh CEO perempuan dan 60 tahun perusahaan dipimpin oleh CEO laki-laki. Kekuatan hubungan antara CEO gender dan manajemen laba disajikan dengan tabel 14 berikut. Tabel 14. Koefisien Hubungan CEO Gender dan Manajemen Laba Koefisien Value Phi + 0,055 Cramer’s V + 0,055 Sumber: data sekunder yang diolah, 2017 Berdasarkan tabel 14, nilai koefisien Phi sebesar + 0,055 yang mengindikasikan bahwa terdapat hubungan yang lemah sekali dan arah hubungan positif antara CEO gender dan manajemen laba. Hubungan lemah sekali berarti CEO laki-laki dan perempuan memiliki hubungan lemah sekali dalam menentukan manajemen laba. Arah hubungan positif berarti CEO perempuan melakukan manajemen laba dengan income maximization dan CEO laki-laki melakukan manajemen laba dengan income minimization. b. Hubungan CEO Gender dan Income Maximization Hasil tabulasi silang antara CEO gender dan manajemen laba disajikan dalam tabel 15 dan hasil korelasi disajikan dalam tabel 16. 63 Tabel 15. Tabulasi Silang CEO Gender dan Income Maximization CEO Gender Total Laki-laki Perempuan Income Maximization Sangat Rendah 156 12 168 Rendah 128 11 139 Tinggi 53 4 57 Sangat Tinggi 23 1 24 Total 360 28 388 Sumber: data sekunder yang diolah, 2017 Berdasarkan tabel 15, perusahaan yang memiliki angka income maximization sangat rendah sebanyak 168 tahun perusahaan. Sejumlah 12 tahun perusahaan yang memiliki angka income maximization sangat rendah dipimpin oleh CEO perempuan dan 156 tahun perusahaan dipimpin oleh CEO laki- laki. Perusahaan yang memiliki angka income maximization rendah sebanyak 139 tahun perusahaan. Dari total 139 tahun perusahaan, sebanyak 11 tahun perusahaan dipimpin oleh CEO perempuan dan 128 tahun perusahaan dipimpin oleh CEO laki- laki. Perusahaan yang memiliki angka income maximization tinggi sebanyak 57 tahun perusahaan yang terdiri dari 53 tahun perusahaan yang dipimpin oleh CEO laki-laki dan 4 tahun perusahaan yang dipimpin oleh CEO perempuan. Perusahaan yang memiliki angka income maximization sangat tinggi berjumlah 24 tahun perusahaan. Sejumlah 23 tahun perusahaan yang dipimpin PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 64 oleh CEO laki-laki dan 1 tahun perusahaan dipimpin oleh CEO perempuan Kekuatan dan arah hubungan CEO gender dan income maximization diukur menggunakan koefisien Cramer’s V. Hasil penghitungan menggunakan koefisien Cramer’s V untuk mengukur arah dan kekuatan hubungan CEO gender dan Income maximization dijelaskan dalam tabel 16 berikut. Tabel 16. Koefisien Hubungan CEO Gender dan Income Maximization Koefisien Value Phi + 0,034 Cramer’s V + 0,034 Sumber: data sekunder yang diolah, 2017 Berdasarkan tabel 16, nilai Cramers’s V sebesar + 0,034 yang mengindikasikan bahwa CEO gender dan income maximization memiliki hubungan lemah sekali dengan arah hubungan positif. Hubungan lemah sekali dan positif berarti CEO laki-laki dan perempuan memiliki hubungan lemah sekali dan searah dalam menentukan income maximization. 65 c. Hubungan CEO Gender dan Income Minimization Tabel 17. Tabulasi Silang CEO Gender dan Income Minimization CEO Gender Total Laki-laki Perempuan Income Minimization Sangat Rendah 56 2 58 Rendah 3 3 Tinggi Sangat Tinggi 1 1 Total 60 2 62 Sumber: data sekunder yang diolah, 2017 Berdasarkan tabel 17, perusahaan yang memiliki angka income minimization sangat rendah sebanyak 58 tahun perusahaan. Sejumlah 56 tahun perusahaan yang memiliki angka income minimization sangat rendah dipimpin oleh CEO laki-laki dan 2 tahun perusahaan dipimpin oleh CEO perempuan. Perusahaan yang memiliki angka minmization income rendah sebanyak 3 tahun perusahaan dan dipimpin oleh CEO laki-laki. Perusahaan yang memiliki angka income minimization tinggi sejumlah 0 tahun perusahaan. Perusahaan yang memiliki angka income maximization sangat tinggi berjumlah 1 tahun perusahaan yang dipimpin oleh CEO laki-laki. Kekuatan dan arah hubungan CEO gender dan income minimization diukur menggunakan koefisien Cramer’s V. Hasil penghitungan koefisien Cramer’s V untuk mengukur arah dan PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 66 kekuatan hubungan CEO gender dan Income minimization dijelaskan dalam tabel 18 berikut. Tabel 18. Koefisien Hubungan CEO Gender dan Income Minimization Koefisien Value Phi + 0,048 Cramer’s V + 0,048 Sumber: data sekunder yang diolah, 2017 Berdasarkan tabel 18, nilai Cramers’s V sebesar + 0,048 yang mengindikasikan bahwa CEO gender dan income minimization memiliki hubungan lemah sekali dengan arah hubungan positif. Hubungan lemah sekali dan positif berarti CEO laki-laki dan perempuan memiliki hubungan lemah sekali dan searah dalam menentukan income minimization.

B. Pembahasan

Berdasarkan ketiga analisis data yang telah dilakukan, dapat diketahui bahwa terdapat hubungan antara CEO gender dan manajemen laba dengan tingkat hubungan lemah sekali dan arah hubungan positif. Hasil penelitian ini memiliki kecenderungan tidak selaras dengan penelitian yang dilakukan oleh Peni dan Vahama 2010, Belot dan Serve 2015, Gavious, et al 2012, Lakhal, et al 2015, dan Santosa 2013. Penelitian yang dilakukan oleh Peni dan Vahama 2010, Belot dan Serve 2015, dan Santosa 2013 menemukan bahwa tidak ada hubungan antara CEO gender dan manajemen laba. Penelitian yang dilakukan oleh PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 67 Gavious, et al 2012 dan Lakhal, et al 2015 menemukan bahwa memiliki CEO perempuan dapat menurunkan manajemen laba. Hubungan CEO gender dan manajemen laba memiliki arah hubungan positif. Arah hubungan positif mengindikasikan bahwa CEO gender dan manajemen laba memiliki hubungan searah. Arah hubungan positif berarti CEO perempuan melakukan manajemen laba dengan income maximization dan CEO laki-laki melakukan manajemen laba dengan income minimization. Hubungan CEO gender dan manajemen laba lemah sekali dapat disimpulkan bahwa CEO gender memiliki kecenderungan yang lemah sekali dalam keterkaitannya dengan manajemen laba. Hasil hubungan yang lemah sekali dalam penelitian ini berarti cara berpikir yang berbeda antara laki-laki dan perempuan memiliki hubungan yang lemah sekali dalam menentukan manajemen laba. Hubungan yang lemah sekali kemungkinan karena gender bukan satu-satunya yang menentukan manajemen laba. Kepentingan-kepentingan lain yang dimiliki oleh CEO kemungkinan menjadi penyebab dalam melakukan manajemen laba. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 68

BAB VI PENUTUP

A. Kesimpulan

Penelitian ini dilakukan untuk meneliti hubungan CEO gender dan manajemen laba. Berdasarkan analisis data, kesimpulan dalam penelitian ini adalah: 1. Hubungan CEO gender dan manajemen laba maximization dan income minimization lemah sekali dengan arah hubungan positif. Hubungan lemah sekali berarti cara berpikir yang berbeda antara CEO perempuan dan laki-laki memiliki hubungan yang lemah sekali dalam menentukan manajemen laba. Arah hubungan positif berarti CEO perempuan melakukan manajemen laba dengan income maximization dan CEO laki-laki melakukan manajemen laba dengan income minimization. 2. Hubungan CEO gender dan income maximization lemah sekali dengan arah hubungan positif. Hubungan lemah sekali dan positif berarti cara berpikir yang berbeda antara CEO laki-laki dan perempuan memiliki hubungan lemah sekali dan searah dalam menentukan income maximization. 3. Hubungan CEO gender dan income minimization lemah sekali dengan arah hubungan positif. Hubungan lemah sekali dan positif berarti cara berpikir yang berbeda antara CEO laki-laki dan perempuan memiliki hubungan lemah sekali dan searah dalam menentukan income minimization. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI