22 JKON
PT. Jaya Konstruksi Manggala Pratama, Tbk
√ √ √ 17
23 JRPT
PT. Jaya Real Property, Tbk √ √ √
18 24
KIJA PT. Kawasan Industri Jababeka, Tbk
√ √ X 25
LPCK PT. Lippo Cikarang, Tbk
√ √ √ 19
26 LPKR
PT. Lippo Karawaci, Tbk √ √ √
20 27
MAMI PT. Mas Murni Indonesia, Tbk
√ √ X 28
MDLN PT. Modernland Realty, Tbk
√ √ √ 21
29 MTSM
PT. Metro Supermarket Realty, Tbk √ √ √
22 30
PWON PT. Pakuwon Sejati, Tbk
√ √ X 31
PWSI PT. Panca Wiratama Sakti, Tbk
X X
X 32
RBMS PT. Ristia Bintang Mahkota Sejati, Tbk
√ √ X 33
RODA PT. Royal Oak Development Asia, Tbk
√ √ X 34
SMDM PT. Suryamas Duta Makmur, Tbk
√ √ √ 23
35 SMRA
PT. Summarecon Agung, Tbk √ √ √
24 36
SSIA PT. Surya Semesta Internusa, Tbk
√ √ √ 25
Sumber : Diolah Penulis, 2013
3.3 Jenis dan Sumber Data
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder merupakan data primer yang telah diolah lebih lanjut dan
disajikan baik oleh pengumpul data primer atau oleh pihak lain Erlina, 2008. Data sekunder tersebut berupa laporan keuangan perusahaan yang
diperoleh dari situs www.idx.co.id
.
3.4 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan melalui studi dokumentasi. Menurut Nawawi 2005
“Metode dokumentasi adalah cara pengumpulan data melalui peninggalan tertulis terutama berupa arsip-
arsip dan termasuk juga buku mengenai pendapat, dalil yang berhubungan dengan masalah penyelidikan. Untuk itu penulis mengumpulkan data-data
berupa RPT pada akun piutang, data penjualan, aktiva tetap, laba bersih setelah pajak, arus kas operasi, piutang bersih dan total aset.
Pola penelitian ini dilakukan dengan dua tahap. Tahap pertama dilakukan melalui studi pustaka yaitu melalui jurnal akuntansi dan buku-buku
yang berkaitan dengan masalah yang diteliti. Tahap kedua, pengumpulan data sekunder diperoleh melalui media internet.
3.5 Definisi Batasan Operasional dan Pengukuran Variabel
Variabel adalah apapun yang dapat membedakan atau membawa variasi pada nilai Sekaran, 2006. Variabel-variabel yang digunakan dalam
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
penelitian adalah variabel independen dan variabel dependen. Pengoperasian vaiabel-variabel dalam penelitian ini dapat dilihat sebagai berikut:
3.5.1 Variabel Independen
Variabel independen adalah variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahan atau timbulnya variabel dependen
Sugiyono, 2007.
Penelitian ini
menggunakan dua
variabel independen, yaitu RPT dan TATO.
1. RPT adalah transaksi yang terjadi antara pihak-pihak yang mempunyai hubungan istimewa. Transaksi yang terjadi antara
lain, transaksi peminjaman, penjualan, pertukaran properti atau bahkan pemberian pinjaman tanpa ketentuan mengenai jadwal
dan cara pengembalian. Dalam penelitian ini, penulis menetapkan batasan operasional untuk RPT yaitu transaksi berupa kas,
piutang dan hutang. 2. TATO merupakan rasio aktivitas yang digunakan untuk mengukur
sampai seberapa besar efektifitas perusahaan dalam menggunakan sumber dayanya yang berupa asset. Semakin tinggi efisien
penggunaan asset dan semakin cepat pengembalian dana dalam bentuk kas. Variabel TATO dalam penelitian ini dihitung dengan
rumus sebagai berikut:
Total Asset Turnover
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
3.5.2 Variabel Dependen
Variabel dependen adalah variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat adanya variabel bebas Sugiyono, 2007. Variabel
dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah manajemen laba.
Untuk menentukan akrual diskresioner sebagai indikator manajemen dalam penelitian ini, digunakan Modified Jones Model
MJM. Dalam MJM, dimasukkan unsur perubahan piutang dan perubahan pendapatan.
Secara detail, penentuan akrual diskresioner sebagai indikator manajemen laba dilakukan dengan tahap-tahap berikut:
1. Menentukan nilai total akrual dengan formulasi: TA
it
= NI
it
-CFO
it
2. Untuk menskala data, semua variabel tersebut dibagi dengan aset tahun sebelumnya A
it-1
, dengan formulasi: TA
it
A
it-1 =
α
1
1A
it-1
+ α
2
ΔR
evit
A
it-1
+ α
3
PPE
it
A
it-1
+ ε
it
3. Menghitung nilai NDA dengan formulasi: NDA
it
= α
1
1A
it-1
+ α
2
ΔR
evit
A
it-1
- ΔR
ecit
A
it-1
+ α
3
PPE
it
A
it-1
4. Menentukan nilai akrual diskresioner yang merupakan indikator manajemen laba akrual, dihitung dengan:
Da
it
= Ta
it
- NDA
it
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
Keterangan : TA
it
: Total akrual perusahaan i pada periode t NI
it
: Laba bersih perusahaan i pada periode t CFO
it
: Arus kas operasi perusahaan i pada periode t NDA
it
: Akrual nondiskresioner perusahaan i dalam periode t DA
it
: Akrual diskresioner perusahaan i pada periode t A
it-1
: Total aset total perusahaan i pada periode t-1 ΔR
evit
: Perubahan penjualan bersih perusahaan i pada periode t ΔR
ecit
: Perubahan piutang perusahaan i pada periode t PPE
it
: Property, plant, and equipment perusahaan i pada periode t
α
1
,α
2
,α
3
: Parameter yang diperoleh dari persamaan regresi ε
it
: Error term perusahaan i pada periode t
3.6 Metode dan Teknik Analisis Data
Dalam penelitian ini, metode analisis data yang dilakukan dengan analisis statistik dan menggunakan software SPSS 18.0 for Windows. Dalam
penggunaan metode analisi regresi untuk pengujian hipotesis, terlebih dahulu diuji apakah model tersebut memenuhi asumsi klasik atau tidak.
3.6.1 Statistik Deskriptif
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
Statistik deskriptif digunakan untuk menjelaskan variabel- variabel dalam penelitian ini. Statistik deskriptif adalah statistik yang
digunakan untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa
bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi Sugiyono, 2007. Alat analisis yang digunakan dalam
penelitian ini adalah nilai rata-rata mean, nilai minimum dan maksimum serta deviasi standar.
3.6.2 Pengujian Asumsi Klasik
Sebelum menganalisis data, terlebih dahulu dilakukan uji asumsi
klasik yaitu
uji normalitas,
uji multikolinearitas,
uji heteroledastisitas dan uji autokorelasi.
1. Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah dalam model
regresi, variabel
pengganggu atau
residual memiliki
distribusi normal. Uji ini berguna untuk tahap awal dalam metode pemilihan analisis data. Jika data normal, maka digunakan statistik
parametrik, dan jika data tidak normal maka digunakan statistik nonparametrik atau lakukan treatment agar data normal. Data yang
baik adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal.
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
Untuk melihat
normalitas dapat
dilakukan dengan
melihat histogram atau pola distribusi data normal.
Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat
histogram dari nilai residualnya. Dasar pengambilan keputusannya adalah:
a. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau garis histogramnya menunjukkan pola
berdistribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas,
b. Jika data menyebar jauh dari diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan data
berdistribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Dalam penelitian ini Peneliti menggunakan uji Kolmogorov Smirnov K-S untuk menguji normalitas data. Uji K-S dibuat
dengan membuat hipotesis: H
: data residual berdistribusi normal, H
a
: data residual tidak berdistribusi normal.
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
Bila signifikansi 0,05 dengan α = 5, berarti distribusi data normal dan H
diterima, sebaliknya bila nilai nilai signifikansi 0,05 berarti distribusi data tidak normal dan Ha diterima. Data
yang tidak
terdistribusi secara
tidak normal
dapat ditransformasikan agar menjadi normal.
2. Uji Multikolinearitas
Uji multikoliniearitas bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel
bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas Ghozali, 2005. Untuk mendeteksi ada atau
tidaknya multikoliniearitas di dalam model regresi dapat dilihat dari nilai tolerance tolerance value dan nilai Variance Inflation
Factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel bebas manakah yang dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Nilai cutoff
yang umum digunakan adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan VIF diatas 10. Apabila nilai tolerance lebih dari 0,10 atau
nilai VIF kurang dari 10 maka dapat dikatakan bahwa tidak terjadi multikuliniearitas antar variabel dalam model regresi.
3. Uji Heterokedastisitas
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
Uji heterokedastisitas bertujuan menguji apakah dalam regresi terdapaat ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan lain Ghozali, 2005. Menurut
Ghozali 2005
cara memprediksi
ada tidaknya
heterokedastisitas pada suatu model dapat dilihat dari pola gambar Scatterplot model tersebut adalah:
a. Titik-titik data menyebar diatas dan dibawah atau sekitar angka 0.
b. Titik-titik data tidak mengumpul hanya diatas atau dibawah saja c. Penyebaran
titik-titik data tidak boleh membentuk pola
bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali.
d. Penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola.
4. Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi
bertujuan untuk memastikan bahwa analisis regresi terbebas dari kesalahan yang biasanya terjadi akibat
dari data yang diambil dari periode bersamaan time series, dimana residual dari data periode sebelumnya akan cenderung
berpengaruh terhadap data dalam periode selanjutnya. Untuk menguji ada atau tidaknya korelasi dilakukan dengan uji Durbin-
Watson DW test. Uji autokorelasi dengan DW test hanya digunakan untuk korelasi tingkat satu dan mensyaratkan adanya
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
intercept konstanta dalam model regresi dan tidak ada variabel lagi di antara variabel independen. Penilaian ada tidaknya korelasi
disajikan dalam tabel berikut:
Tabel 3.2 Uji Durbin-Watson
Hipotesis Nol Keputusan
Jika
Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada autokorelasi negatif
Tidak ada autokorelasi negatif
Tidak ada autokorelasi positif atau negatif
Tolak
No Decision
Tolak
No Decision
Tidak Ditolak 0 d dl
dl ≤ d ≤ du
4 – dl d 4
4 – du ≤ d ≤ 4
– dl
du d 4 - du
3.6.3 Analisis Regresi
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
Analisis regresi dilakukan untuk mengetahui seberapa besar hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen.
Dalam penelitian ini digunakan model regresi linier berganda. Persamaan regresi linier berganda yang digunakan dalam penelitian
ini adalah sebagai berikut:
Y
1
= α + β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ ε
Keterangan: Y
1
= Manajemen laba α
= Konstanta β
1
β
2
= Koefisien regresi dari variabel independen X
1
= Related party transaction X
2
= Total asset turnover ε
= Error
3.6.4 Pengujian Hipotesis
Hipotesis diartikan sebagai jawaban sementara terhadap rumusan masalah penelitian. Kebenaran dari hipotesis itu harus
dibuktikan melalui data yang terkumpul Sugiyono, 2007. Dalam penelitian ini pengujian hipotesis yang digunakan adalah sebagai
berikut:
1. Koefisien determinasi R
2
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui kemampuan variabel X variabel independen dalam mempengaruhi variabel Y
variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol 0 dan satu 1. Semakin besar koefisien determinasi menunjukkan
semakin baik kemampuan X menerangkan Y Sugiyono, 2007.
Untuk menguji apakah hipotesis yang diajukan diterima atau ditolak, digunakan uji t t-test dan uji F F-test.
a. Uji F uji secara simultan
Uji statistik F pada dasarnya untuk menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai
pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen Ghozali, 2005.
Hipotesis yang diuji adalah: H
= tidak semua variabel independen berpengaruh secara simultan terhadap variabel dependen
H
a
= semua variabel
independen berpengaruh
secara simultan terhadap variabel dependen.
8QLYHUVLWDV6 XPDWHUD8WDUD
Uji ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi F hitung dengan ketentuan:
a. Jika F
hitung
F
tabel
pada α 0,05 maka H diterima H
a
ditolak b. Jika F
hitung
F
tabel
pada α 0,05 maka H ditolak H
a
diterima
b. Uji t uji secara parsial
