26
WCTA it = modal kerjaaktiva total pada perusahaan i tahun t. CLCA it = utang lancaraktiva total pada perusahaan i tahun t.
NITA it = laba bersihaktiva total pada perusahaan i tahun t. FUTL it = arus kas operasiutang total pada perusahaan I tahun t.
Variabel dummy laba = 1 jika laba bersih adalah negatif, dan 0 untuk sebaliknya.
Variabel dummy utang = 1 jika utang total lebih besar dari pada aktiva total.
Profitabilitas Perusahaan = laba bersih tahun t – laba bersih t-1
jumlah nilai absolut laba bersih tahun t ditambah nilai absolut laba bersih tahun t-1.
Nilai variabel Ohlson diperoleh dengan merata-rata nilai setiap tahun 2012-2014 dengan rumus:
∑
Nilai cut-off yang digunakan adalah 0,038 Ohlson, 1980. Jika skor O di atas 0,038 dikategorikan sebagai perusahaan bermasalah
keuangan dan jika di bawah 0,038 dikategorikan sebagai perusahaan tidak bermasalah keuangan.
E. Teknik Analisis Data
1. Deskripsi Data
Tahap pertama yang dilakukan dalam analisis ini adalah mendeskripsikan variabel-variabel penelitian dengan statistik
27
deskriptif. 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. Statistik
deskriptif digunakan
untuk mendeskripsikan data populasi sasaran. Termasuk dalam statistik
deskriptif antara lain adalah penyajian data melalui tabel, grafik, diagram lingkaran, pictogram, perhitungan modus, median, mean
pengukuran tedensi sentral, perhitungan desil, persentil, perhitungan penyebaran data melalui perhitungan rata-rata, standar
deviasi, dan perhitungan persentase Sugiyono, 2009. 2.
Mengklasifikasi Data Variabel a.
Mengklasifikasi Data Konservatisme Akuntansi Klasifikasi data ini bertujuan untuk memberikan ukuran
data menjadi kategori. Ukuran Konservatisme akuntansi adalah berskala rasio. Bila data bernilai positif maka tingkat
konservatisme semakin tinggi. Bila data bernilai negatif maka tingkat konservatisme semakin rendah Ahmed dan Duellman
2007. Kemudian dari nilai negatif dan positif tersebut dibuat kategori menjadi :
X 0 dengan kategori 0 tidak konservatif X 0 dengan kategori 1 konservatif
28
b. Mengklasifikasi Data Kepemilikan Institusional
Ukuran data kepemilikan intitusional adalah skala ordinal. Kepemilikan intitusional dibagi menjadi beberapa
kategori yang berbeda dengan memperhatikan urutan. Pembagian kategori tersebut menggunakan dasar pelaporan
keuangan berdasarkan tingkat kepemilikan saham biasa sesuai dengan Baker et al. 2010 sehingga pembagian
kategori menjadi seperti berikut ini: Pengaruh Tidak Signifikan 1
: X ≤ 20 Pengaruh Signifikan 2
: 20 X ≤ 50
Pengendali 3 : X 50
c. Mengklasifikasi Data Pertumbuhan Perusahaan
Ukuran data untuk pertumbuhan perusahaan adalah rasio pertumbuhan penjualan. Pertumbuhan penjualan yang
tinggi seringkali meningkatkan ekspektasi pasar terhadap arus kas di masa depan sehingga akan mempengaruhi
konsevatisme pasar.
Semakin besar
tingkat rasio
pertumbuhan penjualan yang dicapai perusahaan, maka semakin cenderung manajer menerapkan konservatisme
akuntansi. Sebaliknya jika semakin rendah tingkat rasio pertumbuhan penjualan yang dicapai perusahaan, maka
29
semakin cenderung
manajer tidak
menerapkan konservatisme.
Peneliti membagi data pertumbuhan perusahaan menjadi dua kategori. Kategori yang pertama adalah kategori
rasio pertumbuhan penjualan bernilai positif. Kategori positif menunjukkan bahwa adanya peningkatan penjualan terhadap
suatu perusahaan yang mengakibatkan konsep konservatisme cenderung diterapkan semakin tinggi. Kategori yang kedua
adalah kategori rasio pertumbuhan penjualan bernilai negatif. Kategori negatif menunjukkan bahwa adanya penurunan
penjualan terhadap suatu perusahaan. Kategori negatif menunjukkan bahwa penurunan penjualan mengakibatkan
suatu perusahaan
menurunkan tingkat
konservatisme akuntansi Saputri, 2013. Berdasarkan penjelasan tersebut
pembagian kategori pertumbuhan perusahaan adalah sebagai berikut:
X 0 dengan kategori 0 Penurunan Penjualan X 0 dengan kategori 1 Peningkatan Penjualan
d. Mengklasifikasi Data Kesulitan Keuangan Perusahaan
Ukuran data kesulitan keuangan perusahaan adalah skala nominal dengan nilai cut-off 0,038 Ohlson, 1980
dalam Nugroho dan Siti 2012. Jika nilai kesulitan keuangan PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
30
di atas 0,038 maka dikategorikan sebagai perusahaan bermasalah keuangan dan jika di bawah 0,038 dikategorikan
sebagai perusahaan tidak bermasalah keuangan. Semakin tinggi nilai cut-off, Manjaer perusahaan akan cenderung
menerapkan konsep konservatisme untuk menghindari penggantian posisi manajernya akibat kinerja sang manajer
yang dinilai buruk oleh pemilik perusahaan dan kreditor. Apabila nilai cut-off semakin rendah maka manajer
cenderung tidak menerapkan konsep konservatisme karena dianggap perusahaan tidak memiliki masalah keuangan.
Peneliti membagi data kesulitan keuangan perusahaan menjadi dua kategori yaitu tidak bermasalah dan bermasalah
dengan ketentuan sebagai berikut: X 0,038 dengan kategori 0 bermasalah
X 0,038 dengan kategori 1 tidak bermasalah 3.
Melakukan Analisis Tabulasi Silang Crosstab Tabulasi Silang Crosstab adalah sebuah tabel yang terdiri
atas satu baris atau lebih dan satu kolom atau lebih. Crosstab merupakan metode statistik untuk mengukur kekuatan asosiasi
hubungan antara dua variabel yang tersedia pada Crosstab Singgih, 2015. Ciri penggunaan Crosstab adalah data input yang
berskala ordinal. Alat pada statistik yang sering digunakan untuk PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
31
mengukur asosiasi pada sebuah Crosstab adalah Kruskal’s Gamma.
Alat ini pada praktik statistik bisa diterapkan untuk menguji kekuatan hubungan antar variabel dependen yaitu konservatisme
akuntansi dan variabel independen yaitu kepemilikan instituisonal, pertumbuhan perusahaan, dan kesulitan keuangan perusahaan.
4. Menarik Kesimpulan
Kesimpulan diambil dari hasil analisis pada tabel tabulasi silang crosstab antar variabel serta dengan melihat keeratan
hubungan antar variabel dengan melihat nilai Kruskal’s Gamma.
Sugiyono 2009 memberi interpretasi terhadap kuatnya hubungan tersebut, maka dapat digunakan seperti yang tertera pada tabel 1.
Tabel 1. Pedoman Untuk Memberikan Interpretasi Koefisien Korelasi
Interval Koefisien Tingkat Hubungan
0,00 – 0,199
Sangat lemah 0,20
– 0,399 Lemah
0,40 – 0,599
Cukup Kuat 0,60
– 0,799 Kuat
0,80 – 1,000
Sangat kuat
32
BAB IV GAMBARAN UMUM OBJEK PENELITIAN
