pengaruh debt covenant growth opportunities...

PENGARUH DEBT COVENANT, GROWTH OPPORTUNITIES,

POLITICAL COST, BONUS PLAN, DAN PROFITABILITAS

TERHADAP KONSERVATISME AKUNTANSI

(Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur di BEI Tahun 2015-2017)

SKRIPSI

Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Untuk Memenuhi Syarat-syarat Guna Meraih Gelar Sarjana Ekonomi

Oleh:

Alif Aditya Darma Saputra

NIM: 11140820000083

COVER

PROGRAM STUDI AKUNTANSI

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

1440 H / 2018 M

ii




(Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur di BEI Tahun 2015-2017)

SKRIPSI

Diajukan kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Untuk Memenuhi Syarat-syarat Guna Meraih Gelar Sarjana Ekonomi

Oleh :


NIM: 11140820000083

LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI

PROGRAM STUDI AKUNTANSI

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH

JAKARTA

1440 H / 2018 M

iii

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF

Hari ini Senin, 07 Mei 2018 telah dilakukan Ujian Komprehensif atas mahasiswa/i:

Nama : Alif Aditya Darma Saputra

No. Induk Mahasiswa : 11140820000083

Jurusan : Akuntansi

Judul Skripsi : Pengaruh Debt Covenant, Growth Opportunities,

Political Cost, dan Bonus Plan terhadap

Konservatisme Akuntansi pada Perusahaan

Manufaktur yang terdaftar di BEI.

Setelah mencermati dan memperhatikan penampilan dan kemampuan yang

bersangkutan selama proses Ujian Komprehensif, maka diputuskan bahwa

mahasiswa tersebut dinyatakan LULUS dan diberi kesempatan untuk melanjutkan

ke tahap Ujian Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana

Ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif

Hidayatullah Jakarta.

Jakarta, 07 Mei 2018

1. Yusro Rahma, SE.,M.Si

NIP: 19800506 200801 2 016

2. Fitri Yani Jalil, SE.,M.Sc

NIDN: 2004068701

iv

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI

Hari ini Senin, 24 September 2018 telah dilakukan Ujian Skripsi atas Mahasiswa/I:



Jurusan : Akuntansi

Judul Skripsi : Pengaruh Debt Covenant, Growth Opportunities,

Political Cost, Bonus Plan dan Profitabilitas

Terhadap Konservatisme Akuntansi (Studi Empiris

pada Perusahaan Manufaktur di BEI Tahun 2015-

2017)

Setelah mencermati dan memperhatikan penampilan dan kemampuan yang

bersangkutan selama proses ujian skripsi, maka diputuskan bahwa mahasiswa/I

tersebut dinyatakan lulus dan skripsi ini diterima sebagai salah satu syarat untuk

memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas

Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.

Jakarta, 24 September 2018

1. Hepi Prayudiawan, SE.,MM.,Ak.,CA

NIP: 19720516 200901 1 006

2. Yusro Rahma, SE.,M.Si

NIP: 19800506 200801 2 016

3. Atiqah, SE.,MS.,Ak

NIP: 19820120 200912 2 004

v

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH

Yang bertanda tangan di bawah ini:



Jurusan : Akuntansi

Fakultas : Ekonomi dan Bisnis

Dengan ini menyatakan bahwa dalam penulisan skripsi ini, saya:

1. Tidak menggunakan ide orang lain tanpa mampu mengembangkan dan

mempertanggungjawabkan.

2. Tidak melakukan plagiasi terhadap naskah karya orang lain.

3. Tidak menggunakan karya orang lain tanpa menyebutkan sumber asli

atau tanpa izin pemilik karya.

4. Tidak melakukan pemanipulasian dan pemalsuan data.

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

ini.

Jikalau dikemudian hari ada tuntutan dari pihak lain atas karya saya, dan telah

melalui pembuktian yang dapat dipertanggungjawabkan, ternyata memang

ditemukan bukti bahwa saya telah melanggar pernyataan ini, maka saya siap

dikenai sanksi berdasarkan aturan yang berlaku di Fakultas Ekonomi dan Bisnis

UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

Demikian pernyataan ini saya buat dengan sesungguhnya.

vi

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

I. IDENTITAS PRIBADI

1. Nama : Alif Aditya Darma Saputra

2. Tempat, Tanggal Lahir : 05 Desember 1996

3. Jenis Kelamin : Laki-Laki

4. Alamat : Jl. H. Mencong Gg. H. Kana I RT

01/06 No. 14 Paninggilan Kec.

Ciledug Kota Tangerang

5. No. Telp : 089512449797

6. Alamat email : [email protected]

II. LATAR BELAKANG KELUARGA

1. Ayah : Sutikno

2. Ibu : Wiyanti

3. Anak ke- : Satu dari Tiga bersaudara

III. PENDIDIKAN

1. SDN 4 Paninggilan : Tahun 2002 – 2008

2. SMPN 3 Tangerang : Tahun 2008 – 2011

3. SMAN 3 Tangerang : Tahun 2011 – 2014

4. UIN Syarif Hidayatullah : Tahun 2014 – 2018

Jakarta

vii

IV. PENGALAMAN ORGANISASI

1. Anggota Futsal SMAN 3 Tangerang 2011-2014

2. Anggota Divisi Lomba Futsal Kegiatan Gebyar Lomba Akuntansi

(GALAKSI) 2015

3. Ketua Divisi Lomba Futsal Kegiatan Gebyar Lomba Akuntansi

(GALAKSI) 2016

4. Ketua KKN FIGHT 145 UIN Syarif Hidayatullah Jakarta 2017

viii

THE EFFECT OF DEBT COVENANT, GROWTH

OPPORTUNITIES, POLITICAL COST, BONUS PLAN, AND

PROFITABILITY TO ACCOUNTING CONSERVATISM

ABSTRACT

This research aims to examine the effect of debt covenant, growth

opportunities, political cost, bonus plan, and profitability to accounting

conservatism to manufacturing companies listed on the Indonesia Stock Exchange

during the period 2015-2017. The sample of this research was chosen by using

purposive sampling and obtained data 204 companies with 68 companies per

annum. This hypothesis testing in this research used multiple regression model. The

results showed that simultaneously debt covenant, growth opportunities, political

cost, bonus plan, and profitability have significantly effect to accounting

conservatism. While partially debt covenant, growth opportunities, political cost,

and bonus plan don’t have significantly effect to accounting conservatism, but

profitability has significantly effect to accounting conservatism.

Keywords: debt covenant, growth opportunities, political cost, bonus plan,

profitability, accounting conservatism

ix




ABSTRAK

Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh debt covenant, growth

opportunities, political cost, bonus plan, dan profitabilitas terhadap konservatisme

akuntansi pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

selama periode 2015-2017. Sampel penelitian ini dipilih dengan menggunakan

purposive sampling dan diperoleh data sebanyak 204 perusahaan dengan

pertahunnya yaitu 68 perusahaan. Pengujian hipotesis dalam penelitian ini

menggunakan model regresi berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara

simultan debt covenant, growth opportunities, political cost, bonus plan, dan

profitabilitas berpengaruh signifikan terhadap konservatisme akuntansi.

Sementara secara parsial debt covenant, growth opportunities, political cost, dan

bonus plan tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap konservatisme akuntansi,

namun variabel profitabilitas memiliki pengaruh signifikan terhadap konservatisme

akuntansi.

Kata kunci: debt covenant, growth opportunities, political cost, bonus plan,

profitabilitas, konservatisme akuntansi

x

KATA PENGANTAR

Bismillahirrahmanirrahim.

Assalamualaikum Warahmatullahi Wabarakatuh.

Alhamdulillah segala puji bagi Allah SWT, yang telah memberikan nikmat

rahmat dan karunia-Nya kepada peneliti, sehingga peneliti dapat menyelesaikan

skripsi ini. Shalawat serta salam selalu tercurahkan kepada junjungan Nabi Besar

Muhammad SAW semoga sampai kepada keluarganya, para sahabatnya dan selaku

kita para umatnya.

Penyusunan skripsi ini yang berjudul “Pengaruh Debt Covenant, Growth

Opportunities, Political Cost, Bonus Plan dan Profitabilitas Terhadap

Konservatisme Akuntansi (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur di

BEI Tahun 2015-2017)” yang dimaksudkan untuk memenuhi syarat guna

mencapai gelar Sarjana Ekonomi di Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah

Jakarta. Peneliti sangat bersyukur atas selesainya penulisan dan penyusunan skripsi

ini. Peneliti menyadari bahwa banyak pihak yang telah membantu dalam proses

penyelesaian skripsi ini, maka dari itu peneliti ingin menyampaikan ucapan terima

kasih dan penghargaan yang sebesar-besarnnya kepada semua pihak yang telah

membantu peneliti dalam menyelesaikan skripsi ini terutama kepada:

1. Kedua orang tua tercinta, Bapak Sutikno dan Ibu Wiyanti serta kedua adik,

Aan dan Arin yang selalu mengingatkan dan memberikan semangat kepada

peneliti untuk menyelesaikan skripsi ini, serta dukungan, kasih sayang, dan

doa yang tiada henti-hentinya. Terima kasih juga atas kepercayaan yang

diberikan kepada peneliti, semoga peneliti dapat membanggakan dan

membahagiakan kalian.

2. Ibu Atiqah, SE., MS., Ak selaku Dosen Pembimbing Skripsi yang telah

menyediakan waktu untuk selalu membimbing, selalu sabar dalam

berdiskusi, mendengarkan keluh kesah dengan baik, serta memberikan

semangat, motivasi, dan masukan-masukan kepada peneliti.

xi

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

Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

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

Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

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

Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

6. Bapak Masrul Huda, SE., M.Si selaku Dosen Pembimbing Akademik. Terima

kasih atas waktu yang diberikan untuk membimbing dan mengarahkan

peneliti selama peneliti menjadi mahasiswa di Jurusan Akuntansi.

7. Seluruh Dosen Jurusan Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif

Hidayatullah Jakarta. Terima kasih untuk semua ilmu pengetahuan yang telah

diajarkan kepada peneliti. Semoga ilmu yang telah diberikan bisa bermanfaat

bagi peneliti di kemudian hari.

8. Seluruh staf pegawai Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah

Jakarta yang telah memberikan kemudahan kepada peneliti di setiap urusan

yang peneliti butuhkan.

9. Partner in everything, Firdha Ayu Fatmarani yang selalu memberikan

dukungan serta semangat yang ditularkan kepada peneliti. Terima kasih atas

semua bantuan yang memudahkan peneliti dalam proses penyusunan skripsi

ini dari awal sampai akhir. Terima kasih telah sabar menghadapi keluh kesah

peneliti dan menjadi tempat berbagi banyak cerita. Sekali lagi, terima kasih

fi.

10. Teman sepermainan, C-MEN (Dion, Ridu, Zaid, Bacil, Daris, Noval, dan

Irsal) yang selalu berjuang dan bermain bersama dari awal kuliah hingga saat

ini. Terima kasih telah memberikan semangat kepada peneliti dan selalu

mengingatkan untuk segera menyelesaikan skripsi ini. Makasih, men!

11. Sahabat terbaik, ARAB (Bayu, Fitrah, dan Rama) yang selalu menemani di

saat suka ataupun duka, dan menjadi tempat berbagi keseruan selama

bertahun-tahun. Terima kasih atas semangat dan doanya serta motivasi yang

diberikan kepada peneliti.

xii

12. KKN FIGHT 145 (Angga, Anna, Awe, Gina, Haris, Imas, Izzah, Jeni, Liana,

Raja, Riska, Rizka, Reizia, dan Sahrul), terima kasih atas perjuangannya

untuk menyelesaikan buku laporan KKN dan memberikan semangat kepada

peneliti.

13. Keluarga kecil Kelas C Akuntansi 2014, terima kasih atas kenangan,

pembelajaran, dan semangatnya selama ini.

14. Keluarga besar Akuntansi 2014, terima kasih atas inspirasi dan doanya serta

motivasi yang diberikan kepada peneliti selama ini.

15. Semua pihak yang terlibat yang tidak dapat disebutkan satu-persatu.

Peneliti menyadari sepenuhnya bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna

dikarenakan keterbatasan pengalaman dan pengetahuan yang dimiliki peneliti. Oleh

karena itu, peneliti mengharapkan segala bentuk saran serta kritik yang membangun

dari berbagai pihak.

Wassalamualaikum Warahmatullahi Wabarakatuh

Jakarta, 20 September 2018


xiii

DAFTAR ISI

COVER DALAM ………………………………………………………………...i

LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI ................................................................ ii

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF ................................. iii

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI .................................................. iv

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH ........................... v

DAFTAR RIWAYAT HIDUP ............................................................................ v

ABSTRACT ........................................................................................................ viii

ABSTRAK ........................................................................................................... ix

KATA PENGANTAR .......................................................................................... x

DAFTAR ISI ...................................................................................................... xiii

DAFTAR TABEL ............................................................................................. xvi

DAFTAR GAMBAR ........................................................................................ xvii

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

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

B. Rumusan Masalah ....................................................................................... 8

C. Tujuan Penelitian ........................................................................................ 8

D. Manfaat Penelitian ...................................................................................... 8

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ........................................................................ 10

A. Tinjauan Literatur ...................................................................................... 10

1. Teori Akuntansi Positif ...................................................................... 10

2. Teori Agensi ....................................................................................... 11

3. Debt Covenant .................................................................................... 12

4. Growth Opportunities ......................................................................... 13

5. Political Cost ...................................................................................... 14

xiv

6. Bonus Plan ......................................................................................... 15

7. Profitabilitas ....................................................................................... 16

8. Konservatisme Akuntansi ................................................................... 16

B. Hasil-Hasil Penelitian Terdahulu .............................................................. 18

C. Pengembangan Hipotesis .......................................................................... 26

1. Pengaruh Debt Covenant terhadap Konservatisme Akuntansi ........... 26

2. Pengaruh Growth Opportunities terhadap Konservatisme Akuntansi 27

3. Pengaruh Political Cost terhadap Konservatisme Akuntansi ............. 27

4. Pengaruh Bonus Plan terhadap Konservatisme Akuntansi ................ 28

5. Pengaruh Profitabilitas terhadap Konservatisme Akuntansi .............. 29

D. Kerangka Pemikiran .................................................................................. 31

BAB III METODOLOGI PENELITIAN ........................................................ 32

A. Ruang Lingkup Penelitian ......................................................................... 32

B. Metode Penentuan Sampel ........................................................................ 32

C. Metode Pengumpulan Data ....................................................................... 33

1. Studi Pustaka ...................................................................................... 33

2. Studi Dokumentasi ............................................................................. 33

D. Operasionalisasi Variabel Penelitian ......................................................... 33

1. Variabel Independen ........................................................................... 33

2. Variabel Dependen ............................................................................. 37

E. Metode Analisis Data ................................................................................ 40

1. Analisis Statistik Deskriptif ................................................................ 40

2. Uji Asumsi Klasik .............................................................................. 40

3. Pengujian Hipotesis ............................................................................ 43

xv

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ......................................................... 467

A. Gambaran Umum Objek Penelitian .......................................................... 47

1. Deskripsi Objek Penelitian ................................................................. 47

2. Proses Seleksi Sampel ........................................................................ 47

B. Hasil Uji Instrumen Penelitian .................................................................. 49

1. Hasil Uji Analisis Statistik Deskriptif ................................................ 49

2. Hasil Uji Asumsi Klasik ..................................................................... 51

3. Hasil Pengujian Hipotesis .................................................................. 60

BAB V PENUTUP .............................................................................................. 73

A. Kesimpulan ............................................................................................... 73

B. Saran …………………………………………………………………….. 74

DAFTAR PUSTAKA ......................................................................................... 76

LAMPIRAN-LAMPIRAN …………………………………………………… 81

xvi

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Hasil-Hasil Penelitian Terdahulu ……………………………………. 18

Tabel 3.1 Operasionalisasi Variabel dan Pengukuran ………………….............. 38

Tabel 3.2 Uji Durbin-Watson (DW Test) ………………………………............. 42

Tabel 4.1 Tahapan Seleksi Sampel Penelitian dengan Kriteria ………………... 48

Tabel 4.2 Hasil Uji Statistik Deskriptif ................................................................ 49

Tabel 4.3 Hasil Uji Normalitas Unresidual ……………………………………. 54

Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolonieritas ………………………………………….. 55

Tabel 4.5 Hasil Uji Autokorelasi Durbin-Watson ……………………………… 56

Tabel 4.6 Hasil Uji Heteroskedastisitas dengan Glejser ……………………….. 58

Tabel 4.7 Hasil Uji Heteroskedastisitas dengan White-Test …………………… 58

Tabel 4.8 Hasil Uji Koefisien Determinasi …………………………………….. 61

Tabel 4.9 Hasil Uji Statistik F ………………………………………………...... 62

Tabel 4.10 Hasil Uji Statistik t …………………………………………………. 64

Tabel 4.11 Hasil Pengujian Hipotesis ………………………………………….. 72

xvii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Kerangka Pemikiran ......................................................................... 31

Gambar 4.1 Hasil Uji Normalitas dengan Grafik Histogram ............................... 52

Gambar 4.2 Hasil Uji Normalitas dengan P-Plot ................................................. 53

1

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Persaingan antar perusahaan saat ini semakin ketat diiringi dengan

perkembangan usaha yang pesat. Perkembangan usaha menyebabkan tingginya

tantangan yang dihadapi, sehingga semakin tinggi ketidakpastian yang harus

dihadapi oleh perusahaan. Perusahaan akan melakukan segala cara agar bisa

bertahan. Salah satu cara melihat kinerja dari sebuah perusahaan adalah dari

laporan keuangan. Setiap perusahaan memiliki kewajiban untuk menerbitkan

laporan keuangannya setiap tahun. Laporan keuangan merupakan suatu bentuk

pertanggungjawaban dari manajemen perusahaan atas pengelolaan semua

aktivitas yang ada di dalamnya.

Menurut Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan No. 1 (2014),

laporan keuangan adalah suatu penyajian terstruktur dari posisi keuangan dan

kinerja keuangan suatu entitas. Tujuan laporan keuangan adalah untuk

memberikan informasi mengenai posisi keuangan, kinerja keuangan, dan arus

kas entitas yang bermanfaat bagi sebagian besar pengguna laporan keuangan

dalam pembuatan keputusan ekonomik. Di Indonesia, laporan keuangan harus

dibuat berdasarkan Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan (PSAK) yang

dikeluarkan oleh Ikatan Akuntan Indonesia (IAI).

Laporan keuangan yang dibuat manajemen harus memenuhi tujuan,

aturan, juga prinsip akuntansi yang berlandaskan pada standar akuntansi yang

2

berlaku. Informasi yang terdapat dalam laporan keuangan sangat berguna bagi

pihak eksternal dan pihak manajemen dalam mengambil keputusan finansial.

Namun dalam kenyataannya, informasi yang terdapat dalam laporan keuangan

mempunyai keterbatasan diantaranya, cost-benefit relationship, materiality

principle, industry practice, dan conservatism (Apriani, 2015). Dalam

membuat laporan keuangan, manajemen diberikan kebebasan dalam memilih

metode akuntansi yang akan digunakan oleh Standar Akuntansi Keuangan

(SAK).

Fleksibilitas yang dimiliki manajemen ini dapat dimanfaatkan untuk

menghasilkan laporan keuangan yang sesuai dengan keinginan dan kebutuhan

setiap perusahaan. Kebebasan manajemen ini dapat membuat laporan

keuangannya dengan prinsip konservatif ataupun optimis. Kecurangan

manajemen yang terjadi biasanya terjadi pada laporan keuangan yang

menggunakan prinsip optimis karena terkadang terjadi overstate yang dapat

menyesatkan bahkan merugikan pengguna laporan keuangan (Reskino dan

Vemiliyarni, 2014).

Sebagai contoh pada kasus Satyam, salah satu perusahaan IT terbesar

di India. Pada Maret 2008, Satyam mengumumkan bahwa pendapatan

perusahaan naik 46,3% dengan nominal 2,1 miliar dolar AS. Lalu, Satyam

mengatakan pendapatannya akan meningkat sebanyak 19-21% dengan

nominal 2,55-2,59 miliar dolar pada Maret 2009. Namun pada awal Januari

2009, B. Ramalinga3Raju (pendiri Satyam) tiba-tiba mengatakan bahwa

sekitar 1,04 miliar dolar saldo kas dan bank Satyam adalah palsu. Dia juga

3

mengakui bahwa dia memalsukan nilai pendapatan bunga diterima di muka

(accrued interest), mencatat kewajiban lebih rendah dari yang seharusnya

(understated liability) dan menggelembungkan nilai piutang (overstated

debtors) (https://www.news18.com/news/business/the-satyam-computer-

accounting-fraud-and-the-case-timeline).

Kasus di atas menunjukkan kurangnya akan penerapan prinsip

konservatisme. Dari kasus tersebut, terlihat bahwa prinsip konservatisme perlu

diterapkan pada laporan keuangan agar para manajer tidak tidak terlalu

menonjolkan sikap optimisme dalam melaporkan hasil usahanya. Artinya,

laporan keuangan akan bersifat lebih pesimis atau konservatif (Reskino dan

Vemiliyarni, 2014).

Perusahaan memilih metode akuntansi yang dianggap sesuai dengan

kondisi perusahaan dan yang dapat mengantisipasi kondisi perekonomian yang

tidak stabil, artinya perusahaan harus berhati-hati dalam penyusunan laporan

keuangan. Tindakan kehati-hatian yang dilakukan oleh perusahaan ini disebut

sebagai konservatisme (Iskandar, 2016). Penggunaan prinsip ini didasarkan

pada asumsi bahwa perusahaan akan menghadapi ketidakpastian ekonomi di

masa mendatang, sehingga pengukuran, pengakuan, dan perhitungan untuk

angka-angka tersebut dilakukan dengan konservatif.

Konservatisme merupakan prinsip akuntansi yang jika diterapkan akan

menghasilkan angka-angka pendapatan dan aset cenderung rendah, serta

angka-angka biaya cenderung tinggi. Kecenderungan itu terjadi karena

4

konservatisme menganut prinsip memperlambat pengakuan pendapatan serta

mempercepat pengakuan biaya (Fatmariani, 2013). Watts (2003)

mendefinisikan konservatisme sebagai tindakan manajemen dengan lebih

lambat mengakui pendapatan atau laba. Prinsip ini tidak mengimplikasikan

bahwa semua arus kas masuk seperti pendapatan harus diterima sebelum diakui

tetapi arus kas tersebut harus bisa diverifikasi. Konservatisme juga

diinterpretasikan sebagai kecenderungan akuntan untuk mengakui berita baik

sebagai keuntungan daripada mengakui berita buruk sebagai kerugian (Basu,

1997).

Watts (2003) menyatakan bahwa konservatisme akuntansi muncul dari

insentif yang berkaitan dengan biaya kontrak, litigasi, pajak, dan politik yang

bermanfaat bagi perusahaan untuk mengurangi biaya keagenan dan

mengurangi pembayaran yang berlebihan kepada pihak-pihak seperti manajer,

pemegang saham, pengadilan, dan pemerintah. Implikasi konsep ini terhadap

pelaporan keuangan adalah pada umumnya akuntansi akan segera mengakui

biaya atau rugi yang kemungkinan besar akan terjadi tetapi tidak

mengantisipasi (mengakui lebih dahulu) profit atau pendapatan yang akan

datang walaupun kemungkinannya besar terjadi (Ramadhoni, Zirman, dan

Mudrika 2014).

Istilah konservatisme tidak lagi digunakan dalam International

Financial Reporting Standard (IFRS) dan diganti dengan prudence sejak tahun

2010. Prudence lebih berfokus pada kehati-hatian dalam melakukan penilaian

pada keadaan yang tidak pasti pada suatu perusahaan, sehingga penilaian

5

perusahaan terhadap aset, utang, dan lainnya memang mencerminkan kondisi

perusahaan yang sebenarnya tanpa direkayasa. Penerapan konservatisme

semenjak diberlakukannya IFRS tetap dilaksanakan, meskipun IFRS

menyiratkan bahwa prinsip ini tidak lagi digunakan. Perusahaan tetap

menggunakan konservatisme dalam beberapa keadaan tertentu seperti

kompensasi kerugian menyebabkan pengakuan piutang pajak tangguhan,

kapitalisasi biaya pengembangan, dan pengakuan cadangan piutang tidak

tertagih (Apriani, 2015).

Prinsip konservatisme sampai saat ini masih dianggap sebagai prinsip

yang kontroversial. Kerangka konseptual pada IFRS untuk pelaporan keuangan

menjelaskan, prinsip konservatisme sudah tidak menjadi karakteristik kualitatif

dalam kerangka konseptual yang baru karena kerangka teori IFRS yang

sekarang sudah berbeda, dimana laporan keuangannya harus bersifat relevan,

dapat dimengerti, bisa diandalkan dan reliable, tetapi tidak bias dan konservatif

(Hellman, 2008). Peraturan dari IFRS tersebut belum dapat diterapkan secara

menyeluruh di Indonesia, karena masih terdapat beberapa pilihan metode

akuntansi yang memungkinkan perusahaan untuk menggunakan prinsip

konservatisme.

Terdapat banyak kritikan yang muncul, namun ada pula yang

mendukung penerapan prinsip konservatisme. Hal ini didasari oleh pengertian

konservatisme akuntansi yang mengharuskan pengakuan biaya dan kerugian

lebih cepat, menunda pengakuan laba dan pendapatan, menilai kewajiban

dengan nilai yang tinggi, dan melakukan penilaian aset dengan nilai paling

6

rendah (Basu, 1997). Namun, pihak yang mendukung prinsip konservatisme

mengatakan bahwa penerapan prinsip ini menghasilkan laba yang lebih

berkualitas karena prinsip ini mencegah manajer perusahaan membesar-

besarkan laba (Fala, 2007). Lafond dan Watts (2007) juga menjelaskan bahwa

laporan keuangan yang konservatif dapat mencegah adanya information

asymmetry dengan cara membatasi manajemen dalam melakukan manipulasi

laporan keuangan.

Terlepas dari pro dan kontra tersebut, prinsip konservatisme dalam

akuntansi masih dipakai. Adapun alasan prinsip ini masih dipergunakan adalah

karena kecenderungan untuk melebih-lebihkan laba dalam pelaporan keuangan

dapat dikurangi dengan menerapkan sikap pesimisme untuk mengimbangi

optimisme manajer yang berlebihan (Noviantari dan Ratnadi, 2015). Tetapi,

penggunaan konservatisme tidak bisa digunakan secara berlebihan karena akan

mengakibatkan kesalahan dalam penyajian laba atau rugi periodiknya yang

tidak dapat mencerminkan kondisi perusahaan sebenarnya. Informasi yang

tidak mencerminkan kondisi sebenarnya suatu perusahaan akan menyebabkan

kualitas laporan yang diragukan sehingga menyesatkan pihak pengguna

laporan keuangan dan tidak dapat mendukung pengguna dalam pengambilan

keputusan (Nasir, Ilham, dan Yusniati 2014).

Penelitian-penelitian sebelumnya sudah banyak dilakukan terkait

dengan konservatisme akuntansi dan hasilnya pun sangat bervariasi.

Sulastiningsih dan Husna (2017) dalam penelitiannya yang berjudul Pengaruh

Debt Covenant, Bonus Plan, Political Cost, dan Risiko Litigasi terhadap

7

Penerapan Konservatisme Akuntansi dengan sampel perusahaan manufaktur,

menghasilkan kesimpulan bahwa Debt Covenant dan Bonus Plan tidak

berpengaruh terhadap Konservatisme Akuntansi. Sedangkan Political Cost dan

Risiko Litigasi berpengaruh terhadap Konservatisme Akuntansi.

Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Saputra (2016) yang berjudul

Pengaruh Struktur Kepemilikan Manajerial, Kontrak Utang, Tingkat Kesulitan

Keuangan Perusahaan, Peluang Pertumbuhan, Risiko Litigasi, dan Leverage

terhadap Konservatisme Akuntansi dengan sampel perusahaan manufaktur,

menghasilkan kesimpulan bahwa Struktur Kepemilikan Manajerial, Kontrak

Utang, Peluang Pertumbuhan, Risiko Litigasi, dan Leverage memiliki

pengaruh signifikan terhadap Konservatisme Akuntansi. Sedangkan Tingkat

Kesulitan Keuangan tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap

Konservatisme Akuntansi. Penelitian lainnya juga dilakukan oleh Andreas,

Ardeni, dan Nugroho (2017) yang berjudul Konservatisme Akuntansi di

Indonesia, menghasilkan Company Growth, Profitabilitas, dan Investment

Opportunity Set berpengaruh terhadap Konservatisme Akuntansi pada

perusahaan manufaktur yang ada di Indonesia.

Berdasarkan latar belakang dan hasil penelitian-penelitian terdahulu

yang berbeda-beda, maka peneliti tertarik untuk melakukan penelitian terkait

dengan konservatisme akuntansi yang digunakan sebagai variabel dependen

sedangkan variabel independennya adalah debt covenant, growth

opportunities, political cost, bonus plan, dan profitabilitas. Dengan demikian,

peneliti memberi judul penelitian ini “Pengaruh Debt Covenant, Growth

8

Opportunities, Political Cost, Bonus Plan, dan Profitabilitas terhadap

Konservatisme Akuntansi”.

B. Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang di atas, maka rumusan masalah yang

hendak diteliti dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Apakah debt covenant berpengaruh terhadap konservatisme akuntansi?

2. Apakah growth opportunities berpengaruh terhadap konservatisme

akuntansi?

3. Apakah political cost berpengaruh terhadap konservatisme akuntansi?

4. Apakah bonus plan berpengaruh terhadap konservatisme akuntansi?

5. Apakah profitabilitas berpengaruh terhadap konservatisme akuntansi?

C. Tujuan Penelitian

Berdasarkan rumusan masalah di atas, penelitian ini bertujuan untuk

menemukan bukti empiris atas hal-hal sebagai berikut:

1. Pengaruh debt covenant terhadap konservatisme akuntansi.

2. Pengaruh growth opportunities terhadap konservatisme akuntansi.

3. Pengaruh political cost terhadap konservatisme akuntansi.

4. Pengaruh bonus plan terhadap konservatisme akuntansi.

5. Pengaruh profitabilitas terhadap konservatisme akuntansi.

D. Manfaat Penelitian

Berdasarkan tujuan penelitian, penelitian ini memiliki manfaat sebagai

berikut:

9

1. Bagi perusahaan, diharapkan dapat membantu para manajer agar lebih

memahami prinsip konservatisme dalam akuntansi supaya dapat

menghasilkan laporan keuangan yang berkualitas.

2. Bagi mahasiswa, sebagai referensi untuk menambah ilmu pengetahuan

mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi konservatisme akuntansi dan

prinsip konservatisme akuntansi.

3. Bagi peneliti, sebagai sarana untuk menambah wawasan dan pengetahuan

mengenai prinsip konservatisme akuntansi.

10

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

A. Tinjauan Literatur

1. Teori Akuntansi Positif

Teori akuntansi positif menjelaskan bahwa manajer memiliki

dorongan atau motivasi untuk dapat memaksimalkan kinerjanya. Teori ini

juga memprediksi bahwa manajer memiliki kecenderungan menaikkan

laba untuk menutupi kinerja yang buruk. Kecenderungan manajer untuk

menaikkan laba dapat didorong oleh adanya empat masalah pengontrakan

yaitu informasi asimetrik, masa kerja terbatas manajer, kewajiban terbatas

manajer, dan asimetri pembayaran (Watts, 2003). Pemegang saham dan

kreditor berusaha menghindari pembayaran yang berlebih kepada manajer

dengan meminta penyelenggaraan akuntansi yang konservatif. Oleh

karena itu dapat disimpulkan bahwa manajer cenderung

menyelenggarakan akuntansi yang bersifat optimis, tetapi pemegang

saham dan kreditor cenderung meminta manajer menyelenggarakan

akuntansi yang konservatif.

Watts dan Zimmerman (1990) mengatakan ada tiga hipotesis

dalam teori akuntansi positif:

1) Bonus Plan Hypothesis (Hipotesis Rencana Bonus)

Jika perusahaan merencanakan bonus berdasarkan net income,

maka perusahaan tersebut akan memilih prosedur akuntansi yang

menggeser pelaporan earnings masa datang ke periode sekarang.

11

Dengan kata lain, dengan adanya hipotesis ini manajer cenderung

menaikkan laba sehingga menaikkan bonus yang akan dia dapat.

2) Debt Covenant Hypothesis (Hipotesis Kontrak Utang)

Perusahaan cenderung untuk menurunkan rasio utang atau

ekuitas dengan cara meningkatkan laba sekarang dengan menggeser

dari laba masa yang akan datang. Motivasinya adalah untuk

menghindari dekatnya batasan-batasan pada perjanjian utang dan

untuk mendapatkan suku bunga pinjaman yang lebih rendah. Semakin

rendah rasio utang atau ekuitas, semakin rendah risiko perusahaan

mengalami kebangkrutan.

3) Political Cost Hypothesis (Hipotesis Biaya Politis)

Perusahaan cenderung untuk menurunkan laba sekarang

dengan menggeser ke laba masa yang akan datang. Motivasinya

adalah untuk menghindari tekanan politik seperti tuduhan monopoli

dengan menunjukkan laba perusahaan yang tidak berlebihan,

menghindari tuntutan serikat kerja dengan menunjukkan bahwa laba

perusahaan menurun, dan lain sebagainya.

2. Teori Agensi

Teori agensi muncul karena adanya konflik kepentingan antara

pihak prinsipal dan agen. Prinsipal adalah pemilik perusahaan, sedangkan

agen adalah para manajer perusahaan. Tujuan utama dari teori ini adalah

untuk menjelaskan bagaimana pihak-pihak yang melakukan hubungan

kontrak dapat membuat kontrak yang tujuannya untuk meminimalisir

12

biaya sebagai dampak adanya asimetri informasi. Jensen dan Meckling

(1976) mendefinisikan teori agensi merupakan hubungan keagenan

sebagai suatu kontrak yang mana satu atau lebih pihak (prinsipal)

menggunakan orang lain (agen) untuk menjalankan aktivitas perusahaan.

Prinsipal menyediakan fasilitas dan dana sedangkan agen sebagai

pengelola yang berkewajiban mengelola perusahaan untuk meningkatkan

nilai perusahaan.

Dalam praktiknya di perusahaan, ternyata agen dalam aktivitasnya

terkadang tidak sesuai dengan kontrak kerja yang disepakati sehingga

muncullah suatu konflik keagenan (agency problem). Agen memiliki

informasi yang lebih banyak dibandingkan dengan prinsipal, sehingga

menimbulkan adanya asimetri informasi yaitu suatu kondisi adanya

ketidakseimbangan perolehan informasi antara pihak manajemen sebagai

penyedia informasi dengan pihak pemegang saham dan stakeholder

sebagai pengguna informasi (Iskandar, 2016).

3. Debt Covenant

Fatmariani (2013) menjelaskan debt covenant (kontrak utang)

sebagai perjanjian untuk melindungi pemberi pinjaman dari tindakan-

tindakan manajer terhadap kepentingan kreditor, seperti pembagian

dividen yang berlebihan, atau memberikan ekuitas di bawah tingkat yang

telah ditentukan. Debt covenant mengindikasikan bahwa manajer

cenderung untuk menyatakan secara berlebihan laba dan aset untuk

mengurangi negoisasi ulang biaya kontrak utang.

13

Perjanjian utang sering digunakan dalam menjelaskan

konservatisme akuntansi, karena debtholders cenderung menginginkan

penerapan akuntansi yang konservatif. Hal tersebut dikarenakan

penerapan konservatisme akan mengurangi konflik antara shareholders

dan debtholders terkait masalah pembayaran dividen. Pembayaran dividen

yang terlalu tinggi akan menimbulkan ancaman bagi debtholders karena

akan mengurangi aset yang seharusnya tersedia untuk pelunasan utang.

Masalah tersebut bisa diatasi dengan melakukan pembatasan berdasarkan

laba perusahaan yang disajikan secara konservatif (Haniati dan Fitriany,

2010).

Menurut Watts dan Zimmerman (1990), motif pemilihan suatu

metode akuntansi tidak terlepas dari teori akuntansi positif dan salah

satunya adalah debt covenant hypothesis. Hipotesis ini memprediksikan

bahwa semakin tinggi jumlah pinjaman atau utang yang ingin didapatkan

oleh perusahaan, maka perusahaan berupaya menunjukkan kinerja yang

baik pada debtholders.

4. Growth Opportunities

Growth opportunities adalah kesempatan perusahaan untuk

melakukan investasi pada hal-hal yang menguntungkan (Saputra, 2016).

Perusahaan dengan growth opportunities yang tinggi akan cenderung

membutuhkan dana dalam jumlah yang cukup besar untuk membiayai

pertumbuhan tersebut pada masa yang akan datang. Pada perusahaan yang

menggunakan prinsip konservatif terdapat cadangan tersembunyi yang

14

digunakan oleh investasi, sehingga perusahaan yang konservatif identik

dengan perusahaan yang tumbuh (Mayangsari, 2002 dalam Susanto dan

Ramadhani, 2016).

Pertumbuhan merupakan elemen yang terjadi dalam siklus

perusahaan. Pertumbuhan ini akan direspon positif oleh investor sehingga

nilai pasar perusahaan yang konservatif lebih besar dari nilai bukunya

sehingga akan tercipta goodwill (Wulandari, Andreas, dan Ilham, 2014).

Hal ini akan membuat pasar dan investor menilai positif terhadap

perusahaan. Pasar menilai positif atas investasi yang dilakukan

perusahaan, karena dari investasi yang dilakukan ini diharapkan

perusahaan akan mendapatkan kenaikan kas.

5. Political Cost

Political cost (biaya politis) timbul dari adanya konflik

kepentingan antara pemerintah dengan perusahaan (manajer). Pemerintah

sebagai wakil dari masyarakat memiliki kewenangan untuk melakukan

pengalihan kekayaan dari perusahaan kepada masyarakat sesuai dengan

peraturan yang berlaku (peraturan perpajakan maupun peraturan lainnya).

Proses pengalihan kekayaan tersebut didasarkan pada informasi akuntansi,

seperti laba perusahaan atau informasi akuntansi lainnya (Widya, 2005

dalam Novita, 2017).

Menurut Watts dan Zimmerman (1990) dalam political cost

hypothesis, perusahaan besar kemungkinan lebih sensitif terhadap adanya

biaya politis daripada perusahaan kecil. Perusahaan besar biasanya lebih

15

diawasi oleh pemerintah dan masyarakat. Biaya politis mencakup semua

biaya atau transfer kekayaan yang harus ditanggung perusahaan terkait

tindakan-tindakan antitrust, regulasi, subsidi pemerintah, tarif pajak,

tuntutan buruh, dan sebagainya (Nasir et al, 2014). Jika perusahaan besar

mempunyai laba yang tinggi secara relatif permanen, maka pemerintah

dapat terdorong untuk menaikkan pajak dan meminta layanan publik yang

lebih tinggi kepada perusahaan.

6. Bonus Plan

Bonus plan dapat diartikan sebagai manajer yang mengharapkan

kompensasi atau bonus yang tinggi melalui manajemen laba. Jensen dan

Meckling (1976) mengatakan bahwa kepemilikan saham oleh manajemen

akan menurunkan permasalahan agensi karena semakin banyak saham

yang dimiliki oleh manajemen maka semakin kuat motivasi mereka untuk

bekerja dalam meningkatkan nilai saham perusahaan. Bonus plan tidak

terlepas dari teori akuntansi positif yang menjelaskan tindakan manajemen

dalam pemilihan kebijakan akuntansi.

Dalam menyusun laporan keuangan, terdapat kecenderungan

manajemen berusaha melakukan manajemen laba agar terlihat bahwa

target laba telah tercapai demi mendapatkan bonus yang diharapkan,

sehingga laporan keuangan disusun kurang konservatif (Jayanti dan

Sapari, 2016). Jika kepemilikan manajer lebih banyak dibandingkan

investor lain, maka manajemen cenderung melaporkan laba lebih

16

konservatif. Sedangkan, semakin rendah kepemilikan manajerial maka

permintaan diterapkannya konservatisme akuntansi semakin tinggi.

7. Profitabilitas

Profitabilitas merupakan kemampuan perusahaan dalam

menghasilkan laba selama periode tertentu. Laba merupakan indikator

kinerja dari suatu perusahaan. Pertumbuhan laba perusahaan yang

meningkat mencerminkan bahwa kinerja perusahaan juga baik. Selain

menjadi indikator kinerja suatu perusahaan, laba juga merupakan elemen

penting dalam penciptaan nilai perusahaan yang menunjukkan prospek

perusahaan di masa yang akan datang (Jayanti dan Sapari, 2016).

Profitabilitas perusahaan merupakan salah satu dasar penilaian

kondisi suatu perusahaan terutama untuk menganalisis kinerja manajemen.

Menurut Suharli dan Oktorina (2005), profitabilitas dapat diukur melalui

jumlah laba operasi, laba bersih, tingkat pengembalian investasi/aktiva,

dan tingkat pengembalian ekuitas pemilik.

8. Konservatisme Akuntansi

Menurut Statement of Financial Accounting Concepts (SFAC) No.

2, konservatisme didefinisikan sebagai “a prudent reaction to uncertainty

to try to ensure that uncertainty and risks inherent in business situations

are adequately considered”. Konservatisme diartikan sebagai reaksi

kehati-hatian terhadap ketidakpastian yang terjadi dalam aktivitas

ekonomi dan bisnis.

17

Suwardjono (2014) dalam Pratama (2016) mengatakan

konservatisme adalah sikap atau aliran (mazhab) dalam menghadapi

ketidakpastian untuk mengambil tindakan atau keputusan atas dasar

muncul (outcome) yang terjelek dari ketidakpastian tersebut. Implikasi

dari penerapan konservatisme adalah sikap kehati-hatian dalam pengakuan

dan pengukuran pendapatan dan aset yang pada umumnya terlihat dari

penggunaan metode akuntansi yaitu pelaporan laba dan aset yang lebih

rendah atau pelaporan utang yang lebih tinggi. Konservatisme digunakan

sebagai pengakuan awal untuk biaya dan rugi serta menunda pengakuan

pendapatan dan keuntungan, sehingga menyebabkan understatement

terhadap laba pada periode sekarang yang dapat mengarah pada

overstatement terhadap laba pada periode-periode berikutnya.

Konsep konservatisme akuntansi adalah sebuah konsep yang sudah

ada sejak beberapa abad yang lalu dan penggunaannya semakin meningkat

pada 30 tahun terakhir ini (Watts, 2003). Konsep ini telah mempengaruhi

praktik akuntansi untuk jangka waktu yang lama. Contoh konservatisme

dalam akuntansi adalah pemakaian metode yang terendah antara biaya dan

harga pasar ketika nilai persediaan dan aturan yang mengharuskan

kerugian bersih akrual diakui atas komitmen pembelian barang untuk

persediaan oleh perusahaan. Jika muncul keraguan, maka lebih baik

menyajikan angka laba bersih dan aset bersih yang terlalu rendah daripada

terlalu tinggi (Oktomegah, 2012).

18

B. Hasil - Hasil Penelitian Terdahulu

Adapun hasil-hasil sebelumnya dari penelitian-penelitian terdahulu

mengenai topik yang berkaitan dengan penelitian ini dapat dilihat dalam tabel

2.1.

19

Tabel 2.1

Hasil-Hasil Penelitian Terdahulu

Bersambung pada halaman selanjutnya

No. Peneliti

(Tahun) Judul Penelitian

Metode Penelitian Hasil Penelitian

Persamaan Perbedaan

1. Andreas et al

(2017)

Konservatisme

Akuntansi di

Indonesia.

Menggunakan variabel

dependen konservatisme

akuntansi dan variabel

independen

profitabilitas. Sampel

penelitian yang

digunakan, perusahaan

manufaktur yang listed

di BEI.


independen debt

covenant, growth

opportunities, political

cost, dan bonus plan.

Data yang digunakan

merupakan data

perusahaan manufaktur

tahun 2015-2017.

Company growth,

profitabilitas, dan

investment opportunity set

berpengaruh positif

signifikan terhadap

konservatisme akuntansi.

2. Arsanto

(2017)

Pengaruh

Kepemilikan

Institusional,

Leverage, Political

Cost, Size dan

Growth Terhadap

Konservatisme

Akuntansi.




independen political cost

dan growth. Sampel

penelitian yang



di BEI.


independen debt

covenant, bonus plan, dan

profitabilitas. Data yang

digunakan merupakan

data perusahaan

manufaktur tahun 2015-

2017.

Leverage dan size

berpengaruh positif

terhadap konservatisme

akuntansi. Kepemilikan

institusional, political cost

dan growth tidak

berpengaruh signifikan


akuntansi.

20

Tabel 2.1 (Lanjutan)

No. Peneliti



Persamaan Perbedaan

3. Sulastiningsih

dan Husna

(2017)

Pengaruh Debt

Covenant, Bonus

Plan, Political Cost,

dan Risiko Litigasi

terhadap Penerapan

Konservatisme

Akuntansi pada

Perusahaan

Manufaktur.




independen debt

covenant, bonus plan

dan political cost.

Sampel penelitian yang



di BEI.


independen growth

opportunities dan


digunakan merupakan

data perusahaan


2017.

Debt covenant dan bonus

plan tidak memiliki

pengaruh terhadap


Political cost dan risiko

litigasi memiliki pengaruh


akuntansi.

4. Choiriyah

dan Almilia

(2016)

Pengaruh

Profitabilitas,

Likuiditas dan

Tingkat Kesulitan

Keuangan

Perusahaan Terhadap

Konservatisme

Akuntansi.




independen


penelitian yang



di BEI.


independen debt

covenant, political cost,

growth opportunities dan

bonus plan. Data yang

digunakan merupakan

data perusahaan


2017.

Profitabilitas dan tingkat

kesulitan berpengaruh

signifikan terhadap


Likuiditas tidak



akuntansi.


21


No. Peneliti



Persamaan Perbedaan

4. Iskandar

(2016)

Pengaruh Debt

Covenant, Bonus

Plan, dan Political

Cost terhadap

Konservatisme

Akuntansi (Studi

Empiris pada

Perusahaan

Manufaktur

Subsektor Industri

Barang Konsumsi

Yang Terdaftar di

BEI Tahun 2012-

2015).




independen debt

covenant, political cost

dan bonus plan. Sampel

penelitian yang



di BEI.


independen growth

opportunities dan


digunakan merupakan

data perusahaan


2017.

Debt covenant

berpengaruh negatif tidak

signifikan terhadap


Bonus plan berpengaruh

negatif signifikan terhadap


Political cost berpengaruh

positif signifikan terhadap


5. Jayanti dan

Sapari (2016)

Pengaruh Positive

Accounting Theory,

Profitabilitas, dan

Operating Cash Flow

terhadap Penerapan

Konservatisme.



dan variabel independen

debt covenant, political

cost, bonus plan, dan


penelitian yang



di BEI.


independen growth

opportunities. Data yang

digunakan merupakan

data perusahaan


2017.

Debt covenant dan

political cost tidak

berpengaruh terhadap

konservatisme. Bonus plan

dan profitabilitas

berpengaruh negatif

terhadap konservatisme.

Operating cash flow

berpengaruh positif



22


No. Peneliti



Persamaan Perbedaan

6. Savitri (2016) Pengaruh Struktur

Kepemilikan

Institusional, Debt

Covenant, dan

Growth

Opportunities

Terhadap

Konservatisme

Akuntansi.




independen debt

convenant dan growth

opportunities. Sampel

penelitian yang



di BEI.


independen political cost,

bonus plan, dan


digunakan merupakan

data perusahaan


2017.

Kepemilikan institusional,

debt covenant, dan growth

opportunities tidak



akuntansi.

7. Noviantari

dan Ratnadi

(2015)

Pengaruh Financial

Distress, Ukuran

Perusahaan, dan

Leverage pada

Konservatisme

Akuntansi.



akuntansi. Sampel

penelitian yang



di BEI.


independen debt

covenant, growth

opportunities, political

cost, bonus plan, dan


digunakan merupakan

data perusahaan


2017.

Financial distress

berpengaruh negatif pada

konservatisme akuntansi,

ukuran perusahaan

berpengaruh positif pada

konservatisme akuntansi,

dan leverage berpengaruh

negatif pada konservatisme

akuntansi.


23


No. Peneliti



Persamaan Perbedaan

8. Nasir et al

(2014)

Pengaruh Struktur

Kepemilikan

Manajerial, Risiko

Litigasi, Likuiditas

dan Political Cost

terhadap

Konservatisme

Akuntansi.


dependen

konservatisme


independen political

cost. Sampel penelitian

yang digunakan,


yang listed di BEI.


independen debt

convenant, growth

opportunities, bonus plan,

dan profitabilitas. Data

yang digunakan

merupakan data


tahun 2015-2017.

Struktur kepemilikan

manajerial, risiko litigasi,

dan political cost tidak



Likuiditas berpengaruh

signifikan terhadap

konservatisme pada

perusahaan manufaktur.

9. Pratanda dan

Kusmuriyanto

(2014)

Pengaruh Mekanisme

Good Corporate

Governance,

Likuiditas,

Profitabilitas, dan

Leverage terhadap

Konservatisme

Akuntansi.


dependen

konservatisme


independen


penelitian yang



di BEI.


independen debt covenant,

growth opportunities,

political cost, dan bonus

plan. Data yang digunakan

merupakan data


tahun 2015-2017.

Kepemilikan manajerial,

komisaris independen,

profitabilitas, dan

leverage berpengaruh

positif signifikan terhadap


Kepemilikan institusional

dan likuiditas tidak

berpengaruh terhadap



24


No. Peneliti



Persamaan Perbedaan

10. Ramadhoni et

al (2014)

Pengaruh Tingkat

Kesulitan Keuangan

Perusahaan, Risiko

Litigasi, Struktur

Kepemilikan

Manajerial dan Debt

Covenant Terhadap

Konservatisme

Akuntansi (Studi

Empiris pada

Perusahaan

Manufaktur yang

Terdaftar di BEI).




independen debt

covenant. Sampel

penelitian yang



di BEI.



growth opportunities,

bonus plan, dan


digunakan merupakan

data perusahaan


2017.

Tingkat kesulitan

keuangan, risiko litigasi,

dan struktur kepemilikan

manajerial memiliki

pengaruh yang signifikan


pada perusahaan

manufaktur. Debt covenant

tidak memiliki pengaruh

yang signifikan terhadap

konservatisme.

11. Reskino dan

Vemiliyarni

(2014)

Pengaruh

Konvergensi IFRS,

Bonus Plan, Debt

Covenant, dan

Political Cost

Terhadap

Konservatisme

Akuntansi.




independen bonus plan,

debt covenant dan

political cost. Sampel

penelitian yang



di BEI.


independen growth

opportunities dan


digunakan merupakan

data perusahaan


2017.

Konvergensi IFRS dan

political cost berpengaruh

negatif signifikan terhadap


Bonus plan dan debt

covenant tidak


pada konservatisme

akuntansi.


25


No. Peneliti



Persamaan Perbedaan

12. Fatmariani

(2013)

Pengaruh Struktur

Kepemilikan, Debt

Covenant, dan

Growth Opportunities

Terhadap

Konservatisme

Akuntansi pada

Perusahaan

Manufaktur yang

Terdaftar di Bursa

Efek Indonesia.




independen debt covenant

dan growth opportunities.

Sampel penelitian yang


manufaktur yang listed di

BEI.


independen bonus plan,

political cost, dan


digunakan merupakan

data perusahaan


2017.


manajerial berpengaruh

signifikan negatif. Debt

covenant tidak


negatif. Growth

opportunities berpengaruh

signifikan positif terhadap


13. Widayati

(2011)

Analisis Faktor-

Faktor yang

Mempengaruhi

Pilihan Perusahaan

terhadap

Konservatisma

Akuntansi.





debt covenant, dan

growth. Sampel

penelitian yang


manufaktur yang listed di

BEI.


independen bonus plan

dan profitabilitas. Data

yang digunakan

merupakan data


tahun 2015-2017.


institusional, struktur

kepemilikan manajerial,

struktur kepemilikan

publik, biaya litigasi,

growth, dan debt covenant

tidak berpengaruh

signifikan. Biaya politis

memiliki pengaruh

signifikan terhadap


Sumber: Diolah dari berbagai referensi

26

C. Pengembangan Hipotesis

1. Pengaruh Debt Covenant terhadap Konservatisme Akuntansi

Dalam teori akuntansi positif yang dijelaskan oleh Watts dan

Zimmerman (1990), debt covenant hypothesis menyatakan bahwa ketika

perusahaan mulai mendekati terjadinya pelanggaran terhadap perjanjian

utang, maka manajer perusahaan akan berusaha untuk menghindari terjadinya

perjanjian utang tersebut dengan memilih metode-metode akuntansi yang

dapat meningkatkan laba. Dalam menyikapi adanya pelanggaran atas

perjanjian utang yang sudah jatuh tempo, manajer akan berupaya

menghindarinya dengan memilih kebijakan akuntansi yang menguntungkan

dirinya seperti mentransfer laba periode mendatang ke periode berjalan. Hal

ini menunjukkan bahwa semakin tinggi tingkat debt covenant, semakin besar

pula kemungkinan perusahaan akan menggunakan prosedur yang

meningkatkan laba yang dilaporkan.

Hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Agustina, Rice, dan

Stephen (2015) menunjukkan bahwa debt covenant yang diproksikan dengan

leverage secara parsial berpengaruh terhadap konservatisme akuntansi. Hasil

serupa juga ditunjukkan oleh Alhayati (2013) bahwa debt covenant yang

diproksikan dengan leverage berpengaruh terhadap konservatisme akuntansi.

Berdasarkan uraian tersebut, maka hipotesis alternatif sebagai berikut:

H1 : Debt covenant berpengaruh terhadap konservatisme akuntansi.

27

2. Pengaruh Growth Opportunities terhadap Konservatisme Akuntansi

Pertumbuhan perusahaan dapat dilihat dari kesempatan bertumbuh

(growth opportunities). Perusahaan untuk tumbuh dan berkembang

membutuhkan kesempatan dan peluang. Selain growth opportunities,

perusahaan juga membutuhkan dana dimana terdapat tantangan bagi manajer

untuk menyeimbangkan pendapatan dan penggunaan utang yang diperlukan

perusahaan. Semakin tinggi kesempatan bertumbuh perusahaan maka

semakin besar kebutuhan dana yang diperlukan perusahaan. Besarnya dana

yang dibutuhkan perusahaan menyebabkan manajer menerapkan prinsip

konservatisme agar pembiayaan untuk investasi dapat terpenuhi, yaitu dengan

meminimalkan laba (Fatmariani, 2013).

Hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Susilo dan Aghni

(2017) menunjukkan bahwa growth opportunities berpengaruh terhadap

konservatisme akuntansi. Hasil serupa juga ditunjukkan oleh Wulandari et al

(2014) bahwa kesempatan bertumbuh perusahaan berpengaruh terhadap



H2 : Growth Opportunities berpengaruh terhadap konservatisme

akuntansi.

3. Pengaruh Political Cost terhadap Konservatisme Akuntansi

Biaya politis sering dikaitkan oleh ukuran perusahaan bagi perusahaan

(Watts dan Zimmerman, 1990). Ukuran perusahaan dapat menimbulkan biaya

28

politis. Perusahaan yang besar menghasilkan laba yang besar akibatnya akan

membayar pajak dan biaya politis yang besar pula. Perusahaan yang besar juga

cenderung memiliki risiko perusahaan dan intensitas modal yang tinggi,

begitu juga sebaliknya. Biaya politis bervariasi terhadap risiko perusahaan dan

perusahaan yang berisiko tinggi lebih besar kemungkinannya untuk memilih

prosedur yang menurunkan laba atau laporan keuangan cenderung konservatif

(Priambodo dan Purwanto, 2015). Hal tersebut menunjukkan semakin besar

ukuran perusahaan, semakin besar pula biaya politis yang harus dibayarkan,

sehingga untuk mengurangi biaya tersebut manajer perusahaan berusaha

melaporkan labanya secara konservatif agar laba tidak terlalu tinggi.

Hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Susanto dan

Ramadhani (2016) menunjukkan bahwa political cost berpengaruh signifikan

terhadap konservatisme akuntansi. Hasil serupa juga ditunjukkan oleh

Oktomegah (2012) bahwa biaya politis yang diproksikan dengan ukuran

perusahaan berpengaruh terhadap konservatisme akuntansi.


H3 : Political Cost berpengaruh terhadap konservatisme akuntansi.

4. Pengaruh Bonus Plan terhadap Konservatisme Akuntansi

Bonus plan hypothesis dalam teori akuntansi positif menyatakan

bahwa manajer akan bertindak seiring dengan bonus yang diberikan.

Hipotesis ini menyatakan bahwa manajer dari perusahaan yang memiliki

kewajiban bonus akan cenderung memilih prosedur yang mengalihkan laba

29

dari periode mendatang ke periode berjalan (Watts dan Zimmerman, 1990).

Implikasinya, manajer akan melakukan manajemen laba atau memaksimalkan

laba agar target laba terpenuhi. Bonus plan dapat diproksikan oleh struktur

kepemilikan manajerial. Kepemilikan manajerial yang rendah akan

menyebabkan laporan keuangan cenderung tidak konservatif, karena manajer

akan lebih mengutamakan untuk mengejar bonus.

Hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Novita (2017)

menunjukkan bahwa bonus plan yang diproksikan dengan kepemilikan

manajerial berpengaruh terhadap konservatisme akuntansi. Hasil serupa juga

ditunjukkan oleh Wardhani (2008) bahwa saham yang dimiliki pihak

manajerial berpengaruh terhadap konservatisme akuntansi.


H4 : Bonus plan berpengaruh terhadap konservatisme akuntansi.

5. Pengaruh Profitabilitas terhadap Konservatisme Akuntansi

Profitabilitas yang tinggi akan menyebabkan perusahaan

meningkatkan daya saing antar perusahaan dengan cara membuka lini atau

cabang yang baru serta memperbesar atau membuka investasi baru. Menurut

Lasdi (2008), hubungan antara profitabilitas dan konservatisme akuntansi

adalah dihubungkan dengan adanya aspek biaya politis. Perusahaan dengan

profitabilitas yang tinggi akan menghasilkan laba yang tinggi sehingga akan

ada aspek biaya politis yang tinggi seperti pajak yang besar. Hal ini

menyebabkan perusahaan dengan profitabilitas tinggi lebih memilih

30

menerapkan akuntansi yang konservatif dalam rangka mengurangi biaya

politis tersebut.

Hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Choiriyah dan

Almilia (2016) menunjukkan bahwa profitabilitas berpengaruh terhadap

konservatisme akuntansi. Hasil serupa juga ditunjukkan oleh Limantauw

(2012) bahwa profitabilitas berpengaruh terhadap konservatisme akuntansi.


H5 : Profitabilitas berpengaruh terhadap konservatisme akuntansi.

31

D. Kerangka Pemikiran

Gambar 2.1

Kerangka Pemikiran

Fenomena-Fenomena Konservatisme

Pengaruh Debt Covenant, Growth Opportunities, Political Cost, Bonus

Plan, dan Profitabilitas terhadap Konservatisme Akuntansi

Basis Teori: Teori Akuntansi Positif, Teori Agensi

Debt Covenant

Growth

Opportunities

Political Cost

Bonus Plan

Konservatisme

Akuntansi

Metode Analisis: Analisis Regresi Berganda

Hasil yang diharapkan

Kesimpulan, Keterbatasan, dan Saran

Profitabilitas

32

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian

Penelitian ini merupakan jenis penelitian kuantitatif dan menggunakan data

sekunder. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa hubungan kausalitas yang

digunakan untuk menjelaskan pengaruh variabel independen, yaitu debt covenant,

growth opportunities, political cost, bonus plan, dan profitabilitas terhadap

variabel dependen, yaitu konservatisme akuntansi. Populasi penelitian ini adalah

perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode

2015-2017.

B. Metode Penentuan Sampel

Sampel yang mendukung penelitian ini adalah perusahaan manufaktur

yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2015-2017. Teknik

pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan

purposive sampling, yaitu teknik pengambilan sampel yang dilakukan sesuai

persyaratan dan kriteria. Adapun kriteria dan persyaratan dari pengambilan sampel

yang digunakan penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Merupakan perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

(BEI) dan telah mempublikasikan laporan tahunan (annual report) yang telah

diaudit secara konsisten selama periode 2015-2017.

2. Laporan keuangan disajikan menggunakan mata uang rupiah secara konsisten.

33

C. Metode Pengumpulan Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Dalam

memperoleh data-data penelitian, peneliti menggunakan dua cara yaitu studi

pustaka dan studi dokumentasi.

1. Studi Pustaka

Peneliti mendapatkan data yang berkaitan dengan judul dan masalah

yang diteliti melalui berbagai sumber seperti buku, jurnal, skripsi, internet,

dan sumber bacaaan lain yang memiliki hubungan dengan objek yang diteliti.

2. Studi Dokumentasi

Peneliti mengumpukan data-data guna mendapatkan informasi terkait

objek penelitian. Data tersebut adalah laporan tahunan yang diperoleh dari

internet dengan cara mengunduhnya melalui situs https://www.idx.co.id.

D. Operasionalisasi Variabel Penelitian

Pada bagian ini akan diuraikan definisi dari masing-masing variabel yaitu

variabel independen maupun variabel dependen yang digunakan berikut dengan

operasional dan cara pengukurannya.

1. Variabel Independen

Variabel independen adalah variabel yang mempengaruhi atau

menjadi sebab timbulnya variabel dependen. Variabel independen yang

digunakan dalam penelitian ini terdiri dari:

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

34

a) Debt Covenant

Debt covenant memprediksikan bahwa manajer ingin

meningkatkan laba dan aset untuk mengurangi biaya renegosiasi kontrak

utang ketika perusahaan memutuskan perjanjian utangnya. Semakin

tinggi rasio utang perusahaan, semakin besar kemungkinan bagi manajer

untuk memilih metode akuntansi yang dapat menaikkan laba. Untuk

mengukur debt covenant, penelitian ini menggunakan proksi leverage.

Leverage merupakan perbandingan total utang terhadap total aset yang

dimiliki perusahaan.

Dalam penelitian ini, pengukuran leverage dilakukan berdasarkan

penelitian yang dilakukan oleh Fatmariani (2013) dengan rumus sebagai

berikut:

b) Growth Opportunities

Pertumbuhan perusahaan dapat dilihat dari growth opportunities

(kesempatan bertumbuh) yang diukur berdasarkan rasio market to book

value of equity. Rasio ini menunjukkan besarnya perbandingan antara

nilai pasar saham dengan besarnya ekuitas perusahaan. Rasio ini

mencerminkan pasar yang menilai return dari investasi perusahaan di

masa datang akan lebih besar dari return yang diharapkan dari ekuitasnya.

𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑈𝑡𝑎𝑛𝑔

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑒𝑡

35

Rasio market to book value of equity merupakan nilai sekarang dari

pilihan-pilihan perusahaan untuk membuat investasi di masa depan

(Fatmariani, 2013).

Dalam penelitian ini, pengukuran growth opportunities dilakukan

berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Alfian dan Sabeni (2013)

dengan rumus sebagai berikut:

𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝑡𝑜 𝑏𝑜𝑜𝑘 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑜𝑓 𝑒𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦

= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑒𝑑𝑎𝑟 𝑥 𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑢𝑡𝑢𝑝𝑎𝑛 𝑠𝑎ℎ𝑎𝑚

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑘𝑢𝑖𝑡𝑎𝑠

c) Political Cost

Biaya politis muncul dari konflik antara perusahaan dengan

pemerintah yang memiliki wewenang untuk melakukan pengalihan

kekayaan dari perusahaan kepada masyarakat sesuai peraturan yang

berlaku. Variabel ini diproksikan dengan ukuran perusahaan. Ukuran

perusahaan adalah suatu skala dimana dapat diklasifikasikan besar

kecilnya perusahaan dan menunjukkan kekayaan yang dimiliki oleh

perusahaan yang cenderung mudah dilihat dan menjadi perhatian

sejumlah para pemegang kepentingan perusahaan. Ukuran perusahaan

diukur dengan logaritma natural total aset.

36

Dalam penelitian ini, pengukuran political cost dilakukan

berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Sulastiningsih dan Husna

(2017) dengan rumus sebagai berikut:

d) Bonus Plan

Bonus plan theory berkaitan dengan tindakan manajemen dalam

memilih metode akuntansi untuk memaksimalkan laba demi

mendapatkan bonus yang tinggi. Variabel ini diproksikan dengan struktur

kepemilikan manajerial. Struktur kepemilikan manajerial yaitu proporsi

lembar saham yang dimiliki oleh pihak manajerial. Variabel ini mampu

mengukur asimetri informasi sebagai salah satu determinan

konservatisme (Widya 2004 dalam Sulastiningsih dan Husna 2017).

Dalam penelitian ini, pengukuran bonus plan dilakukan

berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Rohminatin (2016) dengan

rumus sebagai berikut:

𝑆𝐾𝑀 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑘𝑒𝑝𝑒𝑚𝑖𝑙𝑖𝑘𝑎𝑛 𝑝𝑖ℎ𝑎𝑘 𝑚𝑎𝑛𝑎𝑗𝑒𝑟𝑖𝑎𝑙

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑟𝑒𝑑𝑎𝑟

𝑆𝑖𝑧𝑒 = 𝐿𝑜𝑔 𝑛𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑙 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑒𝑡)

37

e) Profitabilitas

Profitabilitas merupakan salah satu pengukuran bagi kinerja suatu

perusahaan. Semakin tinggi tingkat profitabilitas suatu perusahaan, maka

akan cenderung memilih metode akuntansi yang konservatif. Hal ini

dikarenakan konservatisme yang digunakan oleh manajer untuk mengatur

laba agar terlihat rata dan tidak terlalu memiliki fluktuasi. Variabel ini

diukur dengan Return On Equity (ROE). ROE merupakan perbandingan

antara laba bersih setelah pajak dengan total ekuitas perusahaan.

Dalam penelitian ini, pengukuran profitabilitas dilakukan

berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Saputri (2013) dengan rumus

sebagai berikut:

2. Variabel Dependen

Variabel dependen adalah variabel yang dipengaruhi oleh variabel

independen. Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:

a) Konservatisme Akuntansi

Konservatisme akuntansi merupakan prinsip kehati-hatian yang

tidak mengakui keuntungan sampai dengan diperoleh bukti yang nyata,

sedangkan kerugian harus segera diakui pada saat terdapat kemungkinan

𝑅𝑂𝐸 = 𝐿𝑎𝑏𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ 𝑠𝑒𝑡𝑒𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑗𝑎𝑘

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑘𝑢𝑖𝑡𝑎𝑠

38

akan terjadi, tidak perlu menunggu sampai terdapat bukti nyata.

Konservatisme akuntansi menyebabkan angka-angka yang tersaji dalam

neraca dan laporan laba rugi adalah ditetapkan lebih rendah, sebaliknya

utang dan biaya ditetapkan pada nilai yang tertinggi.

Pengukuran konservatisme yang digunakan dalam penelitian ini

adalah berbasis akrual mengikuti Givoly dan Hayn (2000). Mereka

berpendapat bahwa akuntansi konservatif mengarahkan pada akrual

negatif secara persisten, sebagai kontras dengan akrual yang akan

membalik (reversal). Ukuran konservatisme ini dikallikan -1, sehingga

semakin besar nilai positif rasio, adalah semakin konservatif.

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑘𝑟𝑢𝑎𝑙

= ((𝐿𝑎𝑏𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑠𝑖ℎ + 𝐷𝑒𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑎𝑠𝑖) − 𝐴𝑟𝑢𝑠 𝑘𝑎𝑠 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖)𝑥 − 1

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑠𝑒𝑡

Tabel 3.1

Operasionalisasi Variabel dan Pengukuran

No. Variabel Definisi

Operasional Pengukuran Skala

1. Independen

(X1) Debt

covenant

(Sumber:

Fatmariani,

2013)

Dihitung

menggunakan

proksi leverage

Leverage = Total Utang /

Total Aset

Rasio


39


No. Variabel Definisi

Operasional Pengukuran Skala

2. Independen

(X2) Growth

Opportunities

(Sumber:

Alfian dan

Sabeni, 2013)

Dihitung

menggunakan

ukuran market

to book value of

equity

Market to book value of

equity = (Jumlah saham

yang beredar x Harga

penutupan saham) / Total

Ekuitas

Rasio

3. Independen

(X3) Political

Cost

(Sumber:

Sulastiningsih

dan Husna,

2017)

Dihitung

menggunakan

proksi ukuran

perusahaan

Size = Log Natural (Total

Aset)

Rasio

4. Independen

(X4) Bonus

Plan

(Sumber:

Rohminatin,

2016)

Dihitung

menggunakan

proksi struktur

kepemilikan

manajerial

SKM = Jumlah saham

yang dimiliki pihak

manajerial / Jumlah

saham yang beredar

Rasio

5. Independen

(X5)

Profitabilitas

(Sumber:

Saputri, 2013)

Dihitung

menggunakan

ukuran ROE

ROE = Laba bersih

setelah pajak / Total

Ekuitas

Rasio

6. Dependen

(Y)

Konservatisme

Akuntansi

(Sumber:

Givoly dan

Hayn, 2000)

Dihitung

menggunakan

basis akrual

Total Akrual = ((Laba

Bersih + Depresiasi) –

Arus Kas Operasi) x -1 /

Total Aset

Rasio

Sumber: Diolah dari berbagai referensi

40

E. Metode Analisis Data

Metode analisis data dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan

perhitungan statistik yang berupa output Statistical Package for Social Sciences

(SPSS). Ada beberapa metode analisis data yang digunakan seperti analisis

statistik deskriptif, uji asumsi klasik, dan uji hipotesis. Penjelasan mengenai

metode-metode tersebut adalah sebagai berikut:

1. Analisis Statistik Deskriptif

Analisis statistik deskriptif memberikan gambaran umum suatu data

yang dilihat dari statistik-statistik seperti nilai rata-rata (mean), standar

deviasi, varians, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis, dan skewness

(kemencengan distribusi) (Ghozali, 2016). Tujuan dari analisis statistik

deskriptif berguna untuk mengetahui gambaran umum penyebaran data dalam

penelitian dan deskripsi mengenai debt covenant, growth opportunities,

political cost, bonus plan, profitabilitas, dan konservatisme akuntansi.

2. Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik bertujuan untuk mengetahui apakah model regresi

yang digunakan benar-benar menunjukkan hubungan yang signifikan. Uji

asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari uji normalitas,

uji multikolonieritas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas.

a. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model

regresi, variabel pengganggu atau residual terdistribusi secara normal.

41

Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual terdistribusi normal atau

tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Salah satu cara untuk

melihat normalitas residual adalah dengan membandingkan antara data

observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal melalui

grafik histogram.

Uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan jika tidak dilihat

secara hati-hati dan teliti. Oleh karena itu, dalam penelitian ini digunakan

uji statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S) dimana jika

nilainya memiliki tingkat siginifikansi diatas a > 0.05 memenuhi asumsi

normalitas (Ghozali, 2016).

b. Uji Multikolonieritas

Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model

regresi ditemukan korelasi antar variabel bebas (independen). Model

regresi yang baik seharusnya tidak ada korelasi di antara variabel

independen. Jika variabel independen memiliki korelasi, maka variabel-

variabel ini tidak orthogonal. Variabel orthogonal adalah variabel

independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama

dengan nol.

Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya

multikolonieritas di dalam model regresi adalah melihat dari nilai

tolerance dan lawannya yaitu variance inflation factor (VIF).

Tolerance value < 0,10 atau VIF > 10 : terjadi multikolonieritas

42

Tolerance value > 0,10 atau VIF > 10 : tidak terjadi multikolonieritas

Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang

tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya (Ghozali, 2016).

c. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model

regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t

dengan kesalahan pengganggu 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, 2016).

Pada penelitian ini, untuk menguji ada tidaknya gejala

autokorelasi menggunakan uji Durbin-Watson (DW test).

Hipotesis Nol Keputusan Jika

Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 < d < dl

Tidak ada autokorelasi positif No Decision dl ≤ d ≤ du

Tidak ada korelasi negatif Tolak 4 – dl < d < 4

Tidak ada korelasi negatif No Decision 4 – du ≤ d ≤ 4 – dl

Tidak ada autokorelasi, positif

atau negatif

Tidak Ditolak du < d < 4 – du

Sumber: Ghozali (2016)

Tabel 3.2

Uji Durbin-Watson (DW Test)

43

d. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk 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

heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas di

dalam model regresi adalah dengan cara melihat jika nilai Sig variabel

independen < 0.05 terjadi heteroskedastisitas, sebaliknya jika nilai Sig

variabel independen > 0.05 tidak terjadi heteroskedastisitas (Ghozali,

2016).

3. Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah

dengan model regresi linier berganda. Dalam analisis regresi, selain mengukur

kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih, juga menunjukkan arah

hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen (Ghozali,

2016). Adapun variabel-variabel independen dalam penelitian ini adalah debt

covenant, growth opportunities, political cost, bonus plan, dan profitabilitas.

Sedangkan variabel dependen dalam penelitian ini adalah konservatisme

akuntansi.

44

Untuk menguji hipotesis dari variabel-variabel tersebut digunakan

rumus persamaan regresi sebagai berikut:

𝒀 = 𝜶 + 𝜷𝟏𝑿𝟏 + 𝜷𝟐𝑿𝟐 + 𝜷𝟑𝑿𝟑 + 𝜷𝟒𝑿𝟒 + 𝜷𝟓𝑿𝟓 + 𝒆

Keterangan:

Y : Konservatisme Akuntansi

α : Konstanta

β1 : Koefisien regresi pertama, yaitu besarnya perubahan Y apabila

X1 berubah 1 satuan

X1 : Debt Covenant

β2 : Koefisien regresi kedua, yaitu besarnya perubahan Y apabila

X2 berubah 1 satuan

X2 : Growth Opportunities

β3 : Koefisien regresi ketiga, yaitu besarnya perubahan Y apabila

X3 berubah 1 satuan

X3 : Political Cost

β4 : Koefisien regresi keempat, yaitu besarnya perubahan Y apabila

X4 berubah 1 satuan

X4 : Bonus Plan

β5 : Koefisien regresi kelima, yaitu besarnya perubahan Y apabila

X5 berubah 1 satuan

X5 : Profitabilitas

45

e : Error term (tingkat kesalahan dalam penelitian)

Dalam uji hipotesis ini dilakukan melalui:

a. 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,

2016).

b. Uji Statistik F (Pengujian secara Simultan)

Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel

independen atau bebas yang dimasukkan dalam model memiliki pengaruh

secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat. Tingkat

signifikansi yang digunakan adalah sebesar 5% atau 0,05.

Menurut Ghozali (2016) kriteria pengujian yang digunakan adalah

sebagai berikut:

46

1. Ha ditolak apabila nilai signifikansi probabilitas pada hasil output

analisis SPSS untuk uji F > 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 < 0,05, artinya variabel bebas secara

bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap variabel

terikat.

c. Uji Statistik t (Pengujian secara Parsial)

Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh

satu variabel penjelas atau independen secara individual dalam

menerangkan variasi variabel dependen. Tingkat signifikansi yang

digunakan adalah sebesar 5% atau 0,05.

Menurut Ghozali (2016) kriteria pengujian yang digunakan adalah

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.

47

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Gambaran Umum Objek Penelitian

1. Deskripsi Objek Penelitian

Penelitian ini menggunakan populasi perusahaan manufaktur yang

terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Sampel penelitian ini adalah perusahaan

manufaktur selama tahun 2015-2017 dan yang berhasil diperoleh dalam

penelitian ini sebanyak 68 perusahaan manufaktur dengan total data 204

laporan keuangan perusahaan. Penelitian ini berfokus untuk melihat pengaruh

debt covenant, growth opportunities, political cost, bonus plan, dan

profitabilitas terhadap konservatisme akuntansi.

2. Proses Seleksi Sampel

Metode yang dipilih untuk pengambilan sampel dalam penelitian ini

adalah purposive sampling. Purposive sampling dipilih agar dapat

merepresentasikan tujuan dari penelitian ini. Berdasarkan kriteria sampel yang

telah ditetapkan dan sudah mendapatkan total 90 perusahaan yang memenuhi

kriteria sampel, namun hanya 68 perusahaan saja yang dapat diolah. Data

diperoleh melalui website www.idx.co.id.

Ringkasan pemilihan sampel disajikan pada Tabel 4.1 berikut ini:

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

48

Tabel 4.1

Tahapan Seleksi Sampel Penelitian dengan Kriteria

No. Kriteria Jumlah

1. Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa

Efek Indonesia tahun 2015-2017

157

2. Perusahaan manufaktur yang mengalami

delisting tahun 2015-2017

(3)

3. Perusahaan manufaktur yang tidak

menyediakan informasi laporan keuangan

secara lengkap tahun 2015-2017

(39)

4. Perusahaan manufaktur yang menggunakan

mata uang selain Rupiah (Rp)

(25)

5. Perusahaan manufaktur yang termasuk kriteria

penelitian

90

6. Perusahaan manufaktur yang teridentifikasi

sebagai outlier

(22)

7. Total perusahaan manufaktur yang akan diteliti 68

Total keseluruhan selama 3 tahun 204

Sumber: Data sekunder yang diolah (2018)

Berdasarkan tabel 4.1 maka dapat dilihat bahwa jumlah perusahaan

manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2015-2017

berjumlah 157 perusahaan. Dari 157 perusahaan tersebut, terdapat 3

perusahaan yang mengalami delisting, 39 perusahaan yang tidak menyediakan

informasi laporan keuangan secara lengkap, serta 25 perusahaan yang

menggunakan mata uang selain Rupiah (Rp). Selanjutnya, 90 perusahaan yang

termasuk dari sampel adalah perusahaan manufaktur yang memiliki data

lengkap untuk dilakukan penelitian terhadap variabel-variabel yang

digunakan dalam penelitian ini.

49

Setelah dilakukan pengolahan data, sebanyak 22 perusahaan yang

teridentifikasi sebagai outlier. Sehingga terdapat 68 perusahaan yang dapat

dijadikan sampel penelitian ini setiap tahunnya. Jumlah data yang diteliti

dalam penelitian ini adalah 204 data.

B. Hasil Uji Instrumen Penelitian

1. Hasil Uji Analisis Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif merupakan suatu pengujian untuk melihat kualitas

data penelitian yang diinterpretasikan dengan melihat nilai minimum, nilai

maksimum, rata-rata, dan standar deviasi dari sampel. Variabel-variabel

independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah debt covenant, growth

opportunities, political cost, bonus plan, dan profitabilitas. Variabel

dependennya adalah konservatisme akuntansi.

Tabel 4.2

Hasil Uji Statistik Deskriptif

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

LEV 204 .0707400 2.7668699 .453272675 .3414456580

GROWTH 204 -1.1726540 7.0736138 1.489483618 1.4951807530

SIZE 204 25.6194831 33.3201839 28.194068850 1.5228024670

BONUS 204 .0000000 .8732909 .056117046 .1448468320

ROE 204 -2.5396097 .5203761 .052790199 .2241338980

KONSAKT 204 -.1687296 .2108775 -.008566247 .0567162973

Valid N (listwise) 204


Berdasarkan tabel 4.2 hasil uji statistik deskriptif diperoleh sebanyak

204 data observasi yang berasal dari perkalian periode 3 tahun penelitian dari

50

2015-2017 dengan jumlah sampel sebanyak 68 perusahaan tiap tahunnya.

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.

Berdasarkan tabel hasil uji statistik deskriptif di atas, variabel

independen pertama yaitu debt covenant memiliki nilai minimum sebesar

0,0707400 adalah PT Industri Jamu dan Farmasi Sido Muncul Tbk pada tahun

2015, nilai maksimum sebesar 2,7668699 adalah Jakarta Kyoei Steel Works

Tbk pada tahun 2017, nilai rata-rata sebesar 0,453272675, dan nilai standar

deviasi sebesar 0,3414456580.

Variabel independen kedua yaitu growth opportunities memiliki nilai

minimum sebesar -1,1726540 adalah Bentoel International Investama Tbk

pada tahun 2015, nilai maksimum sebesar 7,0736138 adalah Merck Tbk pada

tahun 2016, nilai rata-rata sebesar 1,489483618, dan nilai standar deviasi

sebesar 1,4951807530.

Variabel independen ketiga yaitu political cost memiliki nilai

minimum sebesar 25,6194831 adalah Lionmesh Prima Tbk pada tahun 2015,

nilai maksimum sebesar 33,3201839 adalah Astra International Tbk pada

tahun 2017, nilai rata-rata sebesar 28,194068850, dan nilai standar deviasi

sebesar 1,5228024670.

Variabel independen keempat yaitu bonus plan memiliki nilai

minimum sebesar 0,0000000 adalah beberapa perusahaan yang tidak memiliki

51

struktur kepemilikan manajerial di dalamnya, nilai maksimum sebesar

0,8732909 adalah Gunawan Dianjaya Steel Tbk pada tahun 2016 dan 2017,

nilai rata-rata sebesar 0,56117046, dan nilai standar deviasi sebesar

0,1448468320.

Variabel independen kelima yaitu profitabilitas memiliki nilai

minimum sebesar -2,5396097 adalah Panasia Indo Resources Tbk pada tahun

2017, nilai maksimum sebesar 0,5203761 adalah Bentoel International

Investama Tbk pada tahun 2015, nilai rata-rata sebesar 0,052790199, dan nilai

standar deviasi sebesar 0,2241338980.

Hasil statistik deskriptif terhadap variabel dependen yaitu

konservatisme akuntansi memiliki nilai minimum sebesar -0,1687296 adalah

PT Ateliers Mecaniques D’Indonesie Tbk pada tahun 2016, nilai maksimum

sebesar 0,2108775 adalah Sierad Produce Tbk pada tahun 2015, nilai rata-rata

sebesar -0,008566247, dan nilai standar deviasi sebesar 0,0567162973.

2. Hasil Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik dilakukan dalam penelitian ini untuk menguji apakah

data memenuhi asumsi klasik. Pengujian ini diperlukan agar model regresi

menjadi suatu model yang lebih representative. Hal ini untuk menghindari

terjadinya estimasi yang bias mengingat tidak semua dapat diterapkan regresi.

Uji asumsi klasik telah dilakukan dan hasilnya sebagai berikut.

52

a. Hasil Uji Normalitas

Analisis Grafik

Gambar 4.1

Hasil Uji Normalitas dengan Grafik Histogram

53

Gambar 4.2

Hasil Uji Normalitas dengan P-Plot

Berdasarkan kedua gambar 4.1 dan 4.2 dapat dilihat bahwa grafik

histogram maupun grafik normal P-Plot memberikan pola distribusi data

yang normal. Pada grafik histogram dapat dilihat bahwa pola distribusi

yang berbentuk simetris tidak melenceng ke kanan atau ke kiri serta pada

grafik normal P-Plot titik-titik yang mewakili sampel dalam penelitian ini

mendekati garis normal.

Analisis Statistik

Pengujian normalitas data dihitung dengan rumus uji Kolmogorov

Smirnov unresidual. Kurva nilai unresidual dikatakan menyebar dengan

normal apabila nilai Kolmogorov Smirnov atau nilai Asymp. sig (2-tailed)

54

> α = 0,05. Hasil uji normalitas unresidual data regresi berganda antara

variabel LEV, GROWTH, SIZE, BONUS, dan ROE terhadap

KONSAKT secara statistik dengan bantuan program SPSS disajikan pada

tabel 4.3 sebagai berikut.

Tabel 4.3

Hasil Uji Normalitas Unresidual

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized

Residual

N 204

Normal Parametersa,b Mean .0000000

Std. Deviation .05011306

Most Extreme Differences Absolute .058

Positive .052

Negative -.058

Test Statistic .058

Asymp. Sig. (2-tailed) .093c

a. Test distribution is Normal.

b. Calculated from data.

c. Lilliefors Significance Correction.


Berdasarkan tabel 4.3 menunjukkan bahwa nilai Asymp. sig

adalah sebesar 0,093 lebih besar dari α = 0,05. Dengan demikian dapat

disimpulkan bahwa data terdistribusi normal, maka model regresi dapat

digunakan untuk pengujian berikutnya.

55

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 adalah

dengan menggunakan nilai tolerance dan VIF (Variance Inflation

Factor). Regresi yang terbebas dari masalah multikolonieritas apabila

nilai VIF < 10 dan nilai tolerance > 0,10. Berikut tabel 4.4 yang

menunjukkan hasil dari uji multikolonieritas:

Tabel 4.4

Hasil Uji Multikolonieritas

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.

Collinearity

Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) -.013 .069 -.192 .848

LEV .005 .011 .030 .461 .646 .904 1.106

GROWTH -.003 .003 -.088 -1.311 .191 .881 1.136

SIZE .000 .002 .012 .178 .859 .894 1.118

BONUS .017 .025 .042 .651 .516 .939 1.065

ROE -.113 .016 -.445 -6.974 .000 .968 1.033

a. Dependent Variable: KONSAKT


Berdasarkan hasil uji multikolonieritas pada tabel 4.4

menunjukkan bahwa variabel debt covenant, growth opportunities,

political cost, bonus plan, dan profitabilitas memiliki nilai tolerance

masing-masing sebesar 0,904, 0,881, 0,894, 0,939, dan 0,968. Sedangkan

56

untuk nilai VIF dari debt covenant, growth opportunities, political cost,

bonus plan, dan profitabilitas memiliki nilai masing-masing sebesar

1,106, 1,136, 1,118, 1,065, dan 1,033.

Melihat hasil nilai tersebut menunjukkan bahwa tidak ada variabel

independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,10 dan tidak ada

variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10, sehingga

dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar variabel

independen dalam model regresi.

c. Hasil Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi menunjukkan hasil yang dapat mendeteksi ada

atau tidaknya autokorelasi dalam analisis regresi. Untuk mendeteksi ada

atau tidaknya masalah autokorelasi dapat dilakukan dengan cara melihat

nilai Durbin-Watson. Dari hasil pengujian autokorelasi menggunakan

Durbin-Watson statistik, maka didapatkan hasil seperti dalam tabel 4.5

berikut:

Tabel 4.5

Hasil Uji Autokorelasi Durbin-Watson

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .468a .219 .200 .0507418599 2.080

a. Predictors: (Constant), ROE, BONUS, GROWTH, LEV, SIZE

b. Dependent Variable: KONSAKT


57

Berdasarkan tabel 4.5 dapat dilihat bahwa hasil uji autokorelasi

pada nilai Durbin-Watson adalah 2,080. Nilai Durbin-Watson tersebut

berada dalam rentang (Du = 1,80942) sampai (4 – Du = 2,19058)

sebagaimana ditentukan dalam batasan autokorelasi dengan uji Durbin-

Watson. Hal ini menunjukkan bahwa data yang digunakan dalam

penelitian ini bebas dari masalah autokorelasi.

d. Hasil Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas ini bertujuan untuk menguji apakah dalam

model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu

pengamatan ke pengamatan lain. Heteroskedastisitas dapat diketahui

dengan menggunakan berbagai macam uji seperti Uji Glejser, Park,

White, dan juga secara grafik. Pengujian penelitian dengan Uji Glejser

yaitu meregresikan variabel independen dengan absolute residual. Jika

tidak terdapat pengaruh yang signifikan pada α = 0,05, maka dapat

dikatakan bahwa model regresi berganda terbebas dari

heteroskedastisitas. Berikut tabel 4.6 hasil uji heteroskedastisitas dengan

menggunakan Uji Glejser:

58

Tabel 4.6

Hasil Uji Heteroskedastisitas dengan Glejser

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig. B Std. Error Beta

1 (Constant) .180 .043 4.145 .000

LEV .007 .007 .069 .956 .340

GROWTH .001 .002 .062 .851 .396

SIZE -.005 .002 -.241 -3.325 .001

BONUS -.021 .016 -.093 -1.313 .191

ROE -.010 .010 -.071 -1.017 .311

a. Dependent Variable: ABS_RES1


Berdasarkan tabel 4.6 hasil Uji Glejser diketahui bahwa tidak

semua nilai variabel independen signifikan atau lebih besar dari α = 0,05

yaitu variabel political cost. Maka peneliti akan menggunakan

perhitungan Uji White sebagai berikut:

Tabel 4.7

Hasil Uji Heteroskedastisitas dengan White-Test

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

1 .280a .078 .026 .00409

a. Predictors: (Constant), X1X2X3X4X5, X3KUADRAT, LEV,

X4KUADRAT, X2KUADRAT, ROE, X1KUADRAT, BONUS, GROWTH,

X5KUADRAT, SIZE

b. Dependent Variable: RES_1KUADRAT

59

ANOVAa

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression .000 11 .000 1.484 .140b

Residual .003 192 .000

Total .003 203

a. Dependent Variable: RES_1KUADRAT

b. Predictors: (Constant), X1X2X3X4X5, X3KUADRAT, LEV, X4KUADRAT,

X2KUADRAT, ROE, X1KUADRAT, BONUS, GROWTH, X5KUADRAT, SIZE

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients


1 (Constant) .041 .076 .539 .590

LEV .003 .002 .256 1.352 .178

GROWTH -8.487E-6 .001 -.003 -.013 .990

SIZE -.002 .005 -.789 -.410 .682

BONUS -.007 .007 -.243 -1.015 .311

ROE .000 .003 .009 .064 .949

X1KUADRAT -.001 .001 -.193 -1.049 .295

X2KUADRAT 5.737E-6 .000 .012 .053 .957

X3KUADRAT 2.636E-5 .000 .561 .292 .770

X4KUADRAT .005 .009 .133 .590 .556

X5KUADRAT .005 .003 .493 1.701 .091

X1X2X3X4X5 .002 .002 .412 1.362 .175



Berdasarkan tabel 4.7 model summary menunjukkan R2 sebesar

0,078 dengan jumlah N = 204, maka diperoleh nilai C2 = 0,078 x 204 =

15,912. Nilai C2 tabel dalam tingkat signifikan α = 0,05 adalah 238,322.

Dikarenakan nilai C2 hitung = 15,912 < C2 tabel = 238,322 maka hal ini

60

menandakan Ho ditolak atau model persamaaan analisa jalur antara debt

covenant, growth opportunities, political cost, bonus plan, dan

profitabilitas terhadap konservatisme akuntansi terbebas dari asumsi

heteroskedastisitas. Pengujian ini menggunakan rumus sebagai berikut:

3. Hasil Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis dalam penelitian ini dilakukan dengan

menggunakan model analisis regresi berganda (multiple regression analysis),

yaitu melalui uji koefisien determinasi, uji statistik t, dan uji statistik F.

1. Analisis Regresi Berganda

a) Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien determinasi (R2) mengukur seberapa jauh

kemampuan model penelitian menerapkan model regresi dalam

menerangkan pengaruh variabel independen terhadap variabel

dependen. Dalam penelitian ini variabel independen yang digunakan

yaitu debt covenant, growth opportunities, political cost, bonus plan,

dan profitabilitas dengan variabel dependen yaitu konservatisme

akuntansi. Adapun hasil uji koefisien Adjusted R Square disajikan

dalam tabel 4.8 berikut ini:

U2t = b0 b1 + X1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + b5 X5 + b6 X12 + b7 X2

2

+ b8 X32 + b9 X4

2 + b10 X52 + b11 X1X2X3X4X5

61

Tabel 4.8

Hasil Uji Koefisien Determinasi

Berdasarkan tabel 4.8 bisa dilihat bahwa nilai Adjusted R

Square sebesar 0,200 atau 20%. Sehingga dapat diartikan bahwa

variabel debt covenant, growth opportunities, political cost, bonus

plan, dan profitabilitas mampu menjelaskan sebesar 0,200 atau 20%

dari konservatisme akuntansi. Sisanya 80% dipengaruhi oleh faktor-

faktor lain yang tidak diketahui dan tidak termasuk dalam analisis

regresi penelitian ini.

b) Hasil Uji Statistik F (Pengujian secara Simultan)

Uji statistik F digunakan untuk mengetahui apakah semua

variabel bebas atau independen yang dimasukkan dalam model

penelitian memiliki pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel

terikat atau dependen. Hasil uji statistik F dalam penelitian ini terdapat

pada tabel 4.9 sebagai berikut:

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

1 .468a .219 .200 .0507418599




62

Tabel 4.9

Hasil Uji Statistik F


Hasil dari tabel 4.9 menunjukkan hasil F sebesar 11,123

dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000. Dikarenakan probabilitas

signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa

model regresi layak untuk menguji data atau dapat dikatakan bahwa

variabel debt covenant, growth opportunities, political cost, bonus

plan, dan profitabilitas secara bersama-sama mempengaruhi


Setelah melakukan uji F seperti yang tertera pada tabel 4.9,

maka persamaan regresi yang terbentuk dalam penelitian ini adalah:

Y = -0,013 + 0,005 LEV – 0,003 GROWTH + 0,000 SIZE +

0,017 BONUS – 0,113 ROE

Pada persamaan regresi di atas dapat diartikan bahwa nilai

konstanta sebesar -0,013 menyatakan bahwa jika variabel independen

dianggap konstan, maka akan terjadi penurunan konservatisme

ANOVAa


1 Regression .143 5 .029 11.123 .000b

Residual .510 198 .003

Total .653 203


b. Predictors: (Constant), ROE, BONUS, GROWTH, LEV, SIZE

63

akuntansi sebesar 0,013. Variabel debt covenant memiliki koefisien

regresi sebesar 0,005 menunjukkan bahwa setiap adanya perubahan 1

satuan maka akan meningkatkan variabel konservatisme akuntansi

sebesar 0,005. Variabel growth opportunities memiliki koefisien

regresi sebesar -0,003 menunjukkan bahwa setiap adanya perubahan 1

satuan maka akan menurunkan variabel konservatisme akuntansi

sebesar 0,003. Variabel political cost memiliki koefisien regresi

sebesar 0,000 menunjukkan bahwa setiap adanya perubahan 1 satuan

maka akan meningkatkan variabel konservatisme akuntansi sebesar

0,000. Variabel bonus plan memiliki koefisien regresi sebesar 0,017

menunjukkan bahwa setiap adanya perubahan 1 satuan maka akan

meningkatkan variabel konservatisme akuntansi sebesar 0,017.

Variabel profitabilitas memiliki koefisien regresi sebesar -0,113

menunjukkan bahwa setiap adanya perubahan 1 satuan maka akan

menurunkan variabel konservatisme akuntansi sebesar 0,113.

c) Hasil Uji Statistik t (Pengujian secara Parsial)

Uji statistik t digunakan untuk mengetahui ada tidaknya

pengaruh masing-masing variabel independen secara individual

terhadap variabel dependen. Hasil uji statistik t dalam penelitian ini

terdapat pada tabel 4.10 sebagai berikut:

64

Tabel 4.10

Hasil Uji Statistik t

Hasil dari tabel 4.10 menunjukkan tingkat signifikansi variabel

independen debt covenant sebesar 0,646 sehingga dapat disimpulkan

bahwa nilai variabel debt covenant yang memiliki nilai signifikansi di

atas 0,05 menunjukkan bahwa konservatisme akuntansi tidak

dipengaruhi oleh debt covenant secara parsial atau dengan kata lain

menolak H1. Variabel growth opportunities sebesar 0,191 berada di

atas 0,05 menunjukkan bahwa konservatisme akuntansi tidak

dipengaruhi oleh growth opportunities secara parsial atau dengan kata

lain menolak H2. Variabel political cost sebesar 0,859 berada di atas

0,05 menunjukkan bahwa konservatisme akuntansi tidak dipengaruhi

oleh political cost secara parsial atau dengan kata lain menolak H3.

Variabel bonus plan sebesar 0,516 berada di atas 0,05 menunjukkan

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients


1 (Constant) -.013 .069 -.192 .848

LEV .005 .011 .030 .461 .646

GROWTH -.003 .003 -.088 -1.311 .191

SIZE .000 .002 .012 .178 .859

BONUS .017 .025 .042 .651 .516

ROE -.113 .016 -.445 -6.974 .000



65

bahwa konservatisme akuntansi tidak dipengaruhi oleh bonus plan

secara parsial atau dengan kata lain menolak H4. Variabel profitabilitas

sebesar 0,000 berada di bawah 0,05 menunjukkan bahwa

konservatisme akuntansi dipengaruhi oleh profitabilitas secara parsial

atau dengan kata lain menerima H5.

2. Pembahasan

Hasil pengujian signifikansi variabel independen secara parsial

sebagaimana pada pembahasan berikut:

1) Pengaruh Debt Covenant terhadap Konservatisme Akuntansi

Hasil uji t pada tabel 4.10 menunjukkan bahwa variabel debt

covenant memiliki nilai signifikansi sebesar 0,646 lebih besar dari α

= 0,05. Nilai koefisien beta yang dihasilkan sebesar 0,005. Hal ini

menunjukkan H1 tidak terdukung, sehingga dapat dikatakan debt

covenant tidak berpengaruh signifikan terhadap konservatisme

akuntansi pada tingkat signifikansi 5%. Hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa debt covenant tidak mempengaruhi para

manajer perusahaan manufaktur untuk menerapkan metode

akuntansi yang konservatif. Hal ini bisa disebabkan karena beberapa

perusahaan akan tetap memperpanjang kontrak utangnya walaupun

dikenakan biaya tambahan atas perpanjangan utang tersebut dengan

alasan perusahaan masih membutuhkan dana untuk kegiatan

operasionalnya. Para manajer perusahaan akan memilih metode

66

akuntansi yang dapat meningkatkan laba perusahaan mereka dalam

mengurangi biaya renegosiasi kontrak utang ketika kontrak utang

akan berakhir.

Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan

oleh Pambudi (2017), Savitri (2016), Ramadhoni et al (2014), dan

Deslatu dan Susanto (2009) yang menyatakan bahwa debt covenant

tidak berpengaruh terhadap konservatisme akuntansi. Hal ini tidak

sesuai dengan teori akuntansi positif yang menyatakan bahwa debt

covenant membuat para manajer perusahaan menghindari terjadinya

perjanjian utang tersebut dengan memilih metode-metode akuntansi

yang dapat meningkatkan laba seperti mentransfer laba periode

mendatang ke periode berjalan.

Hasil penelitian ini menolak penelitian yang dilakukan oleh

Agustina et al (2015), Alhayati (2013), dan Oktomegah (2012) yang

menyatakan bahwa di dalam penelitian tersebut membuktikan

adanya pengaruh debt covenant terhadap konservatisme akuntansi.

2) Pengaruh Growth Opportunities terhadap Konservatisme

Akuntansi

Hasil uji t pada tabel 4.10 menunjukkan bahwa variabel

growth opportunities memiliki nilai signifikansi sebesar 0,191 lebih

besar dari α = 0,05. Nilai koefisien beta yang dihasilkan sebesar -

0,003. Hal ini menunjukkan H2 tidak terdukung, sehingga dapat

67

dikatakan growth opportunities tidak berpengaruh signifikan

terhadap konservatisme akuntansi pada tingkat signifikansi 5%.

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perusahaan manufaktur

yang menerapkan konservatisme tidak selalu identik dengan

perusahaan yang sedang bertumbuh. Hal ini bisa disebabkan karena

tidak semua manajer perusahaan manufaktur menerapkan metode

akuntansi yang konservatif dengan cara meminimalkan laba untuk

dapat memenuhi pembiayaan untuk investasi yang diperlukan dalam

pertumbuhannya. Perusahaan bertumbuh memerlukan dana yang

besar yang kemungkinan sebagian besar datang dari pihak eksternal

(investor). Maka dari itu, perusahaan yang sedang bertumbuh

cenderung memilih metode akuntansi yang lebih optimis agar dapat

menarik minat para investor untuk menanamkan uangnya.


oleh Nuraini (2017), Susanto dan Ramadhani (2016), dan Septian dan

Anna (2014) yang menyatakan bahwa growth opportunities tidak

berpengaruh terhadap konservatisme akuntansi. Hal ini tidak sesuai

dengan penjelasan yang menyatakan bahwa jika perusahaan

memiliki peluang yang tinggi untuk tumbuh di masa depan dengan

tujuan meningkatkan nilai perusahaan, akan cenderung konservatif

dalam melaporkan laporan keuangannya.

68


Susilo dan Aghni (2017), Wulandari et al (2014), dan Fatmariani

(2013) yang menyatakan bahwa di dalam penelitian tersebut

membuktikan adanya pengaruh growth opportunities terhadap


3) Pengaruh Political Cost terhadap Konservatisme Akuntansi


political cost memiliki nilai signifikansi sebesar 0,859 lebih besar

dari α = 0,05. Nilai koefisien beta yang dihasilkan sebesar 0,000. Hal

ini menunjukkan H3 tidak terdukung, sehingga dapat dikatakan

political cost tidak berpengaruh signifikan terhadap konservatisme

akuntansi pada tingkat signifikansi 5%. Hasil penelitian ini

menunjukkan bahwa penerapan konservatisme akuntansi oleh

perusahaan manufaktur tidak berdasarkan seberapa besar atau

kecilnya ukuran perusahaan tersebut. Hal ini bisa disebabkan karena

tidak semua perusahaan yang besar lebih sensitif terhadap biaya

politis. Perusahaan besar lebih memfokuskan terhadap usaha

menampilkan laba yang besar agar dapat membuat investor tertarik

dan mendapatkan kepercayaan dari masyarakat dibandingkan dengan

menggunakan metode akuntansi yang konservatif untuk

meminimalkan biaya politis.

69


oleh Arsanto (2017), Jayanti dan Sapari (2016), dan Nasir et al

(2014) yang menyatakan bahwa political cost tidak berpengaruh

terhadap konservatisme akuntansi. Hal ini tidak sesuai dengan teori

akuntansi positif yang menyatakan bahwa perusahaan yang lebih

besar cenderung sensitif terhadap biaya politis seperti pajak dan

menghindarinya dengan cara menggunakan prinsip konservatisme.


Iskandar (2016) dan Widayati (2011) yang menyatakan bahwa di

dalam penelitian tersebut membuktikan adanya pengaruh political

cost terhadap konservatisme akuntansi.

4) Pengaruh Bonus Plan terhadap Konservatisme Akuntansi

Hasil uji t pada tabel 4.10 menunjukkan bahwa variabel bonus

plan memiliki nilai signifikansi sebesar 0,516 lebih besar dari α =

0,05. Nilai koefisien beta yang dihasilkan sebesar 0,017. Hal ini

menunjukkan H4 tidak terdukung, sehingga dapat dikatakan bonus

plan tidak berpengaruh signifikan terhadap konservatisme akuntansi

pada tingkat signifikansi 5%. Hasil penelitian ini membuktikan

bahwa proporsi kepemilikan manajerial pada perusahaan manufaktur

yang terdaftar di BEI selama periode penelitian masih rendah. Hal ini

bisa disebabkan karena tidak semua manajer perusahaan manufaktur

mengharapkan kompensasi atau bonus yang tinggi melalui

70

manajemen laba agar laba sesuai dengan target yang mereka

harapkan. Semakin rendah kepemilikan manajerial maka permintaan

diterapkannya konservatisme akuntansi semakin tinggi. Menurut

Padmawati dan Fachrurrozie (2015) kepemilikan manajerial yang

rendah mengakibatkan manajerial suatu perusahaan cenderung

mementingkan kepentingan pribadi, bukan berdasarkan pada

memaksimalkan nilai perusahaan sehingga sering terjadi

pertentangan antara manajerial dan pemegang saham.


oleh Sulastiningsih dan Husna (2017) dan Reskino dan Vemiliyarni

(2014) yang menyatakan bahwa bonus plan tidak berpengaruh

terhadap konservatisme akuntansi. Hal ini tidak sesuai dengan teori

agensi yang menyatakan bahwa konservatisme dalam pelaporan

keuangan merupakan salah satu upaya mengatasi permasalahan

agensi yang timbul antara pihak manajerial dan investor karena

adanya pemisahan kepemilikan dan pengendalian perusahaan.


Novita (2017) yang menyatakan bahwa di dalam penelitian tersebut

membuktikan adanya pengaruh bonus plan terhadap konservatisme

akuntansi.

71

5) Pengaruh Profitabilitas terhadap Konservatisme Akuntansi


profitabilitas memiliki nilai signifikansi sebesar 0,000 lebih kecil dari

α = 0,05. Nilai koefisien beta yang dihasilkan sebesar -0,113. Hal ini

menunjukkan H5 terdukung, sehingga dapat dikatakan profitabilitas

berpengaruh signifikan negatif terhadap konservatisme akuntansi

pada tingkat signifikansi 5%. Hasil penelitian ini membuktikan

bahwa profitabilitas pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di

BEI selama periode penelitian masih rendah. Menurut Verawaty,

Hifni, dan Chairina (2017) hal ini bisa disebabkan karena perusahaan

tidak menggunakan prinsip konservatisme pada saat profitabilitas

tinggi untuk memberikan gambaran tentang kinerja yang baik serta

laba yang tinggi di mata investor dan masyarakat. Perusahaan juga

cenderung tidak takut akan terkena biaya politis yang tinggi.

Sedangkan pada saat profitabilitas rendah, perusahaan akan

cenderung menerapkan prinsip konservatisme untuk mengantisipasi

dan menghindari adanya laba fiktif, yaitu menaikkan laba pada saat

profitabilitas rendah demi kepentingan pihak tertentu.


oleh Verawaty et al (2017) dan Padmawati dan Fachrurrozie (2015)

yang menyatakan bahwa profitabilitas berpengaruh signifikan

negatif terhadap konservatisme akuntansi. Hal ini tidak sesuai

72

dengan penjelasan yang menyatakan bahwa semakin tinggi

profitabilitas maka akan semakin konservatif. Perusahaan akan

melakukan motif ekonomi yang bisa membuat perusahaan menjadi

terlihat lebih eksis dan menghindarkan dari kerugian yang besar

sehingga laporan keuangan yang dibuat tidak lagi konservatif.


Satya dan Handayani (2013) yang menyatakan bahwa di dalam

penelitian tersebut membuktikan tidak adanya pengaruh

profitabilitas terhadap konservatisme akuntansi.

Tabel 4.11

Hasil Pengujian Hipotesis

No. Hipotesis Hasil Pengujian

1. H1: Debt covenant berpengaruh terhadap

konservatisme akuntansi Ditolak

2. H2: Growth opportunities berpengaruh

terhadap konservatisme akuntansi Ditolak

3. H3: Political cost berpengaruh terhadap


4. H4: Bonus plan berpengaruh terhadap


5. H5: Profitabilitas berpengaruh terhadap

konservatisme akuntansi Diterima

73

BAB V

PENUTUP

A. Kesimpulan

Berdasarkan data yang dikumpulkan dari hasil pengujian yang telah

dilakukan dengan menggunakan uji regresi berganda, maka dari lima hipotesis

yang diajukan dapat diambil beberapa kesimpulan, yaitu:

1. Variabel debt covenant secara parsial tidak memiliki pengaruh terhadap

konservatisme akuntansi. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang

dilakukan oleh Pambudi (2017), Savitri (2016), Ramadhoni et al (2014), dan

Deslatu dan Susanto (2009). Namun tidak sesuai dengan penelitian yang

dilakukan oleh Agustina et al (2015), Alhayati (2013), dan Oktomegah

(2012).

2. Variabel growth opportunities secara parsial tidak memiliki pengaruh

terhadap konservatisme akuntansi. Hasil penelitian ini sejalan dengan

penelitian yang dilakukan oleh Nuraini (2017), Susanto dan Ramadhani

(2016), dan Septian dan Anna (2014). Namun tidak sesuai dengan penelitian

yang dilakukan oleh Susilo dan Aghni (2017), Wulandari et al (2014), dan

Fatmariani (2013).

3. Variabel political cost secara parsial tidak memiliki pengaruh terhadap


dilakukan oleh Arsanto (2017), Jayanti dan Sapari (2016), dan Nasir et al

74

(2014). Namun tidak sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Iskandar

(2016) dan Widayati (2011).

4. Variabel bonus plan secara parsial tidak memiliki pengaruh terhadap


dilakukan oleh Sulastiningsih dan Husna (2017) dan Reskino dan Vemiliyarni

(2014). Namun tidak sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Novita

(2017).

5. Variabel profitabilitas secara parsial memiliki pengaruh terhadap


dilakukan oleh Andreas et al (2017), Choiriyah dan Almilia (2016), Pratanda

dan Kusmuriyanto (2014), dan Limantauw (2012). Namun tidak sesuai

dengan penelitian yang dilakukan oleh Satya dan Handayani (2013).

B. Saran

Berdasarkan keterbatasan-keterbatasan yang dirasakan oleh peneliti selama

penelitian ini, maka peneliti memberikan saran untuk perkembangan penelitian

selanjutnya terkait dengan konservatisme akuntansi yang diterapkan dalam

perusahaan. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat memberikan hasil yang lebih

maksimal dan lebih berkualitas dengan mempertimbangkan saran di bawah ini:

1. Peneliti menyarankan agar pada penelitian selanjutnya untuk menambahkan

atau mengganti variabel-variabel lain selain variabel yang telah dimasukkan

75

dalam penelitian ini seperti risiko litigasi, good corporate governance, dan

intensitas modal.

2. Peneliti menyarankan agar pada penelitian selanjutnya dapat memperluas

ruang lingkup penelitian, tidak hanya pada perusahaan manufaktur.

3. Peneliti menyarankan untuk menambah rentang waktu periode penelitian agar

hasil yang didapatkan lebih konsisten.

76

DAFTAR PUSTAKA

Agustina. Rice dan Stephen. 2015. “Analisa Faktor-Faktor yang Mempengaruhi

Penerapan Konservatisme Akuntansi pada Perusahaan Manufaktur yang

Terdaftar di Bursa Efek Indonesia”, Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi

Mikroskil.

Alfian, Angga dan Arifin Sabeni. 2013. “Analisis Faktor-Faktor yang Berpengaruh

terhadap Pemilihan Konservatisme Akuntansi”, Diponegoro Journal of

Accounting, Vol. 2 No. 3: 1-10.

Alhayati, Fajri. 2013. “Pengaruh Tingkat Hutang (Leverage) dan Tingkat Kesulitan

Keuangan Perusahaan terhadap Konservatisme Akuntansi (Studi Empiris

pada Perusahaan yang Terdaftar di PT BEI)”, Fakultas Ekonomi Universitas

Negeri Padang.

Andreas, Hans Hananto. Albert Ardeni dan Paskah Ika Nugroho. 2017.

“Konservatisme Akuntansi di Indonesia”, Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol.

20 No. 1.

Apriani, Meri. 2015. “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Konservatisme Akuntansi

pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di BEI (2008-2011)”, Jom

FEKON, Vol. 2 No. 1.

Arsanto, Yoga Azif. 2017. “Pengaruh Kepemilikan Institusional, Leverage, Political

Cost, Size, dan Growth terhadap Konservatisme Akuntansi”, Universitas

Negeri Surabaya.

Basu, Sudipta. 1997. “The Conservatism Principle and The Asymmetric Timeliness of

Earnings”, Journal of Accounting and Economics 24: 3-37.

Choiriyah, Nila dan Luciana Spica Almilia. 2016. “Pengaruh Profitabilitas, Likuiditas,

dan Tingkat Kesulitan Keuangan Perusahaan terhadap Konservatisme

Akuntansi”, STIE Perbanas Surabaya.

Deslatu, Shella dan Yulius Kurnia Susanto. 2009. “Pengaruh Kepemilikan Managerial,

Debt Covenant, Litigation, Tax and Political Cost, dan Kesempatan

Bertumbuh terhadap Konservatisma Akuntansi”, Ekuitas, Vol. 14 No. 2.

Fala, Dwi Yana Amalia S. 2007. “Pengaruh Konservatisma Akuntansi terhadap

Penilaian Ekuitas Perusahaan Dimoderasi oleh Good Corporate

Governance”, Simposium Nasional Akuntansi X.

Fatmariani. 2013. “Pengaruh Struktur Kepemilikan, Debt Covenant, dan Growth

Opportunities terhadap Konservatisme Akuntansi pada Perusahaan

77

Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia”, Fakultas Ekonomi

Universitas Negeri Padang.

Ghozali, Imam. 2016. “Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 23”,

Semarang: BPFE Universitas Diponegoro.

Givoly, Dan dan Carla Hayn. 2000. “The Changing Time-Series Properties of

Earnings, Cash Flows and Accruals: Has Financial Reporting Become More

Conservative?”, Journal of Accounting and Economics 29: 287-320.

Haniati, Sri dan Fitriany. 2010. “Pengaruh Konservatisme terhadap Asimetri Informasi

dengan Menggunakan Beberapa Model Pengukuran Konservatisme”,

Simposium Nasional Akuntansi XIII.

Hellman, Niclas. 2008. “Accounting Conservatism under IFRS”, Department of

Accounting and Managerial Finance, Stockholm School of Economics.

https://www.news18.com/news/business/the-satyam-computer-accounting-fraud-and-

the-case-timeline, diakses pada 24 Juli 2018.

Iskandar, Okto Reyhansyah. 2016. “Pengaruh Debt Covenant, Bonus Plan, dan

Political Cost terhadap Konservatisme Akuntansi (Studi Empiris pada

Perusahaan Manufaktur Subsektor Industri Barang Konsumsi yang Terdaftar

di BEI Tahun 2012-2015)”, STIE Indonesia Banking School.

Jayanti, Anna dan Sapari. 2016. “Pengaruh Positive Accounting Theory, Profitabilitas,

dan Operating Cash Flow terhadap Penerapan Konservatisme”, Jurnal Ilmu

dan Riset Manajemen, Vol. 5 No. 10.

Jensen, Michael C dan William H Meckling. 1976. “Theory of The Firm: Managerial

Behavior, Agency Costs, and Ownership Structure”, Journal of Financial

Economics, Vol. 3 No. 4: 305-360.

LaFond, Ryan dan Ross L Watts. 2007. “The Information Role of Conservatism”, Sloan

School of Management, Massachusetts Institute of Technology.

Lasdi, Lodovicus. 2008. “Perilaku Manajemen Laba Perusahaan dan Konservatisma

Akuntansi: Berbeda atau Sama?”, Jurnal Manajemen Teori dan Terapan,

Vol. 1 No. 2.

Limantauw, Shirly. 2012. “Pengaruh Karakteristik Dewan Komisaris sebagai

Mekanisme Good Corporate Governance terhadap Tingkat Konservatisme

Akuntansi pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di BEI”, Jurnal

Ilmiah Mahasiswa Akuntansi, Vol. 1 No. 1.

Nasir, Azwir. Elfi Ilham dan Yusniati. 2014. “Pengaruh Struktur Kepemilikan

Manajerial, Risiko Litigasi, Likuiditas, dan Political Cost terhadap

Konservatisme Akuntansi”, Jurnal Ekonomi, Vol. 22 No. 2.

https://www.news18.com/news/business/the-satyam-computer-accounting-fraud-and-the-case-timeline

https://www.news18.com/news/business/the-satyam-computer-accounting-fraud-and-the-case-timeline

78

Noviantari, Ni Wayan dan Ni Made Dwi Ratnadi. 2015. “Pengaruh Financial Distress,

Ukuran Perusahaan, dan Leverage pada Konservatisme Akuntansi”, E-

Jurnal Akuntansi Universitas Udayana 11.3: 646-660.

Novita, Mega. 2017. “Pengaruh Konflik Bondholders-Shareholders, Bonus Plan, dan

Political Cost terhadap Konservatisme Akuntansi (pada Perusahaan

Manufaktur Subsektor Industri Konsumsi Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

Periode 2012-2015)”, Fakultas Ekonomi Universitas PGRI Yogyakarta.

Nuraini, Ifa. 2017. “Pengaruh Growth Opportunities, Leverage, dan Financial Distress

terhadap Konservatisme Akuntansi pada Perusahaan Farmasi (Studi Empiris

di Bursa Efek Indonesia periode 2010-2015)”, STIE Perbanas Surabaya.

Oktomegah, Calvin. 2012. “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penerapan

Konservatisme pada Perusahaan Manufaktur di BEI”, Jurnal Ilmiah

Mahasiswa Akuntansi, Vol. 1 No. 1.

Padmawati, Ika Ria dan Fachrurrozie. 2015. “Pengaruh Mekanisme Good Corporate

Governance dan Kualitas Audit terhadap Tingkat Konservatisme

Akuntansi”, Accounting Analysis Journal, Vol. 4 No. 1.

Pambudi, Januar Eky. 2017. “Pengaruh Kepemilikan Manajerial dan Debt Covenant

terhadap Konservatisme Akuntansi”, Competitive, Vol. 1 No. 1.

Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan No. 1 Penyajian Laporan Keuangan. 2014.

Ikatan Akuntan Indonesia.

Pratama, Agi. Norita dan Annisa Nurbaiti. 2016. “Pengaruh Tingkat Kesulitan

Keuangan, Risiko Litigasi, dan Growth Opportunities terhadap

Konservatisme Akuntansi (Studi Kasus pada Perusahaan Subsektor

Telekomunikasi yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2011-

2015)”, e-Proceeding of Management, Vol. 3 No. 3.

Pratanda, Radyasinta Surya dan Kusmuriyanto. 2014. “Pengaruh Mekanisme Good

Corporate Governance, Likuiditas, Profitabilitas, dan Leverage terhadap

Konservatisme Akuntansi”, Accounting Analysis Journal, Vol. 3 No. 2.

Priambodo, Muhammad Setio dan Agus Purwanto. 2015. “Analisis Faktor-Faktor yang

Mempengaruh Tingkat Konservatisme Perusahaan-Perusahaan di

Indonesia”, Diponegoro Journal of Accounting, Vol. 4 No. 4.

Ramadhoni, Yogie. Zirman dan Mudrika. 2014. “Pengaruh Tingkat Kesulitan

Keuangan Perusahaan, Risiko Litigasi, Struktur Kepemilikan Manajerial,

dan Debt Covenant terhadap Konservatisme Akuntansi (Studi Empiris pada

Perusahaan Manufaktur yang terdaftar di BEI)”, JOM Fekon, Vol. 1 No. 2.

79

Reskino dan Ressy Vemiliyarni. 2014. “Pengaruh Konvergensi IFRS, Bonus Plan,

Debt Covenant, dan Political Cost terhadap Konservatisme Akuntansi”,

Akuntabilitas, Vol. 7 No. 3.

Rohminatin. 2016. “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penerapan Konservatisme

Akuntansi (Studi pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di BEI)”,

Jurnal Ilmiah Infotek, Vol. 1 No. 1.

Saputra, Raja Erwin. 2016. “Pengaruh Struktur Kepemilikan Manajerial, Kontrak

Utang, Tingkat Kesulitan Keuangan Perusahaan, Peluang Pertumbuhan,

Risiko Litigasi, dan Leverage terhadap Konservatisme Akuntansi (Survey

pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di BEI)”, JOM Fekon, Vol. 3

No. 1.

Saputri, Yuliani Diah. 2013. “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pilihan Perusahaan

terhadap Konservatisme Akuntansi”, Accounting Analysis Journal, Vol. 2

No. 2.

Satya, Randy Dwy dan Sri Handayani. 2012. “Kesulitan Keuangan dan Tingkat

Konservatisme dalam Kebijakan Akuntansi: Penjelasan dan Dampaknya”,

Universitas Esa Unggul Jakarta.

Savitri, Enni. 2016. “Pengaruh Struktur Kepemilikan Institusional, Debt Covenant, dan

Growth Opportunities terhadap Konservatisme Akuntansi”, Jurnal Al-

Iqtishad, Edisi 12 Vol. 1.

Septian, Ardo dan Yane Devi Anna. 2014. “Pengaruh Kepemilikan Manajerial, Ukuran

Perusahaan, Debt Covenant, dan Growth Opportunities terhadap

Konservatisme Akuntansi (Studi pada Sektor Industri Farmasi yang

Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2008-2012)”, e-Proceeding of

Management, Vol. 1 No. 3.

Statement of Financial Accounting Concepts No. 2 Qualitative Characteristics of

Accounting Information. 1980. Financial Accounting Standards Board.

Suharli, Michell dan Megawati Oktorina. 2005. “Memprediksi Tingkat Pengembalian

Investasi pada Equity Securities melalui Rasio Profitabilitas, Likuiditas, dan

Hutang pada Perusahaan Publik di Jakarta”, Simposium Nasional Akuntansi

VIII.

Sulastiningsih dan Jaza Anil Husna. 2017. “Pengaruh Debt Covenant, Bonus Plan,

Political Cost, dan Risiko Litigasi terhadap Penerapan Konservatisme

Akuntansi pada Perusahaan Manufaktur”, Jurnal Kajian Bisnis, Vol. 25 No.

1: 110-125.

80

Susanto, Barkah dan Tiara Ramadhani. 2016. “Faktor-Faktor yang Memengaruhi

Konservatisme (Studi pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di BEI

2010-2014)”, Jurnal Bisnis dan Ekonomi, Vol. 23 No. 2: 142-151.

Susilo, Tri Pujadi dan Jundi Mangku Aghni. 2017. “Analisis Pengaruh Kepemilikan

Institusional, Debt Covenant, Growth Opportunities, dan Profitabilitas

terhadap Konservatisme Akuntansi”, Fakultas Ekonomi dan Ilmu Sosial

Universitas Bakrie.

Verawaty. Syaiful Hifni dan Chairina. 2017. “Pengaruh Kepemilikian Manajerial,

Ukuran Perusahaan, Leverage, dan Profitabilitas terhadap Tingkat

Konservatisme Akuntansi pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di

Bursa Efek Indonesia tahun 2013-2015”, Prosiding Seminar Nasional

ASBIS, Politeknik Negeri Banjarmasin.

Wardhani, Ratna. 2008. “Tingkat Konservatisme Akuntansi di Indonesia dan

Hubungannya dengan Karakteristik Dewan sebagai salah satu Mekanisme

Corporate Governance”, Universitas Indonesia.

Watts, Ross L. 2003. “Conservatism in Accounting Part I: Explanations and

Implications”, Accounting Horizons, Vol. 17 No. 3: 207-221.

Watts, Ross L dan Jerold L Zimmerman. 1990. “Positive Accounting Theory: A Ten

Year Perspective”, The Accounting Review, Vol. 65 No. 1: 131-156.

Widayati, Endah. 2011. “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pilihan

Perusahaan terhadap Konservatisma Akuntansi”, Universitas Diponegoro.

Wulandari, Indah. Andreas dan Elfi Ilham. 2014. “Pengaruh Struktur Kepemilikan

Manajerial, Debt Covenant, dan Growth Opportunities terhadap

Konservatisme Akuntansi”, JOM Fekon, Vol. 1 No. 2.

81

LAMPIRAN - LAMPIRAN

82

Daftar Nama Perusahaan

LAMPIRAN 1

83

Lampiran 1

Daftar Nama Perusahaan

No. Nama Perusahaan Kode

1 Darya-Varia Laboratoria Tbk DVLA

2 PT Industri Jamu dan Farmasi Sido Muncul Tbk SIDO

3 Tempo Scan Pacific Tbk TSPC

4 Akasha Wira International Tbk ADES

5 PT Kino Indonesia Tbk KINO

6 Martina Berto Tbk MBTO

7 Tri Banyan Tirta Tbk ALTO

8 PT Wilmar Cahaya Indonesia Tbk CEKA

9 Prasidha Aneka Niaga Tbk PSDN

10 Sekar Bumi Tbk SKBM

11 Ultra Jaya Milk Industry Tbk ULTJ

12 PT Chitose International Tbk CINT

13 Kedaung Indah Can Tbk KICI

14 Langgeng Makmur Industri Tbk LMPI

15 KMI Wire and Cable Tbk KBLI

16 Kabelindo Murni Tbk KBLM

17 Supreme Cable Manufacturing Corporation Tbk SCCO

18 Voksel Electric Tbk VOKS

19 PT Ateliers Mecaniques D'Indonesie Tbk AMIN

20 Astra International Tbk ASII

21 Astra Otoparts Tbk AUTO

22 Indomobil Sukses Internasional Tbk IMAS

23 Indospring Tbk INDS

24 Selamat Sempurna Tbk SMSM

25 Ricky Putra Globalindo Tbk RICY

26 Star Petrcohem Tbk STAR

27 Trisula International Tbk TRIS

28 Nusantara Inti Corpora Tbk UNIT

29 Asahimas Flat Glass Tbk AMFG

30 Keramika Indonesia Assosiasi Tbk KIAS

31 Mulia Industrindo Tbk MLIA

32 Surya Toto Indonesia Tbk TOTO

33 Alakasa Industrindo Tbk ALKA

34 Gunawan Dianjaya Steel Tbk GDST

35 Indal Aluminium Industry Tbk INAI

36 Jaya Pari Steel Tbk JPRS

Bersambung pada halaman berikutnya

84

Lampiran 1 (Lanjutan)

No. Nama Perusahaan Kode

37 Lion Metal Works Tbk LION

38 Lionmesh Prima Tbk LMSH

39 Pelangi Indah Canindo Tbk PICO

40 Tirta Mahakam Resources Tbk TIRT

41 PT Aneka Gas Industri Tbk AGII

42 PT Budi Starch & Sweetener Tbk BUDI

43 Duta Pertiwi Nusantara Tbk DPNS

44 Ekadharma International Tbk EKAD

45 Intanwijaya Internasional Tbk INCI

46 JAPFA Comfeed Indonesia Tbk JPFA

47 Argha Karya Prima Ind. Tbk AKPI

48 Asiaplast Industries Tbk APLI

49 Berlina Tbk BRNA

50 Champion Pacific Indonesia Tbk IGAR

51 PT Tunas Alfin Tbk TALF

52 Alkindo Naratama Tbk ALDO

53 Kertas Basuki Rachmat Indonesia Tbk KBRI

54 Kedawung Setia Industrial Tbk KDSI

55 Suparma Tbk SPMA

56 Panasia Indo Resources Tbk HDTX

57 PT Impack Pratama Industri Tbk IMPC

58 Sierad Produce Tbk SIPD

59 Indocement Tunggal Prakarsa Tbk INTP

60 Merck Tbk MERK

61 Bentoel International Investama Tbk RMBA

62 Jakarta Kyoei Steel Works Tbk JKSW

63 Kalbe Farma Tbk KLBF

64 Kimia Farma (Persero Tbk) KAEF

65 Arwana Citramulia Tbk ARNA

66 Gudang Garam Tbk GGRM

67 Delta Djakarta Tbk DLTA

68 Indofood Sukses Makmur Tbk INDF


85

Perhitungan Variabel

Independen

LAMPIRAN 2

86

Lampiran 2a

Perhitungan Variabel Independen (Debt Covenant)

No. Kode Tahun Total Utang Total Aset LEV

1 DVLA 2015 402,760,903,000 1,376,278,237,000 0.2926450

2 SIDO 2015 197,797,000,000 2,796,111,000,000 0.0707400

3 TSPC 2015 1,947,588,124,083 6,284,729,099,203 0.3098921

4 ADES 2015 324,855,000,000 653,224,000,000 0.4973103

5 KINO 2015 1,434,605,406,270 3,211,234,658,570 0.4467457

6 MBTO 2015 214,685,781,274 648,899,377,240 0.3308460

7 ALTO 2015 673,255,888,637 1,180,228,072,164 0.5704456

8 CEKA 2015 845,932,695,663 1,485,826,210,015 0.5693349

9 PSDN 2015 296,079,753,266 620,398,854,182 0.4772410

10 SKBM 2015 420,396,809,051 764,484,248,710 0.5499091

11 ULTJ 2015 742,490,216,326 3,539,995,910,248 0.2097432

12 CINT 2015 67,734,182,851 382,807,494,765 0.1769406

13 KICI 2015 40,460,281,468 133,831,888,816 0.3023217

14 LMPI 2015 391,881,675,091 793,093,512,600 0.4941179

15 KBLI 2015 524,437,909,934 1,551,799,840,976 0.3379546

16 KBLM 2015 357,910,337,055 654,385,717,061 0.5469409

17 SCCO 2015 850,791,824,810 1,773,144,328,632 0.4798210

18 VOKS 2015 1,026,591,706,684 1,536,244,634,556 0.6682475

19 AMIN 2015 71,412,193,880 198,974,581,573 0.3589011

20 ASII 2015 118,902,000,000,000 245,435,000,000,000 0.4844541

21 AUTO 2015 4,195,684,000,000 14,339,110,000,000 0.2926042

22 IMAS 2015 18,163,865,982,392 24,860,957,839,497 0.7306181

23 INDS 2015 634,889,428,231 2,553,928,346,219 0.2485933

24 SMSM 2015 779,860,000,000 2,220,108,000,000 0.3512712

25 RICY 2015 798,114,824,380 1,198,193,867,892 0.6660982

26 STAR 2015 239,344,544,398 729,020,553,284 0.3283097

27 TRIS 2015 245,138,356,170 574,346,433,075 0.4268127

28 UNIT 2015 217,565,067,467 460,539,382,206 0.4724136

29 AMFG 2015 880,052,000,000 4,270,275,000,000 0.2060879

30 KIAS 2015 310,906,059,952 2,124,390,696,519 0.1463507

31 MLIA 2015 6,010,681,233,000 7,125,800,277,000 0.8435096

32 TOTO 2015 947,997,940,099 2,439,540,859,205 0.3885969

33 ALKA 2015 82,596,104,000 0144,628,405,000 0.5710919

34 GDST 2015 379,524,183,280 1,183,934,183,257 0.3205619

35 INAI 2015 1,090,438,393,880 1,330,259,296,537 0.8197187


87

Lampiran 2a (Lanjutan)


36 JPRS 2015 30,806,011,707 363,265,042,157 0.0848031

37 LION 2015 184,730,654,202 639,330,150,373 0.2889441

38 LMSH 2015 21,341,373,897 133,782,751,041 0.1595226

39 PICO 2015 358,697,326,131 605,788,310,444 0.5921166

40 TIRT 2015 676,006,964,821 763,168,027,178 0.8857905

41 AGII 2015 3,074,584,000,000 4,953,451,000,000 0.6206953

42 BUDI 2015 2,160,702,000,000 3,265,953,000,000 0.6615839

43 DPNS 2015 33,187,031,327 274,483,110,371 0.1209074

44 EKAD 2015 97,730,178,889 389,691,595,500 0.2507885

45 INCI 2015 15,494,757,317 169,546,066,314 0.0913897

46 JPFA 2015 11,049,774,000,000 17,159,466,000,000 0.6439463

47 AKPI 2015 1,775,577,239,000 2,883,143,132,000 0.6158478

48 APLI 2015 87,059,306,497 308,620,387,248 0.2820919

49 BRNA 2015 992,869,623,000 1,820,783,911,000 0.5452979

50 IGAR 2015 73,471,782,127 383,936,040,590 0.1913646

51 TALF 2015 84,008,353,472 434,210,376,664 0.1934739

52 ALDO 2015 195,081,792,385 366,010,819,198 0.5329946

53 KBRI 2015 934,677,601,389 1,455,931,208,462 0.6419792

54 KDSI 2015 798,172,379,792 1,177,093,668,866 0.6780874

55 SPMA 2015 1,390,005,205,106 2,185,464,365,772 0.6360228

56 HDTX 2015 3,482,406,080,000 4,878,367,904,000 0.7138465

57 IMPC 2015 578,352,730,206 1,675,232,685,157 0.3452373

58 SIPD 2015 1,512,527,888,605 2,246,770,166,899 0.6732010

59 INTP 2015 3,772,410,000,000 27,638,360,000,000 0.1364918

60 MERK 2015 168,103,536,000 641,646,818,000 0.2619876

61 RMBA 2015 15,816,071,000,000 12,667,314,000,000 1.2485734

62 JKSW 2015 705,813,376,884 265,280,458,589 2.6606309

63 KLBF 2015 2,758,131,396,170 13,696,417,381,439 0.2013761

64 KAEF 2015 1,374,127,253,841 3,236,224,076,311 0.4246082

65 ARNA 2015 536,050,998,398 1,430,779,475,454 0.3746566

66 GGRM 2015 25,497,504,000,000 63,505,413,000,000 0.4015013

67 DLTA 2015 188,700,435,000 1,038,321,916,000 0.1817360

68 INDF 2015 48,709,933,000,000 91,831,526,000,000 0.5304271

69 DVLA 2016 451.785.946.000 1.531.365.558.000 0,2950216

70 SIDO 2016 229,729,000,000 2,987,614,000,000 0.0768938

71 TSPC 2016 1,950,534,206,746 6,585,807,349,438 0.2961724

72 ADES 2016 383,091,000,000 767,479,000,000 0.4991550


88



73 KINO 2016 1,332,431,950,729 3,284,504,424,358 0.4056721

74 MBTO 2016 269,032,270,377 709,959,168,088 0.3789405

75 ALTO 2016 684,252,214,422 1,165,093,632,823 0.5872938

76 CEKA 2016 538,044,038,690 1,425,964,152,418 0.3773195

77 PSDN 2016 373,511,385,025 653,797,725,408 0.5712950

78 SKBM 2016 633,267,725,358 1,001,657,012,004 0.6322201

79 ULTJ 2016 749,966,146,582 4,239,199,641,365 0.1769122

80 CINT 2016 72,906,787,680 399,336,626,636 0.1825697

81 KICI 2016 50,799,380,910 139,809,135,385 0.3633481

82 LMPI 2016 402,192,705,158 810,364,824,722 0.4963107

83 KBLI 2016 550,076,575,595 1,871,422,416,044 0.2939350

84 KBLM 2016 318,436,089,653 639,091,366,917 0.4982638

85 SCCO 2016 1,229,514,818,362 2,449,935,491,586 0.5018560

86 VOKS 2016 999,166,542,590 1,668,210,094,478 0.5989453

87 AMIN 2016 101,086,129,009 252,452,307,121 0.4004167

88 ASII 2016 121,949,000,000,000 261,855,000,000,000 0.4657119

89 AUTO 2016 4,075,716,000,000 14,612,274,000,000 0.2789241

90 IMAS 2016 18,923,523,905,726 25,633,342,258,679 0.7382386

91 INDS 2016 409,208,624,907 2,477,272,502,538 0.1651851

92 SMSM 2016 674,685,000,000 2,254,740,000,000 0.2992296

93 RICY 2016 876,184,855,001 1,288,683,925,066 0.6799067

94 STAR 2016 200,161,402,637 690,187,353,961 0.2900102

95 TRIS 2016 293,073,984,034 639,701,164,511 0.4581420

96 UNIT 2016 188,891,359,540 432,913,180,372 0.4363262

97 AMFG 2016 1,905,626,000,000 5,504,890,000,000 0.3461697

98 KIAS 2016 339,639,855,817 1,859,669,927,962 0.1826345

99 MLIA 2016 6,110,478,983,000 7,723,578,677,000 0.7911461

100 TOTO 2016 1,057,566,418,720 2,581,440,938,262 0.4096807

101 ALKA 2016 75,514,424,000 136,618,855,000 0.5527379

102 GDST 2016 425,486,909,790 1,257,609,869,910 0.3383298

103 INAI 2016 1,081,015,810,782 1,339,032,413,455 0.8073112

104 JPRS 2016 43,106,380,598 351,318,309,863 0.1226989

105 LION 2016 215,209,902,816 685,812,995,987 0.3138026

106 LMSH 2016 45,511,700,128 162,828,169,250 0.2795075

107 PICO 2016 372,723,897,214 638,566,761,462 0.5836882

108 TIRT 2016 689,189,375,810 815,997,477,795 0.8445974

109 AGII 2016 2,996,929,000,000 5,847,722,000,000 0.5124951


89



110 BUDI 2016 1,766,825,000,000 2,931,807,000,000 0.6026403

111 DPNS 2016 32,865,162,199 296,129,565,784 0.1109824

112 EKAD 2016 110,503,822,983 702,508,630,708 0.1572989

113 INCI 2016 26,524,918,593 269,351,381,344 0.0984770

114 JPFA 2016 9,878,062,000,000 19,251,026,000,000 0.5131187

115 AKPI 2016 1,495,874,021,000 2,615,909,190,000 0.5718371

116 APLI 2016 67,967,245,679 314,468,690,130 0.2161336

117 BRNA 2016 1,060,343,634,000 2,088,696,909,000 0.5076580

118 IGAR 2016 65,716,637,766 439,465,673,296 0.1495376

119 TALF 2016 129,777,537,129 881,673,021,959 0.1471946

120 ALDO 2016 209,442,676,180 410,330,576,602 0.5104242

121 KBRI 2016 844,568,778,363 1,263,726,833,318 0.6683159

122 KDSI 2016 722,488,734,446 1,142,273,020,550 0.6325009

123 SPMA 2016 1,047,296,887,831 2,158,852,415,950 0.4851174

124 HDTX 2016 3,565,112,660,000 4,743,579,758,000 0.7515659

125 IMPC 2016 1,050,386,739,011 2,276,031,922,082 0.4614991

126 SIPD 2016 1,424,380,421,256 2,567,211,193,259 0.5548357

127 INTP 2016 4,011,877,000,000 30,150,580,000,000 0.1330614

128 MERK 2016 161,262,425,000 743,934,894,000 0.2167695

129 RMBA 2016 4,029,576,000,000 13,470,943,000,000 0.2991310

130 JKSW 2016 714,935,414,562 273,181,586,009 2.6170703

131 KLBF 2016 2,762,162,069,572 15,226,009,210,657 0.1814108

132 KAEF 2016 2,341,155,131,870 4,612,562,541,064 0.5075606

133 ARNA 2016 595,128,097,887 1,543,216,299,146 0.3856414

134 GGRM 2016 23,387,406,000,000 62,951,634,000,000 0.3715139

135 DLTA 2016 185,422,642,000 1,197,796,650,000 0.1548031

136 INDF 2016 38,233,092,000,000 82,174,515,000,000 0.4652670

137 DVLA 2017 524,586,078,000 1,640,886,147,000 0.3196968

138 SIDO 2017 262,333,000,000 3,158,198,000,000 0.0830641

139 TSPC 2017 2,352,891,899,876 7,434,900,309,021 0.3164658

140 ADES 2017 417,225,000,000 840,236,000,000 0.4965569

141 KINO 2017 1,182,424,339,165 3,237,595,219,274 0.3652169

142 MBTO 2017 367,927,139,244 780,669,761,787 0.4712968

143 ALTO 2017 690,099,182,411 1,109,383,971,111 0.6220562

144 CEKA 2017 489,592,257,434 1,392,636,444,501 0.3515578

145 PSDN 2017 391,494,545,681 690,979,867,049 0.5665788

146 SKBM 2017 599,790,014,646 1,623,027,475,045 0.3695501


90



147 ULTJ 2017 978,185,000,000 5,186,940,000,000 0.1885861

148 CINT 2017 94,304,081,659 476,577,841,605 0.1978776

149 KICI 2017 57,921,570,888 149,420,009,884 0.3876427

150 LMPI 2017 458,292,046,535 834,548,374,286 0.5491498

151 KBLI 2017 1,227,014,231,702 3,013,760,616,985 0.4071373

152 KBLM 2017 443,770,270,269 1,235,198,847,468 0.3592703

153 SCCO 2017 1,286,017,105,712 4,014,244,589,706 0.3203634

154 VOKS 2017 1,296,044,190,202 2,110,166,496,595 0.6141905

155 AMIN 2017 178,767,779,764 360,906,218,575 0.4953303

156 ASII 2017 139,317,000,000,000 295,646,000,000,000 0.4712291

157 AUTO 2017 4,003,233,000,000 14,762,309,000,000 0.2711793

158 IMAS 2017 22,094,058,955,142 31,375,311,299,854 0.7041861

159 INDS 2017 289,798,419,319 2,434,617,337,849 0.1190324

160 SMSM 2017 615,157,000,000 2,443,341,000,000 0.2517688

161 RICY 2017 944,179,416,586 1,374,444,788,282 0.6869533

162 STAR 2017 124,422,750,504 614,705,038,056 0.2024105

163 TRIS 2017 188,736,733,204 544,968,319,987 0.3463261

164 UNIT 2017 181,126,294,572 426,384,622,878 0.4247956

165 AMFG 2017 2,718,939,000,000 6,267,816,000,000 0.4337937

166 KIAS 2017 340,873,208,857 1,767,603,505,697 0.1928448

167 MLIA 2017 3,432,390,525,000 5,186,685,608,000 0.6617695

168 TOTO 2017 1,132,699,218,954 2,826,490,815,501 0.4007440

169 ALKA 2017 226,717,826,000 305,208,703,000 0.7428288

170 GDST 2017 441,675,308,289 1,286,954,720,465 0.3431941

171 INAI 2017 936,511,874,370 1,213,916,545,120 0.7714796

172 JPRS 2017 66,219,547,909 357,404,148,034 0.1852792

173 LION 2017 229,630,859,719 681,937,947,736 0.3367328

174 LMSH 2017 31,541,423,763 161,163,426,840 0.1957108

175 PICO 2017 440,555,207,507 720,238,957,745 0.6116792

176 TIRT 2017 735,476,711,731 859,299,056,455 0.8559031

177 AGII 2017 2,971,605,000,000 6,403,543,000,000 0.4640564

178 BUDI 2017 1,744,756,000,000 2,939,456,000,000 0.5935643

179 DPNS 2017 40,655,786,593 308,491,173,960 0.1317891

180 EKAD 2017 133,949,920,707 796,767,646,172 0.1681167

181 INCI 2017 35,408,565,186 303,788,390,330 0.1165567

182 JPFA 2017 11,293,242,000,000 21,088,870,000,000 0.5355072

183 AKPI 2017 1,618,713,342,000 2,745,325,833,000 0.5896252


91



184 APLI 2017 171,514,782,371 398,698,779,619 0.4301864

185 BRNA 2017 1,111,847,645,000 1,964,877,082,000 0.5658612

186 IGAR 2017 71,075,842,431 513,022,591,574 0.1385433

187 TALF 2017 155,076,156,734 921,240,988,517 0.1683340

188 ALDO 2017 269,278,833,819 498,701,656,995 0.5399598

189 KBRI 2017 878,173,162,999 1,171,234,610,856 0.7497842

190 KDSI 2017 842,752,226,515 1,328,291,727,616 0.6344632

191 SPMA 2017 980,123,282,608 2,175,660,855,114 0.4504945

192 HDTX 2017 3,701,551,196,000 4,035,086,385,000 0.9173413

193 IMPC 2017 1,005,656,523,820 2,294,677,493,483 0.4382562

194 SIPD 2017 1,448,387,000,000 2,239,699,000,000 0.6466882

195 INTP 2017 4,307,169,000,000 28,863,676,000,000 0.1492245

196 MERK 2017 231,569,103,000 847,006,544,000 0.2733971

197 RMBA 2017 5,159,928,000,000 14,083,598,000,000 0.3663785

198 JKSW 2017 698,066,277,185 252,294,581,992 2.7668699

199 KLBF 2017 2,722,207,633,646 16,616,239,416,335 0.1638281

200 KAEF 2017 3,523,628,000,000 6,096,149,000,000 0.5780088

201 ARNA 2017 571,946,769,034 1,601,346,561,573 0.3571661

202 GGRM 2017 24,572,266,000,000 66,759,930,000,000 0.3680691

203 DLTA 2017 196,197,372,000 1,340,842,765,000 0.1463239

204 INDF 2017 41,182,764,000,000 87,939,488,000,000 0.4683080


92

Lampiran 2b

Perhitungan Variabel Independen (Growth Opportunities)

No. Kode Tahun Jumlah Saham

Beredar

Harga

Penutupan

Saham

Total Ekuitas GROWTH

1 DVLA 2015 1,120,000,000 1,300 973,517,334,000 1.4956

2 SIDO 2015 15,000,000,000 550 2,598,314,000,000 3.1751

3 TSPC 2015 4,500,000,000 1,750 4,337,140,975,120 1.8157

4 ADES 2015 589,896,800 1,015 328,369,000,000 1.8234

5 KINO 2015 1,428,571,500 3,840 1,776,629,252,300 3.0877

6 MBTO 2015 1,070,000,000 140 434,213,595,966 0.3450

7 ALTO 2015 2,186,528,006 325 506,972,183,527 1.4017

8 CEKA 2015 595,000,000 675 639,893,514,352 0.6276

9 PSDN 2015 1,440,000,000 122 324,319,100,916 0.5417

10 SKBM 2015 936,530,894 945 344,087,439,659 2.5721

11 ULTJ 2015 2,888,382,000 3,945 2,797,505,693,922 4.0732

12 CINT 2015 1,000,000,000 338 315,073,311,914 1.0728

13 KICI 2015 138,000,000 250 93,371,607,348 0.3695

14 LMPI 2015 1,008,517,669 113 401,211,837,509 0.2840

15 KBLI 2015 4,007,235,107 119 1,027,361,931,042 0.4642

16 KBLM 2015 1,120,000,000 132 296,475,380,006 0.4987

17 SCCO 2015 205,583,400 3,725 922,352,503,822 0.8303

18 VOKS 2015 831,120,519 980 509,652,927,872 1.5981

19 AMIN 2015 1,080,000,000 143 127,562,387,693 1.2107

20 ASII 2015 40,483,553,140 6,000 126,533,000,000,000 1.9197

21 AUTO 2015 4,819,733,000 1,600 10,143,426,000,000 0.7603

22 IMAS 2015 2,765,278,412 2,365 6,697,091,857,105 0.9765

23 INDS 2015 656,249,710 350 1,919,038,917,988 0.1197

24 SMSM 2015 1,439,668,860 4,760 1,440,248,000,000 4.7581

25 RICY 2015 641,717,510 159 400,079,043,512 0.2550

26 STAR 2015 4,800,000,602 11.73 489,676,008,886 0.1150

27 TRIS 2015 1,045,446,325 359 329,208,076,905 1.1401

28 UNIT 2015 75,422,200 260 242,974,314,739 0.0807

29 AMFG 2015 434,000,000 6,550 3,390,223,000,000 0.8385

30 KIAS 2015 425,000,000 90 1,813,484,636,567 0.0211

31 MLIA 2015 1,323,000,000 650 1,115,119,044,000 0.7712

32 TOTO 2015 1,032,000,000 6,950 1,491,542,919,106 4.8087

33 ALKA 2015 101,533,011 735 62,032,301,000 1.2030

34 GDST 2015 8,200,000,000 59 804,409,999,977 0.6014


93

Lampiran 2b (Lanjutan)


Beredar

Harga

Penutupan

Saham


35 INAI 2015 316,800,000 405 239,820,902,657 0.5350

36 JPRS 2015 750,000,000 120 332,459,030,450 0.2707

37 LION 2015 520,160,000 1,050 454,599,496,171 1.2014

38 LMSH 2015 96,000,000 575 112,441,377,144 0.4909

39 PICO 2015 568,375,000 128 247,090,984,313 0.2944

40 TIRT 2015 1,011,774,750 50 91,161,062,357 0.5549

41 AGII 2015 997,000 0 1,714,769,000,000 0.0000

42 BUDI 2015 4,498,997,362 63 1,105,251,000,000 0.2564

43 DPNS 2015 331,129,952 387 241,296,079,044 0.5311

44 EKAD 2015 698,775,000 399 291,961,416,611 0.9550

45 INCI 2015 181,035,556 305 154,051,308,997 0.3584

46 JPFA 2015 10,660,522,910 635 6,109,692,000,000 1.1080

47 AKPI 2015 680,000,000 875 1,107,565,893,000 0.5372

48 APLI 2015 1,500,000,000 65 221,561,080,751 0.4401

49 BRNA 2015 759,000,000 740 827,914,288,000 0.6784

50 IGAR 2015 972,204,500 224 310,464,258,463 0.7014

51 TALF 2015 1,353,435,000 400 350,202,023,192 1.5459

52 ALDO 2015 550,000,000 735 170,929,026,813 2.3650

53 KBRI 2015 8,687,995,734 50 521,253,607,073 0.8334

54 KDSI 2015 405,000,000 191 378,921,289,074 0.2041

55 SPMA 2015 1,492,046,658 100 752,677,119,911 0.1982

56 HDTX 2015 3,601,462,800 885 1,395,961,824,000 2.2832

57 IMPC 2015 483,350,000 9,250 1,096,879,954,951 4.0761

58 SIPD 2015 939,110,900 850 734,242,278,294 1.0872

59 INTP 2015 3,681,231,699 22,325 23,865,950,000,000 3.4435

60 MERK 2015 448,000,000 6,775 473,543,282,000 6.4096

61 RMBA 2015 7,240,005,000 510 -3,148,757,000,000 -1.1727

62 JKSW 2015 150,000,000 68 -440,532,918,295 -0.0232

63 KLBF 2015 46,875,122,110 1,320 10,938,285,985,269 5.6568

64 KAEF 2015 5,554,000,000 870 1,862,096,822,470 2.5949

65 ARNA 2015 7,341,430,976 500 894,728,477,056 4.1026

66 GGRM 2015 1,924,088,000 55,000 38,007,909,000,000 2.7843

67 DLTA 2015 800,659,050 5,200 849,621,481,000 4.9003

68 INDF 2015 8,780,426,500 5,175 43,121,593,000,000 1.0537

69 DVLA 2016 1,120,000,000 1,755 1,079,579,612,000 1.8207


94



Beredar

Harga

Penutupan

Saham


70 SIDO 2016 15,000,000,000 520 2,757,885,000,000 2.8283

71 TSPC 2016 4,500,000,000 1,970 4,635,273,142,692 1.9125

72 ADES 2016 589,896,800 1,000 384,388,000,000 1.5346

73 KINO 2016 1,428,571,500 3,030 1,952,072,473,629 2.2174

74 MBTO 2016 1,070,000,000 185 440,926,897,711 0.4489

75 ALTO 2016 2,186,603,090 330 480,841,418,401 1.5007

76 CEKA 2016 595,000,000 1,350 887,920,113,728 0.9046

77 PSDN 2016 1,440,000,000 122 280,285,340,383 0.6268

78 SKBM 2016 936,530,894 640 368,389,286,646 1.6270

79 ULTJ 2016 2,888,382,000 4,570 3,489,233,494,783 3.7830

80 CINT 2016 1,000,000,000 326 326,429,838,956 0.9987

81 KICI 2016 276,000,000 120 89,009,754,475 0.3721

82 LMPI 2016 1,008,517,669 135 408,172,119,564 0.3336

83 KBLI 2016 4,007,235,107 276 1,321,345,840,449 0.8370

84 KBLM 2016 1,120,000,000 240 320,655,277,264 0.8383

85 SCCO 2016 205,583,400 7,275 1,220,420,673,224 1.2255

86 VOKS 2016 831,120,519 1,465 669,043,551,888 1.8199

87 AMIN 2016 1,080,000,000 274 151,366,178,112 1.9550

88 ASII 2016 40,483,553,140 8,275 139,906,000,000,000 2.3945

89 AUTO 2016 4,819,733,000 2,050 10,536,558,000,000 0.9377

90 IMAS 2016 2,765,278,412 1,310 6,709,818,352,953 0.5399

91 INDS 2016 656,249,710 810 2,068,063,877,631 0.2570

92 SMSM 2016 5,758,675,440 980 1,580,055,000,000 3.5717

93 RICY 2016 641,717,510 154 412,499,070,065 0.2396

94 STAR 2016 4,800,000,062 56 490,025,951,324 0.5485

95 TRIS 2016 1,045,531,525 318 346,627,180,477 0.9592

96 UNIT 2016 75,422,200 360 244,021,820,832 0.1113

97 AMFG 2016 434,000,000 6,700 3,599,264,000,000 0.8079

98 KIAS 2016 425,000,000 80 1,520,030,072,145 0.0224

99 MLIA 2016 1,323,000,000 590 1,613,099,694,000 0.4839

100 TOTO 2016 10,320,000,000 498 1,523,874,519,542 3.3726

101 ALKA 2016 507,665,055 280 61,104,431,000 2.3263

102 GDST 2016 8,200,000,000 113 832,122,960,120 1.1135

103 INAI 2016 316,800,000 645 258,016,602,673 0.7919

104 JPRS 2016 750,000,000 135 308,211,929,265 0.3285


95



Beredar

Harga

Penutupan

Saham


105 LION 2016 520,160,000 1,050 470,603,093,171 1.1606

106 LMSH 2016 96,000,000 590 117,316,469,122 0.4828

107 PICO 2016 568,375,000 222 265,842,864,248 0.4746

108 TIRT 2016 1,011,774,750 125 126,808,101,985 0.9973

109 AGII 2016 3,066,660,000 880 2,760,840,000,000 0.9775

110 BUDI 2016 4,498,997,362 87 1,164,982,000,000 0.3360

111 DPNS 2016 331,129,952 400 263,264,403,585 0.5031

112 EKAD 2016 698,775,000 595 592,004,807,725 0.7023

113 INCI 2016 181,035,556 306 242,826,462,751 0.2281

114 JPFA 2016 11,410,522,910 1,455 9,372,964,000,000 1.7713

115 AKPI 2016 680,000,000 900 1,120,035,169,000 0.5464

116 APLI 2016 1,500,000,000 112 246,501,444,451 0.6815

117 BRNA 2016 979,110,000 1,100 1,028,353,275,000 1.0473

118 IGAR 2016 972,204,500 520 373,749,035,530 1.3526

119 TALF 2016 1,353,435,000 420 751,895,484,830 0.7560

120 ALDO 2016 550,000,000 600 200,887,900,422 1.6427

121 KBRI 2016 8,687,995,734 50 419,158,054,955 1.0364

122 KDSI 2016 405,000,000 350 419,784,286,104 0.3377

123 SPMA 2016 2,114,570,958 189 1,079,146,551,310 0.3703

124 HDTX 2016 3,601,462,800 580 1,178,467,098,000 1.7725

125 IMPC 2016 4,833,500,000 1,025 1,225,645,183,071 4.0422

126 SIPD 2016 1,339,102,579 680 1,142,830,772,003 0.7968

127 INTP 2016 3,681,231,699 15,400 26,138,703,000,000 2.1689

128 MERK 2016 448,000,000 9,200 582,672,469,000 7.0736

129 RMBA 2016 36,401,136,250 484 9,441,367,000,000 1.8661

130 JKSW 2016 150,000,000 75 -441,753,828,553 -0.0255

131 KLBF 2016 46,875,122,110 1,515 12,463,847,141,085 5.6977

132 KAEF 2016 5,554,000,000 2,750 2,271,407,409,194 6.7242

133 ARNA 2016 7,341,430,976 520 948,088,201,259 4.0266

134 GGRM 2016 1,924,088,000 63,900 39,564,228,000,000 3.1076

135 DLTA 2016 800,659,050 5,000 1,012,374,008,000 3.9544

136 INDF 2016 8,780,426,500 7,925 43,941,423,000,000 1.5836

137 DVLA 2017 1,120,000,000 1,960 1,116,300,069,000 1.9665

138 SIDO 2017 15,000,000,000 545 2,895,865,000,000 2.8230

139 TSPC 2017 4,500,000,000 1,800 5,082,008,409,145 1.5939


96



Beredar

Harga

Penutupan

Saham


140 ADES 2017 589,896,800 885 423,011,000,000 1.2341

141 KINO 2017 1,428,571,500 2,120 2,055,170,880,109 1.4736

142 MBTO 2017 1,070,000,000 135 412,742,622,543 0.3500

143 ALTO 2017 2,191,870,558 388 419,284,788,700 2.0283

144 CEKA 2017 595,000,000 1,290 903,044,187,067 0.8500

145 PSDN 2017 1,440,000,000 256 299,485,000,000 1.2309

146 SKBM 2017 1,726,003,217 715 1,023,237,460,399 1.2061

147 ULTJ 2017 11,553,528,000 1,295 4,208,755,000,000 3.5549

148 CINT 2017 1,000,000,000 334 382,273,759,946 0.8737

149 KICI 2017 276,000,000 171 91,498,438,996 0.5158

150 LMPI 2017 1,008,517,669 167 376,256,327,751 0.4476

151 KBLI 2017 4,007,235,107 426 1,786,746,385,283 0.9554

152 KBLM 2017 1,120,000,000 282 791,428,577,199 0.3991

153 SCCO 2017 205,583,400 9,000 2,728,227,483,994 0.6782

154 VOKS 2017 4,155,602,595 312 814,122,306,393 1.5926

155 AMIN 2017 1,080,000,000 400 182,138,438,811 2.3718

156 ASII 2017 40,483,553,140 8,300 156,329,000,000,000 2.1494

157 AUTO 2017 4,819,733,000 2,060 10,759,076,000,000 0.9228

158 IMAS 2017 2,765,278,412 840 9,281,252,344,712 0.2503

159 INDS 2017 656,249,710 1,260 2,144,818,918,530 0.3855

160 SMSM 2017 5,758,675,440 1,255 1,828,184,000,000 3.9532

161 RICY 2017 641,717,510 150 430,265,371,696 0.2237

162 STAR 2017 4,800,000,062 99 490,282,287,552 0.9692

163 TRIS 2017 1,047,587,802 308 356,231,586,783 0.9058

164 UNIT 2017 75,422,200 228 245,258,328,306 0.0701

165 AMFG 2017 434,000,000 6,025 3,548,877,000,000 0.7368

166 KIAS 2017 425,000,000 100 1,426,730,296,840 0.0298

167 MLIA 2017 1,323,000,000 650 1,754,295,083,000 0.4902

168 TOTO 2017 10,320,000,000 408 1,693,791,596,547 2.4859

169 ALKA 2017 507,665,055 306 78,490,877,000 1.9792

170 GDST 2017 8,200,000,000 82 845,279,412,176 0.7955

171 INAI 2017 633,600,000 378 277,404,670,750 0.8634

172 JPRS 2017 750,000,000 129 291,184,600,125 0.3323

173 LION 2017 520,160,000 765 452,307,088,017 0.8798

174 LMSH 2017 96,000,000 640 129,622,003,077 0.4740


97



Beredar

Harga

Penutupan

Saham


175 PICO 2017 568,375,000 226 279,683,750,237 0.4593

176 TIRT 2017 1,011,774,750 89 123,822,344,724 0.7272

177 AGII 2017 3,066,660,000 605 3,358,010,000,000 0.5525

178 BUDI 2017 4,498,997,362 94 1,194,700,000,000 0.3540

179 DPNS 2017 331,129,952 350 267,835,387,367 0.4327

180 EKAD 2017 698,775,000 715 662,817,725,465 0.7538

181 INCI 2017 181,035,556 408 268,379,825,144 0.2752

182 JPFA 2017 11,410,522,910 1,300 9,795,628,000,000 1.5143

183 AKPI 2017 680,000,000 725 1,126,612,491,000 0.4376

184 APLI 2017 1,362,671,400 72 227,183,997,248 0.4319

185 BRNA 2017 979,110,000 1,240 853,029,437,000 1.4233

186 IGAR 2017 972,204,500 378 441,946,749,143 0.8315

187 TALF 2017 1,353,435,000 418 766,164,831,783 0.7384

188 ALDO 2017 550,000,000 600 229,422,823,176 1.4384

189 KBRI 2017 8,687,995,734 50 293,061,447,857 1.4823

190 KDSI 2017 405,000,000 550 485,539,501,101 0.4588

191 SPMA 2017 2,114,570,958 212 1,172,195,335,156 0.3824

192 HDTX 2017 3,601,462,800 496 333,535,189,000 5.3557

193 IMPC 2017 4,833,500,000 1,090 1,289,020,969,663 4.0872

194 SIPD 2017 1,339,102,579 930 791,312,000,000 1.5738

195 INTP 2017 3,681,231,699 21,950 24,556,507,000,000 3.2905

196 MERK 2017 448,000,000 8,500 615,437,441,000 6.1875

197 RMBA 2017 36,401,136,250 423 8,923,670,000,000 1.7255

198 JKSW 2017 150,000,000 97 -445,771,695,193 -0.0326

199 KLBF 2017 46,875,122,110 1,690 13,894,031,782,689 5.7017

200 KAEF 2017 5,554,000,000 2,700 2,572,521,000,000 5.8292

201 ARNA 2017 7,341,430,976 342 1,029,399,792,539 2.4391

202 GGRM 2017 1,924,088,000 83,800 42,187,664,000,000 3.8219

203 DLTA 2017 800,659,050 4,590 1,144,645,393,000 3.2106

204 INDF 2017 8,780,426,500 7,625 46,756,724,000,000 1.4319


98

Lampiran 2c

Perhitungan Variabel Independen (Political Cost)

No. Kode Tahun Total Aset SIZE

1 DVLA 2015 1,376,278,237,000 27.95040

2 SIDO 2015 2,796,111,000,000 28.65925

3 TSPC 2015 6,284,729,099,203 29.46914

4 ADES 2015 653,224,000,000 27.20519

5 KINO 2015 3,211,234,658,570 28.79768

6 MBTO 2015 648,899,377,240 27.19854

7 ALTO 2015 1,180,228,072,164 27.79673

8 CEKA 2015 1,485,826,210,015 28.02699

9 PSDN 2015 620,398,854,182 27.15363

10 SKBM 2015 764,484,248,710 27.36247

11 ULTJ 2015 3,539,995,910,248 28.89515

12 CINT 2015 382,807,494,765 26.67080

13 KICI 2015 133,831,888,816 25.61985

14 LMPI 2015 793,093,512,600 27.39921

15 KBLI 2015 1,551,799,840,976 28.07044

16 KBLM 2015 654,385,717,061 27.20696

17 SCCO 2015 1,773,144,328,632 28.20378

18 VOKS 2015 1,536,244,634,556 28.06036

19 AMIN 2015 198,974,581,573 26.01644

20 ASII 2015 245,435,000,000,000 33.13405

21 AUTO 2015 14,339,110,000,000 30.29401

22 IMAS 2015 24,860,957,839,497 30.84432

23 INDS 2015 2,553,928,346,219 28.56865

24 SMSM 2015 2,220,108,000,000 28.42858

25 RICY 2015 1,198,193,867,892 27.81184

26 STAR 2015 729,020,553,284 27.31497

27 TRIS 2015 574,346,433,075 27.07650

28 UNIT 2015 460,539,382,206 26.85566

29 AMFG 2015 4,270,275,000,000 29.08270

30 KIAS 2015 2,124,390,696,519 28.38451

31 MLIA 2015 7,125,800,277,000 29.59474

32 TOTO 2015 2,439,540,859,205 28.52283

33 ALKA 2015 144,628,405,000 25.69743

34 GDST 2015 1,183,934,183,257 27.79986

35 INAI 2015 1,330,259,296,537 27.91639

36 JPRS 2015 363,265,042,157 26.61840


99

Lampiran 2c (Lanjutan)


37 LION 2015 639,330,150,373 27.18369

38 LMSH 2015 133,782,751,041 25.61948

39 PICO 2015 605,788,310,444 27.12980

40 TIRT 2015 763,168,027,178 27.36074

41 AGII 2015 4,953,451,000,000 29.23111

42 BUDI 2015 3,265,953,000,000 28.81457

43 DPNS 2015 274,483,110,371 26.33816

44 EKAD 2015 389,691,595,500 26.68862

45 INCI 2015 169,546,066,314 25.85639

46 JPFA 2015 17,159,466,000,000 30.47357

47 AKPI 2015 2,883,143,132,000 28.68990

48 APLI 2015 308,620,387,248 26.45538

49 BRNA 2015 1,820,783,911,000 28.23029

50 IGAR 2015 383,936,040,590 26.67374

51 TALF 2015 434,210,376,664 26.79679

52 ALDO 2015 366,010,819,198 26.62593

53 KBRI 2015 1,455,931,208,462 28.00667

54 KDSI 2015 1,177,093,668,866 27.79407

55 SPMA 2015 2,185,464,365,772 28.41285

56 HDTX 2015 4,878,367,904,000 29.21583

57 IMPC 2015 1,675,232,685,157 28.14697

58 SIPD 2015 2,246,770,166,899 28.44051

59 INTP 2015 27,638,360,000,000 30.95023

60 MERK 2015 641,646,818,000 27.18730

61 RMBA 2015 12,667,314,000,000 30.17005

62 JKSW 2015 265,280,458,589 26.30405

63 KLBF 2015 13,696,417,381,439 30.24816

64 KAEF 2015 3,236,224,076,311 28.80543

65 ARNA 2015 1,430,779,475,454 27.98924

66 GGRM 2015 63,505,413,000,000 31.78215

67 DLTA 2015 1,038,321,916,000 27.66863

68 INDF 2015 91,831,526,000,000 32.15098

69 DVLA 2016 1,531,365,558,000 28.05718

70 SIDO 2016 2,987,614,000,000 28.72550

71 TSPC 2016 6,585,807,349,438 29.51594

72 ADES 2016 767,479,000,000 27.36638

73 KINO 2016 3,284,504,424,358 28.82024


100



74 MBTO 2016 709,959,168,088 27.28847

75 ALTO 2016 1,165,093,632,823 27.78382

76 CEKA 2016 1,425,964,152,418 27.98587

77 PSDN 2016 653,797,725,408 27.20606

78 SKBM 2016 1,001,657,012,004 27.63268

79 ULTJ 2016 4,239,199,641,365 29.07540

80 CINT 2016 399,336,626,636 26.71307

81 KICI 2016 139,809,135,385 25.66354

82 LMPI 2016 810,364,824,722 27.42075

83 KBLI 2016 1,871,422,416,044 28.25772

84 KBLM 2016 639,091,366,917 27.18331

85 SCCO 2016 2,449,935,491,586 28.52708

86 VOKS 2016 1,668,210,094,478 28.14277

87 AMIN 2016 252,452,307,121 26.25449

88 ASII 2016 261,855,000,000,000 33.19881

89 AUTO 2016 14,612,274,000,000 30.31288

90 IMAS 2016 25,633,342,258,679 30.87492

91 INDS 2016 2,477,272,502,538 28.53818

92 SMSM 2016 2,254,740,000,000 28.44406

93 RICY 2016 1,288,683,925,066 27.88464

94 STAR 2016 690,187,353,961 27.26023

95 TRIS 2016 639,701,164,511 27.18427

96 UNIT 2016 432,913,180,372 26.79380

97 AMFG 2016 5,504,890,000,000 29.33666

98 KIAS 2016 1,859,669,927,962 28.25142

99 MLIA 2016 7,723,578,677,000 29.67530

100 TOTO 2016 2,581,440,938,262 28.57937

101 ALKA 2016 136,618,855,000 25.64046

102 GDST 2016 1,257,609,869,910 27.86023

103 INAI 2016 1,339,032,413,455 27.92297

104 JPRS 2016 351,318,309,863 26.58496

105 LION 2016 685,812,995,987 27.25387

106 LMSH 2016 162,828,169,250 25.81596

107 PICO 2016 638,566,761,462 27.18249

108 TIRT 2016 815,997,477,795 27.42768

109 AGII 2016 5,847,722,000,000 29.39707

110 BUDI 2016 2,931,807,000,000 28.70664


101



111 DPNS 2016 296,129,565,784 26.41406

112 EKAD 2016 702,508,630,708 27.27792

113 INCI 2016 269,351,381,344 26.31928

114 JPFA 2016 19,251,026,000,000 30.58859

115 AKPI 2016 2,615,909,190,000 28.59263

116 APLI 2016 314,468,690,130 26.47415

117 BRNA 2016 2,088,696,909,000 28.36756

118 IGAR 2016 439,465,673,296 26.80883

119 TALF 2016 881,673,021,959 27.50509

120 ALDO 2016 410,330,576,602 26.74023

121 KBRI 2016 1,263,726,833,318 27.86509

122 KDSI 2016 1,142,273,020,550 27.76404

123 SPMA 2016 2,158,852,415,950 28.40060

124 HDTX 2016 4,743,579,758,000 29.18781

125 IMPC 2016 2,276,031,922,082 28.45345

126 SIPD 2016 2,567,211,193,259 28.57384

127 INTP 2016 30,150,580,000,000 31.03723

128 MERK 2016 743,934,894,000 27.33522

129 RMBA 2016 13,470,943,000,000 30.23156

130 JKSW 2016 273,181,586,009 26.33340

131 KLBF 2016 15,226,009,210,657 30.35403

132 KAEF 2016 4,612,562,541,064 29.15980

133 ARNA 2016 1,543,216,299,146 28.06489

134 GGRM 2016 62,951,634,000,000 31.77339

135 DLTA 2016 1,197,796,650,000 27.81150

136 INDF 2016 82,174,515,000,000 32.03987

137 DVLA 2017 1,640,886,147,000 28.12626

138 SIDO 2017 3,158,198,000,000 28.78102

139 TSPC 2017 7,434,900,309,021 29.63721

140 ADES 2017 840,236,000,000 27.45695

141 KINO 2017 3,237,595,219,274 28.80585

142 MBTO 2017 780,669,761,787 27.38342

143 ALTO 2017 1,109,383,971,111 27.73483

144 CEKA 2017 1,392,636,444,501 27.96222

145 PSDN 2017 690,979,867,049 27.26138

146 SKBM 2017 1,623,027,475,045 28.11531

147 ULTJ 2017 5,186,940,000,000 29.27717


102



148 CINT 2017 476,577,841,605 26.88990

149 KICI 2017 149,420,009,884 25.73003

150 LMPI 2017 834,548,374,286 27.45016

151 KBLI 2017 3,013,760,616,985 28.73421

152 KBLM 2017 1,235,198,847,468 27.84225

153 SCCO 2017 4,014,244,589,706 29.02087

154 VOKS 2017 2,110,166,496,595 28.37779

155 AMIN 2017 360,906,218,575 26.61188

156 ASII 2017 295,646,000,000,000 33.32018

157 AUTO 2017 14,762,309,000,000 30.32310

158 IMAS 2017 31,375,311,299,854 31.07704

159 INDS 2017 2,434,617,337,849 28.52081

160 SMSM 2017 2,443,341,000,000 28.52439

161 RICY 2017 1,374,444,788,282 27.94907

162 STAR 2017 614,705,038,056 27.14441

163 TRIS 2017 544,968,319,987 27.02399

164 UNIT 2017 426,384,622,878 26.77861

165 AMFG 2017 6,267,816,000,000 29.46645

166 KIAS 2017 1,767,603,505,697 28.20065

167 MLIA 2017 5,186,685,608,000 29.27712

168 TOTO 2017 2,826,490,815,501 28.67006

169 ALKA 2017 305,208,703,000 26.44426

170 GDST 2017 1,286,954,720,465 27.88330

171 INAI 2017 1,213,916,545,120 27.82487

172 JPRS 2017 357,404,148,034 26.60213

173 LION 2017 681,937,947,736 27.24820

174 LMSH 2017 161,163,426,840 25.80568

175 PICO 2017 720,238,957,745 27.30285

176 TIRT 2017 859,299,056,455 27.47938

177 AGII 2017 6,403,543,000,000 29.48787

178 BUDI 2017 2,939,456,000,000 28.70925

179 DPNS 2017 308,491,173,960 26.45496

180 EKAD 2017 796,767,646,172 27.40383

181 INCI 2017 303,788,390,330 26.43960

182 JPFA 2017 21,088,870,000,000 30.67977

183 AKPI 2017 2,745,325,833,000 28.64092

184 APLI 2017 398,698,779,619 26.71147


103



185 BRNA 2017 1,964,877,082,000 28.30645

186 IGAR 2017 513,022,591,574 26.96359

187 TALF 2017 921,240,988,517 27.54899

188 ALDO 2017 498,701,656,995 26.93527

189 KBRI 2017 1,171,234,610,856 27.78908

190 KDSI 2017 1,328,291,727,616 27.91491

191 SPMA 2017 2,175,660,855,114 28.40835

192 HDTX 2017 4,035,086,385,000 29.02605

193 IMPC 2017 2,294,677,493,483 28.46161

194 SIPD 2017 2,239,699,000,000 28.43736

195 INTP 2017 28,863,676,000,000 30.99361

196 MERK 2017 847,006,544,000 27.46497

197 RMBA 2017 14,083,598,000,000 30.27603

198 JKSW 2017 252,294,581,992 26.25386

199 KLBF 2017 16,616,239,416,335 30.44140

200 KAEF 2017 6,096,149,000,000 29.43868

201 ARNA 2017 1,601,346,561,573 28.10187

202 GGRM 2017 66,759,930,000,000 31.83212

203 DLTA 2017 1,340,842,765,000 27.92432

204 INDF 2017 87,939,488,000,000 32.10767


104

Lampiran 2d

Perhitungan Variabel Independen (Bonus Plan)


Manajerial

Jumlah Saham

Beredar BONUS

1 DVLA 2015 0 1,120,000,000 0,000000

2 SIDO 2015 4,860,000,000 15,000,000,000 0.324000

3 TSPC 2015 3,070,000 4,500,000,000 0.000682

4 ADES 2015 0 589,896,800 0,000000

5 KINO 2015 150,000,000 1,428,571,500 0.105000

6 MBTO 2015 1,004,500 1,070,000,000 0.000939

7 ALTO 2015 49,000,000 2,186,528,006 0.022410

8 CEKA 2015 0 595,000,000 0,000000

9 PSDN 2015 20,051,000 1,440,000,000 0.013924

10 SKBM 2015 29,037,100 936,530,894 0.031005

11 ULTJ 2015 517,156,900 2,888,382,000 0.179047

12 CINT 2015 3,067,000 1,000,000,000 0.003067

13 KICI 2015 313,080 138,000,000 0.002269

14 LMPI 2015 56,087 1,008,517,669 0.000056

15 KBLI 2015 2,000,000 4,007,235,107 0.000499

16 KBLM 2015 0 1,120,000,000 0,000000

17 SCCO 2015 11,855,384 205,583,400 0.057667

18 VOKS 2015 0 831,120,519 0,000000

19 AMIN 2015 42,000,000 1,080,000,000 0.038889

20 ASII 2015 14,915,000 40,483,553,140 0.000368

21 AUTO 2015 0 4,819,733,000 0,000000

22 IMAS 2015 0 2,765,278,412 0,000000

23 INDS 2015 2,856,434 656,249,710 0.004353

24 SMSM 2015 115,119,453 1,439,668,860 0.079962

25 RICY 2015 0 641,717,510 0,000000

26 STAR 2015 0 4,800,000,602 0,000000

27 TRIS 2015 11,265,000 1,045,446,325 0.010775

28 UNIT 2015 0 75,422,200 0,000000

29 AMFG 2015 20,000 434,000,000 0.000046

30 KIAS 2015 0 425,000,000 0,000000

31 MLIA 2015 770,700 1,323,000,000 0.000583

32 TOTO 2015 0 1,032,000,000 0,000000

33 ALKA 2015 66,000 101,533,011 0.000650

34 GDST 2015 1,115,500 8,200,000,000 0.000136

35 INAI 2015 1,599,800 316,800,000 0.005050


105

Lampiran 2d (Lanjutan)


Manajerial

Jumlah Saham

Beredar BONUS

36 JPRS 2015 116,510,000 750,000,000 0.155347

37 LION 2015 1,295,000 520,160,000 0.002490

38 LMSH 2015 24,565,000 96,000,000 0.255885

39 PICO 2015 222,500 568,375,000 0.000391

40 TIRT 2015 0 1,011,774,750 0,000000

41 AGII 2015 65,388 997,000 0.065585

42 BUDI 2015 0 4,498,997,362 0,000000

43 DPNS 2015 18,910,440 331,129,952 0.057109

44 EKAD 2015 0 698,775,000 0,000000

45 INCI 2015 25,198,483 181,035,556 0.139191

46 JPFA 2015 0 10,660,522,910 0,000000

47 AKPI 2015 0 680,000,000 0,000000

48 APLI 2015 348,899,848 1,500,000,000 0.232600

49 BRNA 2015 49,894,000 759,000,000 0.065736

50 IGAR 2015 0 972,204,500 0,000000

51 TALF 2015 0 1,353,435,000 0,000000

52 ALDO 2015 78,769,231 550,000,000 0.143217

53 KBRI 2015 0 8,687,995,734 0,000000

54 KDSI 2015 19,487,000 405,000,000 0.048116

55 SPMA 2015 0 1,492,046,658 0,000000

56 HDTX 2015 108,581,100 3,601,462,800 0.030149

57 IMPC 2015 7,662,000 483,350,000 0.015852

58 SIPD 2015 0 939,110,900 0,000000

59 INTP 2015 0 3,681,231,699 0,000000

60 MERK 2015 0 448,000,000 0,000000

61 RMBA 2015 0 7,240,005,000 0,000000

62 JKSW 2015 2,000,000 150,000,000 0.013333

63 KLBF 2015 4,372,500 46,875,122,110 0.000093

64 KAEF 2015 125,000 5,554,000,000 0.000023

65 ARNA 2015 0 7,341,430,976 0,000000

66 GGRM 2015 17,702,200 1,924,088,000 0.009200

67 DLTA 2015 0 800,659,050 0,000000

68 INDF 2015 1,380,020 8,780,426,500 0.000157

69 DVLA 2016 0 1,120,000,000 0,000000

70 SIDO 2016 4,860,000,000 15,000,000,000 0.324000

71 TSPC 2016 2,679,500 4,500,000,000 0.000595


106



Manajerial

Jumlah Saham

Beredar BONUS

72 ADES 2016 0 589,896,800 0,000000

73 KINO 2016 151,157,000 1,428,571,500 0.105810

74 MBTO 2016 884,500 1,070,000,000 0.000827

75 ALTO 2016 49,000,000 2,186,603,090 0.022409

76 CEKA 2016 4,500,000 595,000,000 0.007563

77 PSDN 2016 20,051,000 1,440,000,000 0.013924

78 SKBM 2016 38,167,991 936,530,894 0.040755

79 ULTJ 2016 331,828,800 2,888,382,000 0.114884

80 CINT 2016 2,958,000 1,000,000,000 0.002958

81 KICI 2016 626,160 276,000,000 0.002269

82 LMPI 2016 56,087 1,008,517,669 0.000056

83 KBLI 2016 0 4,007,235,107 0,000000

84 KBLM 2016 0 1,120,000,000 0,000000

85 SCCO 2016 9,838,500 205,583,400 0.047856

86 VOKS 2016 78,876,500 831,120,519 0.094904

87 AMIN 2016 42,000,000 1,080,000,000 0.038889

88 ASII 2016 16,190,000 40,483,553,140 0.000400

89 AUTO 2016 0 4,819,733,000 0,000000

90 IMAS 2016 0 2,765,278,412 0,000000

91 INDS 2016 2,856,434 656,249,710 0.004353

92 SMSM 2016 460,477,812 5,758,675,440 0.079962

93 RICY 2016 0 641,717,510 0,000000

94 STAR 2016 0 4,800,000,062 0,000000

95 TRIS 2016 7,315,000 1,045,531,525 0.006996

96 UNIT 2016 0 75,422,200 0,000000

97 AMFG 2016 20,000 434,000,000 0.000046

98 KIAS 2016 0 425,000,000 0,000000

99 MLIA 2016 353,200 1,323,000,000 0.000267

100 TOTO 2016 0 10,320,000,000 0,000000

101 ALKA 2016 60,000 507,665,055 0.000118

102 GDST 2016 7,160,985,500 8,200,000,000 0.873291

103 INAI 2016 2,238,100 316,800,000 0.007065

104 JPRS 2016 629,667,500 750,000,000 0.839557

105 LION 2016 1,295,000 520,160,000 0.002490

106 LMSH 2016 22,745,000 96,000,000 0.236927

107 PICO 2016 222,500 568,375,000 0.000391


107



Manajerial

Jumlah Saham

Beredar BONUS

108 TIRT 2016 0 1,011,774,750 0,000000

109 AGII 2016 136,776,000 3,066,660,000 0.044601

110 BUDI 2016 0 4,498,997,362 0,000000

111 DPNS 2016 18,910,440 331,129,952 0.057109

112 EKAD 2016 0 698,775,000 0,000000

113 INCI 2016 60,794,102 181,035,556 0.335813

114 JPFA 2016 121,957,200 11,410,522,910 0.010688

115 AKPI 2016 0 680,000,000 0,000000

116 APLI 2016 361,831,948 1,500,000,000 0.241221

117 BRNA 2016 49,894,000 979,110,000 0.050959

118 IGAR 2016 0 972,204,500 0,000000

119 TALF 2016 0 1,353,435,000 0,000000

120 ALDO 2016 78,769,231 550,000,000 0.143217

121 KBRI 2016 0 8,687,995,734 0,000000

122 KDSI 2016 19,516,900 405,000,000 0.048190

123 SPMA 2016 0 2,114,570,958 0,000000

124 HDTX 2016 107,481,100 3,601,462,800 0.029844

125 IMPC 2016 79,702,000 4,833,500,000 0.016490

126 SIPD 2016 0 1,339,102,579 0,000000

127 INTP 2016 0 3,681,231,699 0,000000

128 MERK 2016 0 448,000,000 0,000000

129 RMBA 2016 0 36,401,136,250 0,000000

130 JKSW 2016 2,000,000 150,000,000 0.013333

131 KLBF 2016 4,372,500 46,875,122,110 0.000093

132 KAEF 2016 125,000 5,554,000,000 0.000023

133 ARNA 2016 2,740,000,000 7,341,430,976 0.373224

134 GGRM 2016 12,946,930 1,924,088,000 0.006729

135 DLTA 2016 0 800,659,050 0,000000

136 INDF 2016 0 11,661,908,000 0,000000

137 DVLA 2017 0 1,120,000,000 0,000000

138 SIDO 2017 0 15,000,000,000 0,000000

139 TSPC 2017 2,029,000 4,500,000,000 0.000451

140 ADES 2017 0 589,896,800 0,000000

141 KINO 2017 151,356,800 1,428,571,500 0.105950

142 MBTO 2017 884,500 1,070,000,000 0.000827

143 ALTO 2017 49,000,000 2,191,870,558 0.022355


108



Manajerial

Jumlah Saham

Beredar BONUS

144 CEKA 2017 4,500,000 595,000,000 0.007563

145 PSDN 2017 65,984,333 1,440,000,000 0.045822

146 SKBM 2017 38,087,991 1,726,003,217 0.022067

147 ULTJ 2017 3,910,143,100 11,553,528,000 0.338437

148 CINT 2017 2,701,000 1,000,000,000 0.002701

149 KICI 2017 626,160 276,000,000 0.002269

150 LMPI 2017 688,570,411 1,008,517,669 0.682755

151 KBLI 2017 1,150,000 4,007,235,107 0.000287

152 KBLM 2017 0 1,120,000,000 0.000000

153 SCCO 2017 9,838,500 205,583,400 0.047856

154 VOKS 2017 849,050,985 4,155,602,595 0.204315

155 AMIN 2017 42,000,000 1,080,000,000 0.038889

156 ASII 2017 16,190,000 40,483,553,140 0.000400

157 AUTO 2017 0 4,819,733,000 0.000000

158 IMAS 2017 0 2,765,278,412 0.000000

159 INDS 2017 2,856,434 656,249,710 0.004353

160 SMSM 2017 459,575,652 5,758,675,440 0.079806

161 RICY 2017 0 641,717,510 0.000000

162 STAR 2017 0 4,800,000,062 0.000000

163 TRIS 2017 7,325,000 1,047,587,802 0.006992

164 UNIT 2017 0 75,422,200 0.000000

165 AMFG 2017 0 434,000,000 0.000000

166 KIAS 2017 0 425,000,000 0.000000

167 MLIA 2017 109,374,500 1,323,000,000 0.082672

168 TOTO 2017 0 10,320,000,000 0.000000

169 ALKA 2017 60,000 507,665,055 0.000118

170 GDST 2017 7,160,985,500 8,200,000,000 0.873291

171 INAI 2017 5,595,100 633,600,000 0.008831

172 JPRS 2017 629,667,500 750,000,000 0.839557

173 LION 2017 1,295,000 520,160,000 0.002490

174 LMSH 2017 19,823,000 96,000,000 0.206490

175 PICO 2017 222,500 568,375,000 0.000391

176 TIRT 2017 0 1,011,774,750 0.000000

177 AGII 2017 173,096,600 3,066,660,000 0.056445

178 BUDI 2017 0 4,498,997,362 0.000000

179 DPNS 2017 18,910,440 331,129,952 0.057109


109



Manajerial

Jumlah Saham

Beredar BONUS

180 EKAD 2017 0 698,775,000 0.000000

181 INCI 2017 60,794,102 181,035,556 0.335813

182 JPFA 2017 173,675,200 11,410,522,910 0.015221

183 AKPI 2017 31,072,621 680,000,000 0.045695

184 APLI 2017 364,209,148 1,362,671,400 0.267276

185 BRNA 2017 49,894,000 979,110,000 0.050959

186 IGAR 2017 0 972,204,500 0.000000

187 TALF 2017 0 1,353,435,000 0.000000

188 ALDO 2017 80,159,231 550,000,000 0.145744

189 KBRI 2017 0 8,687,995,734 0.000000

190 KDSI 2017 19,516,900 405,000,000 0.048190

191 SPMA 2017 0 2,114,570,958 0.000000

192 HDTX 2017 107,481,100 3,601,462,800 0.029844

193 IMPC 2017 82,178,000 4,833,500,000 0.017002

194 SIPD 2017 0 1,339,102,579 0.000000

195 INTP 2017 0 3,681,231,699 0.000000

196 MERK 2017 0 448,000,000 0.000000

197 RMBA 2017 0 36,401,136,250 0.000000

198 JKSW 2017 2,000,000 150,000,000 0.013333

199 KLBF 2017 4,372,500 46,875,122,110 0.000093

200 KAEF 2017 42,500 5,554,000,000 0.000008

201 ARNA 2017 2,740,000,000 7,341,430,976 0.373224

202 GGRM 2017 12,946,930 1,924,088,000 0.006729

203 DLTA 2017 0 800,659,050 0.000000

204 INDF 2017 1,380,020 8,780,426,500 0.000157


110

Lampiran 2e

Perhitungan Variabel Independen (Profitabilitas)

No Kode Tahun Laba Bersih Total Ekuitas ROE

1 DVLA 2015 107,894,430,000 973,517,334,000 0.1108295

2 SIDO 2015 437,475,000,000 2,598,314,000,000 0.1683688

3 TSPC 2015 529,218,651,807 4,337,140,975,120 0.1220202

4 ADES 2015 32,839,000,000 328,369,000,000 0.1000064

5 KINO 2015 263,031,112,748 1,776,629,252,300 0.1480506

6 MBTO 2015 -14,056,549,894 434,213,595,966 -0.0323724

7 ALTO 2015 -24,345,726,797 506,972,183,527 -0.0480218

8 CEKA 2015 106,549,446,980 639,893,514,352 0.1665112

9 PSDN 2015 -42,619,829,577 324,319,100,916 -0.1314133

10 SKBM 2015 40,150,568,621 344,087,439,659 0.1166871

11 ULTJ 2015 523,100,215,029 2,797,505,693,922 0.1869881

12 CINT 2015 29,477,807,514 315,073,311,914 0.0935586

13 KICI 2015 -13,000,883,220 93,371,607,348 -0.1392381

14 LMPI 2015 3,968,046,308 401,211,837,509 0.0098902

15 KBLI 2015 115,371,098,970 1,027,361,931,042 0.1122984

16 KBLM 2015 12,760,365,612 296,475,380,006 0.0430402

17 SCCO 2015 159,119,646,125 922,352,503,822 0.1725150

18 VOKS 2015 277,107,966 509,652,927,872 0.0005437

19 AMIN 2015 18,768,425,668 127,562,387,693 0.1471313

20 ASII 2015 15,613,000,000,000 126,533,000,000,000 0.1233907

21 AUTO 2015 322,701,000,000 10,143,426,000,000 0.0318138

22 IMAS 2015 -22,489,430,531 6,697,091,857,105 -0.0033581

23 INDS 2015 1,933,819,152 1,919,038,917,988 0.0010077

24 SMSM 2015 461,307,000,000 1,440,248,000,000 0.3202969

25 RICY 2015 13,465,713,464 400,079,043,512 0.0336576

26 STAR 2015 306,885,570 489,676,008,886 0.0006267

27 TRIS 2015 37,448,445,764 329,208,076,905 0.1137531

28 UNIT 2015 385,953,128 242,974,314,739 0.0015885

29 AMFG 2015 341,346,000,000 3,390,223,000,000 0.1006854

30 KIAS 2015 -163,719,244,899 1,813,484,636,567 -0.0902788

31 MLIA 2015 -155,911,654,000 1,115,119,044,000 -0.1398162

32 TOTO 2015 285,236,780,659 1,491,542,919,106 0.1912361

33 ALKA 2015 -1,175,538,000 62,032,301,000 -0.0189504

34 GDST 2015 -55,212,703,852 804,409,999,977 -0.0686375

35 INAI 2015 28,615,673,167 239,820,902,657 0.1193210

36 JPRS 2015 -21,989,704,979 332,459,030,450 -0.0661426


111

Lampiran 2e (Lanjutan)


37 LION 2015 46,018,637,487 454,599,496,171 0.1012290

38 LMSH 2015 1,944,443,395 112,441,377,144 0.0172930

39 PICO 2015 14,975,406,018 247,090,984,313 0.0606068

40 TIRT 2015 -865,431,603 91,161,062,357 -0.0094934

41 AGII 2015 48,005,000,000 1,714,769,000,000 0.0279950

42 BUDI 2015 21,072,000,000 1,105,251,000,000 0.0190654

43 DPNS 2015 9,859,176,172 241,296,079,044 0.0408592

44 EKAD 2015 47,040,256,456 291,961,416,611 0.1611181

45 INCI 2015 16,960,660,023 154,051,308,997 0.1100975

46 JPFA 2015 524,484,000,000 6,109,692,000,000 0.0858446

47 AKPI 2015 27,644,714,000 1,107,565,893,000 0.0249599

48 APLI 2015 1,854,274,736 221,561,080,751 0.0083691

49 BRNA 2015 -7,159,572,000 827,914,288,000 -0.0086477

50 IGAR 2015 51,416,184,307 310,464,258,463 0.1656106

51 TALF 2015 33,717,725,980 350,202,023,192 0.0962808

52 ALDO 2015 24,079,122,338 170,929,026,813 0.1408720

53 KBRI 2015 -155,746,630,931 521,253,607,073 -0.2987924

54 KDSI 2015 11,470,563,293 378,921,289,074 0.0302716

55 SPMA 2015 -42,597,342,144 752,677,119,911 -0.0565944

56 HDTX 2015 -355,659,019,000 1,395,961,824,000 -0.2547770

57 IMPC 2015 129,759,075,975 1,096,879,954,951 0.1182983

58 SIPD 2015 -362,030,918,107 734,242,278,294 -0.4930674

59 INTP 2015 4,356,661,000,000 23,865,950,000,000 0.1825471

60 MERK 2015 142,545,462,000 473,543,282,000 0.3010189

61 RMBA 2015 -1,638,538,000,000 -3,148,757,000,000 0.5203761

62 JKSW 2015 -23,096,657,780 -440,532,918,295 0.0524289

63 KLBF 2015 2,057,694,281,873 10,938,285,985,269 0.1881185

64 KAEF 2015 252,972,506,074 1,862,096,822,470 0.1358536

65 ARNA 2015 71,209,943,348 894,728,477,056 0.0795883

66 GGRM 2015 6,452,834,000,000 38,007,909,000,000 0.1697761

67 DLTA 2015 192,045,199,000 849,621,481,000 0.2260362

68 INDF 2015 3,709,501,000,000 43,121,593,000,000 0.0860242

69 DVLA 2016 152,083,400,000 1,079,579,612,000 0.1408728

70 SIDO 2016 480,525,000,000 2,757,885,000,000 0.1742368

71 TSPC 2016 545,493,536,262 4,635,273,142,692 0.1176831

72 ADES 2016 55,951,000,000 384,388,000,000 0.1455587

73 KINO 2016 181,110,153,810 1,952,072,473,629 0.0927784


112



74 MBTO 2016 8,813,611,079 440,926,897,711 0.0199888

75 ALTO 2016 -26,500,565,763 480,841,418,401 -0.0551129

76 CEKA 2016 249,697,013,626 887,920,113,728 0.2812156

77 PSDN 2016 -36,662,178,272 280,285,340,383 -0.1308031

78 SKBM 2016 22,545,456,050 368,389,286,646 0.0612001

79 ULTJ 2016 709,825,635,742 3,489,233,494,783 0.2034331

80 CINT 2016 20,619,309,858 326,429,838,956 0.0631661

81 KICI 2016 362,936,663 89,009,754,475 0.0040775

82 LMPI 2016 6,933,035,457 408,172,119,564 0.0169856

83 KBLI 2016 334,338,838,592 1,321,345,840,449 0.2530290

84 KBLM 2016 21,245,022,916 320,655,277,264 0.0662550

85 SCCO 2016 340,593,630,534 1,220,420,673,224 0.2790789

86 VOKS 2016 160,045,873,393 669,043,551,888 0.2392159

87 AMIN 2016 32,251,863,039 151,366,178,112 0.2130718

88 ASII 2016 18,302,000,000,000 139,906,000,000,000 0.1308164

89 AUTO 2016 483,421,000,000 10,536,558,000,000 0.0458804

90 IMAS 2016 -312,881,005,784 6,709,818,352,953 -0.0466303

91 INDS 2016 49,556,367,334 2,068,063,877,631 0.0239627

92 SMSM 2016 502,192,000,000 1,580,055,000,000 0.3178320

93 RICY 2016 14,033,426,519 412,499,070,065 0.0340205

94 STAR 2016 462,555,306 490,025,951,324 0.0009439

95 TRIS 2016 25,213,015,324 346,627,180,477 0.0727381

96 UNIT 2016 860,775,733 244,021,820,832 0.0035275

97 AMFG 2016 260,444,000,000 3,599,264,000,000 0.0723603

98 KIAS 2016 -252,499,070,120 1,520,030,072,145 -0.1661145

99 MLIA 2016 9,039,563,000 1,613,099,694,000 0.0056038

100 TOTO 2016 168,564,583,718 1,523,874,519,542 0.1106158

101 ALKA 2016 516,167,000 61,104,431,000 0.0084473

102 GDST 2016 31,704,557,018 832,122,960,120 0.0381008

103 INAI 2016 35,552,975,244 258,016,602,673 0.1377934

104 JPRS 2016 -19,268,949,081 308,211,929,265 -0.0625185

105 LION 2016 42,345,417,055 470,603,093,171 0.0899812

106 LMSH 2016 6,252,814,811 117,316,469,122 0.0532987

107 PICO 2016 13,753,451,941 265,842,864,248 0.0517353

108 TIRT 2016 28,988,504,757 126,808,101,985 0.2286014

109 AGII 2016 64,287,000,000 2,760,840,000,000 0.0232853

110 BUDI 2016 38,624,000,000 1,164,982,000,000 0.0331542


113



111 DPNS 2016 10,009,391,103 263,264,403,585 0.0380203

112 EKAD 2016 90,685,821,530 592,004,807,725 0.1531843

113 INCI 2016 9,988,836,259 242,826,462,751 0.0411357

114 JPFA 2016 2,171,608,000,000 9,372,964,000,000 0.2316885

115 AKPI 2016 52,393,857,000 1,120,035,169,000 0.0467788

116 APLI 2016 25,109,482,194 246,501,444,451 0.1018634

117 BRNA 2016 12,664,977,000 1,028,353,275,000 0.0123158

118 IGAR 2016 69,305,629,795 373,749,035,530 0.1854336

119 TALF 2016 30,137,707,324 751,895,484,830 0.0400823

120 ALDO 2016 25,229,505,223 200,887,900,422 0.1255900

121 KBRI 2016 -102,760,678,879 419,158,054,955 -0.2451597

122 KDSI 2016 47,127,349,067 419,784,286,104 0.1122656

123 SPMA 2016 81,063,430,679 1,079,146,551,310 0.0751181

124 HDTX 2016 -393,567,637,000 1,178,467,098,000 -0.3339657

125 IMPC 2016 125,823,130,775 1,225,645,183,071 0.1026587

126 SIPD 2016 13,048,780,927 1,142,830,772,003 0.0114179

127 INTP 2016 3,870,319,000,000 26,138,703,000,000 0.1480685

128 MERK 2016 153,842,847,000 582,672,469,000 0.2640297

129 RMBA 2016 -2,085,811,000,000 9,441,367,000,000 -0.2209226

130 JKSW 2016 -2,895,181,993 -441,753,828,553 0.0065538

131 KLBF 2016 2,350,884,933,551 12,463,847,141,085 0.1886163

132 KAEF 2016 271,597,947,663 2,271,407,409,194 0.1195725

133 ARNA 2016 91,375,910,975 948,088,201,259 0.0963791

134 GGRM 2016 6,672,682,000,000 39,564,228,000,000 0.1686544

135 DLTA 2016 254,509,268,000 1,012,374,008,000 0.2513985

136 INDF 2016 5,266,906,000,000 43,941,423,000,000 0.1198620

137 DVLA 2017 162,249,293,000 1,116,300,069,000 0.1453456

138 SIDO 2017 533,799,000,000 2,895,865,000,000 0.1843315

139 TSPC 2017 557,339,581,996 5,082,008,409,145 0.1096692

140 ADES 2017 38,242,000,000 423,011,000,000 0.0904043

141 KINO 2017 109,696,001,798 2,055,170,880,109 0.0533756

142 MBTO 2017 -24,690,826,118 412,742,622,543 -0.0598214

143 ALTO 2017 -62,849,581,665 419,284,788,700 -0.1498971

144 CEKA 2017 107,420,886,839 903,044,187,067 0.1189542

145 PSDN 2017 32,150,564,335 299,485,000,000 0.1073528

146 SKBM 2017 25,880,464,791 1,023,237,460,399 0.0252927

147 ULTJ 2017 711,681,000,000 4,208,755,000,000 0.1690954


114



148 CINT 2017 29,648,261,092 382,273,759,946 0.0775577

149 KICI 2017 7,946,916,114 91,498,438,996 0.0868530

150 LMPI 2017 -31,140,558,174 376,256,327,751 -0.0827642

151 KBLI 2017 358,974,051,474 1,786,746,385,283 0.2009093

152 KBLM 2017 43,994,949,645 791,428,577,199 0.0555893

153 SCCO 2017 269,730,298,809 2,728,227,483,994 0.0988665

154 VOKS 2017 166,204,959,339 814,122,306,393 0.2041523

155 AMIN 2017 39,082,873,015 182,138,438,811 0.2145778

156 ASII 2017 23,165,000,000,000 156,329,000,000,000 0.1481811

157 AUTO 2017 547,781,000,000 10,759,076,000,000 0.0509134

158 IMAS 2017 -64,296,811,100 9,281,252,344,712 -0.0069276

159 INDS 2017 113,639,539,901 2,144,818,918,530 0.0529833

160 SMSM 2017 555,388,000,000 1,828,184,000,000 0.3037922

161 RICY 2017 16,558,562,698 430,265,371,696 0.0384845

162 STAR 2017 594,726,798 490,282,287,552 0.0012130

163 TRIS 2017 14,198,889,550 356,231,586,783 0.0398586

164 UNIT 2017 1,062,124,056 245,258,328,306 0.0043306

165 AMFG 2017 38,569,000,000 3,548,877,000,000 0.0108679

166 KIAS 2017 -85,300,976,555 1,426,730,296,840 -0.0597877

167 MLIA 2017 47,534,072,000 1,754,295,083,000 0.0270958

168 TOTO 2017 278,935,804,544 1,693,791,596,547 0.1646813

169 ALKA 2017 15,406,256,000 78,490,877,000 0.1962808

170 GDST 2017 10,284,697,314 845,279,412,176 0.0121672

171 INAI 2017 38,651,704,520 277,404,670,750 0.1393333

172 JPRS 2017 -14,894,192,084 291,184,600,125 -0.0511503

173 LION 2017 9,282,943,009 452,307,088,017 0.0205235

174 LMSH 2017 12,967,113,850 129,622,003,077 0.1000379

175 PICO 2017 16,824,380,227 279,683,750,237 0.0601550

176 TIRT 2017 1,001,385,942 123,822,344,724 0.0080873

177 AGII 2017 97,598,000,000 3,358,010,000,000 0.0290642

178 BUDI 2017 45,691,000,000 1,194,700,000,000 0.0382447

179 DPNS 2017 5,963,420,071 267,835,387,367 0.0222652

180 EKAD 2017 76,195,665,729 662,817,725,465 0.1149572

181 INCI 2017 16,554,272,131 268,379,825,144 0.0616823

182 JPFA 2017 1,107,810,000,000 9,795,628,000,000 0.1130923

183 AKPI 2017 13,333,970,000 1,126,612,491,000 0.0118355

184 APLI 2017 -1,329,429,201 227,183,997,248 -0.0058518


115



185 BRNA 2017 -178,283,422,000 853,029,437,000 -0.2090003

186 IGAR 2017 72,376,683,136 441,946,749,143 0.1637679

187 TALF 2017 21,465,836,784 766,164,831,783 0.0280173

188 ALDO 2017 29,035,395,397 229,422,823,176 0.1265584

189 KBRI 2017 -125,704,262,232 293,061,447,857 -0.4289348

190 KDSI 2017 68,965,208,549 485,539,501,101 0.1420383

191 SPMA 2017 92,280,117,234 1,172,195,335,156 0.0787242

192 HDTX 2017 -847,049,209,000 333,535,189,000 -2.5396097

193 IMPC 2017 91,303,491,940 1,289,020,969,663 0.0708317

194 SIPD 2017 -354,925,000,000 791,312,000,000 -0.4485273

195 INTP 2017 1,859,818,000,000 24,556,507,000,000 0.0757363

196 MERK 2017 144,677,294,000 615,437,441,000 0.2350804

197 RMBA 2017 -480,063,000,000 8,923,670,000,000 -0.0537966

198 JKSW 2017 -3,925,258,889 -445,771,695,193 0.0088055

199 KLBF 2017 2,453,251,410,604 13,894,031,782,689 0.1765687

200 KAEF 2017 331,707,917,461 2,572,521,000,000 0.1289427

201 ARNA 2017 122,183,909,643 1,029,399,792,539 0.1186943

202 GGRM 2017 7,755,347,000,000 42,187,664,000,000 0.1838297

203 DLTA 2017 279,772,635,000 1,144,645,393,000 0.2444186

204 INDF 2017 5,145,063,000,000 46,756,724,000,000 0.1100390


116

LAMPIRAN 3

Perhitungan Variabel

Dependen

117

Lampiran 3a

Perhitungan Variabel Dependen (Konservatisme Akuntansi)

No Kode Tahun Laba Bersih Depresiasi Arus Kas Operasi Total Aset KONSAKT

1 DVLA 2015 107,894,430,000 38,693,662,000 214,166,823,000 1,376,278,237,000 0.0491

2 SIDO 2015 437,475,000,000 69,173,000,000 432,896,000,000 2,796,111,000,000 -0.0264

3 TSPC 2015 529,218,651,807 133,797,743,054 778,361,981,647 6,284,729,099,203 0.0184

4 ADES 2015 32,839,000,000 19,930,000,000 26,040,000,000 653,224,000,000 -0.0409

5 KINO 2015 263,031,112,748 33,202,376,896 -72,552,345,084 3,211,234,658,570 -0.1148

6 MBTO 2015 -14,056,549,894 24,779,754,466 1,011,148,821 648,899,377,240 -0.0150

7 ALTO 2015 -24,345,726,797 36,373,171,693 -11,384,467,878 1,180,228,072,164 -0.0198

8 CEKA 2015 106,549,446,980 20,370,660,940 168,614,370,234 1,485,826,210,015 0.0281

9 PSDN 2015 -42,619,829,577 23,719,270,916 -22,726,926,832 620,398,854,182 -0.0062

10 SKBM 2015 40,150,568,621 11,741,883,208 62,469,996,482 764,484,248,710 0.0138

11 ULTJ 2015 523,100,215,029 152,919,430,299 669,463,282,892 3,539,995,910,248 -0.0019

12 CINT 2015 29,477,807,514 10,608,847,996 23,809,570,988 382,807,494,765 -0.0425

13 KICI 2015 -13,000,883,220 1,062,684,353 -4,055,527,244 133,831,888,816 0.0589

14 LMPI 2015 3,968,046,308 16,657,723,263 16,467,774,299 793,093,512,600 -0.0052

15 KBLI 2015 115,371,098,970 24,022,891,232 46,127,980,815 1,551,799,840,976 -0.0601

16 KBLM 2015 12,760,365,612 18,965,374,718 24,641,687,071 654,385,717,061 -0.0108

17 SCCO 2015 159,119,646,125 26,289,754,089 197,980,124,011 1,773,144,328,632 0.0071

18 VOKS 2015 277,107,966 36,408,517,140 16,054,543,972 1,536,244,634,556 -0.0134

19 AMIN 2015 18,768,425,668 4,074,238,281 -9,369,929,977 198,974,581,573 -0.1619

20 ASII 2015 15,613,000,000,000 6,604,000,000,000 26,290,000,000,000 245,435,000,000,000 0.0166

21 AUTO 2015 322,701,000,000 411,846,000,000 866,768,000,000 14,339,110,000,000 0.0092

22 IMAS 2015 -22,489,430,531 530,795,000,200 793,372,435,545 24,860,957,839,497 0.0115

23 INDS 2015 1,933,819,152 86,659,957,851 110,641,662,962 2,553,928,346,219 0.0086


118



24 SMSM 2015 461,307,000,000 115,133,000,000 536,111,000,000 2,220,108,000,000 -0.0182

25 RICY 2015 13,465,713,464 37,853,887,685 134,156,890,685 1,198,193,867,892 0.0691

26 STAR 2015 306,885,570 12,716,210,324 33,093,380,375 729,020,553,284 0.0275

27 TRIS 2015 37,448,445,764 20,368,938,318 61,186,196,427 574,346,433,075 0.0059

28 UNIT 2015 385,953,128 19,954,353,255 -24,744,623,459 460,539,382,206 -0.0979

29 AMFG 2015 341,346,000,000 211,901,000,000 366,837,000,000 4,270,275,000,000 -0.0437

30 KIAS 2015 -163,719,244,899 102,146,276,189 -56,748,466,971 2,124,390,696,519 0.0023

31 MLIA 2015 -155,911,654,000 371,386,271,000 367,602,920,000 7,125,800,277,000 0.0213

32 TOTO 2015 285,236,780,659 86,411,806,104 240,629,138,479 2,439,540,859,205 -0.0537

33 ALKA 2015 -1,175,538,000 1,905,405,000 -2,880,134,000 144,628,405,000 -0.0250

34 GDST 2015 -55,212,703,852 13,576,980,172 -39,316,274,672 1,183,934,183,257 0.0020

35 INAI 2015 28,615,673,167 12,586,603,951 47,011,856,454 1,330,259,296,537 0.0044

36 JPRS 2015 -21,989,704,979 1,058,319,692 -4,506,620,797 363,265,042,157 0.0452

37 LION 2015 46,018,637,487 12,313,205,961 59,304,153,529 639,330,150,373 0.0015

38 LMSH 2015 1,944,443,395 2,341,014,593 10,910,801,951 133,782,751,041 0.0495

39 PICO 2015 14,975,406,018 7,793,044,228 59,320,891,249 605,788,310,444 0.0603

40 TIRT 2015 -865,431,603 17,768,442,641 16,167,875,835 763,168,027,178 -0.0010

41 AGII 2015 48,005,000,000 176,321,000,000 3,285,000,000 4,953,451,000,000 -0.0446

42 BUDI 2015 21,072,000,000 105,383,000,000 96,860,000,000 3,265,953,000,000 -0.0091

43 DPNS 2015 9,859,176,172 2,108,829,386 5,105,993,427 274,483,110,371 -0.0250

44 EKAD 2015 47,040,256,456 9,638,414,574 100,935,448,358 389,691,595,500 0.1136

45 INCI 2015 16,960,660,023 5,610,497,697 25,782,575,358 169,546,066,314 0.0189

46 JPFA 2015 524,484,000,000 560,690,000,000 1,452,924,000,000 17,159,466,000,000 0.0214

47 AKPI 2015 27,644,714,000 70,065,929,000 -50,796,252,000 2,883,143,132,000 -0.0515

48 APLI 2015 1,854,274,736 15,820,606,417 24,587,547,474 308,620,387,248 0.0224


119



49 BRNA 2015 -7,159,572,000 88,055,323,000 276,302,922,000 1,820,783,911,000 0.1073

50 IGAR 2015 51,416,184,307 11,594,054,082 80,061,208,533 383,936,040,590 0.0444

51 TALF 2015 33,717,725,980 10,034,486,078 9,600,345,581 434,210,376,664 -0.0787

52 ALDO 2015 24,079,122,338 13,325,851,943 2,204,123,679 366,010,819,198 -0.0962

53 KBRI 2015 -155,746,630,931 40,035,320,966 -110,572,481,288 1,455,931,208,462 0.0035

54 KDSI 2015 11,470,563,293 28,020,798,528 -41,864,462,623 1,177,093,668,866 -0.0691

55 SPMA 2015 -42,597,342,144 88,969,533,052 85,999,470,922 2,185,464,365,772 0.0181

56 HDTX 2015 -355,659,019,000 120,516,829,000 64,535,476,000 4,878,367,904,000 0.0614

57 IMPC 2015 129,759,075,975 46,092,449,764 117,482,963,139 1,675,232,685,157 -0.0348

58 SIPD 2015 -362,030,918,107 93,835,262,965 205,597,582,102 2,246,770,166,899 0.2109

59 INTP 2015 4,356,661,000,000 945,978,000,000 5,049,117,000,000 27,638,360,000,000 -0.0092

60 MERK 2015 142,545,462,000 11,875,622,000 160,700,345,000 641,646,818,000 0.0098

61 RMBA 2015 -1,638,538,000,000 221,727,000,000 -2,823,747,000,000 12,667,314,000,000 -0.1111

62 JKSW 2015 -23,096,657,780 115,065,665 8,409,440,670 265,280,458,589 0.1183

63 KLBF 2015 2,057,694,281,873 351,147,692,596 2,456,995,428,106 13,696,417,381,439 0.0035

64 KAEF 2015 252,972,506,074 48,373,689,776 175,966,862,348 3,236,224,076,311 -0.0387

65 ARNA 2015 71,209,943,348 75,711,577,015 111,918,147,182 1,430,779,475,454 -0.0245

66 GGRM 2015 6,452,834,000,000 1,747,570,000,000 3,200,820,000,000 63,505,413,000,000 -0.0787

67 DLTA 2015 192,045,199,000 18,972,137,000 246,625,414,000 1,038,321,916,000 0.0343

68 INDF 2015 3,709,501,000,000 1,867,316,000,000 4,213,613,000,000 91,831,526,000,000 -0.0148

69 DVLA 2016 152,083,400,000 40,370,393,000 187,475,539,000 1,531,365,558,000 -0.0033

70 SIDO 2016 480,525,000,000 53,351,000,000 464,748,000,000 2,987,614,000,000 -0.0231

71 TSPC 2016 545,493,536,262 141,379,282,588 491,655,348,447 6,585,807,349,438 -0.0296

72 ADES 2016 55,951,000,000 31,612,000,000 119,156,000,000 767,479,000,000 0.0412

73 KINO 2016 181,110,153,810 38,754,471,276 11,867,374,074 3,284,504,424,358 -0.0633


120



74 MBTO 2016 8,813,611,079 25,539,869,895 4,896,207,231 709,959,168,088 -0.0415

75 ALTO 2016 -26,500,565,763 34,838,305,788 20,444,874,139 1,165,093,632,823 0.0104

76 CEKA 2016 249,697,013,626 21,542,194,494 176,087,317,362 1,425,964,152,418 -0.0667

77 PSDN 2016 -36,662,178,272 23,085,841,148 24,429,296,083 653,797,725,408 0.0581

78 SKBM 2016 22,545,456,050 20,737,661,627 -33,834,235,357 1,001,657,012,004 -0.0770

79 ULTJ 2016 709,825,635,742 151,756,680,912 779,108,645,836 4,239,199,641,365 -0.0195

80 CINT 2016 20,619,309,858 9,201,657,292 39,761,184,974 399,336,626,636 0.0249

81 KICI 2016 362,936,663 2,760,557,214 -97,291,055 139,809,135,385 -0.0230

82 LMPI 2016 6,933,035,457 16,264,640,858 17,977,995,613 810,364,824,722 -0.0064

83 KBLI 2016 334,338,838,592 34,283,171,394 383,175,671,680 1,871,422,416,044 0.0078

84 KBLM 2016 21,245,022,916 18,682,358,812 33,243,538,568 639,091,366,917 -0.0105

85 SCCO 2016 340,593,630,534 29,829,592,340 522,526,634,709 2,449,935,491,586 0.0621

86 VOKS 2016 160,045,873,393 35,880,551,226 194,253,220,963 1,668,210,094,478 -0.0010

87 AMIN 2016 32,251,863,039 4,215,830,152 -6,128,494,910 252,452,307,121 -0.1687

88 ASII 2016 18,302,000,000,000 6,232,000,000,000 19,407,000,000,000 261,855,000,000,000 -0.0196

89 AUTO 2016 483,421,000,000 460,294,000,000 1,059,369,000,000 14,612,274,000,000 0.0079

90 IMAS 2016 -312,881,005,784 480,998,122,957 118,811,023,397 25,633,342,258,679 -0.0019

91 INDS 2016 49,556,367,334 99,656,663,042 193,436,286,326 2,477,272,502,538 0.0179

92 SMSM 2016 502,192,000,000 109,418,000,000 582,843,000,000 2,254,740,000,000 -0.0128

93 RICY 2016 14,033,426,519 40,782,501,370 82,494,120,808 1,288,683,925,066 0.0215

94 STAR 2016 462,555,306 12,932,774,909 36,390,716,827 690,187,353,961 0.0333

95 TRIS 2016 25,213,015,324 23,302,353,665 13,169,891,854 639,701,164,511 -0.0553

96 UNIT 2016 860,775,733 20,080,766,813 30,168,393,183 432,913,180,372 0.0213

97 AMFG 2016 260,444,000,000 231,446,000,000 333,042,000,000 5,504,890,000,000 -0.0289

98 KIAS 2016 -252,499,070,120 106,305,882,304 25,238,536,021 1,859,669,927,962 0.0922


121



99 MLIA 2016 9,039,563,000 420,650,466,000 234,571,143,000 7,723,578,677,000 -0.0253

100 TOTO 2016 168,564,583,718 92,340,088,319 305,802,664,813 2,581,440,938,262 0.0174

101 ALKA 2016 516,167,000 1,421,672,000 12,555,800,000 136,618,855,000 0.0777

102 GDST 2016 31,704,557,018 13,593,605,602 87,280,999,316 1,257,609,869,910 0.0334

103 INAI 2016 35,552,975,244 14,682,014,888 -149,761,732,022 1,339,032,413,455 -0.1494

104 JPRS 2016 -19,268,949,081 992,419,256 409,779,231 351,318,309,863 0.0532

105 LION 2016 42,345,417,055 11,620,353,671 53,300,060,257 685,812,995,987 -0.0010

106 LMSH 2016 6,252,814,811 2,184,247,650 6,871,373,245 162,828,169,250 -0.0096

107 PICO 2016 13,753,451,941 8,304,337,797 6,595,052,098 638,566,761,462 -0.0242

108 TIRT 2016 28,988,504,757 17,805,702,726 2,138,273,411 815,997,477,795 -0.0547

109 AGII 2016 64,287,000,000 201,881,000,000 129,110,000,000 5,847,722,000,000 -0.0234

110 BUDI 2016 38,624,000,000 114,647,000,000 287,744,000,000 2,931,807,000,000 0.0459

111 DPNS 2016 10,009,391,103 1,966,760,267 14,127,914,662 296,129,565,784 0.0073

112 EKAD 2016 90,685,821,530 14,641,721,450 84,490,481,400 702,508,630,708 -0.0297

113 INCI 2016 9,988,836,259 7,548,321,660 -8,289,910,044 269,351,381,344 -0.0959

114 JPFA 2016 2,171,608,000,000 625,810,000,000 2,753,605,000,000 19,251,026,000,000 -0.0023

115 AKPI 2016 52,393,857,000 85,892,233,000 384,621,003,000 2,615,909,190,000 0.0942

116 APLI 2016 25,109,482,194 16,662,152,638 49,685,387,363 314,468,690,130 0.0252

117 BRNA 2016 12,664,977,000 141,305,156,000 90,207,118,000 2,088,696,909,000 -0.0305

118 IGAR 2016 69,305,629,795 10,180,794,599 63,688,738,725 439,465,673,296 -0.0359

119 TALF 2016 30,137,707,324 9,970,102,180 18,474,420,606 881,673,021,959 -0.0245

120 ALDO 2016 25,229,505,223 12,938,719,175 38,255,302,345 410,330,576,602 0.0002

121 KBRI 2016 -102,760,678,879 40,184,601,527 89,519,381,901 1,263,726,833,318 0.1204

122 KDSI 2016 47,127,349,067 29,323,543,578 85,536,484,701 1,142,273,020,550 0.0080

123 SPMA 2016 81,063,430,679 88,894,146,910 266,413,599,145 2,158,852,415,950 0.0447


122



124 HDTX 2016 -393,567,637,000 244,057,010,000 404,043,778,000 4,743,579,758,000 0.1167

125 IMPC 2016 125,823,130,775 53,091,595,911 164,657,518,831 2,276,031,922,082 -0.0063

126 SIPD 2016 13,048,780,927 85,186,512,917 -5,128,315,318 2,567,211,193,259 -0.0403

127 INTP 2016 3,870,319,000,000 993,280,000,000 3,546,113,000,000 30,150,580,000,000 -0.0437

128 MERK 2016 153,842,847,000 13,410,270,000 43,799,001,000 743,934,894,000 -0.1659

129 RMBA 2016 -2,085,811,000,000 291,956,000,000 -2,567,883,000,000 13,470,943,000,000 -0.0575

130 JKSW 2016 -2,895,181,993 212,221,475 -4,777,645,439 273,181,586,009 -0.0077

131 KLBF 2016 2,350,884,933,551 397,069,428,541 2,159,833,281,176 15,226,009,210,657 -0.0386

132 KAEF 2016 271,597,947,663 51,449,729,961 198,050,928,789 4,612,562,541,064 -0.0271

133 ARNA 2016 91,375,910,975 98,294,046,577 95,618,365,174 1,543,216,299,146 -0.0609

134 GGRM 2016 6,672,682,000,000 2,085,569,000,000 6,937,650,000,000 62,951,634,000,000 -0.0289

135 DLTA 2016 254,509,268,000 19,046,453,000 259,851,506,000 1,197,796,650,000 -0.0114

136 INDF 2016 5,266,906,000,000 2,105,680,000,000 7,175,603,000,000 82,174,515,000,000 -0.0024

137 DVLA 2017 162,249,293,000 46,795,120,000 230,738,193,000 1,640,886,147,000 0.0132

138 SIDO 2017 533,799,000,000 60,536,000,000 640,695,000,000 3,158,198,000,000 0.0147

139 TSPC 2017 557,339,581,996 146,232,320,438 544,164,330,634 7,434,900,309,021 -0.0214

140 ADES 2017 38,242,000,000 34,296,000,000 87,199,000,000 840,236,000,000 0.0174

141 KINO 2017 109,696,001,798 43,634,452,914 240,312,298,590 3,237,595,219,274 0.0269

142 MBTO 2017 -24,690,826,118 26,371,149,104 -33,053,446,183 780,669,761,787 -0.0445

143 ALTO 2017 -62,849,581,665 35,275,891,878 5,602,423,448 1,109,383,971,111 0.0299

144 CEKA 2017 107,420,886,839 24,252,695,866 208,851,008,007 1,392,636,444,501 0.0554

145 PSDN 2017 32,150,564,335 21,062,896,698 -24,864,871,829 690,979,867,049 -0.1130

146 SKBM 2017 25,880,464,791 31,199,622,912 -98,662,799,904 1,623,027,475,045 -0.0960

147 ULTJ 2017 711,681,000,000 143,036,000,000 1,072,516,000,000 5,186,940,000,000 0.0420

148 CINT 2017 29,648,261,092 10,022,707,899 33,220,121,814 476,577,841,605 -0.0135


123



149 KICI 2017 7,946,916,114 2,765,596,113 6,225,044,449 149,420,009,884 -0.0300

150 LMPI 2017 -31,140,558,174 16,465,855,213 -16,797,834,611 834,548,374,286 -0.0025

151 KBLI 2017 358,974,051,474 44,929,894,646 -65,871,447,329 3,013,760,616,985 -0.1559

152 KBLM 2017 43,994,949,645 16,491,150,547 -5,645,375,903 1,235,198,847,468 -0.0535

153 SCCO 2017 269,730,298,809 46,459,079,177 -70,250,625,762 4,014,244,589,706 -0.0963

154 VOKS 2017 166,204,959,339 35,840,278,259 68,692,517,377 2,110,166,496,595 -0.0632

155 AMIN 2017 39,082,873,015 3,984,397,812 -644,338,529 360,906,218,575 -0.1211

156 ASII 2017 23,165,000,000,000 6,511,000,000,000 23,285,000,000,000 295,646,000,000,000 -0.0216

157 AUTO 2017 547,781,000,000 449,578,000,000 394,229,000,000 14,762,309,000,000 -0.0409

158 IMAS 2017 -64,296,811,100 417,591,304,595 -601,612,476,031 31,375,311,299,854 -0.0304

159 INDS 2017 113,639,539,901 100,893,757,715 320,252,084,705 2,434,617,337,849 0.0434

160 SMSM 2017 555,388,000,000 110,629,000,000 446,032,000,000 2,443,341,000,000 -0.0900

161 RICY 2017 16,558,562,698 42,453,854,748 212,819,926,508 1,374,444,788,282 0.1119

162 STAR 2017 594,726,798 12,880,939,193 78,783,737,756 614,705,038,056 0.1062

163 TRIS 2017 14,198,889,550 22,599,414,546 44,384,663,571 544,968,319,987 0.0139

164 UNIT 2017 1,062,124,056 19,602,519,824 4,295,116,078 426,384,622,878 -0.0384

165 AMFG 2017 38,569,000,000 362,111,000,000 299,081,000,000 6,267,816,000,000 -0.0162

166 KIAS 2017 -85,300,976,555 106,418,184,039 -17,868,868,446 1,767,603,505,697 -0.0221

167 MLIA 2017 47,534,072,000 412,525,197,000 244,550,943,000 5,186,685,608,000 -0.0416

168 TOTO 2017 278,935,804,544 93,738,296,797 421,340,061,708 2,826,490,815,501 0.0172

169 ALKA 2017 15,406,256,000 2,010,138,000 -3,678,215,000 305,208,703,000 -0.0691

170 GDST 2017 10,284,697,314 13,101,535,960 31,357,855,008 1,286,954,720,465 0.0062

171 INAI 2017 38,651,704,520 16,981,393,874 51,365,012,507 1,213,916,545,120 -0.0035

172 JPRS 2017 -14,894,192,084 883,515,594 1,335,518,930 357,404,148,034 0.0429

173 LION 2017 9,282,943,009 12,776,278,792 9,661,711,698 681,937,947,736 -0.0182


124



174 LMSH 2017 12,967,113,850 2,617,910,208 15,388,660,677 161,163,426,840 -0.0012

175 PICO 2017 16,824,380,227 11,214,523,510 2,326,543,149 720,238,957,745 -0.0357

176 TIRT 2017 1,001,385,942 19,915,508,094 -12,654,191,609 859,299,056,455 -0.0391

177 AGII 2017 97,598,000,000 230,831,000,000 213,726,000,000 6,403,543,000,000 -0.0179

178 BUDI 2017 45,691,000,000 143,569,000,000 69,285,000,000 2,939,456,000,000 -0.0408

179 DPNS 2017 5,963,420,071 1,945,821,957 -3,994,084,302 308,491,173,960 -0.0386

180 EKAD 2017 76,195,665,729 19,944,310,414 51,605,876,745 796,767,646,172 -0.0559

181 INCI 2017 16,554,272,131 8,925,518,932 12,507,667,355 303,788,390,330 -0.0427

182 JPFA 2017 1,107,810,000,000 679,046,000,000 770,662,000,000 21,088,870,000,000 -0.0482

183 AKPI 2017 13,333,970,000 94,590,262,000 145,628,143,000 2,745,325,833,000 0.0137

184 APLI 2017 -1,329,429,201 19,111,784,009 10,904,672,310 398,698,779,619 -0.0173

185 BRNA 2017 -178,283,422,000 143,384,673,000 9,047,191,000 1,964,877,082,000 0.0224

186 IGAR 2017 72,376,683,136 10,606,105,924 88,100,059,088 513,022,591,574 0.0100

187 TALF 2017 21,465,836,784 15,012,071,092 804,193,508 921,240,988,517 -0.0387

188 ALDO 2017 29,035,395,397 12,869,524,731 12,706,380,594 498,701,656,995 -0.0585

189 KBRI 2017 -125,704,262,232 40,085,043,803 21,819,141,542 1,171,234,610,856 0.0917

190 KDSI 2017 68,965,208,549 32,720,350,798 -61,261,640,106 1,328,291,727,616 -0.1227

191 SPMA 2017 92,280,117,234 87,018,101,113 131,771,691,225 2,175,660,855,114 -0.0218

192 HDTX 2017 -847,049,209,000 253,510,669,000 160,125,322,000 4,035,086,385,000 0.1868

193 IMPC 2017 91,303,491,940 53,539,204,710 20,613,985,520 2,294,677,493,483 -0.0541

194 SIPD 2017 -354,925,000,000 82,562,000,000 -54,375,000,000 2,239,699,000,000 0.0973

195 INTP 2017 1,859,818,000,000 1,178,036,000,000 2,781,805,000,000 28,863,676,000,000 -0.0089

196 MERK 2017 144,677,294,000 16,443,188,000 129,919,801,000 847,006,544,000 -0.0368

197 RMBA 2017 -480,063,000,000 312,568,000,000 6,706,000,000 14,083,598,000,000 0.0124

198 JKSW 2017 -3,925,258,889 341,834,708 1,047,654,105 252,294,581,992 0.0184


125



199 KLBF 2017 2,453,251,410,604 403,190,023,702 2,008,316,536,066 16,616,239,416,335 -0.0510

200 KAEF 2017 331,707,917,461 63,738,903,328 5,241,243,654 6,096,149,000,000 -0.0640

201 ARNA 2017 122,183,909,643 106,090,239,577 245,599,197,741 1,601,346,561,573 0.0108

202 GGRM 2017 7,755,347,000,000 2,243,993,000,000 8,204,579,000,000 66,759,930,000,000 -0.0269

203 DLTA 2017 279,772,635,000 18,214,221,000 342,202,126,000 1,340,842,765,000 0.0330

204 INDF 2017 5,145,063,000,000 2,134,560,000,000 6,507,803,000,000 87,939,488,000,000 -0.0088


126

Hasil Output SPSS

LAMPIRAN 4

127

Hasil Uji Statistik Deskriptif

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

LEV 204 .0707400 2.7668699 .453272675 .3414456580

GROWTH 204 -1.1726540 7.0736138 1.489483618 1.4951807530

SIZE 204 25.6194831 33.3201839 28.194068850 1.5228024670

BONUS 204 .0000000 .8732909 .056117046 .1448468320

ROE 204 -2.5396097 .5203761 .052790199 .2241338980

KONSAKT 204 -.1687296 .2108775 -.008566247 .0567162973

Valid N (listwise) 204

Hasil Uji Normalitas dengan Grafik Histogram

128

Hasil Uji Normalitas dengan Grafik P-Plot

Hasil Uji Normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized

Residual

N 204

Normal Parametersa,b Mean .0000000

Std. Deviation .05011306

Most Extreme Differences Absolute .058

Positive .052

Negative -.058

Test Statistic .058

Asymp. Sig. (2-tailed) .093c

a. Test distribution is Normal.

b. Calculated from data.

c. Lilliefors Significance Correction.

129

Hasil Uji Multikolonieritas

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients

Standardized

Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) -.013 .069 -.192 .848

LEV .005 .011 .030 .461 .646 .904 1.106

GROWTH -.003 .003 -.088 -1.311 .191 .881 1.136

SIZE .000 .002 .012 .178 .859 .894 1.118

BONUS .017 .025 .042 .651 .516 .939 1.065

ROE -.113 .016 -.445 -6.974 .000 .968 1.033


Hasil Uji Autokorelasi

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .468a .219 .200 .0507418599 2.080



Hasil Uji Heteroskedastisitas dengan White-Test

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

1 .280a .078 .026 .00409

a. Predictors: (Constant), X1X2X3X4X5, X3KUADRAT, LEV,

X4KUADRAT, X2KUADRAT, ROE, X1KUADRAT, BONUS, GROWTH,

X5KUADRAT, SIZE

b. Dependent Variable: RES_1KUADRAT

130

ANOVAa


1 Regression .000 11 .000 1.484 .140b

Residual .003 192 .000

Total .003 203


b. Predictors: (Constant), X1X2X3X4X5, X3KUADRAT, LEV, X4KUADRAT, X2KUADRAT,

ROE, X1KUADRAT, BONUS, GROWTH, X5KUADRAT, SIZE

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients


1 (Constant) .041 .076 .539 .590

LEV .003 .002 .256 1.352 .178

GROWTH -8.487E-6 .001 -.003 -.013 .990

SIZE -.002 .005 -.789 -.410 .682

BONUS -.007 .007 -.243 -1.015 .311

ROE .000 .003 .009 .064 .949

X1KUADRAT -.001 .001 -.193 -1.049 .295

X2KUADRAT 5.737E-6 .000 .012 .053 .957

X3KUADRAT 2.636E-5 .000 .561 .292 .770

X4KUADRAT .005 .009 .133 .590 .556

X5KUADRAT .005 .003 .493 1.701 .091

X1X2X3X4X5 .002 .002 .412 1.362 .175


Chi Square Hitung : R Square x n

0,078 x 204

15,912

Chi Square Tabel : 238,322

15,912 < 238,322 = bebas heteroskedastisitas

pengaruh debt covenant growth opportunities...

Documents