perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user 40
tersebut menujukkan tingginya penggunaan utang, sehingga hal ini dapat membuat perusahaan mengalami kesulitan keuangan, dan biasanya memiliki resiko
kebangkrutan yang cukup besar. Ukuran penerbitan issue size adalah nilai pokok dari suatu obligasi yang akan diterima oleh bondholder pada saat obligasi tersebut
jatuh tempo. Nilai minimum emisi obligasi pada periode pengamatan sebesar 1 milyar rupiah dan nilai maksimum sebesar 987 milyar rupiah.
C. Pengujian Hipotesis
Proksi manajemen laba dihitung dengan menggunakan model Jones Modifikasi Dechow et al., 1995 dengan mengembangkan model prediksi akrual
dengan mengestimasi akrual kelolaan sebagai total akrual. Regresi dilakukan dengan data cross section, merujuk pada penelitian Demirtas et al. 2006. Nilai parameter
yang diperlukan untuk mengestimasi non discretionary accruals dari pengujian regresi menghasilkan nilai 0,103 untuk koefisien perubahan pendapatan dan -0,234
untuk Property, Plan, and Equipment. Hasil pengujian terhadap estimasi akrual kelolaan disajikan dalam tabel 4.
Tabel 4 Hasil Pengujian Estimasi Akrual Kelolaan
Sumber: Hasil Pengolahan Data Keterangan
N Mean
t -1 t 0
Total Accrual 69
-0,061077 -0,030536
Non Discretionary Accruals 69
-0,122200 0,023019
Discretionary Accruals 69
0,061123 -0,053535
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user 41
Tabel 4 menunjukkan hasil estimasi akrual kelolaan dari sampel yang terdiri dari perusahaan yang melakukan manajemen laba. Nilai rata-rata total akrual
pada periode satu tahun sebelum emisi obligasi dan pada periode saat penerbitan obligasi bernilai negatif yang mengindikasikan adanya kecenderungan bahwa
perusahaan dalam industri non finansial lebih banyak arus kas yang masuk dibandingkan dengan laba bersih yang diperoleh.
Rata-rata koefisien estimasi akrual kelolaan yang bernilai positif pada model Jones Modifikasi menunjukkan bahwa pada periode tersebut terdeteksi adanya
praktik manajemen laba dengan menggunakan cara-cara tertentu untuk menaikkan laba income increasing accrual, nilai rata-rata koefisien estimasi akrual bernilai
negatif mengindikasikan manajemen melakukan upaya untuk menurunkan atau
mengurangi laba income decreasing accrual.
Hasil perhitungan tersebut menunjukkan bahwa pada periode satu tahun sebelum penerbitan obligasi, perusahaan terbukti melakukan income increasing
accruals yang ditunjukkan oleh nilai koefisien rata-rata yang bernilai positif yaitu sebesar 0,061123. Nilai estimasi akrual kelolaan pada periode saat penerbitan
obligasi digunakan sebagai pembanding. Pada periode saat penerbitan obligasi menunjukkan nilai estimasi akrual kelolalan sebesar -0,053535, nilai koefisien yang
bertanda negatif menunjukkan pada tahun penerbitan obligasi perusahaan melakukan income decreasing accruals.
a. Uji Asumsi Klasik Pengujian asumsi klasik digunakan sebelum melakukan pengujian regresi
yang dilakukan untuk menguji hipotesis. Adapun pengujian asumsi klasik yang digunakan adalah uji multikolonieritas, autokorelasi, heterokedastisitas dan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user 42
normalitas. Berdasarkan pengujian data terhadap asumsi klasik, hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut.
1 Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi ditemukan adanya korelasi yang tinggi atau sempurna antar variabel independen Ghozali, 2009. Hasil uji multikolinearitas dengan menggunakan
nilai tolerance dan nilai VIF dapat dilihat pada tabel 5. Tabel 5
Hasil Uji Multikolinearitas Model
Tolerance VIF
DAt_1 0,999
1,001 LEVt_1
0,982 1,018
ISSUE 0,983
1,017 Sumber: Hasil Pengolahan Data
Hasil uji multikolinearitas pada tabel 5 menunjukkan bahwa semua variabel dalam penelitian ini mempunyai nilai tolerance 0,10 dan semua
variabel memiliki nilai VIF 10. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas antar variabel independen
dalam model regresi yang digunakan dalam penelitian ini. Multikolinearitas juga dapat dideteksi dengan menganalisis matriks korelasi
variabel-variabel bebas, jika antar variabel bebas ada korelasi yang cukup tinggi umumnya diatas 0,90 maka hal ini merupakan indikasi
adanya multikolinearitas Ghozali, 2009. Hasil uji multikolinearitas dengan menggunakan koefisien korelasi dapat dilihat pada tabel 6.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user 43
Tabel 6 Hasil Uji Multikolinearitas
Model ISSUE
DAt_1 LEVt_1
Correlation ISSUE
1,000 -0,002
-0,129 DAt_1
-0,002 1,000
-0,033 LEVt_1
-1,129 -0,033
1,000 Covariances
ISSUE 0,069
0,000 -0,003
DAt_1 0,000
1,634 -0,004
LEVt_1 -0,003
-0,004 0,007
Sumber: Hasil Pengolahan Data Variabel leverage memiliki koefisien korelasi sebesar -0,033 dengan
variabel discretionary accruals. Variabel leverage memiliki koefisien korelasi sebesar -1,129 dengan variabel ukuran penerbitan. Variabel ukuran
penerbitan memiliki koefisien korelasi sebesar -0,002, dengan variabel discretionary accruals. Hasil koefisien korelasi tersebut menunjukkan bahwa
tidak ada variabel independen yang memiliki korelasi tinggi karena semua koefisien korelasi di bawah 0,90, jadi dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi
multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi yang digunakan dalam penelitian ini. Hasil ini konsisten dengan hasil uji
multikolinearitas yang menggunakan nilai tolerance dan nilai VIF. 2 Uji Autokorelasi
Autokorelasi menunjukkan bahwa variabel pengganggu pada suatu observasi berkorelasi dengan variabel pengganggu pada observasi lainnya.
Tabel 7 meringkas hasil pengujian autokorelasi dengan menggunakan uji Durbin-Watson DW test.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user 44
Tabel 7 Hasil Uji Autokorelasi
Variabel du
4-du Durbin- Watson
Dep: RATING Indep: DAt_1
1,703 2,297
1,718 LEVt_1
ISSUE
Bila nilai DW terletak antara batas upper bound du dan 4-du, maka koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi
Ghozali, 2009. Berdasarkan hasil uji autokorelasi pada tabel 7 di atas, nilai DW sebesar 1,718 terletak di antara batas upper bound du dan 4-du, hasil
tersebut menunjukkan bahwa tidak terjadi autokorelasi dalam penelitian ini, sehingga model regresi layak untuk digunakan.
3 Uji Heteroskedastisitas Pengujian heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam
model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu ke pegamatan lain Ghazali 2009. Pengujian ini dilakukan dengan melihat grafik
scatterplot, adapun hasil pengujian heteroskedastisitas dengan grafik scatterplot diperlihatkan pada gambar 2 di bawah ini.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user 45
Sumber: Hasil Pengolahan Data Gambar 2
Dari grafik scatterplot pada gambar 2 di atas menunjukkan bahwa titik-titik pada gambar menyebar secara acak serta tersebar baik di atas
maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi yang ada terbebas dari asumsi heteroskedastisitas.
Heteroskedastisitas juga dapat dideteksi dengan menggunakan uji Glejser Ghozali, 2009. Hasil uji heteroskedastisitas dengan menggunakan uji
Glejser dapat dilihat pada tabel 8.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user 46
Tabel 8 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Model t
Sig. DAt_1
-1,171 0,246
LEVt_1 -1,175
0,244 ISSUE
1,292 0,201
Sumber : Hasil Pengolahan Data Hasil uji heteroskedastisitas dengan menggunakan uji Glejser
menunjukkan bahwa koefisien parameter untuk variabel independen tidak ada yang
signifikan, jadi
dapat disimpulkan
bahwa tidak
terjadi heteroskedastisitas dalam model regresi yang digunakan dalam penelitian ini.
Hasil ini konsisten dengan hasil uji heteroskedastisitas dengan menggunakan grafik scatterplot.
4 Uji Normalitas Pengujian ini dilakukan untuk melihat apakah variabel pengganggu
atau residual dalam model regresi memiliki distribusi normal Ghozali, 2005. Pengujian normalitas dilakukan dengan menggunakan analisis grafik
histogram, normal probability plot dan analisis statistik One-Sample Kolmogorov-Smirnov Uji K-S.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user 47
Sumber: Hasil Pengolahan Data
Gambar 3 Grafik histogram pada gambar 3 di atas menunjukkan pola distribusi
normal sebab memperlihatkan grafik mengikuti sebaran kurva normal ditunjukkan dengan kurva berbentuk lonceng.
Sumber: Hasil Pengolahan Data Gambar 4
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user 48
Grafik normal probability plot pada gambar 4 di atas menunjukkan pola distribusi normal dimana data menyebar di sekitar garis diagonal dan
mengikuti arah garis diagonal. Selain menggunakan analisis grafik, uji normalitas dilakukan dengan analisis statistik non-parametrik One-Sample
Kolmogorov-Smirnov Uji K-S sebagai berikut. Tabel 9
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized
Residual N
69 Normal parameters
Mean 0,000000
Std. Deviation 1,07029212
Most Extreme Difference Absolute
0,99 Positive
0,50 Negative
-0,099 Kolmogorov-Smirnov Z
0,823 Asymp. Sig. 2-tailed
0,507 Sumber: Hasil Pengolahan Data
Uji normalitas dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov menunjukkan nilai Kolmogorov-Smirnov sebesar 0,823 dan probabilitas yang
tidak signifikan sebesar 0,507 jadi dapat disimpulkan bahwa model regresi yang digunakan dalam penelitian ini sesuai dengan asumsi normalitas. Hasil
ini konsisten dengan hasil uji normalitas dengan menggunakan analisis grafik.
b. Uji Hipotesis 1 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi R
2
mengukur seberapa jauh kemampuan model yang dibentuk dalam menerangkan variasi variabel dependen. Adapun
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user 49
besarnya nilai koefisien determinasi ditunjukan pada tabel 10 sebagai berikut.
Tabel 10 Hasil Analisis Regresi Berganda
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
0,764 0,583
0,564 1,095
Sumber : Hasil Pengolahan Data Hasil analisis regresi berganda menunjukkan nilai adjusted R
2
sebesar 0,564 atau 56,4. Hasil ini menunjukkan bahwa 56,4 perubahan peringkat emisi obligasi dipengaruhi oleh discretionary accruals, leverage
dan ukuran penerbitan sedangkan sisanya, yaitu 43,6 dipengaruhi oleh faktor lain di luar model penelitian.
2 Uji Signifikansi Simultan Uji Statistik F Pengujian ini digunakan untuk mengetahui apakah semua variabel
independen secara bersama dapat berpengaruh terhadap variabel dependen goodness of fit model. Untuk pengujian ini dilakukan dengan menggunakan
Uji F F test. Adapun hasil pengujian secara simultan adalah sebagai berikut.
Tabel 11 Hasil Analisis Regresi Berganda
Model Sum of
Squares Df
Mean Square F
Sig. 1 Regression
109,090 3
36,363 30,343
0,000 Residual
77,896 65
1,198 Total
186,986 68
Sumber : Hasil Pengolahan Data
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user 50
Nilai F regresi digunakan untuk mengetahui pengaruh secara simultan variabel independen terhadap variabel dependen. Pada tabel 11 nilai
F menunjukkan nilai sebesar 30,343 dengan signifikansi sebesar 0.000. Nilai F memberikan hasil yang signifikan. Sehingga dapat disimpulkan
bahwa discretionary accruals, leverage dan ukuran penerbitan berpengaruh terhadap peringkat emisi obligasi.
3 Uji Signifikansi Parameter Individual Uji Statistik t Hasil pengujian hipotesis secara parsial uji t dan besarnya nilai
signifikansi dapat dilihat pada tabel 12 sebagai berikut. Tabel 12
Hasil Analisis Regresi Berganda Model
Std. Error Beta
t Sig.
Constant 2,970
-2,460 0,017
DAt_1 1,278
-0,441 -5,505
0,000 LEVt_1
0,086 -0,172
-2,128 0,037
ISSUE 0,263
0,621 7,687
0,000 Sumber : Hasil Pengolahan Data
Hasil analisis regresi pada tabel 12 menunjukkan tingkat signifikansi discretionary accruals berada pada angka 0,000. Nilai tersebut
lebih kecil dari nilai yang ditetapkan, yaitu α = 0,05, menunjukkan bahwa
variabel discretionary accruals secara statistik signifikan pada α = 0,05.
Discretionary accruals memiliki beta koefisien negatif sebesar 0,441 terhadap peringkat emisi obligasi sehingga apabila discretionary accruals
naik sebesar satu satuan, maka peringkat emisi obligasi akan turun sebesar 0,441 satuan. Hipotesis yang menyatakan praktik manajemen laba
berpengaruh positif terhadap perolehan peringkat emisi obligasi ditolak.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user 51
Kedua variabel kontrol dalam penelitian yaitu leverage dan ukuran penerbitan secara statistik signifikan pada 0,05 yaitu sebesar 0,037 dan
0,000. Beta koefisien variabel leverage bernilai -0,172, sehingga apabila leverage naik sebesar satu satuan, maka peringkat emisi obligasi akan turun
sebesar 0,172 satuan. Variabel ukuran penerbitan memiliki beta positif sebesar 0,621. Tanda koefisien yang positif menunjukkan bahwa semakin
tinggi ukuran penerbitan maka peringkat emisi obligasi akan meningkat semakin tinggi sebesar 0,621 satuan.
D. Pembahasan
