PENGARUH RISIKO LITIGASI DAN KUALITAS AUDIT...

PENGARUH RISIKO LITIGASI DAN KUALITAS AUDIT TERHADAP

PENYAJIAN AKRUAL DISKRESIONER

(Studi Emipirs pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek

Indonesia Periode Tahun 2013-2015)

Skripsi

Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Untuk Memenuhi Syarat-Syarat Guna Meraih Gelar Sarjana Ekonomi

Oleh:

Cerdick Insegal Cahyantoro

NIM: 1113082000090

JURUSAN AKUNTANSI

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

1438 H/2017 M

v

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH

Yang bertanda tangan di bawah ini:

Nama : Cerdick Insegal Cahyantoro

Nomor Induk Mahasiswa : 1113082000090

Fakultas : Ekonomi dan Bisnis

Jurusan : Akuntansi/Audit

Dengan ini menyatakan bahwa dalam penulisan skripsi ini, saya:

1. Tidak menggunakan ide orang lain tanpa mampu mengembangkan dan

mempertanggungjawabkan

2. Tidak melakukan plagiat terhadap naskah orang lain

3. Tidak menggunakan karya ilmiah orang lain tanpa menyebutkan sumber

asli atau tanpa menyebut pemilik karya

4. Mengerjakan sendiri karya ini dan mampu bertanggung jawab atas karya

ini

Jikalau di kemudian hari ada tuntutan dari pihak lain atas karya saya dan telah melalui

pembuktian yang dapat di pertanggungjawabkan, ternyata memang ditemukan bukti

bahwa saya telah melanggar pernyataan di atas, maka saya siap untuk dikenai sanksi

berdasarkan aturan yang berlaku di Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam

Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.

Demikian pernyataan ini saya buat dengan sesungguhnya.

Jakarta, 26 Mei 2017

Yang menyatakan,

(Cerdick Insegal Cahyantoro)

vi

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

I. IDENTITAS DIRI

1. Nama Lengkap : Cerdick Insegal Cahyantoro

2. Tempat Tanggal Lahir : Jakarta, 20 September 1994

3. Alamat : Jl. Mandor Kecil RT.005/05 No. 42

Kel. Jurang Mangu Timur, Kec. Pondok Aren,

Tangerang Selatan 15222

4. Telepon : 085811329741

5. Email : [email protected]

II. PENDIDIKAN

1. MI Manba’ul Khair Tahun 2000-2006

2. MTs Manba’ul Khair Tahun 2006-2009

3. SMA Negeri 32 Jakarta Tahun 2009-2012

4. S1 Akuntansi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Tahun 2013-2017

III. PENGALAMAN ORGANISASI

1. Anggota Dewan Eksekutif Mahasiswa (DEMA) Fakultas Ekonomi dan Bisnis

UIN Jakarta (2015-2016)

vii

THE INFLUENCE OF LITIGATION RISK AND AUDIT QUALITY ON THE

PRESENTATION OF DISCRETIONARY ACCRUALS

ABSTRACT

The purpose of this study was to examine the influences of litigation risk and

audit quality on discretionary accruals presentation. This study uses sample

manufacturing companies listed on the Indonesia Stock Exchange during the period

2013-2015. This research uses purposive sampling method with the research

population of 288 companies and the samples of this research is 96 companies.

The presentation of discretionary accruals was measured based on the Jones

model of performance-matched discretionary accruals. Litigation risk measured using

factor analysis of the variables associated with it. Audit quality proxied by dummy

variables, where the score 1 for Big Four Accountant Public and 0 for non Big Four

Accountant Public. Hypotehesis testing in this study using multiple regression model.

The results showed that simultaneously the risk litigation and audit quality had

significantly influenced the presentation of discretionary accruals. While partially the

risk of litigation and audit quality significantly and positively influence the

presentation of discretionary accruals.

Keywords : litigation risk, audit quality, and discretionary accruals.

viii

PENGARUH RISIKO LITIGASI DAN KUALITAS AUDIT TERHADAP

PENYAJIAN AKRUAL DISKRESIONER

ABSTRAK

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji pengaruh risiko litigasi dan

kualitas audit terhadap penyajian akrual diskresioner. Penelitian ini menggunakan

sampel perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama

periode tahun 2013-2015. Penelitian ini menggunakan metode purposive sampling

dengan jumlah populasi penelitian sebesar 288 perusahaan dan sampel penelitian

ini adalah 96 perusahaan.

Penyajian akrual diskresioner diukur berdasarkan model jones yaitu

performance-matched discretionary accruals. Risiko litigasi diukur menggunakan

analisis faktor terhadap variabel yang berhubungan dengannya. Kualitas audit

diproksikan dengan menggunakan variabel dummy, dimana skor 1 untuk KAP Big

Four dan 0 untuk KAP non Big Four. Pengujian hipotesis dalam penelitian ini

menggunakan model regresi berganda.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara simultan risiko litigasi dan kualitas

audit berpengaruh signifikan terhadap penyajian akrual diskresioner. Sementara

secara parsial risiko litigasi dan kualitas audit berpengaruh signifikan dan positif

terhadap penyajian akrual diskresioner.

Kata kunci : risiko litigasi, kualitas audit, dan akrual diskresioner.

ix

KATA PENGANTAR

Bismillaahirrohmaanirrohiim

Assalamu’alaikum Wr. Wb.

Alhamdulillah segala puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang

telah memberikan rahmat dan karunia-Nya kepada penulis, sehingga penulis dapat

menyelesaikan skripsi yang berjudul “Pengaruh Risiko Litigasi dan Kualitas Audit

Terhadap Penyajian Akrual Diskresioner (Studi Empiris pada Perusahaan

Manufaktur yang Terdaftar di BEI Periode 2012-2013)”. Shalawat serta salam

senantiasa penulis haturkan kepada Nabi Muhammad SAW, yang telah membimbing

umatnya menuju jalan kebenaran.

Skripsi ini merupakan tugas akhir yang harus diselesaikan sebagai syarat guna

meraih gelar Sarjana Ekonomi di Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.

Penulis menyadari sepenuhnya bahwa banyak pihak yang telah membantu dalam

proses penyelesaian skripsi ini. Oleh karena itu, syukur Alhamdulillah penulis

hanturkan atas kekuatan Allah SWT yang telah menganugerahkannya. Selain itu,

penulis juga ingin menyampaikan ucapan terima kasih dan penghargaan yang sebesar-

besarnya kepada:

1. Kedua orang tuaku tercinta, Bapak Tjahjono dan Ibu Sadiyem yang telah

memberikan bimbingan, dukungan, serta doa yang tiada hentinya.

2. Kakak-kakak ku (Mas Maizin Aviv dan mbak Isbriandien Cahya Utami) yang telah

memberikan semangat dan doanya dalam proses penyusunan skripsi ini.

3. Bapak Dr. M. Arief Mufraini, Lc., M.Si. selaku Dekan Fakultas Ekonomi dan

Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

4. Ibu Yessi Fitri, SE., M.Si., Ak selaku Ketua Jurusan Akuntansi Fakultas Ekonomi

dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

5. Bapak Hepi Prayudiawan, SE., Ak., MM. selaku Sekretaris Jurusan Akuntansi

Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

x

6. Bapak Abdul Hamid Cebba, MBA, Ak.,CPA. selaku dosen Pembimbing Skripsi

yang telah bersedia meluangkan waktunya untuk membimbing, berdiskusi, dan

memberikan motivasi kepada penulis. Terimakasih atas semua saran yang Bapak

berikan selama proses penulisan skripsi sampai terlaksananya sidang skripsi.

7. Seluruh Dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif

Hidayatullah Jakarta yang telah memberikan bekal ilmu pengetahuan yang sangat

luas kepada penulis selama perkuliahan, semoga menjadi ilmu yang bermanfaat

dan menjadi amal kebaikan bagi kita semua.

8. Seluruh Staf Tata Usaha serta karyawan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas

Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta yang telah membantu peneliti dalam

mengurus segala kebutuhan administrasi dan lain-lain.

9. Isyarah Fadilah yang tiada hentinya memberikan semangat dan motivasi kepada

penulis dalam setiap proses untuk lulus 2017.

10. Keluarga besar Akuntansi B 2013, terimakasih atas kenangan dan semangatnya

selama ini.

11. Teman-teman seperjuangan Akuntansi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Angkatan

2013, terimakasih atas doa dan inspirasinya selama ini.

12. Isyarah Fadilah yang tiada henti memberikan semangat dan motivasi agar bisa lulus

2017.

13. Teman-teman dari keluarga besar Partobools yang telah menemani dan

memberikan canda tawa selama masa kuliah di Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN

Jakarta.

14. Seluruh pihak yang turut berperan dalam penelitian ini namun tidak dapat

disebutkan satu per satu.

Penulis menyadari sepenuhnya bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna

dikarenakan terbatasnya pengalaman dan pengetahuan yang dimiliki penulis. Oleh

karena itu, penulis mengharapkan segala bentuk saran serta masukkan bahkan kritik

yang membangun dari berbagai pihak.

xi

Wassalamu’alaikum Wr. Wb.

Jakarta, 26 Mei 2017

(Cerdick Insegal Cahyantoro)

xii

DAFTAR ISI

Judul ............................................................................................................. i

Lembar Pengesahan Skripsi....................................................................... ii

Lembar Pengesahan Ujian Komprehensif ................................................ iii

Lembar Pengesahan Ujian Skripsi ............................................................ iv

Lembar Pernyataan Keaslian Karya Ilmiah ............................................ v

Daftar Riwayat Hidup ................................................................................ vi

Abstract ......................................................................................................... vii

Abstrak ......................................................................................................... viii

Kata Pengantar ........................................................................................... ix

Daftar Isi ...................................................................................................... xii

Daftar Tabel ................................................................................................. xv

Daftar Gambar ............................................................................................ xvi

Daftar Lampiran ......................................................................................... xvii

BAB I PENDAHULUAN ...................................................................... 1

A. Latar Belakang Penelitian ..................................................... 1

B. Perumusan Masalah .............................................................. 8

C. Tujuan dan Manfaat Penelitian ............................................. 9

1. Tujuan Penelitian ............................................................ 9

2. Manfaat Penelitian .......................................................... 9

BAB II LANDASAN TEORI ................................................................. 11

A. Tinjauan Literatur.................................................................. 11

xiii

1. Teori Keagenan (Agency Theory) ................................... 11

2. Manajemen Laba ............................................................. 16

3. Akrual Diskresioner ........................................................ 20

4. Kualitas Audit ................................................................. 21

5. Risiko Litigasi ................................................................. 23

B. Keterkaitan Antar Variabel dan Perumusan Hipotesis.......... 24

C. Hasil-Hasil Penelitian Terdahulu .......................................... 28

D. Kerangka Pemikiran .............................................................. 33

BAB III METODELOGI PENELITIAN ............................................... 34

A. Ruang Lingkup Penelitian ..................................................... 34

B. Metode Penentuan Sampel .................................................... 34

C. Metode Pengumpulan Data ................................................... 35

D. Operasionalisasi Variabel Penelitian..................................... 36

1. Variabel Dependen .......................................................... 36

2. Variabel Independen ....................................................... 38

E. Metode Analisis Data ............................................................ 42

1. Analisis Statistik Deskriptif ............................................ 42

2. Uji Asumsi Klasik ........................................................... 43

3. Pengujian Hipotesis ......................................................... 47

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ................................................. 52

A. Gambaran Umum Objek Penelitian ...................................... 52

B. Hasil Uji Analisis Data Penelitian......................................... 54

xiv

1. Hasil Uji Statistik Deskriptif ........................................... 54

2. Hasil Uji Asumsi Klasik ................................................. 55

a. Hasil Uji Normalitas ................................................. 56

b. Hasil Uji Multikolonieritas ....................................... 57

c. Hasil Uji Autokorelasi............................................... 59

d. Hasil Uji Heterokedastisitas ...................................... 60

3. Hasil Pengujian Hipotesis ............................................... 61

a. Hasil Uji Koefisien Determinasi ............................... 61

b. Hasil Uji Statistik F ................................................... 62

c. Hasil Uji Statistik t .................................................... 63

BAB V PENUTUP .................................................................................. 69

A. Kesimpulan ........................................................................... 69

B. Implikasi ................................................................................ 70

C. Saran Penelitian ..................................................................... 72

Daftar Pustaka ............................................................................................. 73

Lampiran-lampiran .................................................................................... 77

xv

DAFTAR TABEL

No. Keterangan Halaman

2.1 Hasil-Hasil Penelitian Terdahulu .......................................... 28

3.2 Operasionalisasi Variabel dan Pengukuran ........................... 41

4.1 Tahapan Seleksi Sampel dengan Kriteria ............................. 53

4.2 Hasil Uji Statistik Deskriptif ................................................. 54

4.3 Hasil Uji Normalitas ............................................................. 56

4.4 Hasil Uji Multikolonieritas ................................................... 57

4.5 Hasil Uji Autokorelasi Durbin-Watson ................................. 59

4.6 Hasil Uji Heterokedastisitas Spearman Rho ......................... 60

4.7 Hasil Uji Koefisien Determinasi ........................................... 61

4.8 Hasil Uji Statistik F ............................................................... 62

4.9 Hasil Uji Statistik t ................................................................ 63

xvi

DAFTAR GAMBAR


2.1 Kerangka Pemikiran .............................................................. 33

4.1 Hasil Uji Normalitas Grafik P-Plots ..................................... 56

4.3 Hasil Uji Normalitas Grafik Histogram ................................ 57

4.2 Hasil Uji Durbin Watson ....................................................... 59

xvii

DAFTAR LAMPIRAN


1 Data Sampel .......................................................................... 78

2. Perhitungan Variabel Independen ......................................... 82

3. Perhitungan Variabel Dependen ........................................... 112

3 Hasil Output SPSS ................................................................ 133

1

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Penelitian

Data kinerja sebuah perusahaan merupakan dasar daya tarik bagi investor

atau manajemen internal perusahaan dalam melakukan perluasan wilayah

pemasaran, pengembangan bisnis, penambahan modal dan lainnya. Hasil

kinerjanya tersebut dituangkan dalam laporan keuangan yang dilaporkan

secara berkala oleh perusahaan selama periode tertentu. Data keuangan yang

disajikan dalam laporan keuangan hendaknya menggambarkan kondisi

perusahaan yang sebenarnya (Wiryadi dan Sabrina, 2013).

Laporan keuangan yang disusun berdasarkan Standar Akuntansi (SAK)

merupakan sumber informasi yang dijadikan acuan oleh shareholders dan

pihak-pihak terkait yang digunakan untuk menilai posisi keuangan dan kinerja

perusahaan yang selanjutnya digunakan sebagai dasar dalam pengambilan

keputusan (Nabila dan Daljono 2013). Salah satu informasi yang terdapat dalam

laporan keuangan adalah informasi mengenai laba perusahaan. Dalam PSAK

No. 1 tentang penyajian laporan keuangan, disebutkan bahwa informasi laba

diperlukan untuk menilai perubahan sumber daya ekonomis yang mungkin

dapat dikendalikan di masa depan, menghasilkan arus kas dari sumber daya

2

yang ada, dan untuk menilai efektivitas manajemen dalam memanfaatkan

sumber daya tambahan. Dalam hal ini, untuk meningkatkan kepercayaan

pengguna laporan keuangan, perusahaan menunjuk Kantor Akuntan Publik

(KAP) untuk menilai kewajaran laporan keuangan tersebut.

Asimetri informasi yang terjadi antara pihak manajemen dengan pemilik

perusahaan atau shareholders dapat memicu para manajer untuk melakukan

kecurangan-kecurangan tertentu. Salah satu bentuk kecurangan pihak

manajemen adalah manipulasi laba dengan cara menaikan nilai akrual

diskressioner didalam laporan keuangan. Akrual diskresioner dilakukan oleh

manajemen dengan tujuan untuk menaikan laba perusahaan, di mana apabila

manajemen mampu mencapai laba perusahaan yang tinggi maka manajemen

akan mendapatkan insentif yang tinggi juga. Menurut Lukito (2015),

Manajemen dapat memanfaatkan kelonggaran penggunaan metode dan

prosedur akuntansi untuk melakukan manajemen laba, yang merupakan

intervensi dari pihak manajemen untuk menaikkan atau menurunkan laba

perusahaan.

Manajemen laba pernah terjadi di luar negeri yaitu pada perusahaan Enron

Corp yang merupakan perusahaan terbesar ke tujuh di AS yang bergerak di

bidang industri energi. Para manajernya memanipulasi angka yang menjadi

3

dasar untuk memperoleh kompensasi moneter yang besar (Boediono, 2005

dalam Indriani, 2010). Para eksekutif menyajikan nilai kontrak tidak

sebenarnya yang dihasilkan dari estimasi internal.

Setelah kasus Enron, pemerintah AS mengeluarkan Undang-Undang

Sarbanes-Oxley Act (SOX) untuk melindungi kepentingan para pengguna

laporan keuangan. Praktik kecurangan yang dilakukan antara lain yaitu di

Divisi Pelayanan Energi.

Terjadinya skandal dan kasus manipulasi akuntansi disebabkan karena

adanya benturan kepentingan dan tujuan antara manajer sebagai penyelenggara

perusahaan dan pemegang saham sebagai pemilik perusahaan ( Ferry 2011).

Oleh karena itu, dalam melakukan audit atas laporan keuangan suatu

perusahaan, auditor eksternal diharuskan memenuhi kriteria untuk menjalankan

audit yang berkualitas.

Audit adalah sebuah proses sistematik dengan memastikan bahwa

informasi yang tersaji pada laporan keuangan mengenai aktivitas operasional

perusahaan tersebut objektif, handal dan dapat dipercaya. Kesimpulan proses

tersebut disajikan dalam bentuk laporan audit yang dikomunikasikan kepada

pihak-pihak yang berkepentingan (Wiryadi dan Sebrina 2013). Sedangkan

menurut Gantino (2011) audit adalah suatu proses untuk mengurangi

4

ketidakselarasan informasi yang terdapat antara manajer dan pemegang saham

dengan menggunakan pihak luar untuk memberikan penilaian terhadap laporan

keuangan.

Kualitas audit yang baik dapat dihasilkan dari auditor yang berkualitas.

Pemeriksaan laporan keuangan yang dilakukan oleh auditor memiliki kualitas

yang berbeda-beda. Kemampuan auditor dalam mendeteksi adanya kecurangan

dan kesalahan dalam pelaporan keuangan sangatlah diuji. Kualitas audit yang

semakin baik akan dapat meningkatkan kualitas laba dari laporan keuangan

(Miratul, 2011). Ikatan Akuntan Pubik Indonesia (IAPI) menyatakan bahwa

hasil audit yang dilakukan oleh seorang auditor dapat dikatakan berkualitas

apabila telah memenuhi standar auditing yang ditetapkan oleh Ikatan Akuntan

Publik Indonesia (IAPI) yaitu terdiri standar umum, standar pekerjaan

lapangan, dan standar pelaporan.

Auditing yang berkualitas tinggi bertindak sebagai pencegah manajemen

laba yang efektif (Amijaya 2013). Ratmono (2010) dalam Rahmadika (2011)

berpendapat bahwa auditor yang berkualitas mampu mendeteksi tindakan

manajemen laba yang dilakukan klien, sehingga manajer akan cenderung

melakukan pembatasan terhadap besarnya akrual diskresioner. Reputasi

5

manajemen dan nilai perusahaan akan turun apabila pelaporan yang salah ini

terdeteksi dan terungkap (Ardiati 2005 dalam Indriani 2010).

Menurut Sari (2015), Klien akan memilih KAP big 4 untuk melakukan

audit karena KAP big 4 dan non big 4 berpengaruh terhadap independensi KAP

tersebut dalam melakukan audit sehingga independensi tersebut akan

meningkatkan kualitas audit laporan keuangan. Praktik manajemen laba yang

seringkali dilakukan manajemen dapat menurunkan kualitas laporan keuangan

suatu perusahaan, selain itu tindakan ini dapat merugikan investor karena

mereka akan memperoleh informasi yang tidak sesuai mengenai posisi

keuangan perusahaan ( Nabila dan Daljono 2013).

Peraturan hukum yang ketat diharapkan dapat meminimalisir adanya

manipulasi laba. Perusahaan yang melakukan kesalahan dalam penyusunan

laporan keuangan akan menerima tuntutan litigasi oleh pihak eksternal seperti

investor, karena investor merasa telah dirugikan akibat kesalahan tersebut.

Mereka tidak akan ragu untuk membawanya ke ranah hukum sebagai cara

untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Tindakan yang dilakukan oleh

pihak yang merasa dirugikan tersebut akan terus dilanjutkan ke meja hijau, jika

dari pihak manajemen tidak mampu bertanggung jawab atas kesalahannya.

6

Risiko mendapatkan adanya tuntutan litigasi dari pihak eksternal yang

merasa dirugikan disebut risiko litigasi (Desi 2016).

Ahmad Juanda (2008) menyatakan bahwa risiko litigasi dapat

terjadi dikarenakan kesalahan pelaporan keuangan yang sering terjadi pada

perusahaan yang telah go publik. Risiko litigasi berpotensi menimbulkan biaya

yang cukup tinggi karena berkaitan dengan masalah hukum (Juanda, 2007).

Biaya tersebut bisa berupa pembayaran jasa untuk ahli hukum yang dapat

membantu mereka selama proses hukum berlangsung. Adanya risiko litigasi

dapat mempengaruhi tindakan manajemen dalam menjalankan perusahaan,

yang berdampak terhadap tindakan manjemen untuk berusaha

mempertahankan kualitas laporan keuangan perusahaan. Risiko litigasi juga

semakin tinggi di lingkungan pasar modal yang melakukan penegakan

hukum yang baik. Di Indonesia, upaya pemerintah untuk melakukan

penegakan hukum dalam bidang pelaporan keuangan perusahaan yang terdaftar

di pasar modal mulai menunjukkan intensitas yang meningkat (Juanda 2008).

Asti Awalia dan Daljono (2014) menemukan hubungan bahwa risiko

litigasi berpengaruh positif signifikan terhadap discretionary accruals.

Semakin tinggi risiko litigasi membuat perusahaan semakin berusaha menutupi

hal ini dengan cara melakukan manipulasi angka-angka pelaporan.

7

Berbeda dengan hasil penelitian Atiqah (2011) menunjukan bahwa pada

penelitian tersebut tidak menemukan bukti tentang adanya pengaruh risiko

litigasi terhadap discretionary accruals. Dengan kata lain risiko litigasi tidak

berpengaruh secara signifikan terhadap discretionary accruals. Sedangkan

hasil penelitian terhadap variabel moderating menghasilkan pengaruh yang

signifikan antara kualitas audit terhadap hubungan antara risiko litigasi dengan

discretionary accruals.

Penelitian lainnya yang dilakukan oleh inggrid 2014 yang menguji

mengenai kualitas audit terhadap discretionary accruals. Hasil penelitian

tersebut menunjukkan bahwa kualitas audit yang diproksikan dengan ukuran

KAP (KAP Big 4 dan KAP non Big 4) tidak berpengaruh terhadap

discretionary accruals.

Berbeda dengan hasil penelitian amijaya (2013) menunjukkan hasil bahwa

variabel kualitas audit yang diproksikan dengan Ukuran KAP (KAP Big 4 dan

KAP non Big 4) berpengaruh signifikan terhadap discretionary accruals.

Berdasarkan uraian diatas, penelitian mengenai discretionary accruals

telah banyak dilakukan dan memperoleh hasil-hasil yang berbeda sehingga

menunjukan adanya research gap. Dalam hal ini, penulis tertarik untuk

melakukan penelitian karena adanya perbedaan dari beberapa hasil penelitian

8

terdahulu. Dengan demikian peneliti memilih judul penelitian “Pengaruh

Risiko Litigasi dan Kualitas Audit terhadap Penyajian Akrual

Diskresioner (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang

Terdaftar di BEI tahun 2013-2015).”

B. Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan diatas dan

penelitian terdahulu terdapat berbagai hal yang dapat berpengaruh terhadap

penyajian akrual diskressioner, seperti risiko litigasi dan ukuran KAP, maka

rumusan masalah yang hendak dikaji dalam penelitian ini adalah sebagai

berikut:

1) Apakah risiko litigasi dan kualitas audit berpengaruh secara simultan

terhadap penyajian akrual diskresioner?

2) Apakah risiko litigasi secara parsial berpengaruh terhadap penyajian

akrual diskresioner?

3) Apakah kualitas audit secara parsial berpengaruh terhadap penyajian

akrual diskresioner?

9

C. Tujuan Penelitian

Sehubungan dengan perumusan masalah di atas maka tujuan dilakukannya

penelitian ini adalah untuk memperoleh bukti empiris mengenai hal-hal sebagai

berikut:

1) Menaganalisis pengaruh risiko litigasi dan kualitas audit secara simultan

terhadap penyajian akrual diskresioner

2) Menganalisis pengaruh risiko litigasi secara parsial terhadap penyajian

akrual diskresioner

3) Menganalisis pengaruh kualitas audit secara parsial terhadap penyajian

akrual diskesioner

D. Manfaat Penelitian

Adapun hasil penelitian ini diharapkan akan memberikan manfaat dan

kontribusi sebagai berikut:

1. Bagi perkembangan ilmu pengetahuan

Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat menambah

pengetahuan dan menjadi bahan referensi penelitian selanjutnya

mengenai risiko litigasi, kualitas audit terhadap penyajian akrual

diskresioner.

10

2. Bagi manajemen perusahaan

Dengan adanya penelitian ini diharapkan perusahaan dapat

meningkatkan kualitas pelaporan keuangan, terutama pada nilai akrual

yang terdapat di dalam laporan keuangan perusahaan. Serta akan lebih

membuat manajemen lebih baik lagi dalam penyusan laporan keuangan.

Sehingga terhindar dari adanya tuntutan ltigasi dari pihak eksternal yang

dirugikan.

3. Bagi profesi Akuntan Publik

Dengan adanya penelitian ini diharapkan akuntan lebih memahami

tentang discretionary accruals dan lebih teliti dalam melakukan

penilaian tentang kewajaran dari laporan keuangan yang dibuat oleh

perusahaan

4. Bagi investor dan analis pasar modal

Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat menjadi tambahan

informasi investor dan analis pasar modal dalam pengambilan

keputusan.

11

BAB II

LANDASAN TEORI

A. Tinjauan Literatur

1. Teori Keagenan (Agency Theory)

Agency Theory pertama kali dicetuskan oleh Jensen dan Meckling

pada tahun 1976, yang mengartikan hubungan agensi sebagai sebuah

kontrak di mana salah satu pihak (principal) menggunakan pihak lain

(agent) untuk mengerjakan suatu layanan tertentu untuk kepentingan

mereka, dengan melibatkan suatu pendelegasian wewenang pengambilan

keputusan oleh agent.

Menurut Raharjo (2007), teori agensi terfokus pada dua individu

yaitu prinsipal dan agen. Prinsipal mendelegasikan responsibility

decision making kepada agen. Baik prinsipal maupun agen diasumsikan

sebagai orangorang ekonomi yang rasional yang sematamata

termotivasi oleh kepentingan pribadi. Hak dan kewajiban dari prinsipal

dan agen dijelaskan dalam sebuah perjanjian kerja yang

saling menguntungkan bagi keduanya.

Pemikiran bahwa pihak manajemen dapat melakukan tindakan yang

hanya memberikan keuntungan bagi dirinya sendiri didasarkan pada

suatu asumsi yang menyatakan setiap orang mempunyai perilaku yang

12

mementingkan diri sendiri atau self-interested behaviour. Keinginan,

motivasi dan utilitas yang tidak sama antara manajemen dan pemegang

saham menimbulkan kemungkinan manajemen bertindak merugikan

pemegang saham, antara lain berperilaku tidak etis dan cenderung

melakukan kecurangan akuntansi. Konflik keagenan ini dapat

mengakibatkan adanya sifat manajemen melaporkan laba secara

oportunis untuk memaksimumkan kepentingan pribadinya (Rachmawati

dan Hanung, 2007).

Teori ini menjelaskan tentang bagaimana hubungan antara yang

memberi wewenang (principal) dengan pihak yang menerima wewenang

(agent) untuk bekerja sama dalam memenuhi hak dan kewajiban satu

sama lain. Masing-masing pihak disini mempunyai kepentingan mereka

sendiri, dan perbedaan kepentingan ini bisa saja menyebabkan timbulnya

information asymetri (kesenjangan informasi) antara pemegang saham

(shareholders) dan perusahaan.

Asimetri informasi antara prinsipal dengan agen ini yang membuat

para investor akan lebih memeriksa kembali risiko dari perusahaan yang

akan mereka hadapi ketika mereka berinvestasi di perusahaan tersebut.

Dalam kondisi asimetri seperti ini perlu ada orang ketiga sebagai

penengah antara manajer dan pemegang saham yang berperan untuk

13

mengontrol atau sebagai mediator yang mengawasi kinerja agen agar

sesuai dengan harapan dan keinginan principal.

Auditor merupakan pihak yang dianggap mampu menjembatani

kepentingan pihak prinsipal (share-holder) dan pihak manajer (agent)

dalam mengelola keuangan perusahaan. Perbedaan kepentingan tersebut

menyebabkan masing-masing pihak berusaha untuk memperbesar

keuntungan bagi diri mereka sendiri. Principal menginginkan

pengembalian yang sebesar-besarnya dan secepatnya atas investasi yang

mereka tanamkan pada perusahaan, sedangkan agen menginginkan

kepentingannya diakomodir dengan pemberian kompensasi/ bonus/

insentif yang memadai dan sebesar-besarnya atas kinerjanya.

Ada beberapa kemungkinan konflik yang terjadi dalam hubungan

antara principal dan agent (agency conflict), konflik yang timbul sebagai

akibat dari keinginan manajemen (agent) untuk melakukan tindakan yang

sesuai dengan kepentingannya yang dapat mengorbankan kepentingan

pemegang saham (principal) untuk memperoleh return dan nilai jangka

panjang perusahaan. Kondisi ini menyebabkan munculnya konflik

kepentingan antara pemegang saham (prinsipal) dengan manajer (agen),

dimana antara agen dan prinsipal ingin memaksimumkan kesejahteraan

masing-masing dengan informasi yang dimiliki.

14

Jika konflik antara agen dan prinsipal ini dirasa merugikan pihak

prinsipal, maka tidak akan ragu lagi oleh prinsipal untuk membawa kasus

tersebut ke meja hijau. Oleh karena itu manajemen akan sangat berhati-

hati dalam membuat laporan keuangan. Jika pihak investor atau kreditor

menemukan adanya risiko litigasi yang sedang dihadapi oleh perusahaan

didalam laporan keuangannya, maka manajemen akan kehilangan

kepercayaan dari para investor dan kreditor tersebut.

Agency conflict dapat timbul dalam berbagai bentuk, antara lain :

a. Moral Hazard

Moral Hazard adalah perilaku tidak jujur dengan mengorbankan

kepentingan pihak lain. Dalam perspektif teori keagenan Moral

Hazard terjadi akibat konflik kepentingan dan asimetri informasi

antara principal dan agent. Bisa saja terjadi ketika manajemen

lebih memilih investasi yang paling sesuai dengan kemampuan

mereka dan bukan yang paling menguntungkan bagi perusahaan.

b. Earning Retention

Manajemen cenderung mempertahankan tingkat pendapatan

perusahaan yang stabil, sedangkan pemegang saham lebih

menyukai distribusi kas yang lebih tinggi melalui beberapa

peluang investasi internal yang positif.

15

c. Risk Aversion

Manajemen cenderung mengambil posisi aman untuk mereka

sendiri dalam mengambil keputusan investasi. Dalam hal ini,

mereka akan mengambil keputusan investasi yang sangat aman

dan masih dalam kemampuan manajer. Mereka akan menghindari

keputusan investasi yang dianggap berisiko bagi perusahaannya,

walaupun mungkin hal tersebut bukan pilihan yang terbaik bagi

perusahaan.

d. Time Horizon

Manajemen cenderung hanya memperhatikan cash flow

perusahaan sejalan dengan waktu penugasan mereka. Hal ini dapat

menimbulkan bias dalam pengambilan keputusan yaitu berpihak

pada proyek jangka pendek dengan pengembalian akuntansi yang

tinggi.

Rajan dan Saouma (2006) dalam Sunarto (2009) menyatakan

bahwa besarnya kompensasi yang diterima oleh manajemen

perusahaan (agen) tergantung pada besarnya laba/profit yang

dihasilkan sesuai dengan kontrak yang telah disepakati dengan

pemilik perusahaan (owner). Sedangkan besarnya laba yang

diinformasikan dalam laporan keuangan tidak terlepas dari kebijakan

akuntansi yang dibuat oleh pihak manajemen.

16

Oleh karena itu dengan adanya permintaan informasi keuangan dari

pihak tertentu dan untuk kepentingan tertentu, menjadikan adanya

hubungan antara satu pihak sebagai penyedia informasi dengan pengguna

informasi. Timbulnya suatu hubungan ini bisa dikategorikan untuk

kepentingan pihak pengguna informasi keuangan yang berperan sebagai

pihak yang memberikan perintah (prinsipal) atas pihak yang menerima

perintah dari principal untuk dijalankan sekaligus menyediakan informasi

(agen) , sehingga teori keagenan lebih cocok dihubungkan dengan kondisi

dimana adanya hubungan antara penyedia informasi (agen) dengan

pengguna informasi (prinsipal).

2. Manajemen laba

Manajemen laba didefinisikan sebagai usaha manajer untuk

melakukan manipulasi terhadap laporan keuangan dengan sengaja dalam

batasan yang di perbolehkan oleh prinsip-prinsip akuntansi, yang

bertujuan untuk memberikan informasi yang menyesatkan kepada

para pengguna laporan keuangan untuk kepentingan para manajer

(Meutia, 2004). Manajemen laba merupakan salah satu faktor yang dapat

mengurangi kredibilitas laporan keuangan dan menambah bias dalam

laporan keuangan, serta dapat mengganggu para pemakai laporan

keuangan dalam mempercayai angka-angka dalam laporan keuangan

tersebut (Setiawati dan Na’im 2001).

17

Menurut Sulistyanto (2008) manajemen laba dilakukan dengan

mengganti komponen-komponen akrual dalam laporan keuangan, sebab

pada komponen akrual dapat dilakukan penyajian yang tidak sesuai

dengan kondisi sebenarnya melalui metode akuntansi yang digunakan

sesuai dengan keinginan orang yang melakukan pencatatan dan

penyusunan laporan keuangan.

Komponan akrual merupakan komponen yang tidak memerlukan

bukti kas secara fisik sehingga penyajian besar atau kecilnya komponen

akrual tidak harus disertai dengan kas yang diterima atau dikeluarkan

perusahaan (Sulistyanto, 2008 dalam Nuraini, 2012).

Sugiri (1998) dalam Arif (2012) mendefinisikan manajemen laba

sebagai perilaku manajer yang mengatur besaran penyajian dalam

komponen discretionary accruals untuk menentukan besar labanya.

Walaupun tidak menyalahi prinsip-prinsip akuntansi yang diterima

umum, namun ini dapat mengurangi tingkat kepercayaan masyarakat

pada laporan keuangan eksternal dan menghalangi kompetensi aliran

modal di pasar modal (Scott et al., 2001 dalam Meutia, 2004).

Menurut Scott (2003) terdapat dua cara untuk mamahami manajemen

laba. Pertama, sebagai perilaku oportunistik manajemen untuk

memaksimumkan utilitasnya dalam menghadapi kompensasi, kontrak

utang dan biaya politik. Kedua, memandang manajemen laba dari

perspektif kontrak efisien, yaitu manajemen laba memberi manajer suatu

18

fleksibilitas untuk melindungi diri mereka sendiri dan perusahaan dalam

mengantisipasi kejadian-kejadian yang tidak terduga untuk keuntungan

semua pihak yang terlibat dalam kontrak. Manajemen laba memiliki pola-

pola tertentu di dalam prakteknya. Menurut Scott (2003) dalam atiqah

miratul (2012) manajemen laba dilakukan dengan pola sebagai berikut :

a. Taking a bath

Pola manajemen laba yang melaporkan laba pada periode berjalan

dengan nilai yang sangat rendah atau sangat tinggi.

b. Income minimization

Pola manajemen ini seperti taking a bath tapi tidak se-ekstrim pola

taking a bath Menjadikan laba di periode berjalan lebih rendah

dari pada laba sesungguhnya.

c. Income maximization

Pola manajemen laba ini berkebalikan dengan income minimization.

Melaporkan laba lebih tinggi dari pada laba sesungguhnya.

d. Income smoothing

Pola manajemen laba yang paling menarik yaitu dengan cara

melaporkan tingkatan laba yang cenderung berfluktualisasi yang

normal pada periode-periode tertentu. Tindakan para manajer

perusahaan yang melakukan pemanipulasian laporan keuangan

dengan menaikkan atau menurunkan laba perusahaan dinilai

merugikan para pengguna laporan keuangan. Praktik manajemen

19

laba dapat membuat para investor mengambil keputusan investasi

yang salah. Manajer perusahaan memiliki motivasi-motivasi tertentu

dalam memanipulasi data keuangan perusahaan.

Scott (2003) menemukan beberapa motivasi terjadinya manajemen

laba, yaitu:

a. Bonus purposes

Manajer akan melakukan tindakan oportunistik dengan

memaksimalkan laba saat ini untuk mendapatkan keuntungan-

keuntungan pribadi.

b. Political motivation

Banyak perusahaan memiliki politik yang terlihat. Terutama

untuk perusahaan yang menaungi hajat hidup banyak orang

seperti perusahaan minyak, gas, dan lain-lain. Beberapa

perusahaan melakukan earnings management untuk mengurangi

visibilitasnya.

c. Taxation motivation

Pajak pendapatan mungkin motivasi yang paling nyata dari

manajemen laba. Otoritas perpajakan cenderung memaksakan

peraturan akuntansi mereka dalam menghitung pajak pendapatan.

d. Perubahan CEO

Beberapa dari motivasi manajemen laba ada pada saat adanya

perubahan CEO. Hipotesis perencanaan bonus memprediksikan

20

bahwa pengunduran diri CEO akan beberapa terlibat dalam

strategi maksimalisasi laba untuk meningkatkan bonus mereka.

e. IPO

Perusahaan yang akan melakukan IPO belum memiliki nilai

pasar yang telah terbangun. Memungkinkan manajer dari

perusahaan go public akan melakukan manajemen laba untuk

menaikkan harga saham mereka.

f. Informasi kepada investor

Manajemen berusaha memberikan informasi yang terbaik tentang

prospek laba masa depan kepada investor. Dengan memberikan

estimasi yang baik pada kekuatan laba maka dapat meningkatkan

nilai pasar saham.

3. Akrual Diskresioner

Sistem akuntansi akrual memberikan peluang kepada manajemen

untuk memanipulasi laba atau pendapatan akuntansi (De Angelo, 1986;

dalam Dahlan, 2009). Akuntansi akrual tersebut dapat dibagi menjadi

dua yaitu discretionary accruals dan non-discretionary accruals. Konsep

discretionary accruals memberi pengertian bahwa pihak manajemen

dapat memanipulasi pendapatan akrual dan biasanya digunakan untuk

mencapai pendapatan yang diinginkan. De Angelo (1986) dalam Meutia

(2004) menambahkan bahwa manajer memiliki kemampuan mengontrol

bagian akrual dalam jangka pendek. De Angelo juga menjelaskan bahwa

21

komponen non-discretionary accrual ditentukan oleh faktor-faktor lain

yang tidak dapat dikontrol oleh pihak manajer. Di dalam penelitian ini,

perhitungan discretionary accrual menggunakan Model Jones yang

sesuai dengan kinerja (performance-matched discretionary accruals).

Berdasarkan pada Khotari, Leoney dan Wasley (2002) performance-

matched discretionary accruals pengukurannya lebih spesifik dan

powerfull daripada pengukuran discretionary accruals yang lain. Kothari

menjelaskan juga bahwa penyeimbangan kinerja (performance matching)

didesain untuk mengontrol dampak kinerja dalam mengukur

discretionary accruals dan performance-matched discretionary accruals

dapat dijadikan sebagai alternatif yang dapat dipakai dalam meneliti

penyajian akrual diskresioner.

4. Kualitas audit

Meutia (2004) mendefinisikan audit sebagai suatu proses untuk

mengurangi ketidakselarasan informasi yang terdapat antara manajer dan

para pemegang saham dengan menggunakan pihak luar untuk

memberikan pengesahan terhadap laporan keuangan. Auditor dituntut

untuk menggunakan secara maksimal kompetensi dan independensinya

dalam melakukan proses audit agar menghasilkan opini yang sesuai.

Karena reputasi auditor juga ikut dipertaruhkan ketika opini ternyata tidak

22

sesuai dengan kondisi perusahaan yang sesungguhnya (Chairunissa &

Sylvia 2012).

DeAngelo (1981) mendefinisikan kualitas audit sebagai probabilitas

gabungan untuk mendeteksi dan melaporkan kesalahan yang material

dalam laporan keuangan. Kualitas audit dipandang sebagai kemampuan

untuk mempertinggi kualitas pelaporan keuangan perusahaan. Dengan

kualitas audit yang tinggi diharapkan mampu meningkatkan kepercayaan

investor.

Ratmono (2010) dalam Rahmadika (2011) berpendapat bahwa

auditor yang berkualitas mampu mendeteksi tindakan manajemen laba

yang dilakukan klien, sehingga manajer akan cenderung melakukan

pembatasan terhadap besarnya akrual diskresioner. Pada penelitian ini

kualitas audit diproksikan dengan KAP Big Four. Penelitian terdahulu

yang dilakukan Francis & Yu (2009), menemukan semakin besar ukuran

KAP, kualitas audit yang dihasilkan akan semakin tinggi. KAP Big Four

memiliki keahlian dan reputasi yang tinggi dibandingkan dengan KAP

Non-Big Four (Amijaya 2013).

Herusetya (2009) menemukan bahwa reputasi auditor (yang diukur

berdasarkan ukuran KAP) berhubungan positif dengan kualitas pelaporan

keuangan. Kualitas pelaporan keuangan tersebut dapat dianggap sebagai

kualitas audit karena kemampuan menghasilkan pelaporan keuangan

yang berkualitas bertujuan untuk melindungi reputasi nama KAP itu

23

sendiri. Oleh karena itu reputasi bagus yang dimiliki oleh KAP Big Four

cenderung menghasilkan kualitas audit yang bagus juga agar dapat

mempertahankan reputasi mereka.

5. Risiko Litigasi

Menurut Chrisnoventie (dalam Awalia 2014) risiko litigasi diartikan

sebagai risiko yang melekat pada perusahaan yang memungkinkan

terjadinya ancaman litigasi oleh pihak-pihak yang berkepentingan dengan

perusahaan yang merasa dirugikan. Menurut Habib et al (2014) Hukum

merupakan peran penting dalam melindungi stakeholders dari kelakuan

buruk yang dilakukan oleh para managemen perusahaan.

Menurut Juanda (2009), risiko litigasi bisa timbul dari pihak kreditor

maupun investor. Dari sisi kreditor, litigasi dapat timbul karena

perusahaan tidak menjalankan operasinya sesuai dengan kontrak yang

telah disepakati. Misalnya ketidakmampuan perusahaan membayar

utang-utang yang telah diberikan kreditor. Risiko litigasi yang berasal

dari kreditor dapat diperoleh dari indikator risiko ketidakmampuan

perusahaan dalam membayar utang jangka pendek maupun jangka

panjang. Dari sisi investor, litigasi dapat timbul karena pihak perusahaan

menjalankan operasi yang akan berakibat pada kerugian bagi pihak

investor yang tercermin dari pergerakan harga dan volume saham.

Misalnya menyembunyikan beberapa informasi negatif yang seharusnya

dilaporkan.

24

Penlitian lainnya yang dilakukan oleh Purnama Sari (2015)

menyatakan bahwa Risiko litigasi didasarkan pada pandangan bahwa

investor dan kreditor adalah pihak yang mendapatkan perlindungan

hukum. Investor dan kreditor mempunyai hak dalam memperjuangkan

kepentingannya terhadap perusahaan yang telah merugikan mereka.

B. Keterkaitan Antar Variabel dan Perumusan Hipotesis

Adapun keterkaitan antar variabel dependen dan independen dalam

penelitian ini adalah:

1) Risiko litigasi dengan penyajian akrual diskresioner

Risiko litigasi merupakan suatu risiko mendapatkan tuntutan

hukum dari pihak eksternal baik investor, regulator maupun pihak-pihak

lain yang menggunakan laporan keuangan perusahaan untuk mengambil

keputusan yang dikarenakan pihak-pihak tersebut merasa dirugikan

(Juanda, 2007). Johnson (2000) dan Qiang (2003) dalam Juanda (2007)

mengungkapkan bahwa pemicu dari terjadinya tuntutan litigasi atau

hukum berkaitan dengan tidak terpenuhinya kepentingan investor dan

kreditor. Salah satu yang menyebabkan adanya tuntutan litigasi dari pihak

ketiga adalah adanya Manajemen laba di dalam laporan keuangan

perusahaan yang telah diaudit oleh auditor. Manajeman laba merupakan

tindakan yang dilakukan oleh pihak manajemen dengan menaikkan atau

menurunkan laba yang tidak sesuai dengan dilaporkan pada laporan

keuangan perusahaan. Untuk melakukan manipulasi laba pihak manajemen

25

akan menaikan nilai Akrual diskresioner yang merupakan nilai akrual yang

ditentukan oleh kebijakan manajemen. Manajemen laba dapat menurunkan

kualitas laporan keuangan yang secara tidak langsung merugikan para

pemegang saham. Para investor dapat mengambil keputusan investasi yang

salah akibat adanya manajemen laba. Penelitian ini mengasumsikan bahwa

risiko litigasi yang melekat pada perusahaan akan membuat manajemen

meminimalisir kesalahan dalam penyusunan laporan keuangan.

Hasil pengujian yang dilakukan oleh Awalia dan Daljono (2014)

menunjukkan bahwa semakin tinggi risiko litigasi membuat perusahaan

semakin berusaha menutupi hal ini dengan jalan melakukan manipulasi

angka-angka pelaporan. Penelitian yang dilakukan oleh Awalia dan

Daljono (2014) didukung oleh penelitian yang dilakukan oleh Laux dan

Stocken (2011) yang mengatakan bahwa risiko litigasi dapat meningkatkan

missreporting yang dilakukan oleh perusahaan.

Berdasarkan hal tersebut, dapat dibuat hipotesis sebagai berikut:

𝑯𝒂𝟏: Risiko litigasi berpengaruh signifikan terhadap penyajian

akrual diskresioner

2) Kualitas Audit dengan penyajian akrual diskresioner

Ardiati (2005) menyebutkan bahwa audit yang berkualitas tinggi

(high-quality auditing) bertindak sebagai pencegah kecurangan pelaporan

keuangan yang efektif, karena reputasi manajemen dan nilai perusahaan

26

akan turun apabila pelaporan yang salah ini terdeteksi dan terungkap.

Kualitas audit dalam penelitian ini diukur dengan ukuran KAP (KAP The

big-4 dan KAP Non The big-4).

DeAngelo (1981) menyatakan bahwa kualitas audit yang dilakukan

oleh akuntan publik dapat dilihat dari ukuran KAP yang melakukan audit.

KAP besar (big-4 accounting firms) dipersepsikan akan melakukan audit

dengan lebih berkualitas dibandingkan dengan KAP kecil (non big-4

accounting firm). Hal tersebut karena KAP besar memiliki lebih banyak

sumber daya dan lebih banyak klien sehingga mereka tidak tergantung pada

satu atau beberapa klien saja, selain itu karena reputasinya yang telah

dianggap baik oleh masyarakat menyebabkan mereka akan melakukan

audit dengan lebih berhati-hati.

Meutia (2004), Sanjaya (2008) dan Herusetya (2009) menemukan

bahwa semakin tinggi kualitas audit yang menggunakan ukuran KAP (KAP

The Big- 4) maka semakin rendah manajemen laba.

Berdasarkan hal tersebut maka dapat dirumuskan hipotesis:

𝑯𝒂𝟐: Kualitas Audit berpengaruh signifikan terhadap penyajian

akrual diskresioner.

3) Risiko litigasi dan kualitas audit dengan penyajian akrual diskresioner

Penelitian Atiqah (2012) menunjukkan bahwa risiko litigasi dan

kualitas audit berpengaruh signifikan secara simultan terhadap

27

discretionary accruals. Menurut penelitian Meutia (2004) risiko litigasi

yang tinggi dan kualitas audit yang baik dengan menggunakan jasa big

auditor membuat manajemen laba menjadi lebih rendah.

Becker (1998) menyatakan bahwa klien dari KAP (Big4) melaporkan

akrual diskresioner yang lebih rendah. Hal ini berarti menunjukkan bahwa

besarnya KAP yang melakukan audit berpengaruh terhadap perusahaan

dalam kecenderungannya melakukan akrual diskresioner yang berujung

pada manipulasi laba.

Risiko litigasi yang melekat pada perusahaan akan membuat

manajemen perusahaan akan lebih hati-hati dalam menyusun laporan

keuangan. Karena apabila pihak eksternal yang memakai laporan keuangan

merasa dirugikan mereka mempunyai hak untuk menuntut secara hukum

kepada manajemen perusahaan.

Berdasarkan penjelasan yang telah disebutkan tersebut maka dapat

dirumuskan hipotesis :

𝐇𝐚𝟑: Risiko litigasi dan kualitas audit berpengaruh secara simultan

terhadap penyajian akrual diskresioner

28

C. Hasil Penelitian terlebih dahulu

Adapun hasil-hasil sebelumnya dari penelitian-penelitian terdahulu mengenai topik yang berkaitan dengan

penelitian ini dapat dilihat dalam table 2.1.

Tabel 2.1

Hasil penelitian terdahulu.

Bersambung pada halaman selanjutnya

No Peneliti (Tahun) Judul penelitian Metodologi Penelitian Hasil penelitian

Persamaan Perbedaan

1 Laryando Junior

Simbolon (2016)

Pengaruh

kualitas audit

terhadap

penyajian

akrual

diskresioner

dengan

overvalued

equities sebagai

vaiabel

moderator

Variabel akrual

diskresioner

sebagai variabel

dependen

Variabel

overvalued

equities

sebagai

variabel

moderating.

Menunjukkan bahwa audit

tenure dan spesialisasi

auditor tidak memberikan

pengaruh yang signifikan

terhadap

akrual diskresioner

perusahaan. Namun, ukuran

KAP memberikan pengaruh

yang signifikan terhadap akrual

diskresioner perusahaan.

29

Tabel 2.1 (Lanjutan)



Persamaan Perbedaan

2 Inggrid christiani

dan yeterina widi

nugrahanti

(2014)

Pengaruh

kualitas audit

terhadap

manajemen

laba

Variabel kualitas

audit, variabel

manajemen laba

menggunakan

proksi akrual

diskresioner. Alat

pengujian yang

digunakan analisis

linear regresi

berganda.

Data

penelitian

menggunaka

n perusahaan

publik di

BEI periode

tahun 2010-

2011.

kualitas audit yang diproksikan

dengan ukuran KAP (KAP The

big- 4 dan KAP non The big-4)

tidak berpengaruh terhadap nilai

akrual diskresioner yang

merupakan proksi dari

manajemen laba.

3 Asti Awalia dan

Daljono (2014)

Pengaruh risiko

litigasi terhadap

kualitas

pelaporan

keuangan

dengan

keahlian hukum

komite audit

sebagai

variabel

pemoderasi

Variabel risiko

litigasi,

menggunakan

discretional accrual

Menggunaka

n data tahun

2010-2012

Hasil penelitian ini adalah risiko

litigasi berpengaruh positif

signifikan terhadap manajemen

laba

30



Persamaan Perbedaan

4 Rongli yuan,

yingli cheng,

kangtao ye (2014)

Auditor industry

specialization

and

discretionary

accruals : the

role of client

strategy

Variabel

discretionary

accruals

Objek

penelitian,

variabel

penelitian

yaitu industry

specialization

dan client

strategy

Penelitian ini menemukan

bahwa hubungan antara kualitas

audit yang diproksikan dengan

auditor spesialis industry

berpengaruh terhadap

discretionary accruals apabila

strategi klien menyimpang dari

standar akuntansi yang ada.

5 Muhammad Dody

Amijaya, Andri

Prastiwi (2013)

Pengaruh

Kualitas Audit

Terhadap

Manajemen

Laba

Variabel Kualitas

Audit

Tidak

menggunakan

variabel Risiko

Litigasi

Variabel independen yaitu

kualitas audit memberikan

pengaruh terhadap manajemen

laba dengan arah koefisien

negatif. Sehingga dapat diartikan

peran kualitas audit sebagai

pengawas laporan keuangan,

dapat menghambat manajemen

laba yang diproksikan dengan


6 Volker Laux dan

P.C Stocken

(2011)

Managerial

reporting,

Overconfidence,

and Litigation

risk

Variabel risiko

litigasi

Adanya

variabel

managerial

reporting dan

overconfidence

Hasil dari penelitian ini adalah

risiko litigasi berpengaruh

positif terhadap manajemen

laba.


31



Persamaan Perbedaan

7 Miratul Atiqah (2012) Pengaruh risiko

litigasi terhadap

manajemen laba

dengan kualitas

audit sebagai

variabel

moderating.

Alat pengujian

yang digunakan

analisis regresi

linear

berganda.

Menggunakan

proksi Nilai

akrual

diskresioner

dari manajemen

laba.

Variabel

kualitas audit

sebagai

variabel

moderating,

serta data yang

digunakan

periode tahun

2008-2010.

Hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa risiko

litigasi tidak berpengaruh

terhadap manajemen laba

yang diproksikan

menggunakan nilai akrual

diskresioner. Hasil

pengujian untuk variabel

moderating

menunjukkan bahwa

kualitas

audit berpengaruh pada

hubungan antara risiko

litigasi dan manajemen laba

8 Jerry Sun Guoping

Liu (2011)

Client Specific

Litigation risk and

Audit Quality

Diferentiation

Variabel risiko

litigasi dan

audit quality

Menggunakan

data dari

compustat

database tahun

1988-2006

Penelitian ini menghasilkan

bahwa audit quality

differentiation yang

diproksikan dengan audior

big four dan non big four

memiliki hubungan dengan

risiko litigasi. Dimana apabila

risiko litigasi tinggi akan

memiliki kualitas audit yang

tinggi juga.


32



Persamaan Perbedaan

9

Desi Trisnawati

(2016)

Pengaruh adopsi

IFRS dan risiko

litigasi terhadap

Manajemen laba

dengan kualitas

audit sebagai

variabel moderasi

Variabel risiko

litigasi dan

kualitas audit

Variabel

kualitas audit

sebagai

moderasi.

Periode

penelitian

2011-2014

Hasil penelitian menunjukkan

bahwa risiko litigasi dan

adopsi IFRS mempengaruhi

manajemen laba sedangkan

kualitas audit tidak mampu

menjadi pemoderasi risiko

litigasi dan adopsi IFRS

karena tidak mampu

memperkuat dan

memperlemah interaksi risiko

litigasi dan adopsi IFRS

terhadap manajemen laba.

10 Nuryaman, rusmin

dan ginting

(2010)

Pengaruh struktur

kepemilikan dan

kualitas audit

terhadap

manajemen laba

Menggunakan

proksi akrual

diskresioner

dan analisis

statistik

Variabel

struktur

kepemilikan

Kepemilikan manajemen

berpengaruh negatif terhadap

nilai akrual diskresioner,

yang merupakan proksi dari

manajemen laba.

Sumber: Diolah dari berbagai referensi

33

D. Kerangka Pemikiran

Kerangka pemikiran penelitian ini seperti digambarkan pada gambar 2.2.

Gambar 2.2

Kerangka Pemikiran

Pengaruh risiko litigasi dan kualitas audit terhadap penyajian

akrual diskresioner

Teori Keagenan

Laporan keuangan merupakan daya tarik bagi para investor dalam

menentukan kebijakan investasinya. Konsep akrual diskresioner memberi

pengertian bahwa pihak manajemen dapat mamanipulasi pendapatan akrual.

Variabel Independen Variabel Dependen

Penyajian Akrual

Diskresioner (Y)

Risiko Litigasi (X1)

Kualitas Audit (X2)

Uji Model Regresi Berganda

Koefisien Determinasi (R2)

Uji Hipotesis:

1. Uji F

2. Uji t

Uji Asumsi Klasik:

1. Normalitas

2. Multikolineritas

3. Autokorelasi

4. Heterokedastisitas

Analisis & Pembahasan

Kesimpulan, Implikasi dan Saran

34

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian

Penelitian ini didukung dengan data-data yang bersifat kuantitatif,

sehingga validitas dan reliabilitas data yang diperoleh akan diuji terlebih dahulu

menggunakan analisis dari alat statistika. Setelah terbukti, penelitian

dilanjutkan hingga tahap analisis dan interpretasi atas data yang telah diolah

Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan pengaruh variabel independen, yaitu

risiko litigasi, serta variabel independen lainnya yaitu kualitas audit terhadap

variabel dependen yaitu penyajian akrual diskresioner. Populasi yang

digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan Manufaktur yang terdaftar di

Bursa Efek Indonesia. Periode yang diambil untuk pengamatan ini adalah tahun

2013-2015.

B. Metode Penentuan Sampel

Sampel dalam penelitian ini dipilih dengan cara purposive sampling, yaitu

salah satu teknik pengambilan sampel non probabilistic yang dilakukan

berdasarkan kriteria atau pertimbangan tertentu. Adapun kriteria dalam

penentuan sampel yang akan digunakan diantaranya adalah:

1. Perusahaan manufaktur yang berasal dari tiga jenis industri, yaitu: sektor

industri dasar dan kimia, sektor aneka industri dan sektor industri barang

35

konsumsi yang terdaftar di BEI dari periode tahun 2013 sampai dengan

2015.

2. Perusahaan yang mempublikasikan laporan keuangan dan laporan

tahunan (annual report) secara konsisten selama periode tahun 2013-

2015.

3. Tidak mengalami delisting selama tahun 2013-2015.

4. Laporan keuangan disajikan dengan mata uang Rupiah.

5. Perusahaan telah melakukan IPO minimal tahun 2012.

C. Metode Pengumpulan Data

a. Studi Pustaka

Studi pustaka merupakan metode pengumpulan data dari berbagai

sumber informasi dan mempelajari buku-buku yang berhubungan dengan

kualitas audit dan akrual diskresioner agar memperoleh pemahaman yang

lebih baik mengenai hal tersebut.

b. Studi Dokumentasi

Yaitu metode pengumpulan data yang dilakukan dengan

mengumpulkan seluruh data sekunder dan seluruh informasi yang digunakan

untuk menyelesaikan masalah yang ada dalam dokumen. Sumber-sumber

data dokumenter seperti laporan tahunan perusahaan yang menjadi sampel

penelitian. Data dalam penelitian ini didapatkan dari website perusahaan

yang diteliti dan di download melalui situs www.idx.co.id.

http://www.idx.co.id/

36

D. Operasionalisasi Variabel Penelitian

Definisi operasional adalah suatu definisi yang diberikan pada suatu

variabel dengan memberi arti atau menspesifikasikan kegiatan atau

membenarkan suatu operasional yang diperlukan untuk mengukur variabel

tersebut. Penelitian ini menggunakan dua jenis variabel, yaitu variabel

dependen dan variabel independen. Variabel dependen merupakan variabel

yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel independen

(bebas). Variabel independen adalah variabel yang menjelaskan atau

mempengaruhi variabel lain. Adapun variabel yang digunakan dalam penelitian

ini adalah:

a) Variabel Dependen

Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah

penyajian akrual diskresioner. Konsep discretionary accruals memberi

pengertian bahwa pihak manajemen dapat memanipulasi pendapatan

akrual dan biasanya digunakan untuk mencapai pendapatan yang

diinginkan yang berpotensi memiliki manfaat untuk para analis, investor,

dan stakeholders.

Mengacu pada penelitian Sun dan Liu (2011) variabel akrual

diskresioner diukur menggunakan Model Jones performance-matched

discretionary accruals. Dalam penelitian Kothari et al (2005)

mengungkapkan bahwa discretionary accruals yang disesuaikan untuk

performance-matched discretionary accruals akan lebih spesifik dan

37

akurat dari pada pengukuran discretionary accruals yang lain. Berikut

merupakan Model Jones untuk menghitung discretionary accruals:

a. Menghitung total akrual (TAC)

𝑇𝐴𝐶 = 𝑁𝑒𝑡 𝑖𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒 − 𝐶𝑎𝑠ℎ 𝑓𝑙𝑜𝑤 𝑓𝑟𝑜𝑚 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛

b. Menghitung non discretionary accruals (NDAC)

𝑇𝐴𝐶𝑡

𝑇𝐴𝑡−1= 𝛼1 (

1

𝑇𝐴𝑡−1) + 𝛼2 (∆

𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠𝑡

𝑇𝐴𝑡−1) + 𝛼3 (

𝑃𝑃𝐸𝑇

𝑇𝐴𝑡−1)

Kemudian dimasukkan kedalam persamaan berikut:

𝑁𝐷𝑇𝐴𝐶𝑡 = 𝛼1 (1

𝑇𝐴𝑡−1) + 𝛼2 (

∆𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠𝑡 − ∆𝑅𝐸𝐶𝑡

𝑇𝐴𝑡−1) + 𝛼3(

𝑃𝑃𝐸𝑡

𝑇𝐴𝑡−1)

Keterangan:

NDACt = Akrual diskresioner pada tahun t

ΔSalest = Pendapatan pada tahun t dikurangi tahun t-1

ΔRECt = Piutang bersih pada tahun t dikurangi tahun t-1

PPEt = Gross property, plant, and equipment pada akhir

tahun t (asset tetap)

TA t-1 = Total asset pada akhir tahun t-1

c. Menghitung discretionary accruals (DAC)

DAC = TAC – NDAC

38

b) Variabel Independen

Variabel independen adalah variabel yang mempengaruhi variabel

dependen, baik yang pengaruhnya positif maupun yang pengaruhnya

negatif. Adapun variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini

terdiri dari:

a. Risiko Litigasi

Risiko litigasi diartikan sebagai risiko yang melekat kepada

perusahaan yang memungkinkan mendapat adanya tuntutan litigasi

dari pihak eksternal yang berkepentingan terhadap perusahaan yang

merasa dirugikan (Juanda, 2007). Pihak-pihak yang berkepentingan

terhadap perusahaan meliputi investor, kreditor, dan regulator.

Untuk mengukur risiko litigasi, penelitian ini melakukan analisis

faktor (component factor analysis) terhadap variabel-variabel: (1)

return saham dan perputaran volume saham, keduanya merupakan

proksi volatilitas saham; (2) likuiditas dan solvabilitas, keduanya

merupakan proksi dari risiko keuangan; (3) ukuran perusahaan yang

merupakan proksi dari risiko politik (Juanda, 2009). Adapun tahapan

pengukuran risiko litigasi adalah sebagai berikut:

1. Likuidtas (LIK),

LIKit = kewajiban jangka pendek/aktiva lancar

39

2. Leverage (LEV)

LEVit = kewajiban jangka panjang/total aktiva

3. Ukuran perusahaan (UKR)

UKRit = LogNatural Total aktiva

4. RETt =

𝑃(𝑖𝑡)−𝑃𝑖(𝑡−1)

𝑃𝑖(𝑡−1)

5. TURNOVt = VOLt/LBSht

Keterangan :

RETt = Return saham perusahaan periode t

TURNOVt = Perputaran Volume saham

VOLt = Rata-rata volume saham

LBSht = Jumlah saham beredar

LIKit =Likuiditas perusahaan periode t

LEVt = Leverage perusahaan periode t

UKRt = Ukuran perusahaan periode t

6. Kelima variabel tersebut dikomposit dengan melakukan faktor

analisis untuk menentukan indeks risiko litigasi (LITRISK). Nilai

indeks yang tinggi menunjukkan risiko litigasi tinggi, demikian

sebaliknya untuk nilai indeks yang rendah.

b. Kualitas audit

Meutia (2004) mendefinisikan audit sebagai suatu proses untuk

mengurangi ketidakselarasan informasi yang terdapat antara manajer

40

dan para pemegang saham dengan menggunakan pihak luar untuk

memberikan pengesahan terhadap laporan keuangan. DeAngelo

(1981) mendefinisikan kualitas audit sebagai probabilitas gabungan

untuk mendeteksi dan melaporkan kesalahan yang material dalam

laporan keuangan.

Kualitas audit dipandang sebagai kemampuan untuk

mempertinggi kualitas pelaporan keuangan perusahaan. Dengan

kualitas audit yang tinggi diharapkan mampu meningkatkan

kepercayaan investor. Kualitas audit diproksikan dengan variabel

ukuran KAP (KAP The big 4 dan KAP Non The big 4). Pengukuran

untuk variabel kualitas audit menggunakan variable dummy, dimana

skor yang diberikan adalah 1 untuk auditor big 4 dan 0 untuk auditor

non big 4.

Selengkapnya untuk definisi dan pengukuran operasional

variabel penelitian ini dapat dilihat pada tabel 3.2 pada halaman

berikutnya.

41

Tabel 3.2

Operasionalisasi Variabel dan Pengukuran

No Variabel Definisi

Operasional

Pengukuran Skala

1 Dependen

(Y)

Penyajian

akrual

diskresion

er

(Sumber:

Desi

Trisnawati

2016)

Diproksikan

menggunakan

model Jones

performance-

matched

discretionary

accruals

DAC = TAC –

NDAC

Rasio

2 Independe

n (X1)

Risiko

Litigasi

(Sumber:

Juanda

2007)

Dihitung

menggunakan

analisis faktor

(component

factor analysis)

terhadap

variabel-

variabel: (1)

return saham

dan perputaran

volume saham,

keduanya

merupakan

proksi volatilitas

saham; (2)

likuiditas dan

solvabilitas,

keduanya

merupakan

proksi dari

risiko keuangan;

(3) ukuran

perusahaan yang

Risiko Litigasi

1. Likuidtas

(LIK),

LIKit =

kewajiban

jangka

pendek/aktiva

lancar

2. LEVit =

kewajiban

jangka

panjang/total

aktiva

3. UKRit =

LogNatural

Total aktiva

4. RETt =

𝑃(𝑖𝑡)−𝑃𝑖(𝑡−1)

𝑃𝑖(𝑡−1)

Rasio

42

Sumber: Diolah dari berbagai referensi

E. Metode Analisis Data

Terdapat beberapa teknik statistik yang dapat digunakan untuk

menganalisis data. Tujuan dari analisis ini adalah untuk mendapatkan informasi

yang relevan yang terkandung dalam data tersebut dan menggunakan hasilnya

untuk memecahkan suatu masalah. Sebelum analisis regresi dilakukan, maka

harus diuji terlebih dahulu dengan uji asumsi klasik untuk memastikan apakah

model regresi yang digunakan tidak terdapat masalah normalitas,

multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokolerasi. Jika terpenuhi maka

model analisis layak untuk digunakan. Dalam penelitian ini, pengujian hipotesis

dan pengujian asumsi klasik dilakukan dengan menggunakan alat analisis

statistik yaitu berupa output SPSS. SPSS yang digunakan adalah SPSS versi 19.

1. Analisis Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif digunakan untuk menganalisis data dengan cara

menggambarkan sampel data yang telah dikumpulkan dalam kondisi

merupakan

proksi dari

risiko politik

5. TURNOVt =

VOLt/LBSht

3 Independe

n (X2)

Kualitas

Audit

(Sumber:

Atiqah,

2012)

Diproksikan

dengan KAP big

four dan KAP

non Big Four

Menggunakan

variabel dummy

yaitu skor yang

diberikan adalah

1 untuk auditor

big 4 dan 0 untuk

auditor non big 4

Nominal

43

sebenarnya tanpa maksud membuat kesimpulan yang berlaku umum dan

generalisasi. Analisis teknik deskriptif digunakan untuk memberi

gambaran umum mengenai demografi responden dalam penelitian dan

deskripsi mengenai variabel-variabel penelitian (risiko litigasi, ukuran

KAP, dan akrual diskresioner) Statistik deskriptif memberikan gambaran

atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar

deviasi, maksimum, minimum (Ghozali, 2011). Mean digunakan untuk

mengetahui rata-rata data yang bersangkutan. Standar deviasi digunakan

untuk mengetahui seberapa besar data yang bersangkutan bervariasi dari

rata-rata. Nilai maksimum digunakan untuk mengetahui jumlah terbesar

data yang bersangkutan. Nilai minimum digunakan untuk mengetahui

jumlah terkecil data yang bersangkutan bervariasi dari rata-rata.

2. Uji Asumsi Klasik

Untuk mengetahui apakah model regresi benar-benar menunjukkan

hubungan yang signifikan, maka model tersebut harus memenuhi asumsi

klasik sebagai berikut:

a. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model

regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.

Model regresi yang baik memiliki distribusi data yang normal atau

mendekati normal (Ghozali, 2011). Dalam penelitian ini uji normalitas

44

menggunakan alat analisis grafik dilakukan dengan melihat hasil ouput

SPSS, berupa grafik normal probability plots. Jika titik-titik pada

grafik normal probability plots mendekati garis diagonal dan tidak

melenceng maka model regresi tersebut dapat dikatakan terdistribusi

secara normal.

b. Uji Multikolonieritas

Uji multikolonearitas bertujuan untuk menguji apakah

modelregresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas

(independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi

korelasi di antara variabel independen (Ghozali, 2011). Untuk

mendeteksi ada atau tidaknya multikolonearitas di dalam model

regresi adalah sebagai berikut:

1) Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi

empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel

independen banyak yang tidak signifikan mempengaruhi

variabel dependen.

2) Menganalisis matriks korelasi variabel independen. Jika antar

variabel ada korelasi yang cukup tinggi (> 0.90) maka hal

tersebut merupakan indikasi adanya multikolinieritas.

3) Dilihat dari nilai tolerance dan lawannya Variance Inflation

Factor (VIF). Tolerance mengukur variabilitas variabel

independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel

45

independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama

dengan nilai VIF yang tinggi. Nilai yang umum digunakan

adalah nilai tolerance > 0.10 atau sama dengan nilai VIF <10

(Ghozali, 2011).

c. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi

linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan

kesalahan penganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi

korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi

muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu yang

berkaitan satu sama lainnya (Ghozali, 2011).

Uji autokorelasi dilakukan dengan pengujian Durbin-Watson

(DW). Pengambilan keputusan mengenai ada atau tidaknya

autokorelasi adalah sebagai berikut:

a) Bila DW < Dl, maka terdapat autokorelasi positif;

b) Bila Dl < DW < Du, maka tidak dapat disimpulkan apakah

terdapat autokorelasi atau tidak;

c) Bila Du < DW < (4-Du), maka tidak terdapat autokorelasi;

d) Bila ( 4 – Du ) < DW < (4 – Dl), maka tidak dapat disimpulkan

apakah terdapat autokorelasi atau tidak; Bila DW > (4 – Dl), maka

terdapat autokorelasi negatif.

e) Bila DW > (4 – dL), maka terdapat autokorelasi negatif.

46

d. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model

regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan

ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual suatu pengamatan

terhadap pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan

jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik

adalah yang homoskedastisitas atau tidak ada heteroskedastisitas

(Ghozali, 2011).

Dalam penelitian ini deteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas

dapat dilihat dengan menggunakan uji spearman rho. Uji spearman

rho dilakukan dengan cara mengkorelasikan nilai absolut residual

dengan masing-masing variabel independen. Dalam pengujuain

menggunakan metode Spearman rho terdapat beberapa kriteria

sebagai berikut:

1. Ho: Tidak ada gejala heteroskedastisitas

2. Ha: Ada gejala heteroskedastisitas

3. Ho diterima apabila nilai p value atau signifikansi > 0,05.

Jika nilai signifikansi variabel independen diatas tingkat

kepercayaan 5% maka model regresi dapat dikatakan tidak

mengandung adanya heterokedastisitas. Sebaliknya, jika nilai

47

signifikansi variabel independen berada dibawah tingkat kepercayaan

5% maka model regresi mengandung heterokedastisitas.

3. Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan alat analisis

regresi berganda. Penggunaan regresi ini dimaksudkan untuk mengetahui

secara terpisah (parsial) berbagai variabel independen yang ada (dalam hal

ini risiko litigasi, ukuran KAP).

Sedangkan pengujian hipotesis menggunakan alat analisis regresi

berganda, selain dapat melihat pengaruh masing-masing variabel

independen, analisis regresi berganda dapat juga digunakan untuk melihat

sejauh mana pengaruh interaksi variabel independen terhadap variabel

dependen.

Persamaan regresi berganda yang digunakan adalah sebagai berikut:

𝐘 = 𝛃𝟎 + 𝛃𝟏𝐗𝟏 + 𝛃𝟐𝐗𝟐 + 𝛆

Keterangan:

Y : Penyajian akrual diskresioner

β0 : Konstanta

β1 : Koefisien regresi pertama, yaitu besarnya perubahan Y apabila X1

berubah 1 satuan

X1 : Risiko litigasi

48

β2 : Koefisien regresi kedua, yaitu besarnya perubahan Y apabila X2

berubah 1 satuan

X2 : Ukuran KAP

ε : Error term, yaitu tingkat kesalahan dalam penelitian

Dalam uji hipotesis ini dilakukan melalui :

1) Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa

jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel

dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu.

Nilai R2 yang kecil berarti menunjukkan bahwa kemampuan

variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel

dependen sangat terbatas dan semakin lemah kemampuan variabel

independen dalam menjelaskan variabel dependen. Nilai yang

mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan

semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi

variabel dependen. Hal ini berarti semakin kuat kemampuan variabel

independen dalam menjelaskan variabel dependen (Ghozali, 2011).

Dalam analisis koefisien determinasi, dilakukan pula analisis

koefisien korelasi yang digunakan untuk mengetahui apakah diantara

dua variabel terdapat hubungan. Jika terdapat hubungan maka

bagaimana arah hubungan tersebut untuk mengetahui ada tidaknya

49

hubungan diantara dua variabel maka digunakan tingkat signifikan

sebesar 0,05. Jika nilai probabilitas lebih besar dari 0,05 maka Ha

ditolak dan sebaliknya jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05

maka Ha diterima. Analisis koefisien korelasi digunakan untuk

mengetahui derajat atau tingkat keeratan hubungan antara variabel

dependen dengan variabel independen.

Dari hasil perhitungan tersebut berlaku ketentuan, jika :

Positif (+) : Menunjukkan hubungan yang searah antara kedua

variabel.

Negatif (-) : Menunjukkan hubungan yang berlawanan arah antara

kedua variabel.

Kekuatan hubungan dua variabel secara kualitatif dapat dibagi dalam

empat area yaitu :

a. Jika nilai r berada antara 0,00 sampai dengan 0,25, maka tidak

ada hubungan atau hubungan lemah antara variabel dependen

dengan variabel independen.

b. Jika nilai r berada antara 0,26 sampai dengan 0,50, maka

hubungan sedang antara variabel dependen dengan variabel

independen.

c. Jika nilai r berada antara 0,51 sampai dengan 0,75, maka

hubungan kuat antara variabel dependen dengan variabel

independen.

50

d. Jika nilai r berada antara 0,76 sampai dengan 1, maka

hubungan sangat kuat atau sempurna antara variabel dependen

dengan variabel independen.

2) Uji Statistik F (Pengujian secara Simultan)

Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel

independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai

pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau

terikat (Ghozali, 2011). Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan

alat analisis SPSS.

Menurut Ghozali (2011) kriteria pengujian yang digunakan sebagai

berikut:

1) Ha ditolak apabila nilai signifikansi probabilitas pada hasil

output analisis SPSS untuk uji F berada di atas 0,05 (> 0,05).

Artinya variabel bebas secara bersama-sama tidak berpengaruh

secara signifikan terhadap variabel terikat.

2) Ha diterima apabila nilai signifikansi probabilitas pada hasil

output analisis SPSS untuk uji F berada di bawah 0,05 (< 0,05).

Artinya variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh

secara signifikan terhadap variabel terikat.

3) Uji Statistik t (Pengujian secara Parsial)

Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh

satu variabel penjelas/independen secara individual dalam

51

menerangkan variasi variabel dependen. Signifikansi yang digunakan

adalah 5% (Ghozali, 2011). Pengujian ini dilakukan dengan

menggunakan alat analisis statistik SPSS.

Kriteria pengujian yang digunakan sebagai berikut :

1) Ha ditolak apabila signifikan t hitung > 0,05 artinya variabel bebas

tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat.

2) Ha diterima apabila signifikan t hitung < 0,05 artinya variabel

bebas berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat.

52

BAB IV

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

A. Gambaran Umum Objek Penelitian

Populasi penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di

Bursa Efek Indonesia (BEI) periode tahun 2013 sampai 2015. Berdasarkan

kriteria yang telah ditetapkan pada bab sebelumnya, maka didapatkan sampel

sebanyak 96 perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode

tahun 2013 - 2015 dengan data observasi sebanyak 288 perusahaan.

Dalam penelitian ini metode yang digunakan untuk menentukan sampel

adalah metode purposive sampling. Penelitian ini mengambil sampel selama

tiga tahun, yaitu dari tahun 2013 - 2015. Penelitian secara purposive sampling

mengindikasikan bahwa sampel yang digunakan dalam penelitian ini

merupakan representasi dari populasi yang ada, serta sesuai dengan tujuan dari

penelitian. Data yang digunakan yaitu diambil dari annual report dan laporan

keuangan auditan pada tahun 2013 - 2015 yang diakses melalui website

www.idx.co.id.

Adapun proses seleksi sampel berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan

tampak pada tabel 4.1 sebagai berikut:


53

Tabel 4.1

Tahapan Seleksi Sampel Penelitian dengan Kriteria

No. Kriteria Sampel Jumlah

Perusahaan

1. Jumlah perusahaan Manufaktur yang terdaftar di BEI

tahun 2013-2015 143

2. Jumlah perusahaan yang mengalami delisting selama

tahun 2013-2015 4

3.

Jumlah perusahaan yang tidak menyediakan

informasi laporan keuangan secara lengkap periode

2013-2015

6

4. Jumlah perusahaan yang menggunakan mata uang

selain Rupiah 25

5. Jumlah perusahaan yang melakukan IPO diatas tahun

2012 12

6. Jumlah sampel penelitian terpilih 96

7. Tahun pengamatan 3

Jumlah sampel total selama periode penelitian 288

Sumber : Data sekunder yang diolah

Jumlah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

(BEI) selama periode tahun 2013-2015 berjumlah 143 perusahaan. Dari 143

perusahaan tersebut terdapat 6 perusahaan yang tidak menyediakan informasi

laporan keuangan secara lengkap periode 2013-2015, 25 perusahaan yang

menggunakan satuan mata uang selain Rupiah dalam laporan keuangannya dan

12 perusahaan yang melakukan IPO diatas tahun 2012. Sehingga jumlah

perusahaan yang dijadikan sampel adalah sebanyak 96 perusahaan. Sedangkan

total pengamatan yang dijadikan sampel dalam penelitian ini adalah sebanyak

288 perusahaan. Daftar nama sampel penelitian dapat dilihat pada bagian

lampiran.

54

B. Hasil Uji Analisis Data Penelitian

Hipotesis dalam penelitian ini diuji dengan menggunakan model regresi

berganda. Tujuannya adalah untuk memperoleh gambaran yang menyeluruh

mengenai pengaruh variabel independen yaitu risiko litigasi dan kualitas audit

terhadap variabel dependen yaitu penyajian akrual diskresioner.

1. Hasil Uji Statistik Deskriptif

Variabel yang digunakan dalam penelitian ini meliputi variabel

dependen (Y) yaitu penyajian akrual diskresioner serta variabel

independen (X) yaitu risiko litigasi dan kualitas audit. Hasil pengujian

variabel-variabel tersebut secara deskriptif seperti yang terlihat dalam

tabel 4.2.

Tabel 4.2

Hasil Uji Statistik Deskriptif

Variabel N Minimum Maximum Mean Std.

Deviation

LITRISK 288 22,0395 34,8474 28,2705 3,19643

AQ 288 0 1 0,36 0,482

DAC 288 35,6651 60,2303 49,7969 3,85538


Tujuan dari hasil uji statistik deskriptif ini adalah untuk melihat

kualitas data penelitian yang ditunjukkan dengan angka atau nilai yang

terdapat pada mean dan standar deviasi. Apabila nilai mean lebih besar

daripada standar deviasi atau penyimpangannya maka kualitas data

adalah lebih baik.

55

Berdasarkan tabel 4.2 diatas menunjukkan bahwa jumlah responden

(N) ada 288. Variabel independen Kualitas audit yang diproksikan

dengan variabel dummy yaitu 1 untuk perusahaan yang melakukan audit

pada KAP big four dan 0 untuk perusahaan yang melakukan audit KAP

non big four, memiliki nilai minimum sebesar 0 dan nilai maksimum

sebesar 1 dengan rata-rata dan standar deviasi masing-masing sebesar

0,36 dan 0,482.

Variabel independen risiko litigasi memiliki nilai minimum sebesar

22,0395 dan nilai maksimum sebesar 34,8474 dengan rata-rata dan

standar deviasi masing-masing sebesar 28,2705 dan 1,7331. Variabel

dependen akrual diskresioner diperoleh dari transformasi data mentah

menjadi data yang merupakan nilai natural logaritma (Ln) memiliki nilai

minimum sebesar 35,6651 dan nilai maksimum sebesar 60,2303 dengan

rata-rata dan standar deviasi masing-masing sebesar 49,7969 dan

3,85538.

2. Hasil Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik dilakukan dalam penelitian ini untuk menguji

apakah data memenuhi asumsi klasik. Hal ini untuk menghindari

terjadinya estimasi yang bias mengingat tidak semua data dapat diterapkan

regresi. Uji asumsi klasik yang telah dilakukan dan hasilnya adalah sebagai

berikut.

56

a. Hasil Uji Normalitas

Dalam penelitian ini, pengujian analisis grafik dilakukan dengan

menggunakan metode Probability Plot (P-Plot) atau model Uji

Normalitas Residual. Hasil Pengujian ini dapat dilihat pada gambar 4.1:


Gambar 4.1

Hasil Uji Normalitas Menggunakan Grafik P-Plot

Gambar 4.1, grafik P- Plot memperlihatkan penyebaran data

disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, ini

menunjukkan bahwa model regresi dalam penelitian ini telah

memenuhi asumsi normalitas. Terkait dengan data hasil uji normalitas,

maka data tersebut akan digunakan dalam pengujian asumsi klasik yang

lainnya dan uji hipotesis selanjutnya.

57


Gambar 4.2

Hasil Uji Normalitas Menggunakan Grafik Histogram

Gambar 4.2 yang memperlihatkan grafik histogram

memperlihatkan bahwa pola distribusi yang berbentuk simetris tidak

melenceng ke kanan atau ke kiri, sehingga dapat dinyatakan bahwa

model regresi ini memenuhi asumsi normalitas.

b. Hasil Uji Multikolonieritas

Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah adanya

korelasi antar variabel bebas (independen) dalam model regresi. Untuk

mendeteksi adanya masalah multikolonieritas dalam penelitian ini

dengan menggunakan Nilai tolerance dan VIF (Variance Inflation

Factor). Regresi yang terbebas dari problem multikolonieritas apabila

58

nilai VIF <10 dan nilai tolerance > 0,10 maka data tersebut tidak ada

multikolonieritas. Berikut ini disajikan hasil uji multikolonieritas pada

tabel 4.3.

Tabel 4.3

Hasil Uji Multikolonieritas

Model

Colonierity

statistic Kesimpulan

Tolerance VIF

LITRISK 0,852 1,173 Tidak terjadi

multikolonieritas

AQ 0,852 1,173 Tidak terjadi

multikolonieritas


Berdasarkan hasil uji multikolonieritas pada table 4.3

menunjukkan bahwa variabel risiko litigasi memiliki nilai tolerance

dan VIF masing-masing sebesar 0,852 dan 1,173. Variabel kualitas

audit memiliki nilai tolerance dan VIF masing-masing sebesar 0,852

dan 1,173.

Melihat hasil nilai tersebut menunjukkan bahwa tidak ada variabel

independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,10 serta tidak

ada variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10.

Sehingga dapat diartikan bahwa tidak ada multikolonieritas antar

variabel independen dalam model regresi. Hal ini menunjukkan bahwa

semua variabel bebas tersebut layak digunakan sebagai prediktor.

59

c. Hasil Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi menunjukkan hasil yang dapat mendeteksi ada

atau tidaknya autokorelasi dalam analisis regresi. Untuk mendeteksi

ada atau tidaknya autokorelasi maka dapat dilakukan dengan melihat

nilai Durbin-Watson. Dari hasil pengujian autokolerasi menggunakan

Durbin Watson statistik, maka didapatkan hasil seperti yang tertera

dalam tabel 4.4 berikut ini:

Tabel 4.4

Hasil Uji Autokorelasi Durbin-Watson

Durbin-Watson Keterangan

1,941 Tidak terjadi autokorelasi


Pada gambar 4.2 dibawah ini merupakan hasil uji autokorelasi

Durbin-Watson dengan menggunakan jumlah sampel 288 dan jumlah

variabel independen 2.

Ada Daerah Tidak ada Daerah Ada

Autokorelasi Ketidakpastian Autohorelasi Ketidakpastian Autokorelasi

dL dU (4-dU) (4-dL)

1,80053 1,81436 2,18564 2,19947

Sumber: Data Sekunder yang diolah

Gambar 4.3

Hasil Uji Durbin-Watson

60

Setelah dilakukan analisis data, diperoleh nilai durbin-watson

sebesar 1,912. Gambar 4.2 menunjukan bahwa nilai DW berada

diantara dU dan 4-dU yaitu diantara 1,80053 dan 2,18564. Sehingga

dapat disimpulkan bahwa semua model regresi terlepas dari masalah

autokolerasi, yang menunjukan dalam model regresi tidak ada kolerasi

antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada

periode t-1 (Ghozali, 2011).

d. Hasil Uji Heterokedastisitas

Uji heterokedastisitas ini dilakukan bertujuan untuk menguji

apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari

residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Pada tabel 4.5 di bawah

ini merupakan uji heterokedastisitas dengan menggunakan uji

Spearman. Jika probabilitas signifikansi variabel diatas tingkat

kepercayaan 5% maka, dapat dikatakan bahwa model regresi tidak

terjadi heterokedastisitas.

Tabel 4.5

Uji Heterokedastisitas Spearman Rho

Sig Keterangan

LITRISK 0,330 Tidak terjadi heterokedastisitas

AQ 0,392 Tidak terjadi heterokedastisitas


Berdasarkan tabel 4.5 di atas, tingkat signifikansi variabel

independen risiko litigasi dan Kualitas audit berada diatas 0,05 atau 5%.

Hasil tersebut menyatakan bahwa variabel independen dalam

penelitian ini mempengaruhi variabel dependen akrual diskresioner.

61

Sehingga dapat diartikan bahwa model regresi yang digunakan dalam

penelitian ini tidak mengandung adanya heterokedastisitas. Model

penelitian yang bagus adalah yang tidak mengandung

heterokedastisitas.

3. Hasil Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis dalam penelitian ini dilakukan dengan

menggunakan model analisis regresi berganda (multiple regression

analysis), yaitu dilakukan melalui uji koefisien determinasi, uji statatistik

t, dan uji statistik F:

a. Analisis Regresi Berganda

1) Koefisien Determinasi (R²)

Koefisien determinasi (R2) mengukur seberapa jauh

kemampuan model dalam menerapkan model regresi dalam

menerangkan pengaruh variabel independen terhadap variabel

dependen. Dalam penelitian ini menggunakan variabel independen

yaitu, risiko litigasi dan kualitas audit, dengan variabel dependen

yaitu penyajian akrual diskresioner. Adapun hasil uji koefisien

Adjusted R Square disajikan dalam tabel 4.6 berikut ini:

Tabel 4.6

Hasil Uji Koefisien Determinasi


Model Adjusted R Square

1 0,413

62

Berdasarkan tabel 4.6 bisa dilihat bahwa nilai Adjusted R

square nya sebesar 0,413 atau 41,3%. Sehingga dapat diartikan

bahwa variabel risiko litigasi dan kualitas audit mampu menjelaskan

sebesar 0,413 atau 41,3% penyajian akual diskresioner dan sisanya

dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diketahui dan tidak

termasuk dalam analisis regresi dalam penelitian ini misalnya good

corporate governance

2) Hasil Uji Statistik F (Pengujian secara Simultan)

Ha3: Risiko litigasi dan kualitas audit memiliki pengaruh yang

signifikan secara simultan terhadap penyajian akrual

diskresioner.

Uji statistik F digunakan untuk mengetahui pengaruh semua

variabel independen yang dimasukkan dalam model regresi secara

bersama-sama terhadap variabel dependen yang diuji pada tingkat

signifikansi 0,05. Jika nilai probability F lebih kecil dari 0,05 maka

Ha diterima dan menolak H0. Sedangkan jika nilai probability F

lebih besar dari 0,05 maka H0 diterima dan menolak Ha. Berikut

ini adalah hasil uji statistik F disajikan dalam tabel 4.7:

Tabel 4.7

Hasil Uji Statistik F

Model Sig Kesimpulan

Regression 0,000 Berpengaruh


63

Hasil dari tabel 4.7 menunjukkan bahwa hasil uji statistik F

memiliki nilai probabilitas sebesar 0.000. Karena nilai probabilitas

lebih kecil dari 0.05, maka dapat diartikan bahwa secara simultan

seluruh variabel independen yaitu kualitas audit dan risiko litigasi

secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependennya yaitu


3) Hasil Uji Satistik t (Pengujian secara Parsial)

Uji statistik t digunakan untuk mengetahui ada tidaknya

pengaruh masing-masing variabel independen secara individual

terhadap variabel dependen. Tabel 4.8 berikut ini menyajikan hasil

uji statistik t dalam penelitian ini, yaitu:

Tabel 4.8

Hasil Uji Statistik t

B Sig Kesimpulan

(Constant) 12,848 0,000 -

LITRISK 1,298 0,000 Berpengaruh

AQ 1.090 0,006 Berpengaruh


Hasil dari tabel 4.8 menunjukkan tingkat signifikansi variabel

independen Risiko Litigasi sebesar 0.000 sehingga dapat diambil

kesimpulan bahwa nilai variabel risiko litigasi yang memiliki nilai

signifikansi dibawah 0.05 menunjukkan bahwa Akrual

Diskressioner dipengaruhi oleh risiko litigasi secara parsial atau

dengan kata lain menerima H1. variabel Kualitas Audit sebesar

0.006 berada dibawah nilai 0.05 menunjukkan bahwa Kualitas

64

Audit mempengaruhi Akrual Diskressioner secara parsial atau

dengan kata lain menerima H2

Setelah melakukan uji t seperti yang tertera pada tabel 4.8,

maka persamaan regresi yang terbentuk dalam penelitian ini yaitu:

Y = 12,848 + 1,298 LITRISK + 1,090 AQ

Pada persamaan regresi di atas maka dapat diartikan bahwa

nilai konstanta sebesar 12,848 menyatakan bahwa jika variabel

independen dianggap konstan, maka akan terjadi peningkatan

penyajian akrual diskressioner sebesar 12,848. Variabel risiko

litigasi memiliki koefisien regresi sebesar 1,298 menunjukkan

bahwa setiap adanya perubahan 1 satuan maka akan meningkatkan

variabel penyajian akrual diskressioner sebesar 1,298. Koefisien

regresi untuk variabel AQ sebesar 1,090 menunjukkan bahwa jika

variabel komite audit bertambah 1 satuan maka akan meningkatkan

variabel penyajian akrual diskressioner sebesar 1,090.

Hasil pengujian signifikansi variabel independen secara

parsial sebagaimana pada pembahasan berikut:

1. Pengaruh Risiko Litigasi terhadap Penyajian Akrual

Diskresioner

Hasil uji regresi dari risiko litigasi terhadap manajemen

laba menunjukkan nilai R² sebesar 0,413 atau dapat dikatakan

bahwa variabel risiko litigasi mampu menjelaskan sebesar

41,3% penyajian akrual diskresioner. Secara individual nilai

65

yang di hasilkan dalam uji t sebesar 0,000 yang berada

dibawah 0,05 menunjukkan bahwa risiko litigasi

mempengaruhi penyajian akrual diskresioner sehingga dapat

diartikan bahwa H1 diterima.

Berdasarkan pengujian tersebut, risiko litigasi yang

melekat di suatu perusahaan berpengaruh terhadap penyajian

nilai akrual diskresioner yang berakhir pada terjadinya

manajemen laba. Berarti semakin tinggi risiko litigasi yang

melekat dalam perusahaan tersebut maka semakin

memungkinkan perusahaan untuk melakukan manajemen

laba. Hal ini bisa terjadi ketika kondisi operasi perusahaan

memang tidak baik, dan mulai merasa akan adanya tuntutan

litigasi dari pihak-pihak berkepentingan seperti investor

maupun kreditor, sehingga memungkinkan manajemen untuk

mempercantik laporan keuangan mereka agar pihak-pihak

berkepentingan tersebut tidak mengetahui kondisi operasi

perusahaan yang memang sedang tidak baik agar terlihat baik

dan mereka tetap mendapatkan modal untuk operasinya.

Tindakan yang dilakukan manajemen tersebut dilakukan

untuk menutupi kegagalan perusahaan dalam menjalankan

operasinya. Hal ini yang menimbulkan adanya asimetri

informasi antara manajemen sebagai agen yang membuat

66

laporan keuangan dengan para investor yang berperan sebagai

prinsipal.

Jika kegagalan manajemen dalam mengelola perusahaan

diketahui oleh para investor, maka risiko perusahaan terkena

tuntutan hukum pun akan tinggi. Oleh karena itu, ketika

manajemen sadar akan kegagalannya dalam menjalankan

operasinya, maka mereka akan berusaha memperbaiki

kegagalannya dengan cara lain agar tidak diketahui oleh pihak-

pihak yang berkepentingan demi keberlangsungan hidup

perusahaan dan hidup mereka.

Penelitian ini mendukung penelitian sebelumnya yang

dilakukan oleh Asti Awalia dan Daljono (2014), yang

menyatakan bahwa risiko litigasi berpengaruh positif terhadap


Penelitian ini bertentangan dengan penelitian yang

dilakukan oleh Atiqah dan Agus (2011), yang menyatakan

bahwa di dalam penelitian tersebut tidak menemukan bukti

tentang adanya pengaruh risiko litigasi terhadap akrual

diskresioner.

2. Pengaruh Kualitas Audit terhadap Penyajian Akrual

Diskresioner

Hasil uji regresi dari kualitas audit terhadap penyajian

akrual diskresioner menunjukkan nilai R² sebesar 0,413 atau

67

dapat dikatakan bahwa variabel kualitas audit menjelaskan

sebesar 41,3% penyajian akrual diskresioner. Secara

individual nilai yang di hasilkan dalam uji t sebesar 0,000 yang

berada dibawah 0,05 menunjukkan bahwa kualitas audit

mempengaruhi penyajian akrual diskresioner sehingga dapat

diartikan bahwa H2 diterima.

Berdasarkan hasil pengujian tersebut kualitas audit yang

baik akan memungkinkan auditor untuk mendeteksi adanya

penyajian akrual diskresioner atau dengan kata lain semakin

tinggi kualitas audit maka semakin besar auditor mendeteksi

manajemen laba. Kualitas audit yang dihasilkan dari auditor

Big four lebih baik dibandingkan audit yang dihasilkan dari

auditor Non Big Four. KAP Big Four memiliki keahlian dan

reputasi yang tinggi dibandingkan dengan KAP Non-Big Four

(Amijaya 2013). Oleh karena itu reputasi bagus yang dimiliki

oleh KAP Big Four cenderung menghasilkan kualitas audit

yang bagus juga agar dapat mempertahankan reputasi mereka.

Penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang

dilakukan oleh Amijaya (2013) yang menyatakan bahwa

variabel independen yaitu kualitas audit memberikan pengaruh

terhadap manajemen laba yang diproksikan dengan akrual

diskresioner dengan arah koefisien negatif. Sehingga dapat

68

diartikan peran kualitas audit sebagai pengawas laporan

keuangan, dapat menghambat manajemen laba.

Penelitian ini bertentangan dengan penelitian yang

dilakukan oleh Inggrid (2014) yang menyatakan bahwa

didalam penelitiannya kualitas audit yang diproksikan dengan

ukuran KAP (KAP big-4 dan KAP non big-4) tidak

berpengaruh terhadap nilai Akrual Diskresioner yang

merupakan proksi dari manajemen laba.

69

BAB V

PENUTUP

A. Kesimpulan

Penelitian ini meneliti tentang pengaruh risiko litigasi, kualitas audit

terhadap penyajian akrual diskresioner pada perusahaan manufaktur yang

terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2013-2015. Data sampel

perusahaan yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 288 pengamatan.

Analisis dilakukan menggunakan uji regresi berganda dengan program IBM

Statistical Package for Social Sciences (SPSS).

Berdasarkan data yang dikumpulkan dan hasil pengujian yang telah

dilakukan dengan menggunakan uji regresi berganda, maka dari dua hipotesis

yang diajukan, semuanya diterima. sebagaimana hasil penelitian didapatkan

kesimpulan sebagai berikut:

1. Variabel risiko litigasi dan kualitas audit secara simultan memiliki pengaruh

yang signifikan terhadap penyajian akrual diskresioner. Hal ini

menunjukkan bahwa seluruh variabel independen yang digunakan dalam

penelitian ini memiliki pengaruh yang signifikan secara bersama-sama

terhadap variabel dependen penyajian akrual diskresioner

2. Variabel risiko litigasi secara parsial memiliki pengaruh yang signifikan

dan positif terhadap penyajian akrual diskresioner. Sehingga dapat diartikan

bahwa 𝐻1 diterima. Penelitian ini mendukung penelitian sebelumnya yang

70

dilakukan oleh Asti Awalia dan Daljono (2014) tetapi penelitian ini

bertentangan dengan penelitian yang dilakukan oleh Atiqah dan Agus

(2011).

3. Variabel kualitas audit secara parsial memiliki pengaruh yang signifikan

terhadap penyajian akrual diskresioner. Sehingga dapat diartikan bahwa 𝐻2

diterima. Hal ini menunjukkan bahwa seluruh variabel independen yang

digunakan dalam penelitian ini masing-masing memiliki pengaruh yang

signifikan terhadap variabel dependen penyajian akrual diskresioner.

Penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh

Amijaya (2013) tetapi bertentangan dengan penelitian yang dilakukan oleh

Ingrid (2014).

B. Implikasi

Berdasarkan kesimpulan di atas, penelitian ini diharapkan dapat

memberikan kontribusi pada bidang pengembangan ilmu akuntansi serta ilmu

pemeriksaan akuntansi yang khususnya membahas mengenai kecurangan

pelaporan keuangan dalam penyajian akrual diskresioner.

1. Bagi dunia akademis

Dengan adanya hasil penelitian ini diharapkan dapat menambah

pengetahuan dan memperkuat serta memperluas penelitian sebelumnya

terutama mengenai pengaruh risiko litigasi dan kualitas audit terhadap

penyajian akrual diskresioner.

71

2. Bagi manajemen perusahaan

Penelitian ini menunjukkan bahwa penyajian akrual diskresioner

memiliki dampak pada terjadinya manajemen laba. Maka manajemen

perusahaan harus memperhatikan tingkat penyajian akrual diadalam

laporan keuangan. Perusahaan memiliki risiko litigasi yang melekat

pada perusahaan, pihak-pihak eksternal memiliki kepentingan terhadap

laporan keuangan yang di telah dibuat oleh manajemen perusahaan.

Apabila pihak eksternal tersebut merasa dirugikan dikarenakan adanya

kesalahan dalam penyajian laporan keuangan yang dibuat oleh

manajemen perusahaan, maka para manajemen dan manajer perusahaan

juga akan mendapatkan tuntutan hukum dari pihak eksternal. Kualitas

audit yang baik juga mampu untuk meningkatkan kualitas laporan

keuangan perusahaan sehingga meminimalisir tingkat risiko litigasi

perusahaan.

3. Bagi profesi akuntan publik

Dengan adanya penelitian ini diharapkan akuntan publik lebih

memahami tentang standar audit agar terhindar dari tuntutan litigasi

pihak ketiga seperti investor. Dengan demikian maka tingkat risiko

litigasi dapat diminimalisir.

4. Bagi investor dan analis pasar modal

Dengan adanya penelitian ini diharapkan investor dapat lebih

memahami tentang pengendalian internal perusahaan untuk

72

meminimalisir adanya kesalahan penyajian nilai akrual laporan

keuangan perusahaan yang dapat berdampak pada nilai laba perusahaan.

C. Saran penelitian

Penelitian ini dimasa mendatang diharapkan dapat menyajikan hasil

penelitian yang lebih berkualitas lagi dengan adanya beberapa masukan

mengenai beberapa hal diantaranya:

1. Penelitian ini menggunakan variabel independen risiko litigasi dan

kualitas audit. Untuk penelitian selanjutnya yang membahas mengenai

penyajian akrual diskresioner diharapkan menguji lebih banyak lagi

variabel independen seperti variabel Good Corporate Governance yang

belum dibahas di penelitian ini.

2. Penelitian ini dalam mengukur variabel penyajian akrual diskresioner

menggunakan model Jones yaitu performance-matched discretionary

accruals. Untuk penelitian selanjutnya yang membahas mengenai

penyajian akrual diskresioner diharapkan memakai model pengukuran

lain dalam mengukur penyajian akrual diskresioner misalnya model

Friedlan tahun 1994.

3. Penelitian selanjutnya disarankan juga menggunakan data laporan

keuangan periode yang terbaru untuk mendapatkan informasi lebih

lengkap mengenai penyajian akrual diskresioner, sehingga dapat

menghasilkan hasil penelitian dan kesimpulan yang lebih akurat

73

DAFTAR PUSTAKA

Abbott, L.J., S. Parker, dan G.F. Peters. “Earnings Management, Litigation Risk, and

Asymmetric Audit Fee Responses”. Auditing: a Journal of Practice and Theory.

Vol. 25, No. 1, pp. 85-98. 2006.

Amijaya, Muhammad Dody, “Pengaruh Kualitas Audit Terhadap Manajemen Laba”,

Diponegoro Journal Of Accounting, Vol. 2, No. 3, 2013.

Awalia, Asti dan Daljono, “Pengaruh Risiko Litigasi Terhadap Kualitas Pelaporan

Keuangan dengan Keahlian Hukum Komite Audit Sebagai Variabel

Pemoderasi”. Diponegoro Journal Of Accounting, Vol. 3. No. 3, Tahun 2014.

Ardiati, Aloysia Yanti. “Pengaruh Manajemen Laba Terhadap Return Saham pada

perusahaan yang diaudit oleh KAP Big 5 dan KAP Non Big 5”. Jurnal Riset

Akuntansi Indonesia Vol.8, No.3, hal 235-249. 2005.

Arif, B. W. “Pengaruh Manajemen Laba dan Rasio Keuangan Perusahaan Terhadap

Peringkat Obligasi”. Universitas Diponegoro. Semarang. 2012.

Choi, J.H., Kim, F., Kim, J.B. & Zang, Y.S. “Audit Office Size, Audit Quality and Audit

Pricing”. Auditing: A Journal of Practice & Theory, 29(1), 73-97. 2010.

Christiani, dan Nugrahanti, Yeterina Widi. “Pengaruh Kualitas Audit Terhadap

Manajemen Laba”. Jurnal Akuntansi dan Keuangan, Vol. 16, No. 1, Mei 2014,

52-62. 2014.

Dahlan, M. “Analisis Hubungan Antara kualitas Audit Dengan Diskresioneri Akrual

dan Kebebasan Auditor”. Working Paper In Accounting and Finance.

Department of Accounting, Padjadjaran University. 2009.

De Angelo, L.E. “Auditor Size and Auditor Quality”. Journal of Accounting and

Economics. December. Pp 183-199. North-Holland Publishing Company.

1981.

Fauzan, Haris. “Analisis Perbedaan Manajemen Laba Sebelum dan Sesudah

Pengadopsian International Financial Reporting Standard (IFRS) Pada

Perusahaan Manufaktur Di Indonesia”. Naskah Publikasi, Universitas

Muhammadiyah. Surakarta. 2015.

Gantino, Rilla. “Analisis Pengaruh Kualitas Auditor dan Kualitas Laporan keuangan

terhadap Opini Audit Periode 2008-2011”. Jurnal Ekonomi Universitas Esa

Unggul. Jakarta. 2011.

74

Gerayli, M., Ma'atofa, S., & Yane Sari, A.M. "Impact of audit quality on Earnings

Mana-gement: From Iran”. International Research Journal of Finance and

Economics, Issue 66, pp. 77-84. 2011. www.eurojournals.com/IRJFE_66_ 07

diakses pada 13 November 2016.

Ghozali, Imam, “Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS”, Cetakan ke

IV, Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.2009

Habib, Ahsan. Haiyan, Jiang. Uddin, Borhan. Islam, Ainun. “Litigation risk, financial

reporting and auditing : A survey of the literature”, Elsevier Accounting

Regulation, 2014.

Hamid, Abdul, “Panduan Penulisan Skripsi”, Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN

Syarif Hidayatullah, Jakarta, 2010.

Herusetya, A. “Pengaruh Ukuran Auditor dan Spesialisasi Auditor Terhadap Kualitas

Laba”, Jurnal Akuntansi dan Keuangan Indonesia 6(1), hal. 46-70. 2009.

http://www.idx.co.id/. Annual Report dan Laporan Keuangan Auditan Perusahaan

yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011 dan 2014.

Indriani, Yohana, “Pengaruh Kualitas Auditor, Corporate Governance, Leverage dan

Kinerja Keuangan terhadap Manajemen Laba”. Diponegoro journal Of

Accounting, 2010.

Jensen, M.C. and Meckling, W.H. “Theory of the firm: managerial behavior, agency

costs and ownership structure”. Journal of Financial Economics, Vol. 3, pp.

305-60. 1976.

Juanda, Ahmad, “Perilaku Konservatif Pelaporan Keuangan dan Risiko Litigasi Pada

Perusahaan Go Publik di Indonesia”, Naskah Publikasi Penelitian Dasar

Keilmuan. Fakultas Ekonomi Universitas Muhammadiyah, Malang, 2007.

Juanda, A. “Analisis Tipologi Strategi Dalam Menghadapi Risiko Litigasi pada

Perusahaan Go Publik di Indonesia”. Naskah Publikasi Penelitian dasar

Keilmuan. Malang. 2009.

Khotari, S.P., A.J. Leone, C.E. Wasley. “Performance Matched Discretionary Accrual

Measures”. Financial Research and Policy. 2002.

Krishnan, J. dan Y. Zhang. “Auditor Litigation Risk and Corporate Disclosure of

Quarterly Review Report”. 2005.

Laux, Volker dan P.C. Stocken, “Managerial Reporting, Overconfidence, and

Litigation Risk”, Journal of Accounting and Economics, United States, 2011.


75

Meutia, Inten. “Pengaruh Independensi Auditor Terhadap Manajemen Laba Untuk

KAP Big 5 dan Non Big 5”. Jurnal Riset Akuntansi Indonesia Vol 7 No. 3,

September, 2004.

Miratul, Atiqah dan Agus. “Pengaruh Risiko Litigasi Terhadap Manajemen Laba

dengan Kualitas Audit sebagai Variabel Moderasi”. Jurnal Akuntansi dan

Auditing, Vol.7, No.2, 2011.

Nabila, Afifa dan Daljono. “Pengaruh Proporsi Dewan Komisaris Independen,

Kualitas Audit, dan Reputasi Auditor Terhadap Manajemen Laba”.

Diponegoro Journal of Accounting. 2013.

Nindita, Chairunissa., Veronica, Sylvia. “Analisis Pengaruh Ukuran Kantor Akuntan

Publik Terhadap Kualitas Audit di Indonesia”. Jurnal Akuntansi Keuangan,

Vol. 14 No. 2 Tahun 2012.

Nuraini, M. “Studi Perbandingan Model Revenue dan Model Accrual dalam

Mendeteksi Manajemen Laba”. Universitas Diponegoro. Semarang. 2012.

Parsaoran,david. Skandal Manipulasi Laporan Keuangan PT. Kimia Farma Tbk.

2009. Diakses dari https://davidparsaoran.wordpress.com pada tanggal 10

september 2016.

Payamta. “Pengaruh Kualitas Auditor, Independensi, dan Opini Audit terhadap

Kualitas Laporan Keuangan”, Jurnal Ekonomi, FE UNS, Surakarta. 2003.

Pramono, Ferry Adriawan, “Analisis Pengaruh Karakterisitik Perusahaan Terhadap

Kualitas Pengungkapan Corporate Governance”. 2011.

Raharjo, Eko, “Teori agensi dan teori stewardship dalam perspektif akuntansi”, Fokus

Ekonomi Vol.02 No.1 Hal 37-46, 2007.

Rahmadika, Nurina. “Pengaruh Kualitas Auditor terhadap Manajemen Laba (Studi

Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

Tahun 2008-2009”. Skripsi Mahasiswa S-1. Semarang : Universitas

Diponegoro. 2011.

Rachmawati, Andri dan Hanung Triatmoko. “Analisis faktor-faktor yang

mempengaruhi kualitas laba dan nilai perusahaan”. Paper dipresentasikan

dalam Simposium Nasional Akuntansi X UNHAS, Makassar. 2007.

Rajan, M.V. and R.E. Saouma. “Optimal Information Asymmetry” The Accounting

Review, Vol. 81, No. 3, May: 677 – 712. 2006.

https://davidparsaoran.wordpress.com/

76

Ratmono, Dwi. “Manajemen Laba Riil dan Berbasis Akrual: Dapatkah Auditor yang

Berkualitas Mendeteksinya?”. Simposium Nasional Akuntansi 13. Purwokerto.

2010.

Rongli, cheng, dan kangtao. “Auditor Industry Specialization and Discretionary

Accruals: The Role of Client Strategy”, The International Journal of

Accounting. 2016.

Rusmin, Nuryaman dan Ginting, Joy Nanta. “Pengaruh Struktur Kepemilikan dan

Kualitas Audit terhadap Manajemen Laba”. Widyatama repository. 2010.

Sari, Ayu Purnama. “Pengaruh Risiko Litigasi Terhadap Manajemen Laba dengan

Kualitas Audit sebagai Variabel Moderating”. Artikel Ilmiah, Universitas

Negeri Padang. 2015.

Scott, William R. “Financial Accounting Theory”. Pearson Prentice Hall. Canada.

2003.

Setiawati, L. & Na’im, A. “Bank Health Evaluation by Bank Indonesia and Earnings

Management in Banking Industry”. Gadjah Mada International Journal of

Business. 3(2), 159-176. May 2001.

Subramanyam, K.R dan John J.Wild, “Analisis Laporan Keuangan”. Salemba

empat,.Jakarta. 2013.

Subramanyam, K. R. “The Pricing of Discretionary Accruals”. Journal of Accounting

and Economics. 22, 249-281. 1996.

Sulistyanto, Sri. “Manajemen Laba: Teori dan Model Empiris”. Grasindo. Jakarta.

2013.

Sunarto. “Teori Keagenan dan Manajemen Laba”. Kajian Akuntansi, Vol. 1, No. 1,

Februari 2009 : 13-28. 2009.

Sun, J. dan G. Liu. ”Client-Specific Litigation Risk And Audit Quality Differentiation”.

Managerial Auditing Journal, Vol. 26. No. 4, pp. 300-316, 2011.

Wiryadi. Ari dan Nurzi, Sabrina. “Pengaruh Asimetri Informasi, Kualitas Audit, dan

Struktur Kepemilikan Terhadap Manajemen Laba”. WRA Vol. 1, No.2. 2013.

79

Lampiran 1

Daftar Nama Perusahaan

No Nama Perusahaan Kode

1 Argha Karya Prima Industry Tbk AKPI

2 Alaska Industrindo Tbk ALKA

3 Asahimas Flat Glass Tbk AMFG

4 Asiaplast Industries Tbk APLI

5 Berlina Tbk BRNA

6 Beton Jaya Manunggal Tbk BTON

7 Budi Acid Jaya Tbk BUDI

8 Ekadharma International Tbk EKAD

9 Fajar Surya Wisesa Tbk FASW

10 Gunawan Dianjaya Steel Tbk GDST

11 Champion Pasific Indonesia Tbk IGAR

12 Inti Keramika Indonesia Assosiasi Tbk IKAI

13 Intan Wijaya International Tbk INCI

14 Indocemenet Tunggal Prakasa Tbk. INTP

15 Jakarta Kyoei Steel Work LTD Tbk JKSW

16 Jaya Pari Steel Tbk JPRS

17 Keramika Indonesia Assosiasi Tbk KIAS

18 Lion Metal Works Tbk LION

19 Lion mesh Prima Tbk LMSH

20 Mulia Industrindo Tbk MLIA

21 Pelangi Indah Carindo Tbk PICO

22 Sekawan Intipratama Tbk SIAP

23 Siearad Produce Tbk SIPD

24 Semen Gresik Tbk SMGR

25 Suparma Tbk SPMA

26 Indo Acitama Tbk SRSN

27 Tirta Mahakam Resources Tbk TIRT

28 Trias Sentosa Tbk TRST

29 Yana Prima Hasta Persada Tbk YPAS

30 Primarindo Asia Infrastructure Tbk BIMA

31 Gajah Tunggal Tbk GJTL

32 Pan Asia Indosyntec Tbk HDTX

33 Jembo Cable Company Tbk JECC


80

Lampiran 1 (Lanjutan)



34 KMI Wire and Cable Tbk KBLI

35 Kabelindo Murni Tbk KBLM

36 Multi Prima Sejahtera Tbk LPIN

37 Apac Citra Centertex Tbk MYTX

38 Nippers Tbk NIPS

39 Ricky Putra Globalindo Tbk RICY

40 Supreme Cable Manufacturing and Commerce Tbk SCCO

41 Selamat Sempurna Tbk SMSM

42 Nusantara Inti Corpora Tbk UNIT

43 Volses Electric Tbk VOKS

44 Akasha Wira International Tbk ADES

45 Tiga Pilar Sejahtera Tbk AISA

46 Cahaya Kalbar Tbk CEKA

47 Delta Djakarta Tbk DLTA

48 Darya Varia Laboratoria Tbk DVLA

49 Gudang Garam Tbk GGRM

50 Hanjaya Mandala Sampoerna Tbk HMSP

51 Indofarama Tbk INAF

52 Indofood Sukses Makmur Tbk INDF

53 Kimia Farma Tbk KAEF

54 Kedawung Setia Industrial Tbk KDSI

55 Kedaung Indag Can Tbk KICI

56 Langgeng Makmur Industry Tbk LMPI

57 Merck Tbk MERK

58 Mustika Ratu Tbk MRAT

59 Mayora Indah Tbk MYOR

60 Prashida Aneka Niaga Tbk PSDN

61 Pyridam Farma Tbk PYFA

62 Bentoel International Investema Tbk RMBA

63 Schering Plough Indonesia Tbk SCPI

64 Sekar Laut Tbk SKLT

65 Taisho Pharmaceutical Indonesia Tbk SQBI


81




66 Siantar Top Tbk STTP

67 Mandom Indonesia Tbk TCID

68 Tempo Scan Pasifis Tbk TSPC

69 Ultrajaya Milk Industry and Trading Company Tbk ULTJ

70 Unilever Indonesia Tbk UNVR

71 Alumindo Light Metal Industry ALMI

72 Indal Aluminium Industry INAI

73 Kertas Basuki Rachmat Indonesia Tbk KBRI

74 Holcim Indonesia Tbk SCMB

75 Surya Toto Indonesia Tbk TOTO

76 Indofood CBP Sukses Makmur Tbk ICBP

77 Multi Bintang Indonesia MLBI

78 Nippon Indosari Corporindo Tbk ROTI

79 Sarana Central Bajatama BAJA

80 Duta Pertiwi Nusantara DPNS

81 Charoen Pokphand Indonesia Tbk CPIN

82 Japfa Comfeed Indonesia Tbk JPFA

83 Alkindo Naratama Tbk ALDO

84 Astra International Tbk ASII

85 Astra Auto Part Tbk AUTO

86 Indomobil Sukses International IMAS

87 Indospring Tbk INDS

88 Star Petrochem Tbk STAR

89 Kalbe Farma Tbk KLBF

90 Malindo Feedmill Tbk MAIN

91 Trisula International Tbk TRIS

92 Sepatu Bata Tbk BATA

93 Tri Banyan Tirta Tbk ALTO

94 Sekar Bumi Tbk SKBM

95 Wismilak Inti Makmur WIIM

96 Martina Berto Tbk MBTO

Sumber: Data sekunder yang diolah

83

Lampiran 2a

Perhitungan Variabel Independen (Risiko Litigasi)

No.

LIKIT LEVIT UKRIT RET TURNROV

LITRISK

Kewajban Jangka

Pendek/Aktiva Lancar

Kewajiban Jangka

Panjang/Total aktiva

Ln(Total aktiva)

(P(it)-Pi(t-1)/Pi(t-1)

Volt/LBSht

1 0,735761567 0,173159115 28,36558237 0,0125 0,0006670956 0,9095877778

2 0,787409918 0,037489578 26,21184319 0,090909091 0,0000049245 0,8249044208

3 0,239359714 0,086089903 28,89497636 -0,156626506 0,0060239055 0,3314735228

4 0,543250478 0,055764248 26,43895874 -0,244186047 0,0006063167 0,5996210431

5 1,232045782 0,228313437 27,74892211 -0,35 0,0091288043 1,4694880227

6 0,275418042 0,013461676 25,89452394 -0,214285714 0,0179451389 0,3068248564

7 0,929148626 0,201937575 28,49932886 -0,043859649 0,0133578431 1,1444440449

8 0,429422341 0,021939691 26,5627484 0,114285714 0,0868689850 0,5382310170

9 0,704458458 0,4961206 29,37009341 -0,205882353 0,0010558081 1,2016348663

10 0,334578939 0,014599352 27,8062313 -0,203703704 0,0030689482 0,3522472390

11 0,295059547 0,036495771 26,47503385 -0,213333333 0,0019486429 0,3335039610

12 0,958900823 0,305784576 26,9013283 -0,014084507 0,0365214710 1,3012068697

13 0,072091434 0,028962696 25,63696476 -0,020408163 0,2351195585 0,3361736884

14 0,162652776 0,033429434 30,91220451 -0,109131403 0,0027502072 0,1988324168

15 0,087013923 2,518446207 26,29308261 0,113636364 0,0033833333 2,6088434639

16 0,004041317 0,034699719 26,65429209 -0,181818182 0,1779335000 0,2166745363

17 0,189659055 0,03669394 28,45119951 -0,114285714 0,0218713205 0,2482243157

18 0,148613694 0,038219226 26,93500562 0,153846154 0,0038041180 0,1906370376

19 0,2382904 0,026186296 25,67696104 -0,238095238 0,0028125000 0,2672891957

20 0,885345088 0,649195739 29,6036983 0,808510638 0,0317294029 1,5662702293

21 0,761328246 0,091758624 27,15524121 -0,403846154 0,0068172443 0,8599041146

22 1,003437598 0,081372937 26,33126335 0,058333333 0,0000461250 1,0848566599

23 0,872715676 0,204643065 28,78022524 0 0,0951814022 1,1725401424

24 0,531244675 0,119874373 31,05830474 -0,107255521 0,0921288767 0,7432479254

25 0,832970932 0,314092442 28,20036419 -0,275862069 0,2233311527 1,3703945264

26 0,304759037 0,039372465 26,76538202 0 0,0044005814 0,3485320826

27 1,020070311 0,352509002 27,30692002 -0,257142857 0,0048313619 1,3774106753

28 0,874936134 0,155222685 28,81303033 -0,275362319 0,0080709580 1,0382297765


84

Lampiran 2a (Lanjutan)

No.


LITRISK

Kewajban Jangka


Kewajiban Jangka


Ln(Total aktiva)


Volt/LBSht

29 0,850088952 0,148390342 27,14306335 -0,014925373 0,0020254488 1,0005047428

30 1,870686307 1,179887939 25,49401028 -0,222222222 0,0000546512 3,0506288967

31 0,43312371 0,433996662 30,36218571 -0,24494382 0,1045480631 0,9716684351

32 2,226791672 0,275983408 28,49758712 -0,563157895 0,0000192161 2,5027942965

33 1,022643396 0,031922424 27,84598871 0,5 0,0182490079 1,0728148273

34 0,392132773 0,067878563 27,92146609 -0,240641711 0,1002873552 0,5602986910

35 1,045459363 0,024345171 27,20682608 0,17037037 0,0224813616 1,0922858960

36 0,402558907 0,028747515 26,00337247 -0,346405229 0,0216882353 0,4529946578

37 2,083701876 0,538008487 28,37079776 -0,186666667 0,6420436756 3,2637540391

38 0,951380464 0,067165201 27,40588511 -0,920731707 0,1106537500 1,0186563189

39 0,476247848 0,228062506 27,49086936 -0,005747126 0,0003790609 0,7046894150

40 0,717274063 0,006276004 28,19748897 0,086419753 0,0001811917 0,7237312594

41 0,476731849 0,100674028 28,16229812 0,366336634 0,0168104629 0,5942163397

42 2,480524944 0,008712931 26,85257513 -0,275362319 0,0008087804 2,4900466553

43 0,881180533 0,013501918 28,30183594 -0,281553398 0,0016743661 0,8963568169

44 0,552616198 0,15316598 26,81245583 0,041666667 0,1531704359 0,8589526142

45 0,571343985 0,25231456 29,24461518 0,324074074 0,2201493079 1,0438078530

46 0,612672476 0,020933211 27,69833139 -0,107692308 0,0056462185 0,6392519053

47 0,212522928 0,036321322 27,48835187 0,490196078 0,0042777260 0,2531219760

48 0,235751741 0,050315374 27,80502004 0,301775148 0,0048196429 0,2908867571

49 0,580693339 0,024805865 31,55833169 -0,253996448 0,0581005909 0,6635997950

50 0,570589561 0,041080302 30,94173178 0,041736227 0,0002050655 0,6118749289

51 0,79037573 0,025348995 27,88915388 -0,536363636 0,4445334151 1,2602581401

52 0,599772391 0,259285797 31,98891884 0,128205128 0,0807517027 0,9398098906

53 0,412082805 0,041045385 28,5360242 -0,202702703 0,0527854024 0,5059135924

54 0,692256023 0,186670094 27,46877726 -0,303030303 0,0363611111 0,9152872286

55 0,173188084 0,129599741 25,31124634 0 0,0353134058 0,3381012311

56 0,837840774 0,058564558 27,43523675 -0,156862745 0,2951677403 1,1915730730

57 0,251290049 0,052958803 27,26997423 0,243421053 0,0018415179 0,3060903705

58 0,165178093 0,022707792 26,80909404 -0,051020408 0,0010718458 0,1889577303


85


No.


LITRISK

Kewajban Jangka


Kewajiban Jangka


Ln(Total aktiva)


Volt/LBSht

59 0,41630873 0,323311917 29,90420041 0,3 0,0115652688 0,7511859161

60 0,596773341 0,053988137 27,24804962 -0,268292683 0,0003347222 0,6510962002

61 0,650706026 0,185198554 27,24804962 -0,169491525 0,3067707165 1,1426752970

62 0,848391511 0,395814305 25,88873113 -0,017241379 0,0005592538 1,2447650705

63 0,383734278 0,7171365 27,33852995 -0,072 0,0001805556 1,1010513336

64 0,810480576 0,121285755 26,43365805 0 0,0000159249 0,9317822557

65 0,201291264 0,018760998 26,76634508 0,277310924 0,0002587891 0,2203110512

66 0,875377143 0,120363912 28,01632392 0,476190476 0,0000176336 0,9957586886

67 0,279861115 0,054327268 28,01352629 0,081818182 0,0013106039 0,3354989874

68 0,337616349 0,036527669 29,31889267 -0,127516779 0,0085087500 0,3826527681

69 0,404848125 0,057860002 28,66478229 2,383458647 0,0286417274 0,4913498540

70 1,436044619 0,050499439 30,22240176 0,247002398 0,0173729358 1,5039169929

71 0,944202199 0,097298242 28,64337746 -0,076923077 0,0059237013 1,0474241420

72 0,808934735 0,26129696 27,36429318 0,333333333 0,0225213068 1,0927530012

73 0,719527335 0,050633062 27,39371422 0 0,0049564541 0,7751168508

74 1,564493023 0,192010132 30,33204603 -0,215517241 0,0019569027 1,7584600580

75 0,455584058 0,122571971 28,18845033 0,157894737 0,0081127867 0,5862688150

76 0,414829644 0,155408988 30,68819979 0,307692308 0,0416632439 0,6119018761

77 1,023065421 0,040441647 28,20884049 0,621621622 0,0029603702 1,0664674384

78 0,879950831 0,392362039 28,23133403 -0,852173913 0,0507948013 1,3070443583

79 1,217045659 0,005040138 27,4601479 1,176470588 0,0001195394 1,2222053365

80 0,098288189 0,064815418 26,26989796 0,220779221 22,5751871126 0,2063147390

81 0,260736591 0,219069192 30,38609465 0,227272727 0,0407284196 0,5205342029

82 0,526004134 0,399317269 30,11287536 -0,8 0,0444942253 0,9698156285

83 0,7693966 0,036861551 26,43196697 0,404255319 0,0110952232 0,8173533743

84 0,805177019 0,171345926 32,99696909 -0,105263158 0,0007639970 0,9772869418

85 0,529138683 0,031512296 30,16611996 -0,013513514 0,0002126892 0,5608636676

86 0,921405885 0,222336573 30,73659918 -0,075471698 0,0010969962 1,1448394541

87 0,259342546 0,0736864 28,41789466 -0,363095238 0,0334127238 0,3664416699

88 0,534414067 0,048680835 27,34254238 0 0,0070932543 0,5901881555


86


No.


LITRISK

Kewajban Jangka


Kewajiban Jangka


Ln(Total aktiva)


Volt/LBSht

89 0,35220455 0,017617332 30,05753912 0,179245283 0,0015751752 0,3713970569

90 0,989458728 0,610511336 21,51824673 0,395604396 0,3492790560 1,9492491196

91 0,42091002 0,036925604 26,88738369 -0,024390244 0,4268162691 0,8846518931

92 0,590794917 0,042583475 27,24636557 -0,982333333 0,0030306731 0,6364090652

93 0,643035023 0,186075163 28,03610588 0 0,0000000000 0,8291101855

94 0,751758143 0,102922254 26,93786868 0,230769231 0,0000000000 0,8546803965

95 0,411522299 0,044058729 27,84041467 0,030769231 0,0000000000 0,4555810282

96 0,249712976 0,096018665 27,14462304 -0,197368421 0,0190665759 0,3647982177

97 0,883438343 0,169875704 28,43169563 0,024691358 0,0001715074 1,0534855540

98 0,789123175 0,034167154 26,22403167 0,5 0,0000059094 0,8232962378

99 0,175921312 0,085624686 28,99670223 0,15 0,0124654954 0,2740114937

100 0,347341314 0,061430924 26,33320147 0,246153846 0,0004580667 0,4092303049

101 0,955405211 0,309276676 27,91926747 0,549450549 0,0053204710 1,2700023576

102 0,197808584 0,015386907 25,88322617 -0,018181818 0,0064975000 0,2196929905

103 0,956087144 0,249704681 28,538062 -0,018348624 0,0050857843 1,2108776091

104 0,429257606 0,026499946 26,74270733 0,320512821 0,0290163500 0,4847739018

105 1,023963796 0,37585904 29,35038922 -0,185185185 0,0001512074 1,3999740433

106 0,711503412 0,015745566 27,93454399 0,197674419 0,0064530183 0,7337019963

107 0,242663058 0,037508023 26,58089833 0,06779661 0,0003928095 0,2805638907

108 1,195664081 0,256020206 26,97429584 -0,157142857 0,0268491728 1,4785334592

109 0,07773987 0,027780272 25,72042823 -0,008333333 0,0092436262 0,1147637674

110 0,20268571 0,029067467 30,99434261 0,25 0,0041329509 0,2358861275

111 0,397187448 2,181183047 26,43683692 -0,306122449 0,0406708333 2,6190413286

112 0,00215061 0,040038413 26,63938086 -0,103703704 0,1452884333 0,1874774556

113 0,178221599 0,040093041 28,48651782 -0,051612903 0,0010163175 0,2193309569

114 0,270660542 0,039941015 27,12036667 -0,225 0,0009083743 0,3115099319

115 0,179600283 0,032927601 25,66430521 -0,19375 0,0028411458 0,2153690300

116 0,897862808 0,614202813 29,60720442 0,235294118 0,0015114135 1,5135770345

117 0,602951263 0,190634723 27,16361652 0,032258065 0,0018223444 0,7954083306

118 0,680841741 0,032812453 29,2363779 2,661417323 0,4529084444 1,1665626387


87


No.


LITRISK

Kewajban Jangka


Kewajiban Jangka


Ln(Total aktiva)


Volt/LBSht

119 0,699351475 0,110899073 28,66096711 0,06 0,0318361255 0,8420866733

120 0,452697678 0,11770317 31,16659396 0,144876325 0,0805501037 0,6509509513

121 0,273818577 0,526012642 28,36912115 -0,061904762 0,0099972745 0,8098284931

122 0,348309782 0,037803545 26,86174234 0 0,0168986462 0,4030119740

123 0,905434571 0,260914261 27,29374938 0,653846154 0,0272526074 1,1936014390

124 0,807901139 0,166994432 28,81314256 0,52 0,0030127849 0,9779083562

125 0,723248014 0,200434326 26,49313124 -0,242424242 0,0004255987 0,9241079388

126 1,082246648 1,959977761 25,36821983 0 0,0000066860 3,0422310951

127 0,49595703 0,432801008 30,40628731 -0,151785714 0,0812625538 1,0100205921

128 1,027210014 0,73337233 29,07125827 -0,060240964 0,0000046654 1,7605870097

129 0,968999874 0,04235819 27,69162317 -0,175438596 0,0068437500 1,0182018139

130 0,300630178 0,105084071 27,92171226 -0,021126761 0,0216920146 0,4274062635

131 0,960572269 0,022724696 27,19599792 -0,018987342 0,0028466071 0,9861435714

132 0,462276913 0,038129553 25,94683675 0,24 0,0172447059 0,5176511726

133 2,353061712 0,461111133 28,34460994 -0,580327869 0,0000230795 2,8141959246

134 0,772884107 0,092807697 27,81903842 0,498461538 0,0008026738 0,8664944772

135 0,571638898 0,248721722 27,78866776 0,005780347 0,0000411396 0,8204017591

136 0,638461732 0,009412847 28,13543051 -0,102272727 0,0016101738 0,6494847534

137 0,47348134 0,037588995 28,19029113 0,376811594 0,0040197785 0,5150901140

138 2,220551808 0,010314775 26,81169147 0,272 0,0003974294 2,2312640124

139 0,863801286 0,022611816 28,07179198 0,074324324 0,0003112365 0,8867243387

140 0,651318411 0,103326632 26,9475569 -0,3125 0,0189888299 0,7736338730

141 0,375477925 0,310059244 29,62868927 0,465034965 0,1037329973 0,7892701669

142 0,682299904 0,021740291 27,88111817 0,293103448 0,0113707563 0,7154109507

143 0,223551824 0,036817734 27,62293565 0,026315789 0,0006635159 0,2610330742

144 0,193001839 0,077033644 27,84310172 -0,231818182 0,0007129464 0,2707484299

145 0,617221106 0,020761483 31,69526036 0,445238095 0,0351282718 0,6731108611

146 0,654564834 0,045181731 30,97672799 0,100160256 0,0001421453 0,6998887105

147 0,767115941 0,044710857 27,85283841 1,320261438 0,1433551125 0,9551819106

148 0,553269394 0,256331264 32,08465752 0,022727273 0,0645822428 0,8741829003


88


No.


LITRISK

Kewajban Jangka


Kewajiban Jangka


Ln(Total aktiva)


Volt/LBSht

149 0,418936853 0,101822842 28,71897164 1,483050847 0,0007591421 0,5215188368

150 0,731027383 0,156473799 27,58201724 0,055072464 0,0046868519 0,8921880338

151 0,126518075 0,101694297 25,29535218 -0,007407407 0,0036871377 0,2318995097

152 0,806260463 0,052940476 27,41893154 -0,186046512 0,0410731417 0,9002740807

153 0,218060981 0,046174361 27,29778298 -0,153439153 0,0004910714 0,2647264130

154 0,276795284 0,021200651 26,93544374 -0,247311828 0,0008654206 0,2988613560

155 0,478483379 0,29891975 29,96230134 6,726923077 0,0030787885 0,7804819167

156 0,682891202 0,071627951 27,15448168 -0,046666667 0,0015544965 0,7560736492

157 0,614706049 0,163155671 25,87503387 -0,081632653 0,0624083315 0,8402700519

158 0,998260847 0,549709937 29,95835209 -0,087719298 0,0002051483 1,5481759328

159 0,408118553 0,707081185 27,90661651 0 0,0000000000 1,1151997382

160 0,844736586 0,110929638 26,52711954 0,666666667 0,0000125228 0,9556787466

161 0,228680095 0,01470755 26,85308421 0,036184211 0,0001196289 0,2435072733

162 0,673769074 0,202316182 28,16176942 0,858064516 0,0000062758 0,8760915318

163 0,556114666 0,045151882 28,24795406 0,472689076 0,0071967175 0,6084632655

164 0,33309066 0,03988379 29,35248874 -0,118461538 0,0094707444 0,3824451948

165 0,298987009 0,055198528 28,70160545 -0,173333333 0,0034732248 0,3576587613

166 1,398862899 0,057214122 30,28992799 0,242307692 0,0128058650 1,4688828867

167 0,975941361 0,062678876 28,79805157 -0,553333333 0,0187806006 1,0574008374

168 0,923891977 0,17397413 27,52263565 -0,416666667 0,0060567393 1,1039228459

169 0,557619495 0,424057706 27,89285835 0 0,0482442062 1,0299214067

170 1,661980149 0,269213157 30,47566023 -0,03956044 0,0011185274 1,9323118336

171 0,474271544 0,197671191 28,35488513 -0,483766234 0,0004244671 0,6723672019

172 0,458042756 0,14609539 30,84629892 0,284313725 0,1066016111 0,7107397576

173 1,945882027 0,039646337 28,43349389 -0,989916667 0,0001875415 1,9857159059

174 0,731850286 0,408402441 28,3931785 0,357843137 0,0197829939 1,1600357206

175 1,195555754 0,005797613 27,6053268 -0,732432432 0,0000000000 1,2013533664

176 0,081778627 0,068669962 26,31757209 -0,24893617 0,6923566522 0,8428052411

177 0,446292435 0,261326588 30,66897148 0,12 0,0285893752 0,7362083984

178 0,635715879 0,392572778 30,17138494 -0,221311475 0,0366808652 1,0649695220


89


No.

LIKIT LEVIT UKRIT RET TURNROV LITRISK

Kewajban Jangka


Kewajiban Jangka


Ln(Total aktiva)


Volt/LBSht

LITRISK

179 0,767096735 0,038272773 26,57165268 0,113636364 0,0062047273 0,8115742346

180 0,763474255 0,176246785 33,09496732 0,091911765 0,0008448346 0,9405658746

181 1,023733488 0,032224384 29,66267754 0,150684932 0,0001478282 1,0561057000

182 0,968585645 0,224962229 30,78690588 -0,183673469 0,0001445424 1,1936924165

183 0,343380286 0,054705839 28,45636521 -0,401869159 0,0092159667 0,4073020916

184 0,573837825 0,03179814 27,37731246 -0,72 0,0001519687 0,6057879333

185 0,174200311 0,023252672 30,15187931 0,464 0,0010080682 0,1984610516

186 0,929186282 0,200366644 28,892371 -0,329133858 0,1192834869 1,2488364125

187 0,494284027 0,041499974 26,98078033 -0,03 0,0060780421 0,5418620431

188 0,644223199 0,042663874 27,37598832 0,04245283 0,0008227115 0,6877097852

189 0,546428111 0,251019727 27,84355459 0 0,0003298228 0,7977776614

190 0,677012934 0,135437137 27,20480699 1,020833333 0,0004838869 0,8129339577

191 0,43957016 0,036498197 27,91961137 -0,067164179 0,0018231572 0,4778915146

192 0,252608591 0,109833176 27,15781573 -0,344262295 0,0180291589 0,3804709255

193 0,970275488 0,27398977 28,68990218 0,054216867 0,0000473162 1,2443125743

194 0,985461098 0,081981724 25,69743357 -0,183333333 0,0000374263 1,0674802483

195 0,214853031 0,093829086 29,08269934 -0,186335404 0,0094300115 0,3181121282

196 0,848567967 0,059049209 26,45537784 0,802469136 0,0001400000 0,9077571752

197 0,876320031 0,264211452 28,23028824 0,04964539 0,0940978261 1,2346293090

198 0,229483963 0,014605277 25,93338701 -0,194444444 0,0016972222 0,2457864625

199 0,999158383 0,20502224 28,81457272 -0,411214953 0,0000010782 1,2041817011

200 0,280207671 0,046538679 26,68862148 0,194174757 0,0117202605 0,3384666106

201 0,936548484 0,420209376 29,57602146 -0,36969697 0,0013353303 1,3580931902

202 0,822358016 0,032469202 27,79986406 -0,427184466 0,0101104421 0,8649376608

203 0,201573249 0,028853283 26,67374181 -0,288888889 0,0017076190 0,2321341511

204 1,236898963 0,368524043 26,68952185 -0,033898305 0,0077413767 1,6131643827

205 0,103334387 0,026011927 25,8563905 0,281512605 0,0205103355 0,1498566498

206 0,204642369 0,039244984 24,0424705 -0,107 0,0440654483 0,2879528017

207 2,43791882 2,487949765 26,30405344 0 0,0183191667 4,9441877520

208 0,074911081 0,040624129 26,61839855 -0,504132231 0,0498159000 0,1653511100


90


No.


LITRISK

Kewajban Jangka


Kewajiban Jangka


Ln(Total aktiva)


Volt/LBSht

209 0,300405999 0,049902487 28,38450615 -0,387755102 0,0004414065 0,3507498923

210 0,262997516 0,079829067 27,18368683 -0,887096774 0,0034340395 0,3462606225

211 0,12362566 0,07716316 25,61948306 -0,910852713 0,0049296875 0,2057185075

212 1,14855462 0,59686843 29,59474322 0,287128713 0,0030875661 1,7485106166

213 0,629772974 0,125275864 27,12979644 -0,2 0,0003806026 0,7554294407

214 0,931691388 0,722710494 26,3508235 -0,821505376 0,0000180500 1,6544199319

215 0,913875331 0,207405165 28,44051482 15,03773585 0,0218755779 1,1431560742

216 0,626186074 0,107805889 31,27262862 -0,296296296 0,0646440836 0,7986360463

217 1,074509299 0,285617796 28,41284945 -0,492385787 0,0109904237 1,3711175182

218 0,461451794 0,053326948 27,07602295 0 0,0000562426 0,5148349849

219 0,921550179 0,252203677 27,36074406 -0,418604651 0,0000026710 1,1737565271

220 0,913875331 0,207405165 28,44051482 -0,486842105 0,0013013711 1,1225818674

221 0,816503701 0,156497784 26,35515756 0,6 0,0000120135 0,9730134983

222 1,074986075 2,128550605 25,32401019 -0,5 0,0000000000 3,2035366796

223 0,000562404 0,479865936 23,58600971 -0,628070175 0,0730846485 0,5535129880

224 1,390652935 0,170541646 29,21583183 1,269230769 0,0028635052 1,5640580862

225 0,952335401 0,079077405 27,93737583 -0,425531915 0,0000997024 1,0315125086

226 0,351171824 0,120353274 28,07043656 -0,143884892 0,0000083848 0,4715334831

227 0,945803863 0,023329736 27,2069628 -0,148387097 0,0132383482 0,9823719469

228 1,266384244 0,083344134 26,50417601 -0,133064516 0,0034729412 1,3532013194

229 2,895712208 0,556917924 28,2959365 -0,6015625 0,0010017785 3,4536319106

230 0,954815786 0,173882613 28,06780405 -0,199178645 0,0180473508 1,1467457499

231 0,843472658 0,066697698 27,81183643 -0,086206897 0,0000001909 0,9101705470

232 0,593183875 0,017851829 28,20377554 -0,056962025 0,0007967326 0,6118324362

233 0,417747732 0,093755799 28,42857696 0,002105263 0,0015921196 0,5130956504

234 1,677170774 0,00886422 26,85566421 -0,182389937 0,0019092522 1,6879442467

235 0,856066223 0,026320908 28,06036201 0,232704403 0,0000000000 0,8823871313

236 0,721488982 0,19211021 27,20518594 -0,261818182 0,0075537365 0,9211529289

237 0,856066223 0,026320908 28,06036201 -0,422434368 0,0736219583 0,9560090896

238 0,65160325 0,019828291 28,0269921 -0,55 0,0018357983 0,6732673394


91


No.


LITRISK

Kewajban Jangka


Kewajiban Jangka


Ln(Total aktiva)


Volt/LBSht


239 0,155674536 0,046499009 27,66862698 -0,986666667 0,0180367036 0,2202102483

240 0,28385667 0,077355568 27,95040404 -0,230769231 0,0002420536 0,3614542922

241 0,56485723 0,378630496 31,78214626 -0,093904448 0,0405075189 0,9839952441

242 0,152267043 0,038304716 31,26888945 -1 0,0000000000 0,1905717594

243 0,792702583 0,061464446 28,05870982 -0,65915493 0,1762956270 1,0304626553

244 0,586395299 0,257018434 32,15097678 -0,233333333 0,0666246156 0,9100383489

245 0,518073233 0,088280632 28,80542836 -0,406143345 0,0315697110 0,6379235766

246 0,86459883 0,140963269 34,7018248 -0,475274725 0,0046497531 1,0102118516

247 0,174091076 0,206809341 25,61985029 -0,067164179 0,0005376812 0,3814380990

248 0,793930385 0,051166839 27,39920697 -0,354285714 0,0930168979 0,9381141216

249 0,273808929 0,055587654 27,18730386 -0,95765625 0,0043102679 0,3337068507

250 0,27008277 0,034532333 26,93203701 -0,405714286 0,0000000000 0,3046151022

251 0,4227728 0,264201332 30,05959686 -0,848183176 0,0036433711 0,6906175030

252 0,825939367 0,095372081 27,15362842 -0,146853147 0,0002401389 0,9215515870

253 0,502214014 0,138763397 25,79813671 -0,17037037 0,1049101536 0,7458875648

254 0,453850063 0,976491544 30,17004609 -0,019230769 0,0002056697 1,4305472761

255 0,784077912 0,278511479 28,04362586 -1 0,0000000000 1,0625893914

256 0,838605353 0,174837865 26,65580474 0,233333333 0,0000010496 1,0134442674

257 0,279834455 0,220396738 26,8632097 -1 0,0000000000 0,5002311922

258 0,633364258 0,185597772 28,2831213 0,046875 0,0000620802 0,8190241098

259 0,200356002 0,069302612 28,3643966 -0,058487874 0,0038530641 0,2735116777

260 0,394080683 0,039954223 29,46914385 -0,389179756 0,0094455056 0,4434804110

261 0,26698866 0,051091004 21,98739172 0,060483871 0,0009931425 0,3190728060

262 1,529120894 0,049271819 30,38658734 0,145510836 0,0046983126 1,5830910253

263 1,109345854 0,04716833 28,4144831 -0,26119403 0,0059475649 1,1624617484

264 0,99650881 0,103970821 27,916395 0,157142857 0,0015978535 1,1020774849

265 1,24418992 0,372277414 28,00666682 0 0,0482442062 1,6647115410

266 1,532837886 0,283708025 30,48297337 0 0,0011185274 1,8176644385

267 0,415499514 0,158996551 28,52283097 0,748427673 0,1033199007 0,6778159657

268 0,42992114 0,157050866 30,91045093 0 0,1066016111 0,6935736174

92


No.

LIKIT LEVIT UKRIT RET TURNROV LITRISK

Kewajban Jangka


Kewajiban Jangka


Ln(Total aktiva)


Volt/LBSht

269 1,711695812 0,056713154 28,37336457 -0,285123967 0,0014799122 1,7698888780

270 0,486992081 0,414536038 28,62661224 0 0,1421709550 1,0436990744

271 1,165941538 0,009558836 27,57834021 -0,717171717 0,0000000000 1,1755003742

272 0,074906336 0,070393797 26,33815557 0,09631728 0,2082766134 0,3535767471

273 0,474794174 0,260063525 30,83721344 -0,312169312 0,0263127226 0,7611704211

274 0,557328631 0,332009399 30,47357109 -0,331578947 0,0307726294 0,9201106597

275 0,743820047 0,029691263 26,62592873 0 0,0004586514 0,7739699607

276 0,725002615 0,173813841 33,13405326 -0,191919192 0,0007751699 0,8995916257

277 0,543495431 0,050041869 27,31496776 -0,997142857 0,0001866406 0,5937239399

278 0,270432961 0,028638942 30,24815541 -0,67 0,0015587500 0,3006306533

279 0,448175804 0,174244064 28,56865382 -0,78125 0,0382026828 0,6606225503

280 0,543495431 0,050041869 27,31496776 -0,142857143 0,0001866406 0,5937239399

281 0,270432961 0,028638942 30,24815541 -0,278688525 0,0015587500 0,3006306533

282 0,749929005 0,22530678 29,00778724 -0,284037559 0,0293743412 1,0046101268

283 0,529789887 0,031760196 27,07649859 -0,074742268 0,0039114715 0,5654615546

284 0,404695153 0,046700882 27,40193239 -0,185520362 0,0006290327 0,4520250675

285 0,631813898 0,272929935 27,79672882 -0,076704545 0,0024820964 0,9072259296

286 0,873270731 0,159557806 27,36246726 -0,025773196 0,0000473162 0,9095877778

287 0,345571108 0,042664416 27,92570366 -0,312 0,0006203349 0,3888558588

288 0,318980724 0,101132464 27,1985435 0 0,0053211449 0,4254343330


93

Lampiran 2b

Perhitungan Variabel Independen (Kualitas Audit)

No Kode Kualitas audit


1 AKPI 1 32 HDTX 0

2 ALKA 0 33 JECC 0

3 AMFG 1 34 KBLI 1

4 APLI 1 35 KBLM 0

5 BRNA 0 36 LPIN 0

6 BTON 0 37 MYTX 0

7 BUDI 0 38 NIPS 0

8 EKAD 0 39 RICY 0

9 FASW 1 40 SCCO 0

10 GDST 0 41 SMSM 1

11 IGAR 0 42 UNIT 0

12 IKAI 0 43 VOKS 0

13 INCI 0 44 ADES 0

14 INTP 1 45 AISA 0

15 JKSW 0 46 CEKA 1

16 JPRS 0 47 DLTA 1

17 KIAS 0 48 DVLA 1

18 LION 0 49 GGRM 1

19 LMSH 0 50 HMSP 1

20 MLIA 1 51 INAF 0

21 PICO 0 52 INDF 1

22 SIAP 0 53 KAEF 0

23 SIPD 0 54 KDSI 0

24 SMGR 1 55 KICI 0

25 SPMA 0 56 LMPI 0

26 SRSN 0 57 MERK 1

27 TIRT 0 58 MRAT 0

28 TRST 1 59 MYOR 0

29 YPAS 0 60 PSDN 1

30 BIMA 0 61 PYFA 0

31 GJTL 1 62 RMBA 1


94

Lampiran 2b (Lanjutan)



63 SCPI 1 94 ALTO 0

64 SKLT 0 95 SKBM 0

65 SQBI 1 96 WIIM 0

66 STTP 0 97 AKPI 1

67 TCID 1 98 ALKA 0

68 TSPC 0 99 AMFG 1

69 ULTJ 0 100 APLI 1

70 UNVR 1 101 BRNA 0

71 ALMI 0 102 BTON 0

72 INAI 0 103 BUDI 0

73 JPFA 0 104 EKAD 0

74 KBRI 0 105 FASW 1

75 SCMB 1 106 GDST 0

76 TOTO 1 107 IGAR 0

77 ASII 1 108 IKAI 0

78 IMAS 1 109 INCI 0

79 INDS 0 110 INTP 1

80 ICBP 1 111 JKSW 0

81 KLBF 1 112 JPRS 0

82 MLBI 1 113 KIAS 0

83 ROTI 1 114 LION 0

84 BAJA 1 115 LMSH 0

85 DPNS 0 116 MLIA 1

86 CPIN 1 117 PICO 0

87 ALDO 0 118 SIAP 0

88 AUTO 0 119 SIPD 0

89 MBTO 0 120 SMGR 1

90 STAR 0 121 SPMA 0

91 MAIN 0 122 SRSN 0

92 TRIS 0 123 TIRT 0

93 BATA 1 124 TRST 1

Bersambung pada halaman selanjutya

95




125 YPAS 0 156 PSDN 1

126 BIMA 0 157 PYFA 0

127 GJTL 1 158 RMBA 1

128 HDTX 0 159 SCPI 1

129 JECC 0 160 SKLT 0

130 KBLI 1 161 SQBI 1

131 KBLM 0 162 STTP 0

132 LPIN 0 163 TCID 1

133 MYTX 0 164 TSPC 0

134 NIPS 0 165 ULTJ 0

135 RICY 0 166 UNVR 1

136 SCCO 0 167 ALMI 0

137 SMSM 1 168 INAI 0

138 UNIT 0 169 JPFA 0

139 VOKS 0 170 KBRI 0

140 ADES 0 171 SCMB 1

141 AISA 0 172 TOTO 1

142 CEKA 1 173 ASII 1

143 DLTA 1 174 IMAS 1

144 DVLA 1 175 INDS 0

145 GGRM 1 176 ICBP 1

146 HMSP 1 177 KLBF 1

147 INAF 0 178 MLBI 1

148 INDF 1 179 ROTI 1

149 KAEF 0 180 BAJA 1

150 KDSI 0 181 DPNS 0

151 KICI 0 182 CPIN 1

152 LMPI 0 183 ALDO 0

153 MERK 1 184 AUTO 0

154 MRAT 0 185 MBTO 0

155 MYOR 0 186 STAR 0


96




187 MAIN 0 218 SRSN 0

188 TRIS 0 219 TIRT 0

189 BATA 1 220 TRST 1

190 ALTO 0 221 YPAS 0

191 SKBM 0 222 BIMA 0

192 WIIM 0 223 GJTL 1

193 AKPI 1 224 HDTX 0

194 ALKA 0 225 JECC 0

195 AMFG 1 226 KBLI 1

196 APLI 1 227 KBLM 0

197 BRNA 0 228 LPIN 0

198 BTON 0 229 MYTX 0

199 BUDI 0 230 NIPS 0

200 EKAD 0 231 RICY 0

201 FASW 1 232 SCCO 0

202 GDST 0 233 SMSM 1

203 IGAR 0 234 UNIT 0

204 IKAI 0 235 VOKS 0

205 INCI 0 236 ADES 0

206 INTP 1 237 AISA 0

207 JKSW 0 238 CEKA 1

208 JPRS 0 239 DLTA 1

209 KIAS 0 240 DVLA 1

210 LION 0 241 GGRM 1

211 LMSH 0 242 HMSP 1

212 MLIA 1 243 INAF 0

213 PICO 0 244 INDF 1

214 SIAP 0 245 KAEF 0

215 SIPD 0 246 KDSI 0

216 SMGR 1 247 KICI 0

217 SPMA 0 248 LMPI 0


97




249 MERK 1 280 AUTO 0

250 MRAT 0 281 MBTO 0

251 MYOR 0 282 STAR 0

252 PSDN 1 283 MAIN 0

253 PYFA 0 284 TRIS 0

254 RMBA 1 285 BATA 1

255 SCPI 1 286 ALTO 0

256 SKLT 0 287 SKBM 0

257 SQBI 1 288 WIIM 0

258 STTP 0

259 TCID 1

260 TSPC 0

261 ULTJ 0

262 UNVR 1

263 ALMI 0

264 INAI 0

265 JPFA 0

266 KBRI 0

267 SCMB 1

268 TOTO 1

269 ASII 1

270 IMAS 1

271 INDS 0

272 ICBP 1

273 KLBF 1

274 MLBI 1

275 ROTI 1

276 BAJA 1

277 DPNS 0

278 CPIN 1

279 ALDO 0


99

Lampiran 3

Perhitungan Variabel Dependen

No. Kode α1 (1 / TA t-1)

α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

1 AKPI 0,0000000000004169499 0,02177917551201 0,083641470949

210.331.651.000 0,1054206464619

210.331.651.000

2 ALKA 0,0000000000048349241 1,54096587664728 0,009279961379

5.228.007.000 1,5502458380311

5.228.006.998

3 AMFG 0,0000000000002295035 0,08845130401317 0,068322441172

(213.513.000.000) 0,1567737451859

-213.513.000.000

4 APLI 0,0000000000021415694 -0,11644574600647 0,074133782679

(60.533.829.621)

-0,0423119633254

-60.533.829.621

5 BRNA 0,0000000000009281087 0,14641358442537 0,119497374500

(81.454.010.000) 0,2659109589263

-81.454.010.000

6 BTON 0,0000000000049276182 -0,36944709524832 0,014780584390

14.560.481.243

-0,3546665108536

14.560.481.243

7 BUDI 0,0000000000003109274 0,05860703643982 0,079640934922

(182.449.000.000) 0,1382479713619

-182.449.000.000

8 EKAD 0,0000000000026105040 0,07747773482230 0,054939771024

28.107.717.366 0,1324175058489

28.107.717.366

9 FASW 0,0000000000001281745 0,14519575680728 0,097967134543

(458.968.640.598) 0,2431628913507

-458.968.640.598

10 GDST 0,0000000000006142764 -0,17513077264489 0,038329138968

(101.436.722.645)

-0,1368016336765

-101.436.722.645

11 IGAR 0,0000000000022891518 0,24152840982909 0,022542029547

3.458.650.567 0,2640704393784

3.458.650.567

12 IKAI 0,0000000000014090745 0,06005883597544 0,097723842614

(31.176.248.914) 0,1577826785912

-31.176.248.914


100



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

13 INCI

0,0000000000054052485 0,22379781097429 0,044240348957

55.535.204 0,2680381599369 55.535.204

14 INTP

0,0000000000000314214 0,06023286476562 0,058884176073

(201.315.000.000) 0,1191170408382 -201.315.000.000

15 JKSW

0,0000000000025653093 0,02642912708803 0,020294976430

(8.058.748.167) 0,0467241035204 -8.058.748.167

16 JPRS

0,0000000000017937489 -0,44148618063579 0,005110265871

(63.609.987.853)

-

0,4363759147626 -63.609.987.853

17 KIAS

0,0000000000003335176 0,08028984410500 0,098000189955

(126.817.184.571) 0,1782900340604 -126.817.184.571

18 LION

0,0000000000016493769 0,00040682884151 0,020077414475

12.204.646.197 0,0204842433178 12.204.646.197

19 LMSH

0,0000000000055621370 0,29561351439273 0,026107303156

568.108.938 0,3217208175538 568.108.938

20 MLIA

0,0000000000001090113 0,08421020704820 0,121985657537

(679.592.447.000) 0,2061958645854 -679.592.447.000

21 PICO

0,0000000000012024565 0,12182962493146 0,039231885473

21.889.772.481 0,1610615104056 21.889.772.481

22 SIAP

0,0000000000038781289 0,12432437302042 0,089703301283

31.277.604.940 0,2140276743076 31.277.604.940

23 SIPD

0,0000000000002167899 -0,09211966008952 0,069317651105

(80.604.532.013)

-

0,0228020089846 -80.604.532.013

24 SMGR

0,0000000000000269009 0,17390352711987 0,102193237227

(195.124.830.000) 0,2760967643465 -195.124.830.000


101



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

25 SPMA

0,0000000000004295963 0,06724271739884 0,103947931313

(97.227.736.272) 0,1711906487119 -97.227.736.272

26 SRSN

0,0000000000017781250 -0,01586253225991 0,042354804011

7.282.557.000 0,0264922717532 7.282.557.000

27 TIRT

0,0000000000010520133 0,13942825363144 0,056102939969

(25.711.683.933) 0,1955311936020 -25.711.683.933

28 TRST

0,0000000000003267632 -0,02466124336357 0,131088365402

249.297.741.771 0,1064271220386 249.297.741.771

29 YPAS

0,0000000000020461412 0,12199879434348 0,079338308552

20.280.402.669 0,2013371028978 20.280.402.669

30 BIMA

0,0000000000071427986 0,31643620680402 0,020500668760

(26.821.455.597) 0,3369368755714 -26.821.455.597

31 GJTL

0,0000000000000555564 -0,02246028549177 0,071786497265

(958.644.000.000) 0,0493262117736 -958.644.000.000

32 HDTX

0,0000000000005247527 0,19410536645781 0,101725065703

(612.197.249.817) 0,2958304321617 -612.197.249.817

33 JECC

0,0000000000010085264 -0,05618366098672 0,027683133811

142.012.334.000

-

0,0285005271748 142.012.334.000

34 KBLI

0,0000000000006154783 0,13186387703772 0,048748682426

100.689.798.623 0,1806125594647 100.689.798.623

35 KBLM

0,0000000000009890152 0,04632884847732 0,059653757067

114.229.284.312 0,1059826055451 114.229.284.312

36 LPIN

0,0000000000041504897 0,06495211158141 0,004710082798

16.481.540.027 0,0696621943835 16.481.540.027


102



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

37 MYTX

0,0000000000003964902 0,20804885914116 0,116458063313

(89.241.840.074) 0,3245069224543 -89.241.840.074

38 NIPS

0,0000000000013626993 0,22062450735622 0,070438454496

109.288.506.000 0,2910629618534 109.288.506.000

39 RICY

0,0000000000605237902 11,77030048526980 2,856641508297

842.498.674.322 14,6269419936271 842.498.674.307

40 SCCO

0,0000000000004808593 0,08755280380857 0,024636619277

84.157.668.575 0,1121894230857 84.157.668.575

41 SMSM

0,0000000000004594483 0,05198163492390 0,045541105891

(111.353.740.791) 0,0975227408153 -111.353.740.791

42 UNIT

0,0000000000018820706 0,02094786231242 0,139155312846

(1.219.077.840) 0,1601031751605 -1.219.077.840

43 VOKS

0,0000000000004210642 -0,06251824617151 0,024863656415

(269.632.648.515) -0,0376545897561 -269.632.648.515

44 ADES

0,0000000000018376022 0,04871920409978 0,052389273543

15.554.000.000 0,1011084776448 15.554.000.000

45 AISA

0,0000000000001848703 0,25560572694628 0,053747264954

267.999.000.000 0,3093529919000 267.999.000.000

46 CEKA

0,0000000000006957333 1,28843070175771 0,030199992024

45.263.222.120 1,3186306937819 45.263.222.119

47 DLTA

0,0000000000009593364 0,49245384020261 0,017983678403

(78.213.979.000) 0,5104375186063 -78.213.979.001

48 DVLA

0,0000000000006653072 0,02594435493596 0,032567434444

18.865.293.000 0,0585117893805 18.865.293.000


103



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

49 GGRM

0,0000000000000172250 0,13815157859108 0,051304225255

1.910.961.000.000 0,1894558038465 1.910.961.000.000

50 HMSP

0,0000000000000272407 0,31914325776291 0,025832846500

5.778.000.000 0,3449761042631 5.778.000.000

51 INAF

0,0000000000006015385 0,12423748337368 0,044572270609

87.394.377.788 0,1688097539832 87.394.377.788

52 INDF

0,0000000000000120392 0,10771113046174 0,055835202794

(1.767.543.000.000) 0,1635463332559

-

1.767.543.000.000

53 KAEF

0,0000000000003443547 0,25901961535476 0,034582259307

(38.141.334.756) 0,2936018746626 -38.141.334.756

54 KDSI

0,0000000000012531459 0,10404104470578 0,086537558492

(49.340.761.013) 0,1905786031987 -49.340.761.013

55 KICI

0,0000000000075298056 0,08475138270398 0,013219463574

5.007.089.378 0,0979708462854 5.007.089.378

56 LMPI

0,0000000000008771359 0,06432509356424 0,049519645593

16.680.772.695 0,1138447391585 16.680.772.695

57 MERK

0,0000000000012556395 0,35071539828365 0,015584432705

42.345.695.000 0,3662998309899 42.345.695.000

58 MRAT

0,0000000000015697974

-

0,12152882127926 0,025954381249

(9.244.207.087)

-

0,0955744400284 -9.244.207.087

59 MYOR

0,0000000000000861186 0,09202608119103 0,054015416946

21.740.880.416 0,1460414981372 21.740.880.416

60 PSDN

0,0000000000010474485

-

0,04722214264051 0,058148856633

(60.227.560.816) 0,0109267139940 -60.227.560.816


104



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA

t-1) TAC

NDAC DAC

61

PYFA 0,0000000000052631769 0,12162181363301 0,103407398146 12.052.572.115 0,2250292117842 12.052.572.115

62

RMBA 0,0000000000001030913 0,34581330803199 0,062131788723 77.180.000.000 0,4079450967552 77.180.000.000

63

SCPI 0,0000000000016197483 0,05806819027758 0,069878090054 24.691.528.000 0,1279462803334 24.691.528.000

64

SKLT 0,0000000000028629034 0,58826559484392 0,072668140663 (15.453.544.269) 0,6609337355102 -15.453.544.270

65

SQBI 0,0000000000018003525 0,10750128313512 0,031759133569 (4.185.542.000) 0,1392604167064 -4.185.542.000

66

STTP 0,0000000000005720728 0,30852676346243 0,087263165702 55.781.329.613 0,3957899291649 55.781.329.613

67

TCID 0,0000000000005667528 0,14363868379265 0,078126424879 (93.288.125.733) 0,2217651086724 -93.288.125.733

68

TSPC 0,0000000000001543282 0,00249974254359 0,037417490791 225.477.241.220 0,0399172333352 225.477.241.220

69

ULTJ 0,0000000000002953577 0,24440611912728 0,057460665670 129.138.157.019 0,3018667847972 129.138.157.019

70

UNVR 0,0000000000000596580 0,22920305909589 0,082593510427 (889.054.000.000) 0,3117965695226 -

889.054.000.000

71

ALMI 0,0000000000003800021 -

0,16094399798868 0,062492304685 789.367.981.708 -0,0984516933032 789.367.981.708

72

INAI 0,0000000000011678728 0,01687039391358 0,019780430359 (72.735.199.503) 0,0366508242741 -72.735.199.503


105



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA

t-1) TAC

NDAC DAC

73 KBRI 0,0000000000009652338 -0,08611695066560 0,137422803275 8.153.711.341 0,0513058526108 8.153.711.341

74 SCMB 0,0000000000000587582 0,04236292927067 0,146352633768 (1.255.884.000.000) 0,1887155630387

-1.255.884.000.000

75 TOTO 0,0000000000004695718 0,06127076748978 0,052844719575 (84.069.559.668) 0,1141154870653 -84.069.559.668

76 ICBP 0,0000000000000401237 0,19153060704548 0,039146978061 293.143.000.000 0,2306775851067 293.143.000.000

77 MLBI 0,0000000000006206339 1,63507112984876 0,126224240657 11.370.000.000 1,7612953705060 11.369.999.998

78 ROTI 0,0000000000005933882 0,22817295632404 0,140451401295 (156.572.353.975) 0,3686243576199 -156.572.353.975

79 BAJA 0,0000000000008714714 0,00098050743018 0,047164209243 (185.261.599.682) 0,0481447166742 -185.261.599.682

80 DPNS 0,0000000000038746431 -0,07928877462344 0,009156652784 67.473.961.123 -0,0701321218358 67.473.961.123

81 CPIN 0,0000000000000579010 0,29729798677947 0,074509589371 467.417.000.000 0,3718075761508 467.417.000.000

82 JPFA 0,0000000000000652285 0,30732511870677 0,069259622985 464.817.000.000 0,3765847416915 464.817.000.000

83 ALDO 0,0000000000033056985 0,22422407111874 0,070049121166 (17.063.089.421) 0,2942731922879 -17.063.089.421

84 ASII 0,0000000000000039227 0,00265986920790 0,029911715330 1.047.000.000.000 0,0325715845376 1.047.000.000.000

85 AUTO 0,0000000000000805031 0,22646061674181 0,051606057529 506.259.000.000 0,2780666742704 506.259.000.000

86 IMAS 0,0000000000000406766 -0,04159279968192 0,030920928708 2.975.684.514.040 -0,0106718709736 2.975.684.514.040

87 INDS 0,0000000000003255151 0,07252167074891 0,069598973968 (108.147.524.857) 0,1421206447168 -108.147.524.857

88 STAR 0,0000000000009511512 0,08156487783892 0,063156125386 (4.992.922.226) 0,1447210032262 -4.992.922.226

89 KLBF 0,0000000000000759188 0,22098903364736 0,044731434712 1.043.288.795.474 0,2657204683593 1.043.288.795.474


106



α2 ((∆Sales t - ∆REC

t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA

t-1)

TAC

NDAC DAC

90 MAIN 0,0000000000003972484 0,43677741477241 0,000090283819 132.299.644.000 0,4368676985921 132.299.644.000

91 TRIS 0,0000000000015923963 0,21950295847347 0,029985175693 25.252.268.253 0,2494881341679 25.252.268.253

92 BATA 0,0000000000012454103 0,24939644630610 0,052704225038 (307.242.000) 0,3021006713455 -307.242.000

93 ALTO 0,0000000000008020975 -0,58696827164073 0,070780132234 146.632.702.600 -0,5161881394058 146.632.702.601

94 SKBM 0,0000000000024743776 1,65021958704930 0,074682789388 38.551.327.454 1,7249023764395 38.551.327.452

95 WIIM 0,0000000000005922546 0,38224937401286 0,026091744693 178.232.823.267 0,4083411187065 178.232.823.267

96 MBTO 0,0000000000011731042 -0,10923307868039 0,031817405528 19.026.641.445 -0,0774156731514 19.026.641.445

97 AKPI 0,0000000000003429969 0,14660790268008 0,073274354745

(357.431.847.000) 0,2198822574251 -357.431.847.000

98 ALKA 0,0000000000029556104 0,49131634178556 0,008538102113 22.410.704.000 0,4998544439012 22.410.704.000

99 AMFG 0,0000000000002020120 0,13677553608769 0,062281974339

(105.615.000.000) 0,1990575104264 -105.615.000.000

100 APLI 0,0000000000023551152 0,02526938137119 0,078721062035

(12.283.246.438) 0,1039904434084 -12.283.246.438

101 BRNA 0,0000000000006354806 0,20540424146764 0,092068352367

(137.611.967.000) 0,2974725938350 -137.611.967.000

102 BTON 0,0000000000040593564 -0,09313219484555 0,011640519705 239.050.100 -0,0814916751361 239.050.100

103 BUDI 0,0000000000003000577 -0,07076957456854 0,089495104863

(39.960.000.000) 0,0187255302946 -39.960.000.000

104 EKAD 0,0000000000020808989 0,28841488731000 0,044149287237 37.139.339.744 0,3325641745491 37.139.339.744

105 FASW 0,0000000000001256136 0,13357898817937 0,094441420489

(1.241.106.846.255) 0,2280204086690 -

1.241.106.846.255


107



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

106 GDST 0,0000000000006000856 -0,15230375893635 0,081876986754 (234.209.303.538) -0,0704267721815 -234.209.303.538

107 IGAR 0,0000000000022716684 0,24480279603027 0,021082793004 29.136.053.916 0,2658855890366 29.136.053.916

108 IKAI 0,0000000000014832269 0,07993279197654 0,102515420671 (9.916.105.840) 0,1824482126492 -9.916.105.840

109 INCI 0,0000000000052518669 0,20492163352444 0,053298721961 18.609.560.106 0,2582203554904 18.609.560.106

110 INTP 0,0000000000000268724 0,04440097058541 0,065722071973 (190.831.000.000) 0,1101230425583 -190.831.000.000

111 JKSW 0,0000000000027249927 -0,05941127969517 0,023444539407 (19.012.835.709) -0,0359667402858 -19.012.835.709

112 JPRS 0,0000000000018988649 0,11935038885348 0,005010090385 70.065.199.014 0,1243604792401 70.065.199.014

113 KIAS 0,0000000000003148525 -0,03499739585770 0,094690983681 38.432.213.264 0,0596935878234 38.432.213.264

114 LION 0,0000000000014341076 0,05241619962564 0,029346688516 (12.831.673.236) 0,0817628881433 -12.831.673.236

115 LMSH 0,0000000000050459571 -0,05023799879326 0,030001977782 (2.596.654.976) -0,0202360210062 -2.596.654.976

116 MLIA 0,0000000000000994451 0,05505725647183 0,110104272053 (315.123.115.000) 0,1651615285252 -315.123.115.000

117 PICO 0,0000000000011506272 -0,00769759389462 0,032248307349 (8.342.632.888) 0,0245507134553 -8.342.632.888

118 SIAP 0,0000000000026229117 0,34062434754623 0,003635720606 (106.603.415.000) 0,3442600681547 -106.603.415.000

119 SIPD 0,0000000000002265755 -0,43825450485818 0,041701965634 28.579.970.563 -0,3965525392235 28.579.970.563

120 SMGR 0,0000000000000232197 0,06555190447797 0,094561899071 (1.133.825.087.000) 0,1601138035486 -1.133.825.087.000


108



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

121 SPMA 0,0000000000004046164 0,09832503306699 0,113247118760

16.096.906.708 0,2115721518278 16.096.906.708

122 SRSN 0,0000000000016992150 0,16405529656140 0,418134630317

4.837.820.000 0,5821899268805 4.837.819.999

123 TIRT 0,0000000000009886928 0,07365746301469 0,036468913027

(50.193.500.214) 0,1101263760432 -50.193.500.214

124 TRST 0,0000000000002192633 0,14632193046109 0,087436471350

(171.053.914.925) 0,2337584018117 -171.053.914.925

125 YPAS 0,0000000000011647250 -0,03636581683833 0,042258302307

(60.986.341.213) 0,0058924854701 -60.986.341.213

126 BIMA 0,0000000000060589596 0,09667566997455 0,017118695856

(1.879.910.170) 0,1137943658369 -1.879.910.170

127 GJTL 0,0000000000000465775 0,04421031859412 0,071400351540

141.651.000.000 0,1156106701339 141.651.000.000

128 HDTX 0,0000000000003005808 0,07361676668978 0,210256151138

15.866.086.457 0,2838729178280 15.866.086.457

129 JECC 0,0000000000005766958 0,03537550267026 0,014144527173

(18.535.459.000) 0,0495200298441 -18.535.459.000

130 KBLI 0,0000000000005347704 -0,13649002442772 0,044325701974

(99.943.716.456) -0,0921643224534 -99.943.716.456

131 KBLM 0,0000000000010927772 -0,17291097213520 0,063770353622

14.629.503.863 -0,1091406185121 14.629.503.863

132 LPIN 0,0000000000036406998 -0,05719381070797 0,004059600696

15.035.931.532 -0,0531342100080 15.035.931.532

133 MYTX 0,0000000000003412126 0,07035689398583 0,084822002531

(125.666.000.000) 0,1551788965173 -125.666.000.000

134 NIPS 0,0000000000008955325 0,04464382222677 0,081188453500

135.357.313.000 0,1258322757272 135.357.313.000

135 RICY 0,0000000000006442223 0,19421415678934 0,041340807682

(32.033.764.854) 0,2355549644720 -32.033.764.854


109



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA

t-1) TAC

NDAC DAC

136 SCCO 0,000000000000405784 -0,05168658268107 0,024141060023

75.447.771.910 -0,0275455226581 75.447.771.910

137 SMSM 0,000000000000417461 0,14736737985726 0,041441439590

(29.428.000.000) 0,1888088194476 -29.428.000.000

138 UNIT 0,000000000001557337 0,00549237032742 0,108885842207

(22.661.735.482) 0,1143782125362 -22.661.735.482

139 VOKS 0,000000000000365576 -0,04971114158219 0,022455528586

(12.795.244.819) -0,0272556129957 -12.795.244.819

140 ADES 0,000000000001621079 0,11571756026336 0,055920700851

(70.356.000.000) 0,1716382611157 -70.356.000.000

141 AISA 0,000000000000142262 0,14012807651044 0,051163650776

24.612.000.000 0,1912917272871 24.612.000.000

142 CEKA 0,000000000000668451 1,09136466414090 0,029827778667

186.833.191.051 1,1211924428089 186.833.191.050

143 DLTA 0,000000000000824640 0,01616816249323 0,018866336932

123.826.619.000 0,0350344994257 123.826.619.000

144 DVLA 0,000000000000600819 0,02409040624372 0,032312603030

(23.506.841.000) 0,0564030092741 -23.506.841.000

145 GGRM 0,000000000000014081 0,21022201909146 0,053814017346

3.737.517.000.000 0,2640360364380 3.737.517.000.000

146 HMSP 0,000000000000026095 0,23063952525624 0,031105091358

(1.088.200.000.000) 0,2617446166143 -1.088.200.000.000

147 INAF 0,000000000000552333 0,09624053447460 0,043893168298 (147.562.077.002) 0,1401337027731 -147.562.077.002

148 INDF 0,000000000000009216 0,08580253032621 0,040840052087

(4.456.700.000.000) 0,1266425824134 -4.456.700.000.000

149 KAEF 0,000000000000289246 0,08395978743736 0,032502119822

(49.778.184.517) 0,1164619072594 -49.778.184.517

150 KDSI 0,000000000000840941 0,21757856490013 0,063976920319

68.644.630.303 0,2815554852200 68.644.630.303


110



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA

t-1) TAC

NDAC DAC

151 KICI 0,000000000007273966 0,03875059411182 0,012090847993

3.389.924.880 0,0508414421119 3.389.924.880

152 LMPI 0,000000000000869622 -0,22877738326459 0,046252648243

(6.076.051.814) -0,1825247350207 -6.076.051.814

153 MERK 0,000000000001025900 -0,49650143987130 0,016815396218

(51.354.263.000) -0,4796860436521 -51.354.263.000

154 MRAT 0,000000000001626538 0,02749575948577 0,025398603979

28.832.725.793 0,0528943634666 28.832.725.793

155 MYOR 0,000000000000073637 0,19882609110295 0,053164758742

1.274.694.294.227 0,2519908498447 1.274.694.294.227

156 PSDN 0,000000000001048649 -0,48360639054893 0,062107344905

(49.377.533.583) -0,4214990456433 -49.377.533.583

157 PYFA 0,000000000004082937 0,11954205684242 0,075417958147

1.185.124.034 0,1949600149930 1.185.124.034

158 RMBA 0,000000000000077449 0,14490046377736 0,058130946047

(1.057.435.000.000) 0,2030314098243 -1.057.435.000.000

159 SCPI 0,000000000000957920 0,23623689813646 0,047666454261

232.272.360.000 0,2839033523984 232.272.360.000

160 SKLT 0,000000000002367631 0,36046740885955 0,064473539391

(6.917.503.918) 0,4249409482531 -6.917.503.918

161 SQBI 0,000000000001697573 0,10421229967573 0,029804200482

3.909.313.000 0,1340165001591 3.909.313.000

162 STTP 0,000000000000486379 0,29941258173325 0,084468905907

(75.050.731.956) 0,3838814876402 -75.050.731.956

163 TCID 0,000000000000487735 0,17488634859362 0,090759440191

51.357.257.036 0,2656457887855 51.357.257.036

164 TSPC 0,000000000000132216 0,10861269370860 0,041389401017

89.917.587.981 0,1500020947259 89.917.587.981

165 ULTJ 0,000000000000254307 0,15714707563207 0,051381394090

155.338.274.975 0,2085284697227 155.338.274.975


111



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

166 UNVR 0,0000000000000535653 0,31813154527041 0,079270354898

(724.199.000.000) 0,3974019001681 -724.199.000.000

167 ALMI 0,0000000000002598037 -0,59908620870786 0,040914309901

(933.722.899.118) -0,5581718988066 -933.722.899.117

168 INAI 0,0000000000009335649 0,30743530495069 0,019429086507

(59.856.387.355) 0,3268643914587 -59.856.387.355

169 KBRI 0,0000000000009064986 0,03784606661008 0,212930902903

34.924.427.303 0,2507769695139 34.924.427.303

170 SCMB 0,0000000000000480027 0,04703008696213 0,140164347878

(1.057.026.000.000) 0,1871944348402 -

1.057.026.000.000

171 TOTO 0,0000000000004094658 0,15139704324742 0,066559607237

(13.904.729.241) 0,2179566504845 -13.904.729.241

172 ICBP 0,0000000000000336194 0,22049495661684 0,039534246057

(1.338.515.000.000) 0,2600292026744 -

1.338.515.000.000

173 MLBI 0,0000000000004012012 -0,36218950390203 0,106278446010

(118.122.000.000) -0,2559110578915 -118.122.000.000

174 ROTI 0,0000000000003922776 0,19368946966021 0,132725523947

(176.398.098.039) 0,3264149936072 -176.398.098.039

175 BAJA 0,0000000000008482333 0,13913765080724 0,050909121448

88.463.836.426 0,1900467722560 88.463.836.426

176 DPNS 0,0000000000027889088 -0,00258296975845 0,007140419883

8.642.086.623 0,0045574501277 8.642.086.623

177 CPIN 0,0000000000000454771 0,16833363683205 0,007151183769

1.507.423.000.000 0,1754848206011 1.507.423.000.000

178 JPFA 0,0000000000000597655 0,25564787790321 0,076572959237

(1.185.687.000.000) 0,3322208371398 -

1.185.687.000.000

179 ALDO 0,0000000000023716393 0,21567788561116 0,052919625506

21.031.151.579 0,2685975111193 21.031.151.579

180 ASII 0,0000000000000033412 0,02254584240680 0,027757787602

7.162.000.000.000 0,0503036300083 7.162.000.000.000


112



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA t-

1) TAC

NDAC DAC

181 AUTO 0,0000000000000566665 0,11533713255323 0,037729556262

11.990.862.000.000 0,1530666888155 11.990.862.000.000

182 IMAS 0,0000000000000320310 -0,09607330634237 0,029862358869

(592.775.760.825)

-0,0662109474735 -592.775.760.825

183 INDS 0,0000000000003255151 0,06296005909518 0,081772473443

61.746.141.226 0,1447325325381 61.746.141.226

184 STAR 0,0000000000009540931 -0,00304342619860 0,061252582172

31.848.782.480 0,0582091559740 31.848.782.480

185 KLBF 0,0000000000000631659 0,10638821776615 0,043309880126

(195.035.239.415) 0,1496980978920 -195.035.239.415

186 MAIN 0,0000000000003231343 0,06600698557790 0,102597051581

217.002.460.000 0,1686040371596 217.002.460.000

187 TRIS 0,0000000000015040548 0,09472156193550 0,035554652237

9.470.047.585 0,1302762141741 9.470.047.585

188 BATA 0,0000000000010504124 0,16391979677062 0,051877945034

8.601.576.000 0,2157977418055 8.601.576.000

189 ALTO 0,0000000000004768480 0,23736963410383 0,048256756957

20.440.077.328 0,2856263910617 20.440.077.328

190 SKBM 0,0000000000014300075 0,43187883405308 0,072206024806

40.773.962.117 0,5040848588602 40.773.962.116

191 WIIM 0,0000000000005799193 0,04832251588571 0,036186583056

67.695.575.202 0,0845090989421 67.695.575.202

192 MBTO 0,0000000000011629098 0,00768372982680 0,034886385692

557.771.075 0,0425701155200 557.771.075

193 AKPI 0,0000000000003210536 0,00165146158027 0,109433207210

30.062.338.000 0,1110846687902 30.062.338.000

194 ALKA 0,0000000000029198046 -1,33783046609236 0,009266321086

2.931.551.000

-1,3285641450032 2.931.551.001

195 AMFG 0,0000000000001824729 -0,00713295329639 0,066991023611

(43.334.000.000) 0,0598580703153 -43.334.000.000


113



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA

t-1) TAC

NDAC DAC

196 APLI 0,0000000000026178331 -0,06753440904544 0,090213596972

(23.391.292.705) 0,0226791879293 -23.391.292.705

197 BRNA 0,0000000000005359475 0,00577233449334 0,129752528232

163.868.740.000 0,1355248627261 163.868.740.000

198 BTON 0,0000000000041054781 -0,16146127709285 0,010880804237

7.342.822.479 -0,1505804728519 7.342.822.479

199 BUDI 0,0000000000002886577 -0,12484814181129 0,099546754882

(75.788.000.000) -0,0253013869295 -75.788.000.000

200 EKAD 0,0000000000017381843 0,01910951885086 0,033815063827

(53.895.191.902) 0,0529245826796 -53.895.191.902

201 FASW 0,0000000000001281132 -0,06637968382242 0,126844290170

(381.798.392.716) 0,0604646063480 -381.798.392.716

202 GDST 0,0000000000005278223 -0,22402208537172 0,007749655290

(15.896.429.180) -0,2162724300816 -15.896.429.180

203 IGAR 0,0000000000020434714 -0,11299799048855 0,027364021961

(28.645.024.226) -0,0856339685256 -28.645.024.226

204 IKAI 0,0000000000013788538 -0,21571155801383 0,067945520742

(103.446.113.409) -0,1477660372700 -103.446.113.409

205 INCI 0,0000000000048313221 0,12059343162502 0,047175377580

(8.821.915.335) 0,1677688092098 -8.821.915.335

206 INTP 0,0000000000000247534 -0,07316792887430 0,068866273408

(692.456.000.000) -0,0043016554663 -692.456.000.000

207 JKSW 0,0000000000023601176 0,23107100635021 0,018548869208

(31.506.098.450) 0,2496198755610 -31.506.098.450

208 JPRS 0,0000000000019273915 -0,46805970398982 0,004742161321

(17.483.084.182) -0,4633175426668 -17.483.084.182

209 KIAS 0,0000000000003039265 -0,17114713727936 0,085899036981

(106.970.777.928) -0,0852481002976 -106.970.777.928

210 LION 0,0000000000011914627 -0,00585842334819 0,027104513554

(13.400.431.548) 0,0212460902075 -13.400.431.548


114



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA

t-1) TAC

NDAC DAC

211 LMSH 0,0000000001551957490

-15,85057177993830 0,868910572256

(8.966.358.556) -14,9816612075269 -8.966.358.541

212 MLIA 0,0000000000000990970 0,02975979211552 0,110181598410

(523.514.574.000) 0,1399413905260 -523.514.574.000

213 PICO 0,0000000000011410306 0,02427711375888 0,030410468089

639.989.708.316 0,0546875818494 639.989.708.316

214 SIAP 0,0000000001435847943

-14,53773813300420 0,243591540380

(29.459.411.584) -14,2941465924803 -29.459.411.570

215 SIPD 0,0000000000002552738 -0,07764358142599 0,044527868612

(567.628.500.209) -0,0331157128133 -567.628.500.209

216 SMGR 0,0000000000000208366 -0,00618716548583 0,105615083282

(2.763.145.499.000) 0,0994279177963

-2.763.145.499.000

217 SPMA 0,0000000000003417852 0,04782826941624 1,854967620221

(128.596.813.066) 1,9027958896380 -128.596.813.068

218 SRSN 0,0000000000015431195 0,08025714426362 0,039042734691

15.581.520.543 0,1192998789558 15.581.520.543

219 TIRT 0,0000000000010018006 0,06300319053784 0,040014931153

(17.033.307.438) 0,1030181216919 -17.033.307.438

220 TRST 0,0000000000002192387 0,00166296982570 0,092775381441

(109.706.158.088) 0,0944383512667 -109.706.158.088

221 YPAS 0,0000000000022309269 -0,41270283468642 0,074894984532

(43.557.913.391) -0,3378078501521 -43.557.913.391

222 BIMA 0,0000000000068711298 -0,65254099506497 0,017910709692

(37.716.626.866) -0,6346302853662 -37.716.626.865

223 GJTL 0,0000000000000445680 0,00029428288419 0,078395142723

(1.108.961.000.000) 0,0786894256069

-1.108.961.000.000

224 HDTX 0,0000000000001693632 0,05677729223210 0,140007200042

(420.194.495) 0,1967844922738 -420.194.495

225 JECC 0,0000000000006729564 0,16895607156210 0,053696487146

(19.085.485.000) 0,2226525587088 -19.085.485.000


115



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA

t-1) TAC

NDAC DAC

226 KBLI 0,0000000000005346388 0,16017074374196 0,059448807337

69.243.118.155 0,2196195510796 69.243.118.155

227 KBLM 0,0000000000011046742 0,12387610974110 0,064788139054

(11.881.321.459) 0,1886642487957 -11.881.321.459

228 LPIN 0,0000000000038524589 0,04499483966937 0,053802855876

(64.456.630.796) 0,0987976955494 -64.456.630.796

229 MYTX 0,0000000000003502663 -0,07672847846279 0,081392466776

(330.096.000.000) 0,0046639883137 -330.096.000.000

230 NIPS 0,0000000000005924493 -0,02074665394247 0,070768430663

(197.301.982.000) 0,0500217767211 -197.301.982.000

231 RICY 0,0000000000006107184 2,06079204222739 0,041582141981

(120.691.177.221) 2,1023741842094 -120.691.177.223

232 SCCO 0,0000000000004317614 -0,02693972068638 0,027651017437

(38.860.477.886) 0,0007112967511 -38.860.477.886

233 SMSM 0,0000000000004087127 0,08129947781947 0,058849282180

(74.804.000.000) 0,1401487600003 -74.804.000.000

234 UNIT 0,0000000000016223195 3,46183345344720 0,106963854276

25.130.576.587 3,5687973077249 25.130.576.583

235 VOKS 0,0000000000004601312 -0,24237549056331 0,026531053336

(15.777.436.006) -0,2158444372271 -15.777.436.006

236 ADES 0,0000000000014162202 0,14137006922643 0,081112218118

6.799.000.000 0,2224822873456 6.799.000.000

237 AISA 0,0000000000000969906 0,03288689156013 0,044740320403

(25.435.000.000) 0,0776272119630 -25.435.000.000

238 CEKA 0,0000000000005567885 -0,12936062438438 0,024782496312

(1.068.918.639) -0,1045781280722 -1.068.918.639

239 DLTA 0,0000000000007208045 -0,48219204503912 0,015288394754

(54.580.215.000) -0,4669036502841 -54.580.215.000

240 DVLA 0,0000000000005783631 0,12321734189114 0,030083122999

(106.272.393.000) 0,1533004648909 -106.272.393.000


116



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA

t-1) TAC

NDAC DAC

241 GGRM 0,0000000000000122809 0,11814015399275 0,049730409374

3.252.014.000.000 0,1678705633668 3.252.014.000.000

242 HMSP 0,0000000000000251932 0,17156186895781 0,031869952993

9.552.145.000.000 0,2034318219504 9.552.145.000.000

243 INAF 0,0000000000005727591 0,19609074619823 0,045959727523

(127.719.278.240) 0,2420504737222 -127.719.278.240

244 INDF 0,0000000000000083199 0,00368047042965 0,042051665530

(504.112.000.000) 0,0457321359592 -504.112.000.000

245 KAEF 0,0000000000002408880 0,09957697985818 0,033074411695

481.475.425.285 0,1326513915535 481.475.425.285

246 KDSI 0,0000000000007509105 0,05601080097488 0,060947391865

53.335.025.916 0,1169581928407 53.335.025.916

247 KICI 0,0000000000073905060 -0,11286272834242 0,073096426275

(8.945.355.976) -0,0397663020603 -8.945.355.976

248 LMPI 0,0000000000008839249 -0,06656177713187 0,046597170171

(12.499.727.991) -0,0199646069601 -12.499.727.991

249 MERK 0,0000000000009977679 0,13343130556997 0,022261968217

(18.154.883.000) 0,1556932737878 -18.154.883.000

250 MRAT 0,0000000000014334794 -0,04710718347859 0,020382059597

9.318.878.401 -0,0267251238804 9.318.878.401

251 MYOR 0,0000000000000694775 0,37048109031275 0,052762073788

(1.086.552.369.395) 0,4232431641008 -1.086.552.369.395

252 PSDN 0,0000000000011515015 -1,06456477036064 0,066634387386

(19.892.902.745) -0,9979303829731 -19.892.902.744

253 PYFA 0,0000000000041392496 0,02903382747567 0,070152505623

(12.612.805.969) 0,0991863331028 -12.612.805.969

254 RMBA 0,0000000000000697524 0,28834774020818 0,060859179989

1.185.209.000.000 0,3492069201973 1.185.209.000.000

255 SCPI 0,0000000000005427708 1,00847915069717 0,026091225148

168.507.492.000 1,0345703758453 168.507.491.999


117



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA

t-1) TAC

NDAC DAC

256 SKLT 0,0000000000021563756 0,16764031317155 0,064516837579

(9.600.131.509) 0,2321571507526 -9.600.131.509

257 SQBI 0,0000000000015565381 0,01082254574437 0,028311510754

10.293.817.000 0,0391340564996 10.293.817.000

258 STTP 0,0000000000004205377 0,20512300467991 0,085224620388

(9.137.921.557) 0,2903476250687 -9.137.921.557

259 TCID 0,0000000000003858118 -0,08892097740087 0,070141142006

423.692.665.887 -0,0187798353949 423.692.665.887

260 TSPC 0,0000000000001278445 0,11450485318572 0,041622780618

(249.143.329.840) 0,1561276338043 -249.143.329.840

261 ULTJ 0,0000000000002451078 0,14299827901321 0,057297864318

(146.363.067.863) 0,2002961433317 -146.363.067.863

262 UNVR 0,0000000000000500677 0,10209927825515 0,083904470028

(447.246.000.000) 0,1860037482836 -447.246.000.000

263 ALMI 0,0000000000002225723 0,69112046291190 0,035511344393

(1.803.196.178.360) 0,7266318073055 -1.803.196.178.361

264 INAI 0,0000000000007968512 0,25994121489228 0,037232090921

(18.396.183.287) 0,2971733058138 -18.396.183.287

265 KBRI 0,0000000000005502899 0,10901351768533 0,126280175917

(45.174.149.643) 0,2352936936027 -45.174.149.643

266 SCMB 0,0000000000000415810 -0,07875254458298 0,120817504637

(358.659.000.000) 0,0420649600544 -358.659.000.000

267 TOTO 0,0000000000003466857 0,11230361745987 0,061103127637

44.607.642.180 0,1734067450967 44.607.642.180

268 ICBP 0,0000000000000287031 0,05172836151408 0,037896709907

(562.385.000.000) 0,0896250714215 -562.385.000.000

269 MLBI 0,0000000000003204768 -0,05508640322431 0,000000000000

(422.323.000.000) -0,0550864032240 -422.323.000.000

270 ROTI 0,0000000000003336609 0,12297800456726 0,122394494447

(284.973.140.174) 0,2453724990150 -284.973.140.174


118



α2 ((∆Sales t -

∆REC t) / TAt-1)

α3 (PPE t / TA

t-1) TAC

NDAC DAC

271 BAJA 0,0000000000007336095 -0,05339578096780 0,036862877863 (36.694.273.023) -0,0165329031044 -36.694.273.023

272 DPNS 0,0000000000026590696 -0,04641763725560 0,006600142485 4.753.182.745 -0,0398174947676 4.753.182.745

273 CPIN 0,0000000000000342721 0,05600051365039 0,076778125511 125.160.000.000 0,1327786391611 125.160.000.000

274 JPFA 0,0000000000000563690 0,05033789251818 0,077299731439 (928.440.000.000) 0,1276376239576 -928.440.000.000

275 ALDO 0,0000000000020624523 0,08720191759723 0,048853167999 21.874.998.659 0,1360550855985 21.874.998.659

276 ASII 0,0000000000000030293 -0,06840223787956 0,025442377355 (10.677.000.000.000) -0,0429598605244 -10.677.000.000.000

277 AUTO 0,0000000000000937495 -0,05834175330408 0,066219813553 (544.067.000.000) 0,0078780602486 -544.067.000.000

278 IMAS 0,0000000000000304595 -0,08185415034840 0,028178234834 (815.861.866.076) -0,0536759155142 -815.861.866.076

279 INDS 0,0000000000003132302 -0,08063366241315 0,091306367974 (108.707.843.810) 0,0106727055612 -108.707.843.810

280 STAR 0,0000000000009214893 -0,10496570842511 0,058705443547 (32.786.494.805) -0,0462602648767 -32.786.494.805

281 KLBF 0,0000000000000574793 0,04529971216744 0,045592969856 (399.301.146.233) 0,0908926820232 -399.301.146.233

282 MAIN 0,0000000000002025390 0,08819456161926 0,074321417061 (35.817.036.000) 0,1625159786807 -35.817.036.000

283 TRIS 0,0000000000013699415 0,23376195891793 0,033530905482 (23.737.750.663) 0,2672928644011 -23.737.750.663

284 BATA 0,0000000000009227103 0,02816805282856 0,043623487315 149.150.929.000 0,0717915401442 149.150.929.000

285 ALTO 0,0000000000005781013 0,00535879306748 0,067888887760 (12.961.258.919) 0,0732476808283 -12.961.258.919

286 SKBM 0,0000000000010949858 -0,15761842937847 0,086740845996 (22.319.427.861) -0,0708775833818 -22.319.427.861

287 WIIM 0,0000000000005357632 0,14515454038180 0,035796292120 68.211.985.477 0,1809508325024 68.211.985.477

288 MBTO 0,0000000000011476687 -0,01707465510894 0,033579611807 (15.067.698.715) 0,0165049566988 -15.067.698.715


120

Hasil Uji Statistik Deskriptif

Hasil Uji Asumsi Klasik

REGRESSION

/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N

/MISSING LISTWISE

/STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP

/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)

/NOORIGIN

/DEPENDENT DAC

/METHOD=ENTER LITRISK AQ

/RESIDUALS DURBIN HISTOGRAM(ZRESID) NORMPROB(ZRESID).

Hasil Uji Normalitas Grafik P-Plot

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

DAC 288

35,665060000

0000000

60,230330000

0000000

49,796932638

888860

3,8553790626

68871

LITRISK 288

22,039475862

9000000

34,847437824

7000000

28,270459205

140295

1,7331848534

75044

AQ 288 ,000000 1,000000 ,36458333 ,482150923

Valid N (listwise) 288

121

Hasil Uji Normalitas Grafik Histogram

Hasil Uji Multikolonieritas

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) 12,848 3,033 4,236 ,000

LITRISK 1,293 ,109 ,581 11,868 ,000 ,852 1,173

AQ 1,090 ,392 ,136 2,783 ,006 ,852 1,173

a. Dependent Variable: DAC

Hasil Uji Autokorelasi

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 ,646a ,417 ,413 2,953399845490652 1,941

a. Predictors: (Constant), AQ, LITRISK

b. Dependent Variable: DAC

122

Hasil Uji Heteroskedastisitas

Uji Spearman Rho

Hasil Uji Koefisien Determinasi

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

1 ,646a ,417 ,413 2,953399845490652

a. Predictors: (Constant), AQ, LITRISK

b. Dependent Variable: DAC

Hasil Uji Statistik t

Correlations

RES2 LITRISK AQ

Spearman's rho RES2 Correlation Coefficient 1,000 ,058 -,051

Sig. (2-tailed) . ,330 ,392

N 288 288 288

LITRISK Correlation Coefficient ,058 1,000 ,366**

Sig. (2-tailed) ,330 . ,000

N 288 288 288

AQ Correlation Coefficient -,051 ,366** 1,000

Sig. (2-tailed) ,392 ,000 .

N 288 288 288

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig. B Std. Error Beta

1 (Constant) 12,848 3,033 4,236 ,000

LITRISK 1,293 ,109 ,581 11,868 ,000

AQ 1,090 ,392 ,136 2,783 ,006


123

Hasil Uji Statistik F

ANOVAa

Model

Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 1780,020 2 890,010 102,035 ,000b

Residual 2485,933 285 8,723

Total 4265,953 287


b. Predictors: (Constant), AQ, LITRISK

PENGARUH RISIKO LITIGASI DAN KUALITAS AUDIT...

Documents

Transcript of PENGARUH RISIKO LITIGASI DAN KUALITAS AUDIT...