40
BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
A. Analisis Data
1. Pengumpulan Data
Data  mengenai  nilai  reputasi  perusahaan  yang  berupa  skor
Corporate Image Index CII
beserta kategori reputasi dapat dilihat pada tabel 5. Data mengenai  kualitas  pelaporan  keuangan  berupa  hasil  perhitungan  akrual
diskresioner  absolut  dapat  dilihat  pada tabel  6.  Data  mengenai  klasifikasi kategori  reputasi  perusahaan  dapat  dilihat  pada  tabel  10.  Data  mengenai
klasifikasi  kualitas  pelaporan  keuangan  dapat  dilihat  pada  tabel  11.  Data mengenai  perusahaan  yang  menjadi  populasi  sasaran  dapat  dilihat  pada
lampiran  1.  Data  mengenai  komponen  perhitungan  akrual  diskresioner absolut  dapat  dilihat  pada  lampiran  2.  Berikut  adalah  penumpulan  data
dalam tabel. Tabel 4. Pengumpulan Data
Data Penyajian
Corporate  Image  Index  CII
beserta  kategori reputasi
Tabel 5 Kualitas  pelaporan  keuangan  berupa  hasil
perhitungan akrual diskresioner absolut Tabel 6
Klasifikasi kategori reputasi perusahaan Tabel 10
Klasifikasi kualitas pelaporan keuangan Tabel 11
Perusahaan yang menjadi populasi sasaran Lampiran 1
Komponen  perhitungan  akrual  diskresioner absolut
Lampiran 2 2.
Penentuan Nilai Reputasi Perusahaan Hasil  penentuan  nilai  reputasi  perusahaan  yang  diproksikan  dengan  skor
Corporate Image Index
seperti pada tabel di bawah ini:
Tabel 5. Hasil Penentuan Nilai Reputasi Perusahaan
NO KODE
EMITEN 2010
2011 CII
KATEGORI CII
KATEGORI 1
ACES 3,729  Excellent
3,694 Excellent
2 ADHI
3,909  Excellent 3,793
Excellent 3
AMRT 3,812  Excellent
3,864 Excellent
4 AUTO
4,05 Excellent
4,139 Excellent
5 BAYU
3,49 Non-Excellent
3,678 Non-Excellent
6 EPMT
3,473  Non-Excellent 3,834
Excellent 7
GJTL 3,81
Non-Excellent 3,74
Non-Excellent 8
HERO 3,349  Non-Excellent
3,495 Non-Excellent
9 IMAS
3,714  Non-Excellent 3,648
Non-Excellent 10
INTP 3,917  Excellent
3,954 Excellent
11 KBLV
3,386  Non-Excellent 3,611
Non-Excellent 12
KLBF 3,973  Excellent
4,002 Excellent
13 MPPA
3,516  Non-Excellent 3,477
Non-Excellent 14
MRAT 3,081  Excellent
3,861 Excellent
15 MYOR
3,524  Non-Excellent 3,604
Non-Excellent 16
SMCB 3,912  Non-Excellent
3,941 Excellent
17 SMSM
3,45 Non-Excellent
3,574 Non-Excellent
18 TLKM
3,94 Excellent
3,928 Excellent
19 TOTL
3,753  Non-Excellent 3,77
Non-Excellent 20
TOTO 3,847  Excellent
3,833 Excellent
21 TSPC
3,546  Non-Excellent 3,712
Excellent 22
UNVR 4,144  Excellent
4,213 Excellent
23 WIKA
3,908  Non-Excellent 3,829
Excellent Sumber: Data sekunder yang diolah, 2017
Tabel 5. Hasil Penentuan Nilai Reputasi Perusahaan Lanjutan NO
KODE EMITEN
2012 2013
CII KATEGORI
CII KATEGORI
1 ACES
3,598  Excellent 1,794
Excellent 2
ADHI 3,908  Excellent
1,855 Excellent
3 AMRT
3,851  Excellent 1,667
Excellent 4
AUTO 4
Excellent 2,283
Excellent 5
BAYU 3,672  Non-Excellent
0,951 Non-Excellent
6 EPMT
3,603  Excellent 1,172
Excellent 7
GJTL 3,417  Non-Excellent
0,923 Non-Excellent
8 HERO
3,495  Non-Excellent 0,688
Non-Excellent 9
IMAS 3,61
Non-Excellent 0,477
Non-Excellent 10
INTP 3,64
Excellent 1,315
Excellent 11
KBLV 3,514  Non-Excellent
1,12 Excellent
12 KLBF
4,025  Excellent 1,865
Excellent 13
MPPA 3,477  Non-Excellent
0,839 Non-Excellent
14 MRAT
3,758  Excellent 1,511
Excellent 15
MYOR 3,606  Non-Excellent
0,599 Non-Excellent
16 SMCB
3,629  Excellent 1,21
Non-Excellent 17
SMSM 3,265  Non-Excellent
0,47 Non-Excellent
18 TLKM
3,908  Excellent 2,187
Excellent 19
TOTL 3,718  Non-Excellent
0,943 Non-Excellent
20 TOTO
3,936  Excellent 1,911
Excellent 21
TSPC 3,665  Non-Excellent
0,695 Non-Excellent
22 UNVR
4,158  Excellent 2,858
Excellent 23
WIKA 3,916  Excellent
1,662 Excellent
Sumber: Data sekunder yang diolah, 2017
Tabel 5. Hasil Penentuan Nilai Reputasi Perusahaan Lanjutan
NO KODE
EMITEN 2014
2015 CII
KATEGORI CII
KATEGORI 1
ACES 1,73
Excellent 2,181
Excellent 2
ADHI 1,748  Excellent
1,37 Excellent
3 AMRT
1,563  Excellent 1,667
Excellent 4
AUTO 2,653  Excellent
2,742 Excellent
5 BAYU
0,796  Non-Excellent  0,706 Non-Excellent
6 EPMT
1,52 Excellent
1,669 Excellent
7 GJTL
0,769  Non-Excellent  0,691 Non-Excellent
8 HERO
0,839  Non-Excellent  0,717 Non-Excellent
9 IMAS
0,512  Non-Excellent  0,382 Non-Excellent
10 INTP
1,267  Excellent 1,302
Excellent 11
KBLV 1,276  Excellent
1,091 Excellent
12 KLBF
1,852  Excellent 1,959
Excellent 13
MPPA 0,788  Non-Excellent  0,717
Non-Excellent 14
MRAT 1,262  Excellent
1,302 Excellent
15 MYOR
0,568  Non-Excellent  0,645 Non-Excellent
16 SMCB
1,188  Non-Excellent  1,181 Excellent
17 SMSM
0,468  Non-Excellent  0,399 Non-Excellent
18 TLKM
2,251  Excellent 2,545
Excellent 19
TOTL 0,583  Non-Excellent  2,356
Excellent 20
TOTO 1,758  Excellent
1,802 Excellent
21 TSPC
0,656  Non-Excellent  0,536 Non-Excellent
22 UNVR
2,689  Excellent 2,734
Excellent 23
WIKA 1,71
Excellent 1,322
Excellent Sumber: Data sekunder yang diolah, 2017
3. Penghitungan Kualitas Pelaporan Keuangan
Hasil penghitungan tingkat kualitas pelaporan keuangan dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 6. Hasil Perhitungan Absolut Akrual Diskresioner No
. KODE
EMITEN 2010
2011 2012
2013 1
ACES 0,14758
0,34771 0,36701
0,32445 2
ADHI 0,09686
0,00045 0,05467
0,05313 3
AMRT 0,08725
0,04969 0,06500
0,12723 4
AUTO 0,10477
0,13094 0,07857
0,12259 5
BAYU 0,05705
0,15620 0,02079
0,10216 6
EPMT 0,10798
0,07354 0,10539
0,22012 7
GJTL 0,14479
0,22433 0,08734
0,14173 8
HERO 0,07455
0,13596 0,18203
0,33393 9
IMAS 0,40126
0,36870 0,37641
0,25848 10
INTP 0,21354
0,17871 0,13919
0,14390 11
KBLV 0,18153
0,30872 0,04037
0,12959 12
KLBF 0,15895
0,14603 0,19036
0,26785 13
MPPA 0,49779
0,03720 0,02534
0,11385 14
MRAT 0,14177
0,15902 0,12252
0,00401 15
MYOR 0,31978
0,21804 0,17393
0,14594 16
SMCB 0,34524
0,18300 0,24297
0,23110 17
SMSM 0,20575
0,18661 0,10832
0,12414 18
TLKM 0,16662
0,12210 0,18684
0,13863 19
TOTL 0,00021
0,03844 0,01904
0,16551 20
TOTO 0,20460
0,18874 0,21661
0,11204 21
TSPC 0,06837
0,10442 0,09822
0,06779 22
UNVR 0,28314
0,19845 0,30658
0,24465 23
WIKA 0,06145
0,02360 0,08869
0,13409 Sumber: Data sekunder yang diolah, 2017
Tabel 6. Hasil Perhitungan Absolut Akrual Diskresioner Lanjutan No.
KODE EMITEN
2014 2015
1 ACES
0,18188 0,08645
2 ADHI
0,18145 0,09011
3 AMRT
0,09917 0,0477
4 AUTO
0,14205 0,0658
5 BAYU
0,11299 0,00105
6 EPMT
0,08486 0,03043
7 GJTL
0,19765 0,12566
8 HERO
0,19338 0,06584
9 IMAS
0,06418 0,03422
10 INTP
0,15254 0,12898
11 KBLV
0,18045 0,00872
12 KLBF
0,12677 0,12122
13 MPPA
0,09637 0,13975
14 MRAT
0,1265 0,06393
15 MYOR
0,29142 0,05658
16 SMCB
0,23516 0,23365
17 SMSM
0,05091 0,15374
18 TLKM
0,13992 0,10189
19 TOTL
0,07926 0,02622
20 TOTO
0,18203 0,19735
21 TSPC
0,17708 0,06891
22 UNVR
0,46903 0,28026
23 WIKA
0,08023 0,1713
Sumber: Data sekunder yang diolah, 2017