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.