45 penjualan pada periode sebelum pengamatan. Secara matematis, discretionary
accruals pada setiap periode pengamatan diukur dengan persamaan berikut:
DAC
it
= TAC
it
Penjualan
it
– TAC
it-1
Penjualan
it-1
............. 2
Keterangan: DAC
it
: Discretionary accruals perusahaan i pada tahun t TAC
: Total accruals perusahaan I pada tahun t Penjualan
it
: Tingkat penjualan perusahaan i pada tahun t TAC
it-1
: Total accruals perusahaan i pada tahun t-1
Penjualan
it-1
: Tingkat penjualan perusahaan I pada tahun t-1
Friedlan 1994 melakukan modifikasi terhadap model DeAngelo 1986 yaitu dengan menstandarisasi total accruals dengan total penjualan sales. Karena salah
satu alasan utama perusahaan go public adalah pesatnya pertumbuhan dalam hal ini pertumbuhan penjualan, maka perlu dilakukan penyesuaian terhadap
pengukuran discretionary accruals. Penyesuaian dilakukan untuk mengurangi kemungkinan bahwa pengukuran discretionary accruals sepenuhnya dipengaruhi
oleh pertumbuhan. Indikasi bahwa telah terjadi penerapan manajemen laba dengan pola
memaksimalkan laba ditunjukkan oleh koefisien DAC yang positif pada setiap periode pengamatan, sebaliknya jika koefisien DAC negatif berarti ada indikasi
penerapan manajemen laba dengan pola meminimalkan laba pada setiap periode pengamatan.
3.4 Metode Analisis Data
Metode analisis data dalam penelitian ini menggunakan statistik deskriptif dan analisis regresi berganda. Analisis data yang diperoleh dalam penelitian ini akan
46 menggunakan bantuan teknologi komputer yaitu program aplikasi Microsoft
Excel dan Statistical Product and Servirel Solutions SPSS versi 17.00 .
3.4.1 Uji Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan variabel-variabel yang ada dalam penelitian ini. Statistik deskriptif terdiri dari penghitungan mean, median,
standar deviasi, maksimum, dan minimum dari masing-masing data sampel Ghozali, 2011. Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui
gamabaran mengenai mekanisme pengaruh motivasi manajer dan asimetri informasi terhadap manajemen laba pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia.
3.4.2 Uji Asumsi Klasik
3.4.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan dengan tujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel dependen dan independen mempunyai distribusi normal. Model
regresi yang baik adalah yang mempunyai distribusi normal Ghozali, 2011. Untuk mengetahui apakah data terdistribusi normal atau tidak, dapat dilakukan
analisis grafik dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari
distribusi normal. Distribusi dikatakan normal, jika garis yang menggambarkan data sesungguhnya mengikuti garis diagonalnya. Selain itu, untuk memastikan
kehandalan hasil uji normalitas, dapat juga digunakan sebuah uji statistik non- parametrik, yaitu one sample Kolmogorov-Smirnov K-S. Data dikatakan
terdistribusi normal, jika nilai Asymp Sig lebih dari 0,05 Ghozali, 2011.
47
3.4.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen Ghozali, 2011. Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara independen. Jika variabel independen saling korelasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal. Variabel
orthogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel sama dengan nol. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas di dalam
model, peneliti akan melihat Tolerence dan Variance Infaltion Factors VIF dengan alat bantu program Statistical Product and Service Solution SPSS.
Tolerence mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan variabel independen lainnya. Jadi, nilai Tolerence yang rendah sama
dengan nilai VIF yang tinggi karena VIF = 1Tolerence. Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai Tolerence
0.10 atau sama dengan nilai VIF 10. Bila nilai tolerance 0.10 atau sama dengan VIF 10, berarti tidak ada multikolonieritas antar variabel dalam model
regresi Ghozali, 2011.
3.4.2.3 Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan
yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heterokedastisitas.
Sebuah model regresi yang baik adalah model regresi yang mempunyai data yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Jika tidak ada pola yang
