PENGARUH UKURAN PERUSAHAAN, LEVERAGE, CAPITAL INTENSITY RATIO TERHADAP MANAJEMEN LABA, DENGAN PERENCANAAN PAJAK SEBAGAI VARIABEL INTERVENING (Studi Empiris Pada Perusahaan Property & Real Estate yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2012 – 2016) SKRIPSI

Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi Disusun oleh : Nama

: Fitrahati Putri Stendi

NIM

: 01112218

Program Studi

: Akuntansi

SEKOLAH TINGGI ILMU EKONOMI INDONESIA MEMBANGUN (STIE INABA) BANDUNG 2018

ABSTRAK FITRAHATI PUTRI STENDI, Pengaruh Ukuran Perusahaan, Leverage, Capital Intensity Ratio Terhadap Manajemen Laba, Dengan Perencanaan Pajak Sebagai Variabel Intervening Studi Empiris Pada Perusahaan Property & Real Estate Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2012 – 2016 (dibawah bimbingan: Kasir, S.E., Ak., M.Ak, CA) Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi manajemen laba yakni, ukuran perusahaan (size), leverage, dan capital intensity ratio dengan perencanaan pajak sebagai variabel intervening. Manajemen laba merupakan variabel dependen dalam penelitian ini. Manajemen laba diukur dengan menggunakan pendekatan discretionary accruals. Penelitian ini juga menggunakan variabel intervening yaitu perencanaan pajak. Sampel penelitian ini adalah 25 perusahaan property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2012-2016. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan melakukan pengujian hipotesis berdasarkan annual report dan laporan keuangan. Analisis data dilakukan dengan uji asumsi klasik, analisis jalur dan pengujian hipotesis. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa secara parsial leverage (X2) mempunyai pengaruh terhadap perencanaan pajak (Y). Penilaian tersebut didapatkan dari t hitung untuk variabel leverage (X2) sebesar 4,142 lebih besar dari t tabel sebesar 1,985. Sedangkan untuk variabel ukuran perusahaan (X1) dan capital intensity ratio (X3) tidak mempunyai pengaruh terhadap perencanaan pajak (Y). Penilaian tersebut didapatkan dari t hitung untuk ukuran perusahaan (X1) sebesar 0,038 lebih kecil dari t tabel sebesar 1,985 dan variabel capital intensity ratio (X3) sebesar -0,665 lebih kecil dari t tabel sebesar 1,985. Pengaruh ukuran perusahaan (X1), leverage (X2), capital intensity ratio (X3) secara simultan memberikan pengaruh sebesar 18,1% terhadap perencanaan pajak (Y). Sedangkan sisanya 81,9% dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak diteliti oleh penulis. Hasil penelitian ini juga menunjukan bahwa secara parsial leverage (X2), capital intensity ratio (X3) mempunyai pengaruh melalui perencanaan pajak (Y) terhadap manajemen laba (Z). Penilaian tersebut didapatkan dari t hitung untuk variabel leverage (X2) sebesar 3,917 lebih besar dari t tabel sebesar 1,985 dan variabel capital intensity ratio (X3) sebesar -4,923 lebih besar dari t tabel sebesar 1,985. Sedangkan untuk variabel ukuran perusahaan (X1) tidak mempunyai pengaruh melalui perencanaan pajak (Y) terhadap manajemen laba (Z). Penilaian tersebut didapatkan dari t hitung untuk ukuran perusahaan (X1) sebesar 0,999 lebih kecil dari t tabel sebesar 1,985. Pengaruh ukuran perusahaan (X1), leverage (X2), capital intensity ratio (X3) memberikan pengaruh secara simultan melalui perencanaan pajak (Y) terhadap manajemen laba (Z) sebesar 36,3% Sedangkan sisanya 63,7% dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak diteliti oleh penulis. Kata kunci : manajemen laba, ukuran perusahaan (size), leverage, dan capital intensity ratio, perencanaan pajak.

KATA PENGANTAR Bismillahirrahmanirrahim Alhamdulillahirrabil’alamin, Puji syukur kepada Allah SWT, yang telah melimpahkan Rahmat, Hidayah, dan Inayah-Nya. Shalawat serta salam semoga senantiasa dilimpahkan kepada Nabi Muhammad Shallallahu ‘alaihi wa sallam beserta keluarga, para sahabat, dan para pengikutnya. Atas berkah, rahmat dan kasih sayang-Nya penulis dapat menyelesaikan penulisan skripsi ini dengan judul “Pengaruh Ukuran Perusahaan, Leverage, Capital Intensity Ratio Terhadap Manajemen Laba, Dengan Perencanaan Pajak Sebagai Variabel Intervening (Studi Empiris Pada Perusahaan Property & Real estate yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2012 – 2016)”. Rasa hormat dan ucapan terima kasih yang mendalam atas bantuan berbagai pihak yang banyak membantu penulis dalam punyusunan usulan penelitian terutama kepada Bapak Kasir, S.E., Ak., M.Ak, CA. selaku dosen pembimbing, yang telah memberikan dorongan dan perhatian serta pengarahan dalam menyelesaikan usulan penelitian skripsi ini. Selain itu penulis sampaikan juga ucapan terimakasih kepada: 1. Bapak Dr. Yoyo Sudaryo, S.E., Ak., M.M., CA. selaku Ketua STIE INABA Bandung. 2. Bapak Drs. Riyandi Nur Sumawidjaya, M.M. selaku Wakil Ketua Bidang Akademik. 3. Ibu Astrin Kusumawardani,S.E,Ak,M.M. selaku Wakil Ketua Bidang Operasional dan juga sebagai Dosen Pembimbing Akademik. 4. Ibu Hj. Devyanthi Sjarif, S.E., M.Ak. selaku Ketua Program Studi Akuntansi STIE INABA Bandung. 5. Teristimewa kepada orang tua penulis Ibu Uun dan Bpk Stendi, Kakak dan Adik penulis Teh Uli, Setiawan dan Eva, yang tiada putusnya memberikan doa terbaik, motivasi dan memberikan dukungan kepada penulis dengan penuh kesabaran, kasih sayang dan cinta kasihnya serta pengorbanannya baik moril ataupun materil sehingga penulis dapat menyelesaikan usulan penelitian ini.

6. Sahabat terbaik Ilham Hidayat yang selalu memberikan doa yang tulus, dukungan, perhatian, kasih sayangnya dan selalu ada baik suka maupun duka. 7. Untuk sahabat penulis yang spesial Syadiah Fadillah dengan kesabaran dan ketegasannya selalu memberikan dorongan bergerak, semangat dan membimbing penulis setiap minggunya sampai usulan penelitian ini selesai. Terima kasih telah menjadi orang yang tidak jarang direpotkan oleh penulis. 8. Sahabat lainnya Teh Ika, Rani, Teh Geye, Teh Qori, Mia, Nia, Puji dan lainnya yang tidak bisa disebutnya satu-satu yang selalu memberi semangat dan dukungan kepada penulis. 9. Para Amil Rumah Zakat Divisi Accounting dan Finance, khususnya Teh Tika selaku Dept Head Accounting yang selalu memberikan semangat, hiburan dan dukungan izin kepada bawahannya (penulis) demi keperluan penulisan skripsi ini cepat selesai. Penulis menyadari bahwa usulan penelitian ini masih jauh dari kata sempurna. Oleh karena itu penulis mengharapkan kritik dan saran yang membangun sehingga dapat dijadikan referensi bagi penulis guna perbaikan di masa yang akan datang.

Bandung, Agustus 2018

Penulis

DAFTAR ISI

PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI ........................................................... iv ABSTRAK .............................................................................................................v KATA PENGANTAR ........................................................................................ vi DAFTAR ISI ..................................................................................................... viii DAFTAR GAMBAR .......................................................................................... xi DAFTAR TABEL .............................................................................................. xii DAFTAR LAMPIRAN .................................................................................... xiii BAB I PENDAHULUAN ....................................................................................1 1.1 Latar Belakang Penelitian..............................................................................1 1.2 Rumusan Masalah .........................................................................................8 1.3 Tujuan Penelitian ...........................................................................................8 1.4 Kegunaan Penelitian ......................................................................................9 1.4.1 Manfaat Teoritis ............................................................................................... 9 1.4.2 Manfaat Praktis .............................................................................................. 10 1.5 Lokasi dan Waktu Penelitian .......................................................................10 BAB II KAJIAN PUSTAKA, KERANGKA PEMIKIRAN & HIPOTESIS 11 2.1 Kajian Pustaka .............................................................................................11 2.1.1 Pajak ................................................................................................................ 11 2.1.1.1 Pengertian Pajak...........................................................................11 2.1.1.2 Subjek Pajak.................................................................................12 2.1.1.3 Objek Pajak ..................................................................................13 2.1.1.4 Pengurang Penghasilan Bruto ......................................................15 2.1.2 Ukuran Perusahaan ........................................................................................ 16 2.1.2.1 Pengertian Ukuran Perusahaan ....................................................16 2.1.2.2 Klasifikasi Ukuran Perusahaan ....................................................16 2.1.2.3 Perhitungan Ukuran Perusahaan ..................................................17 2.1.3 Leverage .......................................................................................................... 18 2.1.3.1 Pengertian Leverage.....................................................................18 2.1.3.2 Jenis-jenis Pengukuran Rasio Leverage.......................................19 2.1.3.3 Tujuan dan Manfaat Rasio Leverage ...........................................20 2.1.4 Capital intensity Ratio ................................................................................... 21 2.1.4.1 Pengertian Capital intensity Ratio ...............................................21 2.1.5 Manajemen Laba ............................................................................................ 22 2.1.5.1 Pengertian Manajemen Laba ........................................................22 2.1.5.2 Teori Manajemen Laba ................................................................23 2.1.5.3 Faktor Penyebab Perusahaan Melakukan Manajemen Laba........24

2.1.5.4 Motivasi Manajemen Laba...........................................................25 2.1.5.5 Pola dan Teknik Manajemen Laba...............................................26 2.1.5.6 Metode Manajemen Laba.............................................................27 2.1.5.7 Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Manajemen Laba ...............32 2.1.6 Perencanaan Pajak ......................................................................................... 33 2.1.6.1 Pengertian Perencanaan Pajak .....................................................33 2.1.6.2 Tujuan Perencanaan Pajak ...........................................................34 2.1.6.3 Manfaat Perencanaan Pajak .........................................................34 2.1.6.4 Bentuk – Bentuk Perencanaan Pajak ...........................................35 2.1.6.5 Langkah – Langkah dalam Perencanaan Pajak (Tax Planning) ..36 2.1.6.6 Strategi Perencanaan Pajak ..........................................................41 2.1.6.7 Persyaratan Tax Planning Yang Baik ..........................................43 2.2 Kerangka Pemikiran ....................................................................................43 2.2.1 Hubungan Ukuran Perusahaan dengan Tax Planning................................ 43 2.2.2 Hubungan Leverage dengan Perencanaan Pajak ........................................ 44 2.2.3 Hubungan Capital Intensity Ratio dengan Perencanaan Pajak ................. 45 2.2.4 Hubungan Ukuran Perusahaan dengan Manajemen Laba ......................... 46 2.2.5 Hubungan Leverage dengan Manajemen laba ............................................ 46 2.2.6 Hubungan Capital Intensity Ratio dengan Manajemen laba ..................... 47 2.2.7 Hubungan Tax Planning dengan Manajemen Laba ................................... 48 2.3 Hipotesis ......................................................................................................52 BAB III METODE PENELITIAN....................................................................54 3.1 Metode yang Digunakan.............................................................................54 3.2 Operasionalisasi Variabel ............................................................................54 3.3 Jenis dan Sumber Data ................................................................................58 3.3.1 Jenis Data ........................................................................................................ 58 3.3.2 Sumber Data ................................................................................................... 58 3.4 Teknik Pengumpulan Data ..........................................................................58 3.4.1 Metode Dokumentasi (Documentation) ...................................................... 58 3.4.2 Kepemilikan Kepustakaan (Library Reseach) ............................................ 59 3.5 Teknik Penarikan Sampel ............................................................................59 3.6 Teknik Analisis Data dan Pengajuan Hipotesis...........................................61 3.6.1 Statistik Deskriptif ......................................................................................... 62 3.6.2 Uji Asumsi Klasik .......................................................................................... 62 3.6.2.1 Uji Normalitas ..............................................................................63 3.6.2.2 Uji Multikolinearitas ....................................................................63 3.6.2.3 Uji Heteroskedastisitas.................................................................64 3.6.2.4 Uji Autokorelasi ...........................................................................64 3.6.3 Pengujian Hipotesis ....................................................................................... 65 3.6.3.1 Analisis Jalur (Path Analysis) ......................................................65 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN ..................................73 4.1 Hasil Penelitian............................................................................................73 4.1.1 Deskripsi Objek Penelitian ........................................................................... 73

4.1.2 Metode Analisis Data .................................................................................... 73 4.1.2.1 Analisis Deskriptif .......................................................................73 4.1.3 Uji Asumsi Klasik .......................................................................................... 80 4.1.3.1 Uji Normalitas ..............................................................................80 4.1.3.2 Uji Multikolinieritas.....................................................................83 4.1.3.3 Uji Heteroskedastisitas.................................................................84 4.1.3.4 Uji Autokorelasi ...........................................................................85 4.2 Hasil Pengujian ..............................................................................................87 4.2.1 Hasil Pengujian Hipotesis berdasarkan Struktur Pertama ......................... 87 4.2.2 Hasil Pengujian Hipotesis Pertama dan Kedua........................................... 90 4.2.2.1 Hasil Pengujian Hipotesis Pertama ..............................................90 4.2.2.2 Hasil Pengujian Hipotesis Kedua .................................................95 4.2.2.3 Pengaruh Langsung dan tidak langsung Ukuran Perusahaan terhadap Perencanaan Pajak........................................................................97 4.2.2.3 Pengaruh Langsung dan tidak langsung Leverage terhadap Perencanaan Pajak........................................................................97 4.2.2.4 Pengaruh Langsung dan tidak langsung Capital Intensity Ratio terhadap Perencanaan Pajak ........................................................98 4.2.3 Hasil Pengujian Hipotesis berdasarkan subtruktur Kedua ........................ 99 4.2.4 Hasil Pengujian Hipotesis Ketiga dan Keempat ....................................... 102 4.2.4.1 Pengujian Hipotesis Ketiga ........................................................103 4.2.4.2 Pengujian Hipotesis Keempat ....................................................108 4.2.4.3 Pengaruh Langsung dan tidak langsung Ukuran Perusahaan (X1) terhadap Manajemen Laba (Z) ..................................................110 4.2.4.4 Pengaruh Langsung dan tidak langsung Leverge (X2) terhadap Manajemen Laba (Z) ..................................................................110 4.2.4.5 Pengaruh Langsung dan tidak langsung Capital Intensity Ratio (X3) terhadap Manajemen Laba (Z) ..................................................111 4.2.4.6 Pengaruh Langsung dan tidak langsung Perencanaan Pajak (Y) terhadap Manajemen Laba (Z) ..................................................112 BAB V PENUTUP ............................................................................................113 5.1 Kesimpulan ...............................................................................................113 5.2 Keterbatasan .............................................................................................115 5.3 Saran ..........................................................................................................116 DAFTAR PUSTAKA .......................................................................................117 LAMPIRAN ......................................................................................................123

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Pengaruh Ukuran Perusahaan, Leverage, Dan Capital Intensity Ratio Terhadap Perencanaan Pajak ................................................................. 46 Gambar 2.2 Pengaruh Ukuran Perusahaan, Leverage, Dan Capital Intensity Ratio Terhadap Manajemen Laba ................................................................... 48 Gambar 2.3 Pengaruh Perencanaan Pajak Terhadap Manajemen Laba.................... 49 Gambar 2.4 Kerangka Pemikiran .............................................................................. 52 Gambar 3.1 Struktur Lengkap Diagram Jalur ........................................................... 67 Gambar 4.1 Grafik normal P-P of regression standardized residual Variabel Size, DER, CIR, CETR dan DAC ................................................................... 82 Gambar 4.2 Histogram Variabel Ukuran Perusahaan, Leverage, Capital Intensity Ratio, Perencanaan Pajak Dan Manajemen Laba .................................. 84 Gambar 4.3 Uji Heterokedastisitas dengan Menggunakan Scatterplot .................... 85 Gambar 4.4 Model Autokorelasi ............................................................................... 87 Gambar 4.5 Struktur Hubungan Koefisien Jalur Variabel X1, X2, X3 dan Y.......... 87 Gambar 4.6 Struktur Hubungan Koefisien Jalur Variabel X1, X2, X3, Y dan Z ..... 99

DAFTAR TABEL

Tabel 1.1 Rekapitulasi Ukuran Perusahaan, Leverage, CIR, CETR, DAC pada Perusahaan Properti & Real Estate Periode Tahun 2012-2016 ................ 5 Tabel 1.2 Tabel Permasalahan .................................................................................. 6 Tabel 1.3 Jadwal Kegiatan dan Waktu Penelitian................................................... 10 Tabel 2.1 Jurnal dan Penelitian Terdahulu.............................................................. 50 Tabel 3.1 Operasional Variabel............................................................................... 56 Tabel 3.2 Pemilihan Sampel Penelitian .................................................................. 60 Tabel 3.3 Sampel Perusahaan ................................................................................. 61 Tabel 3.4 Durbin Waston d test : Pengambilan Keputusan .................................... 65 Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Size, DER, CIR, Cash ETR, DAC ........................... 74 Tabel 4.2 Rekapitulasi Ukuran Perusahaan Tahun 2012 – 2016 ............................ 75 Tabel 4.3 Rekapitulasi Capital Intensity Ratio Tahun 2012 – 2016 ....................... 77 Tabel 4.4 Rekapitulasi Manajemen Laba Tahun 2012 – 2016................................ 78 Tabel 4.5 Rekapitulasi Perencanaan Pajak Tahun 2012 – 2016 ............................. 79 Tabel 4.6 Uji Kolmogrov-Smirnov ......................................................................... 81 Tabel 4.7 Uji Kolmogrov-Smirnov Outlier............................................................. 81 Tabel 4.8 Hasil Uji Multikolinieritas ...................................................................... 83 Tabel 4.9 Hasil Uji Autokorelasi ............................................................................ 86 Tabel 4.10 Korelasi X1, X2, X3, dan Y.................................................................... 88 Tabel 4.11 Besarnya Koefisien Jalur ........................................................................ 90 Tabel 4.12 Kesimpulan Uji t ..................................................................................... 92 Tabel 4.13 Pengaruh Langsung dan Tidak langsung Ukuran Perusahaan (X1) Terhadap Perencanaan Pajak (Y) ............................................................ 97 Tabel 4.14 Pengaruh Langsung dan Tidak langsung Leverage (X2) Terhadap Perencanaan Pajak (Y) ............................................................................ 97 Tabel 4.15 Pengaruh Langsung dan Tidak langsung Leverage (X3) Terhadap Perencanaan Pajak (Y) ............................................................................ 98 Tabel 4.16 Korelasi X1, X2, X3, Y dan Z .............................................................. 100 Tabel 4.17 Besarnya Koefisien Jalur ...................................................................... 102 Tabel 4.18 Pengaruh Langsung dan tidak langsung Ukuran Perusahaan (X1) terhadap Manajemen Laba (Z) ............................................................. 110 Tabel 4.19 Pengaruh Langsung dan tidak langsung Leverage (X2) terhadap Manajemen Laba (Z) ............................................................................. 110 Tabel 4.20 Pengaruh Langsung dan tidak langsung Capital Intensity Ratio (X3) terhadap Manajemen Laba (Z) ............................................................. 111 Tabel 4.21 Pengaruh Langsung dan tidak langsung Perencaan Pajak (Y) terhadap Manajemen Laba (Z) ............................................................................. 112

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 Jadwal Penelitian ................................................................................. 124 Lampiran 2 Variabel Ukuran Perusahaan ............................................................... 124

BAB I PENDAHULUAN

1.1

Latar Belakang Penelitian Perusahaan pada dasarnya didirikan untuk jangka panjang, dengan perusahaan berdiri tentunya perusahaan akan berusaha menghasilkan laba, dengan laba sebesar-besarnya akan membuat pemilik perusahaan merasa puas dan sebaliknya jika laba rendah atau merugi akan membuat pemilik merasa kecewa. Perusahaan dengan laba yang besar dipastikan akan membayar pajak, karena pajak bagi Negara merupakan pendapatan atau sumber yang sangat besar yang dipungut dari iuran wajib rakyat, dimana ketentuan pungutannya diatur dalam undang-undang seperti yang dinyatakan dalam pasal 23A Undang-Undang Dasar 1945 Amandemen III. Pasal 23A UUD 1945 berbunyi “Pajak dan pungutan lain yang bersifat memaksa untuk keperluan negara diatur dengan Undang-Undang”. Pajak digunakan oleh pemerintah untuk melaksanakan tanggung jawab negara di berbagai sektor kehidupan untuk mencapai kesejahteraan umum,

digunakan

untuk

membiayai

pengeluaran

rutin

maupun

pembangunan. Pajak merupakan potensi yang setiap tahun semakin menambah. Tercatat dalam APBN 2018 ditetapkan Target Pendapatan Negara bersumber dari Penerimaan Perpajakan sebesar Rp 1.618,1 triliun (85 %) (www.kemenkeu.go.id). Peranan pajak dirasakan semakin penting sehingga setiap tahun target penerimaan pajak semakin ditingkatkan. Sedang bagi perusahaan pajak dipandang sebagai beban. Fenomena ini muncul akibat adanya perbedaan kepentingan antara perusahaan sebagai wajib pajak dengan pemerintah sebagai pemungut pajak, sehingga mendorong wajib pajak untuk cenderung melakukan minimalisasi beban pajak baik secara legal maupun illegal. Wajib pajak menginginkan pembayaran pajak seminimal mungkin, karena beban pajak yang besar akan menurunkan laba bersih setelah pajak (earnings after tax), tingkat pengembalian (rate of return), 1

2

dan arus kas (cash flows). Sebaliknya, pemerintah menginginkan penerimaan pajak yang relatif besar guna membiayai pengeluaran negara. Perencanaan pajak (tax planning) merupakan salah satu fungsi dari manajemen pajak yang digunakan untuk mengestimasi jumlah pajak yang akan dibayar dan hal-hal yang dapat dilakukan untuk menghindari pajak. Terungkapnya kasus penggelapan pajak yang dilakukan oleh beberapa perusahaan di Indonesia membuktikan bahwa perusahaan melakukan perencanaan pajak yang agresif dengan cara melakukan pembiayaan fiktif, transaksi ekspor fiktif, dan transfer pricing untuk merekayasa omzet penjualan. (Nila, et al. 2012). Perencanaan pajak terkait dengan pelaporan laba perusahaan. Laba yang tinggi akan menyebabkan beban pajak perusahaan juga tinggi. Manajer perusahaan cenderung melaporkan laba yang kecil dalam rangka meminimalkan pembayaran pajak perusahaan untuk meningkatkan kinerja manajemen. Manajer akan menggunakan perbedaan perlakuan perpajakan untuk mendapatkan koreksi fiskal yang dapat mengurangi laba fiskal, sehingga dapat meminimalkan kewajiban pembayaran pajak perusahaan tersebut. Perencanaan pajak dan manajemen laba terkait satu sama lain, karena sama-sama bertujuan untuk mencapai target laba dengan merekayasa angka laba dalam laporan keuangan. Berbagai tindakan yang dilakukan oleh perusahaan untuk menggelapkan pajak menunjukkan bahwa perencanaan pajak dilakukan dengan memanipulasi aktivitas operasi perusahaan (real earnings management). Salah satu kasus manajemen laba yang pernah terjadi adalah skandal akuntansi yang dilakukan Toshiba. Seperti yang dimuat dalam money.cnn.com oleh Yan (2015), kasus ini bermula ketika Toshiba sendiri mulai menyelidiki praktik akuntansi di divisi energi. Menurut sebuah komite independen, perusahaan menggelembungkan laba usaha Toshiba sebesar ¥ 151,8 milyar ($ 1,2 milyar) selama tujuh tahun. Kepala eksekutif Toshiba dan presiden Hisao Tanaka mengundurkan diri atas skandal akuntansi yang mengguncang perusahaan. Delapan anggota dewan,

3

termasuk wakil ketua Norio Sasaki, juga telah mengundurkan diri dari jabatan mereka sebagai bagian dari perombakan besar manajemen perusahaan. Akibat skandal akuntansi yang mengguncang perusahaan, saham Toshiba telah turun sekitar 20% sejak awal april ketika isu-isu akuntansi ini terungkap. Nilai pasar perusahaan hilang sekitar ¥ 1.673 triliun ($ 13,4 milyar) dan para analis memperkirakan saham Toshiba masih akan terus menurun. Toshiba yang merupakan salah satu merek elektronik paling dikenal di dunia serta memiliki reputasi yang bagus itu kini hancur berantakan akibat skandal akuntansi yang telah dilakukan perusahaan. Manajemen laba dapat dipengaruhi oleh berbagai macam faktor, salah satu yang dapat mempengaruhinya adalah ukuran perusahaan. Perusahaan besar mempunyai dorongan yang cukup besar untuk melaksanakan

parktik

manipulasi

laba,

alasan

utamanya

karena

perusahaan yang berukuran besar harus dapat memenuhi ekspektasi yang tinggi dari pemegang saham atau investornya. Upaya lain yang dapat digunakan oleh perusahaan untuk menurunkan pendapatan kena pajak dapat digunakan dengan cara membiayai operasional ataupun modal, atau dengan kata lain membayar utang. Perusahaan lebih mungkin menggunakan utang untuk membiayai operasional ataupun untuk modal yang nantinya akan mengurangi profit yang dilaporkan untuk menurunkan pendapatan kena pajak sehingga perusahaan dapat melakukan penghematan pajak, dimana hal tersebut merupakan kategori manajemen laba. (Bagus, 2014). Capital intensity ratio berhubungan dengan aset yang dimiliki perusahaan. Aset yang besar akan mempunyai biaya penyusutan yang juga besar dan mengakibatkan laba perusahaan akan berkurang, sehingga beban pajaknya akan berkurang juga. Dengan demikian penyusutan memiliki pengaruh dalam menentukan besarnya pajak. Maka perencanaan pajak memiliki pengaruh dalam manajemen laba, semakin tinggi perencanaan

4

pajak maka semakin besar peluang perusahaan melakukan manajemen laba. (Bagus, 2014). Penelitian yang berhubungan dengan ukuran perusahaan, leverage, Capital Intensity Ratio, Manajemen Laba, dan Tax Planning telah dilakukan oleh beberapa peneliti, diantaranya oleh Veliandina Chivan Naftalia, Marsono (2013). Hasilnya adalah variabel leverage berpengaruh terhadap manajemen laba. Penelitian oleh Dimas Anindyka, Dudi Pratomo, dkk (2018). Hasilnya adalah leverage (DAR) dan capital intensity secara simultan berpengaruh signifikansi terhadap tax avoidance. Secara parsial, leverage tidak berpengaruh terhadap tax avoidance, dan capital intensity berpengaruh positif terhadap tax avoidance. Penelitian yang dilakukan oleh Khotimah (2014) dengan menunjukkan hasil penelitiannya menunjukkan bahwa perencanaan pajak berpengaruh terhadap besaran discretionary current accrual. Penelitian oleh I Gede Hendy Darmawan, I Made Sukartha (2014). Hasilnya adalah terdapat pengaruh antara ukuran perusahaan dengan penghindaran pajak. Variabel leverage dalam penelitian ini tidak menunjukkan pengaruh pada penghindaran pajak. Penelitian yang telah dilakukan oleh Desi Nur Aprina, Khairunnisa. (2014) hasil penelitiannya bahwa ukuran perusahaan memiliki pengaruh signifikan terhadap manajemen laba. Penelitian oleh Silva Vanra Fitriani, Nurhayati, dkk (2017). Hasilnya adalah Variabel Capital Intensity Ratio berpengaruh positif terhadap manajemen laba. Berikut ini adalah tabel data antara ukuran perusahaan, leverage, Capital Intensity Ratio, Manajemen Laba, dan Tax Planning yang diambil dari Laporan Keuangan perusahaan properti yang terdaftar di BEI periode 2012-2016. .

Tabel 1.1 Rekapitulasi Ukuran Perusahaan, Leverage, CIR, CETR, DAC

No

Kode Emiten

S ize

Emiten 2012

2013

2014

Leverage 2015

2016

2012

2013

2014

2015

1 APLN

AGUNG PODOMORO LAND Tbk

23.44

23.7 23.89

23.92 23.97

1.39

1.73

1.80

1.71

2 ASRI

Alam Sutera Realty Tbk

30.02

30.3 30.46

30.56 30.64

1.31

1.71

1.66

1.83

3 BEST

Bekasi Fajar Industrial Estate Tbk

28.46

28.84 28.93

29.16 29.28

0.29

0.36

0.28

0.52

4 BSDE

Bumi Serpong Damai Tbk

30.45

30.75 30.97

31.22 31.28

0.59

0.68

0.52

0.63

5 CTRA

Ciputra Development Tbk

30.34

30.63 30.79

31

0.77

1.06

1.02

1.01

6 DART

Duta Anggada Realty Tbk

29.09

29.19 29.26

29.38 29.43

0.51

0.63

0.58

0.67

7 DILD

Intiland Development Tbk

29.44

29.65 29.83

29.96

30.1

0.54

0.84

1.01

1.16

8 DUTI

Duta Pertiwi Tbk

29.52

29.64 29.71

29.83

29.9

0.28

0.24

0.28

0.32

9 GMTD

Gowa Makassar Tourism Development Tbk

27.53

27.9 28.05

27.87 27.84

2.85

2.24

1.29

1.30

27.9

27.92 28.05

28.08 28.08

0.86

0.66

0.71

0.40

30.9

10 GPRA

Perdana Gapuraprima Tbk

11 JRPT

Jaya Real Property Tbk

29.24

29.45 29.53

29.66 29.77

1.25

1.30

1.09

0.83

12 KIJA

Kawasan Industri Jababeka Tbk

29.59

29.74 29.77

29.91

30

0.78

0.97

0.82

0.96

13 LPCK

Lippo Cikarang Tbk

28.67

28.98 29.09

29.33 29.36

1.31

1.12

0.61

0.51

14 LPKR

Lippo Karawaci Tbk

30.84

31.07 31.26

31.35 31.45

1.17

1.21

1.14

1.18

15 MDLN

Modernland Realty Tbk

29.16

29.9 29.98

30.18 30.31

1.06

1.06

0.96

1.12

16 MKPI

Metropolitan Kentjana Tbk

28.57

28.67 29.09

29.37 29.52

0.49

0.48

1.00

1.02

17 MTLA

Metropolitan Land Tbk

21.42

21.77

21.9

22.01 22.09

0.30

0.61

0.60

0.64

18 PLIN

PLAZA INDONESIA REALTY Tbk

29

29.05 29.15

29.17 29.15

0.77

0.91

0.92

0.94

19 PUDP

Pudjiadi Prestige Tbk

26.61

26.63 26.72

26.82

27

0.42

0.32

0.39

0.44

20 PWON PAKUWON JATI Tbk

22.75

22.95 23.54

23.66 23.75

1.41

1.27

1.02

0.99

21 RDTX

RODA VIVATEX Tbk

27.82

28.07 28.13

28.26 28.37

0.27

0.35

0.22

0.18

22 SCBD

Danayasa Arthatama Tbk

28.9

29.34 29.35

29.35 29.37

0.34

0.29

0.41

0.47

23 SMRA

Summarecon Agung Tbk

30.02

30.29

30.4

30.56 30.67

1.85

1.85

1.47

1.49

24 TOTL

Total Bangun Persada Tbk

28.36

28.43 28.54

28.68 28.71

1.92

1.72

2.11

2.29

25 WSKT

WASKITA KARYA (PERSERO) Tbk

29.76

29.8 30.16

31.04 31.75

3.17

2.69

3.40

2.12

28.28

28.51 28.66

28.81 28.91

1.04

1.05

1.01

0.99

Ave rage

Sumber : www.idx.co.id (2017) dan data yang telah diolah (2018)

20

C pada Perusahaan Properti & Real Estate Periode Tahun 2012-2016 CIR

016

2012

2013

2014

CETR 2015

2016

2012

2013

2014

DAC 2015

2016

2012

2013

2014

2015

2016

1.58

3.24

4.02

4.47

4.11

4.28

2.03

2.70

3.53

2.54

1.22

0.13

0.09

0.08

0.13

0.24

1.81

4.47

3.92

4.66

6.72

7.43

1.22

0.82

0.64

0.84

2.01

-0.16

0.17

0.21

0.20

0.10

0.54

2.37

2.52

4.35

6.74

6.31

1.13

0.67

0.73

1.76

1.30

-0.23

0.24

0.21

0.16

0.09

0.57

4.50

3.93

5.05

5.80

5.87

2.33

1.32

0.69

2.59

1.73

-0.13

-0.01

0.12

-0.01

0.09

1.03

4.52

3.96

3.71

3.49

4.31

2.63

2.03

1.34

1.40

2.31

-0.09

0.01

0.17

0.18

0.18

0.67

5.08

5.75

3.97

6.81

8.04

0.14

0.28

0.17

0.27

0.49

0.03

0.18

0.23

0.25

0.12

1.34

4.83

5.02

4.91

4.67

2.48

0.80

1.30

1.04

0.97

1.58

0.05

0.12

0.16

0.18

0.21

0.24

4.20

4.66

5.20

5.34

4.80

2.08

1.19

1.69

2.63

1.75

-0.11

0.09

0.03

-0.02

0.04

0.92

3.75

4.34

4.81

3.99

4.24

3.71

0.41

0.16

0.15

0.15

-0.27

0.22

0.22

0.20

0.24

0.36

3.67

2.57

2.68

3.78

3.66

0.58

0.34

0.40

1.00

2.46

0.33

0.26

0.38

0.33

0.20

0.73

4.54

4.68

3.45

3.52

3.56

1.78

0.93

0.25

0.25

0.33

-0.02

0.11

0.24

0.26

0.25

0.90

5.05

3.01

3.04

3.10

3.66

0.53

2.92

1.06

2.40

1.55

0.06

0.15

0.32

0.32

0.33

0.33

2.80

2.90

2.40

2.58

3.66

0.68

0.46

0.26

0.54

1.24

0.24

0.27

0.36

0.34

0.24

1.07

4.04

4.70

3.24

4.64

4.33

2.12

0.96

0.96

1.43

2.09

-0.03

0.18

0.22

0.30

0.17

1.20

4.54

5.55

3.83

4.51

6.16

3.42

0.20

0.69

0.54

0.72

-0.28

0.13

0.19

0.39

0.25

0.78

2.87

2.84

3.74

2.73

2.58

0.52

0.25

1.60

2.10

1.76

0.09

0.28

0.22

0.00

0.14

0.57

2.97

3.32

2.91

3.32

3.44

0.95

1.31

0.80

0.89

0.96

0.08

0.29

0.37

0.21

0.19

1.01

2.31

2.96

2.99

2.84

2.76

0.99

3.70

1.56

2.95

0.99

0.00

0.28

0.22

0.21

0.32

0.61

3.75

3.86

4.75

3.27

3.69

2.28

1.76

2.98

2.19

3.46

0.01

0.11

0.16

0.12

0.18

0.88

3.49

3.07

4.33

4.06

4.27

1.46

1.60

0.98

1.45

1.40

-0.08

0.05

0.12

0.12

0.13

0.15

3.67

3.71

3.81

4.43

5.17

0.08

0.03

0.32

1.17

1.79

0.11

0.22

0.39

0.32

0.18

0.39

5.20

2.03

5.78

5.49

5.48

2.22

0.48

2.82

2.05

2.14

0.09

0.13

0.24

0.09

0.09

1.55

3.14

3.48

2.76

3.34

3.86

2.46

2.14

1.05

1.09

2.37

-0.07

0.08

0.24

0.28

0.21

2.13

1.13

0.97

1.18

1.26

1.24

0.00

1.89

2.40

3.71

2.90

0.36

0.69

0.75

0.55

0.59

2.66

0.95

0.91

1.22

2.14

2.58

4.75

1.83

2.22

4.93

4.94

1.12

0.96

0.99

0.42

0.20

0.96

3.64

3.55

3.73

4.11

4.31

1.64

1.26

1.21

1.67

1.75

0.05

0.21

0.27

0.22

0.20

5

Tabel 1.2 Tabel Permasalahan No

Kode Emiten

1 BSDE 2 DILD 3 GMTD

S ize

Emiten

Bumi Serpong Damai Tbk Intiland Development Tbk Gowa Makassar Tourism Development Tbk

2014

Leverage

2012

2013

2015

2016

2012

2013

2014

2015

201

30.45

30.75 30.97

31.22 31.28

0.59

0.68

0.52

0.63

0

29.44

29.65 29.83

29.96 30.10

0.54

0.84

1.01

1.16

1

27.53

27.90 28.05

27.87 27.84

2.85

2.24

1.29

1.30

0

4 JRPT

Jaya Real Property Tbk

29.52

29.64 29.71

29.83 29.90

0.28

0.24

0.28

0.32

0

5 MKPI

Metropolitan Kentjana Tbk

28.57

28.67 29.09

29.37 29.52

0.49

0.48

1.00

1.02

0

Sumber : www.idx.co.id (2017) dan data yang telah diolah (2018)

16

CIR 2012

2013

2014

CETR 2015

2016

2012

2013

2014

DAC 2015

2016

2012

2013

2014

2015

2016

0.57

4.50

3.93

5.05

5.80

5.87

2.33

1.32

0.69

2.59

1.73

-0.13

-0.01

0.12

-0.01

0.09

1.34

4.83

5.02

4.91

4.67

2.48

0.80

1.30

1.04

0.97

1.58

0.05

0.12

0.16

0.18

0.21

0.92

3.75

4.34

4.81

3.99

4.24

3.71

0.41

0.16

0.15

0.15

-0.27

0.22

0.22

0.20

0.24

0.24

4.20

4.66

5.20

5.34

4.80

2.08

1.19

1.69

2.63

1.75

-0.02

0.11

0.24

0.26

0.25

0.78

2.87

2.84

3.74

2.73

2.58

0.52

0.25

1.60

2.10

1.76

0.09

0.28

0.22

0.00

0.14

6

7

Tabel 1.1 menunjukkan hasil perhitungan; Size, Leverage, CIR, DAC, dan CETR dari tahun 2012 sampai dengan 2016. Tabel 1.2 menunjukkan contoh sampel yang diambil penulis untuk diteliti dari permasalahan yang ada. Berdasarkan tabel 1.2 menunjukkan bahwa pada tahun 2014-2015 leverage pada perusahaan Bumi Serpong Damai Tbk mengalami kenaikan sebesar 20%, dengan perencanaan pajaknya naik sebesar 90%, maka manajemen labanya turun sebesar 105%, sehingga untuk kenaikan leverage Bumi Serpong Damai Tbk mempengaruhi penurunan manajemen laba dengan kenaikan perencanaan pajaknya. Demikian juga pada size perusahaan Intiland Development Tbk pada tahun 2014-2015 mengalami kenaikan sebesar 44%, dengan perencanaan pajaknya turun sebesar 7%, maka manajemen labanya naik sebesar 12% sehingga untuk kenaikan size Intiland Development Tbk mempengaruhi kenaikan manajemen laba dengan penurunan perencanaan pajaknya. Kenaikan size juga dialami oleh perusahaan Gowa Makassar Tourism Development Tbk pada tahun 2013-2014 sebesar 5%, dengan perencanaan pajaknya turun sebesar 60%, maka manajemen labanya turun sebesar 2%, sehingga untuk kenaikan size Gowa Makassar Tourism Development Tbk mempengaruhi penurunan manajemen laba dengan penurunan perencanaan pajaknya. Demikian juga pada perusahaan Jaya Real Property Tbk pada tahun 2012-2013 yang mengalami kenaikan capital intensity ratio sebesar 3%, dengan perencanaan pajaknya turun sebesar 48%, maka manajemen labanya naik sebesar 618% sehingga untuk kenaikan capital intensity ratio Jaya Real Property Tbk mempengaruhi kenaikan manajemen laba dengan penurunan perencanaan pajaknya. Dan yang terakhir pada perusahaan Metropolitan Kentjana Tbk pada tahun 2012-2013 mengalami penurunan leverage sebesar 3%, dengan perencanaan pajaknya turun sebesar 52%, maka manajemen labanya naik sebesar 234% sehingga untuk penurunan leverage Metropolitan Kentjana Tbk mempengaruhi kenaikan manajemen laba dengan penurunan perencanaan pajaknya. Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan diatas maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian lebih lanjut dan menuangkan dalam skripsi dengan judul : “Pengaruh Ukuran Perusahaan, Leverage, Capital Intensity

8

Ratio terhadap Manajemen Laba, dengan Perencanaan Pajak sebagai Variabel Intervening, dalam hal ini peneliti akan mengambil sub sektor properti, dan real estate yang dianggap sebagai sektor yang belakangan ini sedang produktif dalam membangun negeri. Tingginya permintaan pasar terhadap produk properti yang didukung stabilnya perekonomian membuat Indonesia menjadi incaran para investor properti.

1.2

Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang masalah di atas, dapat diidentifikasikan

permasalahan-permasalahan sebagai berikut : 1. Bagaimana ukuran perusahaan, leverage, capital intensity ratio secara parsial berpengaruh terhadap perencanaan pajak pada perusahaan property & real estate yang terdaftar di bursa efek Indonesia periode 2012 – 2016. 2. Bagaimana ukuran perusahaan, leverage, capital intensity ratio secara bersama-sama

berpengaruh

terhadap

perusahaan property & real estate

perencanaan

pajak

pada

yang terdaftar di bursa efek

Indonesia periode 2012 – 2016. 3. Bagaimana ukuran perusahaan, leverage, capital intensity ratio melalui perencanaan pajak sebagai variabel intervening secara parsial berpengaruh terhadap manajemen laba pada perusahaan property & real estate yang terdaftar di bursa efek Indonesia periode 2012 – 2016. 4. Bagaimana ukuran perusahaan, leverage, capital intensity ratio melalui perencanaan pajak sebagai variabel intervening secara bersama-sama berpengaruh terhadap manajemen laba pada perusahaan property & real estate yang terdaftar di bursa efek Indonesia periode 2012 – 2016.

1.3

Tujuan Penelitian Berdasarkan latar belakang dan permasalahan di atas,maka tujuan penelitian ini adalah untuk antara lain :

9

1. Untuk mengetahui pengaruh ukuran perusahaan, leverage, capital intensity ratio secara parsial terhadap perencanaan pajak pada perusahaan property & real estate

yang terdaftar di bursa efek

Indonesia periode 2012 – 2016. 2. Untuk mengetahui pengaruh ukuran perusahaan, leverage, capital intensity ratio secara bersama-sama terhadap perencanaan pajak pada perusahaan property & real estate

yang terdaftar di bursa efek

Indonesia periode 2012 – 2016. 3. Untuk mengetahui pengaruh ukuran perusahaan, leverage, capital intensity ratio melalui perencanaan pajak sebagai variabel intervening secara parsial terhadap manajemen laba pada perusahaan property & real estate yang terdaftar di bursa efek Indonesia periode 2012 – 2016. 4. Untuk mengetahui pengaruh ukuran perusahaan, leverage, capital intensity ratio melalui perencanaan pajak sebagai variabel intervening secara bersama-sama terhadap manajemen laba pada perusahaan property & real estate yang terdaftar di bursa efek Indonesia periode 2012 – 2016.

1.4

Kegunaan Penelitian Adapun penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat sebagai

berikut : 1.4.1

Manfaat Teoritis Hasil penelitian diharapkan dapat digunakan sebagai wacana dalam pengembangan ilmu pengetahun khususnya

di

bidang akuntansi

manajemen. 1. Bagi Penyusun Hasil penelitian ini merupakan pengalaman yang berharga di mana penulis dapat menambah dan memperoleh gambaran yang nyata mengenai bagaimana penerapan teori–teori yang telah dipelajari terutama dalam meningkatkan pemahaman dan wawasan keilmuan di

10

bidang akuntansi dan perpajakan khususnya mengenai Ukuran Perusahaan, Leverage dan Capital Intensity Ratio terhadap Earning Management dengan di intervening Perencanaan Pajak pada perusahaan property & real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. 2. Bagi STIE INABA Hasil penelitian ini dapat dijadikan sebagai literature bagi mahasiswa yang akan melakukan penelitian selanjutnya.

1.4.2

Manfaat Praktis 1. Bagi Investor Peneliti berharap penelitian ini dapat membantu investor dalam mempertimbangkan keputusan investasinya. 2. Bagi Pihak Lain Hasil penelitian ini dapat dijadikan referensi untuk penelitian selanjutnya dan memperbaiki kesalahan yang ada dalam penelitian ini.

1.5

Lokasi dan Waktu Penelitian Dalam penelitian ini, lokasi penelitian yang dipilih oleh peneliti adalah perusahaan-perusahaan

disektor

Properti,

Real

Estate

yang

terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode 2012 sampai 2016

Tabel 1.3 Jadwal Kegiatan dan Waktu Penelitian Waktu No

Jadwal Kegiatan

Mei 1 2

1 Persiapan 2 Penyusunan UP 3 Seminar UP 4 Pengumpulan Data 5 Pengolahan Data 6

Persiapan Sidang / Sidang

3

Juni 4

1

2

3

Juli 4

1

2

3

Agustus 4

1

2

3

September 4

1

2

3

4

BAB II KAJIAN PUSTAKA, KERANGKA PEMIKIRAN & HIPOTESIS

2.1

Kajian Pustaka

2.1.1

Pajak

2.1.1.1 Pengertian Pajak Beberapa ahli dalam bidang perpajakan memberikan definisi yang berbeda mengenai pajak. Namun

demikian, berbagai definisi tersebut pada

dasarnya memiliki tujuan dan inti yang sama yaitu merumuskan pengertian pajak sehingga mudah dipahami. Menurut Mardiasmo (2016:1) pajak adalah : "iuran rakyat ke kas Negara berdasarkan undang - undang (yang dapat dipaksakan) dengan tiada memperoleh jasa timbal (kontraprestasi) yang langsung dapat ditunjukkan dan yang digunakan untuk membayar pengeluaran umum”. Waluyo (2013:2) mendefinisikan pajak sebagai berikut : “Pajak merupakan iuran kepada Negara yang dapat dipaksakan yang terutang oleh yang wajib membayarnya menurut peraturan-peraturan, dengan tidak mendapat prestasi kembali, yang langsung dapat ditunjuk dan yang gunanya adalah untuk membiayai pengeluaran-pengeluaran umum berhubungan dengan tugas Negara yang menyelenggarakan pemerintahan”. Sedangkan definisi pajak menurut Undang-Undang Nomor 16 Tahun 2009 Pasal 1 Tentang Ketentuan Umum dan Tata Cara Perpajakan (KUP) adalah sebagai berikut : “Pajak adalah kontribusi wajib kepada negara yang terutang oleh orang pribadi atau badan yang bersifat memaksa berdasarkan Undang-Undang, dengan tidak mendapatkan imbalan secara langsung dan digunakan untuk keperluan Negara bagi sebesar-besarnya kemakmuran rakyat”. Dari beberapa definisi diatas dapat disimpulkan bahwa pajak adalah iuran wajib dari rakyat yang diserahkan atau dibayarkan kepada Negara, sehingga yang berhak memungut pajak hanyalah Negara. Negara dalam hal ini adalah pemerintah baik pemerintah pusat maupun pemerintah daerah, dipungut langsung berdasarkan atau dengan kekuatan undang-undang yang berlaku serta aturan-

11

12

aturan pelaksanaannya, tanpa jasa timbal balik atau kontraprestasi dari Negara yang secara langsung dapat ditunjuk, digunakan untuk membiayai rumah tangga Negara yakni pengeluaran –pengeluaran pemerintah yang bermanfaat bagi masyarakat luas, dan merupaakan suatu bentuk kewajiban yang harus dipenuhi oleh wajib pajak pribadi maupun badan yang bersifat memaksa. 2.1.1.2 Subjek Pajak Subjek pajak merupakan istilah yang digunakan dalam peraturan perundang-undangan perpajakan di Indonesia untuk orang pribadi atau badan yang tunduk pada kewajiban untuk melaksanakan hak dan kewajiban yang diatur dalam peraturan perpajakan di Indonesia. Pasal 2 ayat (1) Undang-Undang Nomor 36 Tahun 2008 tentang Perubahan Keempat Atas Undang-Undang Nomor 7 Tahun 1983 Tentang Pajak Penghasilan (“UU Pajak Penghasilan”), menetapkan Subjek Pajak sebagai berikut: “1. Orang pribadi atau 2. Warisan yang belum terbagi sebagai satu kesatuan menggantikan yang berhak; 3. Badan usaha yang didirikan atau berkedudukan di Indonesia; 4. Bentuk usaha tetap”. Pengertian bentuk usaha tetap (BUT) menurut Pasal 2 ayat (5) UndangUndang Nomor 36 Tahun 2008 : “Bentuk usaha tetap adalah bentuk usaha yang dipergunakan oleh orang pribadi yang tidak bertempat tinggal di Indonesia, orang pribadi yang berada di Indonesia tidak lebih dari 183 (seratus delapan puluh tiga) hari dalam jangka waktu 12 (dua belas) bulan, dan badan yang tidak didirikan dan tidak bertempat kedudukan di Indonesia untuk menjalankan usaha atau melakukan kegiatan di Indonesia, yang dapat berupa : a. tempat kedudukan manajemen; b. cabang perusahaan; c. kantor perwakilan; d. gedung kantor; e. pabrik; f. bengkel; g. gudang; h. ruang untuk promosi dan penjualan; i. pertambangan dan penggalian sumber alam;

13

j. k. l. m.

wilayah kerja pertambangan minyak dan gas bumi; perikanan, peternakan, pertanian, perkebunan,atau kehutanan; proyek konstruksi, instalasi, atau proyek perakitan; pemberian jasa dalam bentuk apa pun oleh pegawai atau orang lain, sepanjang dilakukan lebih dari 60 (enam puluh) hari dalam jangka waktu 12 (dua belas) bulan; n. orang atau badan yang bertindak selaku agen yang kedudukannya tidak bebas; o. agen atau pegawai dari perusahan asuransi yang tidak didirikan dan tidak bertempat kedudukan di Indonesia yang menerima premi asuransi atau menanggung risiko di Indonesia; dan p. komputer, agen elektronik, atau peralatan otomatis yang dimiliki, disewa, atau digunakan oleh penyelenggara transaksi elektronik untuk menjalankan kegiatan usaha melalui internet”. 2.1.1.3 Objek Pajak Penghasilan yang termasuk objek pajak berdasarkan Pasal 4 UndangUndang No. 36 Tahun 2008 adalah : “1. Penggantian atau imbalan berkenaan dengan pekerjaan atau jasa yang diterima atau diperoleh termasuk gaji, upah, tunjangan, honorarium, komisi, bonus, gratifikasi, uang pensiun atau imbalan dalam bentuk lainnya kecuali ditentukan lain dalam Undang-Undang Pajak Penghasilan; 2. Hadiah dari undian atau pekerjaan atau kegiatan dan penghargaan; 3. Laba usaha; 4. Keuntungan karena penjualan atau karena pengalihan harta; 5. Penerimaan kembali pembayaran pajak yang telah dibebankan sebagai biaya; 6. Bunga termasuk premium, diskonto dan imbalan karena jaminan pengembalian utang; 7. Dividen dengan nama dan dalam bentuk apapun, termasuk dividen dari perusahaan asuransi kepada pemegang polis dan pembagian sisa hasil usaha koperasi ; 8. Royalty atau imbalan atas penggunaan hak; 9. Sewa dan penghasilan lain sehubungan dengan penggunaan harta; 10. Penerimaan atau perolehan pembayaran berkala; 11. Keuntungan karena pembebasan utang, kecuali sampai dengan jumlah tertentu yang ditetapkan dengan peraturan pemerintah; 12. Keuntungan karena selisih kurs mata uang asing; 13. Selisih lebih karena penilaian kembali aktiva; 14. Premi asuransi; 15. Iuran yang diterima atau diperoleh perkumpulan dari anggotanya yang terdiri dari WP yang menjalankan usaha atau pekerjaan bebas; 16. Tambahan kekayaan neto yang berasal dari penghasilan yang belum dikenakan pajak;

14

17. Penghasilan dari usaha berbasis syariah; 18. Imbalan bunga sebagaimana dimaksud dalam undang-undang yang mengatur mengenai ketentuan umum dan tata cara perpajakan; 19. Surplus bank Indonesia. Sedangkan penghasilan yang tidak termasuk objek pajak penghasilan adalah : 1. Bantuan atau sumbangan dan harta hibahan. 2. Warisan. 3. Harta termasuk setoran tunai yang diterima oleh badan sebagai pengganti saham atau sebagai pengganti penyertaan modal. 4. penggantian atau imbalan sehubungan dengan pekerjaan atau jasa yang diterima atau diperoleh dalam bentuk natura dan/atau kenikmatan dari Wajib Pajak atau Pemerintah, kecuali yang diberikan oleh bukan Wajib Pajak, Wajib Pajak yang dikenakan pajak secara final atau Wajib Pajak yang menggunakan norma penghitungan khusus (deemed profit). 5. Pembayaran dari perusahaan asuransi kepada orang pribadi sehubungan dengan asuransi kesehatan, asuransi kecelakaan, asuransi jiwa, asuransi dwiguna, dan asuransi bea siswa. 6. Dividen atau bagian laba yang diterima atau diperoleh perseroan terbatas sebagai Wajib Pajak dalam negeri, koperasi, badan usaha milik negara, atau badan usaha milik daerah, 7. Iuran yang diterima atau diperoleh dana pensiun yang pendiriannya telah disahkan Menteri Keuangan, baik yang dibayar oleh pemberi kerja maupun pegawai. 8. Penghasilan dari modal yang ditanamkan oleh dana pensiun sebagaimana dimaksud pada huruf g, dalam bidang-bidang tertentu yang ditetapkan Menteri Keuangan. 9. Bagian laba yang diterima atau diperoleh anggota dari perseroan komanditer yang modalnya tidak terbagi atas saham-saham, persekutuan, perkumpulan, firma, dan kongsi, termasuk pemegang unit penyertaan kontrak investasi kolektif. 10. Penghasilan yang diterima atau diperoleh perusahaan modal ventura berupa bagian laba dari badan pasangan usaha yang didirikan dan menjalankan usaha atau kegiatan di Indonesia. 11. Beasiswa yang memenuhi persyaratan tertentu yang ketentuannya diatur lebih lanjut dengan atau berdasarkan Peraturan Menteri Keuangan. 12. Sisa lebih yang diterima atau diperoleh badan atau lembaga nirlaba 13. Bantuan atau santunan yang dibayarkan oleh Badan Penyelenggara Jaminan Sosial kepada Wajib Pajak tertentu, yang ketentuannya diatur lebih lanjut dengan atau berdasarkan Peraturan Menteri Keuangan”.

15

2.1.1.4 Pengurang Penghasilan Bruto Berdasarkan Pasal 6 ayat (1) Undang- Undang Nomor 36 Tahun 2008, biaya-biaya yang boleh dibebankan sebagai pengurang penghasilan bruto adalah : “1. Biaya yang secara langsung atau tidak langsung berkaitan dengan kegiatan usaha 2. Penyusutan atas pengeluaran untuk memperoleh harta berwujud dan amortisasi atas pengeluaran untuk memperoleh hak dan atas biaya lain yang mempunyai masa manfaat lebih dari 1 (satu) tahun sebagaimana dimaksud dalam Pasal 11 dan Pasal 11A; 3. Iuran kepada dana pensiun yang pendiriannya telah disahkan oleh Menteri Keuangan; 4. Kerugian karena penjualan atau pengalihan harta yang dimiliki dan digunakan dalam perusahaan atau yang dimiliki untuk mendapatkan, menagih, dan memelihara penghasilan; 5. Kerugian selisih kurs mata uang asing; 6. Biaya penelitian dan pengembangan perusahaan yang dilakukan di Indonesia; 7. Biaya beasiswa, magang, dan pelatihan; 8. Piutang yang nyata-nyata tidak dapat ditagih 9. Sumbangan dalam rangka penanggulangan bencana nasional yang ketentuannya diatur dengan Peraturan Pemerintah; 10. Sumbangan dalam rangka penelitian dan pengembangan yang dilakukan di Indonesia yang ketentuannya diatur dengan Peraturan Pemerintah; 11. Biaya pembangunan infrastruktur sosial yang ketentuannya diatur dengan Peraturan Pemerintah; 12. Sumbangan fasilitas pendidikan yang ketentuannya diatur dengan Peraturan Pemerintah; dan 13. Sumbangan dalam rangka pembinaan olahraga yang ketentuannya diatur dengan Peraturan Pemerintah”. Wajib pajak selalu berusaha meminimalkan kewajiban pajaknya. Salah satu cara yang dapat digunakan adalah dengan memasukan semua biaya kedalam jenis biaya yang termasuk kedalam deductible expense agar penghasilan kena pajaknya semakin kecil.

16

2.1.2

Ukuran Perusahaan

2.1.2.1 Pengertian Ukuran Perusahaan Menurut Riyanto (2013:313) ukuran perusahaan adalah sebagai berikut : “Ukuran perusahaan adalah besar kecilnya perusahaan dilihat dari besarnya nilai equity, nilai penjualan atau nilai aktiva”. Definisi ukuran perusahaan menurut Hartono (2013:254), yaitu : “Ukuran perusahaan adalah besar kecilnya perusahaan yang dapat diukur dengan total aktiva/besar harta perusahaan dengan menggunakan perhitungan nilai logaritma total aktiva”. Dari beberapa pengertian tentang ukuran perusahaan, maka dapat disimpulkan bahwa ukuran perusahaan merupakan suatu skala besar kecilnya perusahaan yang berperan sebagai suatu variabel konteks yang mengukur tuntutan pelayanan atau produk yang dihasilkan oleh organisasi. 2.1.2.2 Klasifikasi Ukuran Perusahaan Undang-Undang No. 20 Tahun 2008 tentang usaha mikro, kecil, dan menengah mengklasifikasikan ukuran perusahaan ke dalam 4 kategori yaitu usaha mikro, usaha kecil, usaha menengah, dan usaha besar. Undang-Undang No. 20 Tahun 2008 pasal 1 mendefinisikan usaha mikro, usaha kecil, usaha menengah, dan usaha besar sebagai berikut : “1. Usaha mikro adalah usaha produktif milik orang perorangan atau badan usaha perorangan yang memiliki kriteria usaha mikro sebagaimana diatur dalam undang-undang ini. 2. Usaha kecil adalah usaha ekonomi produktif yang berbeda sendiri yang dilakukan oleh orang perorangan atau badan usaha yang bukan merupakan anak perusahaan atau bukan cabang perusahaan yang dimiliki, dikuasai, atau menjadi bagian baik langsung maupun tidak langsung dari usaha menengah atau usaha besar yang memenuhi kriteria usaha kecil sebagaimana dimaksud dalam undang-undang ini. 3. Usaha menengah adalah usaha ekonomi produktif yang berdiri sendiri, yang dilakukan oleh orang perorangan atau badan usaha yang bukan merupakan anak perusahaan atau cabang perusahaan yang dimiliki, dikuasai, atau menjadi bagian baik langsung maupun tidak langsung dengan usaha kecil atau usaha besar dengan jumlah kekayaan bersih atau hasil penjualan tahunan sebagaimana diatur dalam undang-undang ini.

17

4. Usaha besar adalah usaha ekonomi produktif yang dilakukan oleh badan usaha dengan jumlah kekayaan bersih atau hasil penjualan tahunan lebih besar dari usaha menengah, yang meliputi usaha nasional milik Negara atau swasta, usaha patungan, dan usaha asing yang melakukan kegiatan ekonomi di Indonesia”. 2.1.2.3 Perhitungan Ukuran Perusahaan Menurut Murhadi (2013:61) Firm Size diukur dengan mentrasformasikan total aset yang dimiliki perusahaan ke dalam bentuk logaritma natural. Ukuran perusahaan diproksikan dengan menggunakan Log Natural Total Aset dengan tujuan agar mengurangi fluktuasi data yang berlebih. Dengan menggunakan log natural, jumlah aset dengan nilai ratusan miliar bahkan triliun akan disederhanakan, tanpa mengubah proporsi dari jumlah aset yang sesungguhnya. Menurut Hartono (2013:254) ukuran perusahaan adalah : “Besar kecilnya perusahaan dapat diukur dengan total aktiva/besar harta perusahaan dengan menggunakan perhitungan nilai logaritma total aktiva”. Adapun indikator yang penulis gunakan untuk mengukur variabel ini adalah indikator Total Aset menurut Hartono (2015:282), yaitu : 𝑈𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = 𝐿𝑛 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠) Sumber: Hartono (2013:254)

Keterangan : Ln

: Logaritma natural

Ln(Total Assets)

: Log (Total Assets) Log e

Bilangan Euler (e = 2,7182818) Log e

: 0,4342944819

Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 20 Tahun 2008 Tentang Usaha Mikro, Kecil, Dan Menengah mengelompokkan perusahaan dengan didasarkan pada nilai asset yang dimiliki perusahaan seperti yang diatur dalam pasal 6 ayat 1 yang menyatakan bahwa :

18

“(1) Kriteria Usaha Mikro adalah sebagai berikut : a. memiliki kekayaan bersih paling banyak Rp50.000.000,00 (lima puluh juta rupiah) tidak termasuk tanah dan bangunan tempat usaha; atau b. memiliki hasil penjualan tahunan paling banyak Rp300.000.000,00 (tiga ratus juta rupiah). (2) Kriteria Usaha Kecil adalah sebagai berikut : a. memiliki kekayaan bersih lebih dari Rp50.000.000,00 (lima puluh juta rupiah) sampai dengan paling banyak Rp500.000.000,00 (lima ratus juta rupiah) tidak termasuk tanah dan bangunan tempat usaha; atau b. memiliki hasil penjualan tahunan lebih dari Rp300.000.000,00 (tiga ratus juta rupiah) sampai dengan paling banyak Rp2.500.000.000,00 (dua milyar lima ratus juta rupiah). (3) Kriteria Usaha Menengah adalah sebagai berikut : a. memiliki kekayaan bersih lebih dari Rp500.000.000,00 (lima ratus juta rupiah) sampai dengan paling banyak Rp10.000.000.000,00 (sepuluh milyar rupiah) tidak termasuk tanah dan bangunan tempat usaha; atau b. memiliki hasil penjualan tahunan lebih dari Rp2.500.000.000,00 (dua milyar lima ratus juta rupiah) sampai dengan paling banyak Rp50.000.000.000,00 (lima puluh milyar rupiah)”. Dengan adanya ketentuan tersebut, maka dapat dikatakan bahwa perusahaan yang memiliki asset lebih dari 2,5 milyar Rupiah ke atas dikelompokkan ke dalam industry menengah dan besar. Berdasarkan uraian di atas menunjukkan bahwa semakin besar nilai total asset, semakin besar pula ukuran perusahaan dan kinerja perusahaan dapat dikatakan baik, karena perusahaan berusaha keras untuk tetap meningkatkan nilai asetnya.

2.1.3

Leverage

2.1.3.1 Pengertian Leverage Menurut Sartono (2014:120) leverage sebagai berikut : “Financial leverage menunjukan proporsi atas penggunaan utang untuk membiayai investasinya. Perusahaan yang tidak mempunyai leverage berarti menggunakan modal sendiri 100%”.

19

Adapun menurut Kasmir (2015:151) leverage adalah : “Rasio solvabilitas atau leverage ratio merupakan rasio yang digunakan dalam mengukur sejauh mana aktiva perusahaan dibiayai dengan utang. Artinya berapa besar beban utang yang ditanggung perusahaan dibandingkandengan aktivanya. Dalam arti luas dikatakan bahwa rasio solvabilitas digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan untuk membayar seluruh kewajibannya, baik jangka pendek maupun jangka panjang apabila perushaaan dibubarkan (dilikuidasi)”. Kemudian menurut Fahmi (2015:72) leverage adalah : “Rasio leverage adalah mengukur seberapa besar perusahaan dibiayai dengan utang. Penggunaan utang yang terlalu tinggi akan membahayakan perusahaan karena perusahaan akan masuk dalam kategori extreme leverage (utang ekstrim) yaitu perusahaan terjebak dalam tingkat utang yang tinggi dan sulit untuk melepaskan beban utang tersebut”. Dari definisi tersebut maka penulis menyimpulkan bahwa Leverage merupakan pemakaian utang oleh perusahaan untuk melakukan kegiatan operasional perusahaan atau dalam melakukan kegiatan investasi guna memberikan gambaran terhadap keadaan perusahaan kepada pemegang saham.

2.1.3.2 Jenis-jenis Pengukuran Rasio Leverage Menurut Sartono (2014:121) ada beberapa jenis pengukuran leverage yaitu : “1. Debt Ratio 2. Debt to Equity Ratio 3. Time Interest Earned Ratio 4. Fixed Charge Coverage 5. Debt Service Coverage”. Berikut penjelasan mengenai beberapa ratio leverage sebagai berikut : 1. Debt Ratio 𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝐷𝐴𝑅 ) =

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡𝑠

Sumber : Agus Sartono (2014:121 Agus Sartono (2014:121), “Semakin tinggi rasio ini maka semakin besar risiko yang dihadapi, dan investor akan meminta tingkat keuntungan yang

20

semakin tinggi. Rasio yang tinggi juga menunjukan proporsi modal sendiri yang rendah untuk membiayai aktiva”. 2. Debt to Equity Ratio 𝐷𝑒𝑏𝑡 𝑇𝑜 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 =

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦

Sumber : Agus Sartono (2014:121 Agus Sartono (2014:121), “Debt to Equity Ratio (DER) merupakan perbandingan antara seluruh hutang perusahaan baik hutang jangka panjang maupun hutang jangka pendek dengan modal sendiri yang dimiliki perusahaan. Semakin tinggi DER menunjukkan semakin besar total utang terhadap total ekuitasnya. Debt to equity ratio digunakan untuk mengukur total shareholders equity yang dimiliki perusahaan”. Berdasarkan uraian tersebut, penulis menggunakan debt to equity ratio dalam menentukan tingkat leverage. Rasio ini sering digunakan para analis dan para investor untuk melihat seberapa besar hutang perusahaan jika dibandingkan ekuitas yang dimiliki oleh perusahaan atau para pemegang saham. Jika nilai DER semakin tinggi maka dapat diasumsikan perusahaan memiliki resiko yang semakin tinggi terhadap kemampuan melunasi hutang jangka pendeknya. 2.1.3.3 Tujuan dan Manfaat Rasio Leverage Menurut Kasmir (2015:153) terdapat beberapa tujuan perusahaan menggunakan rasio leverage yaitu : “1. Untuk mengetahui posisi perusahaan terhadap kewajiban kepada pihak lainnya (kreditor), 2. Untuk menilai keammpuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban yang bersifat tetap (seperti angsuran pinjaman termasuk bunga), 3. Untuk menilai keseimbangan antara nilai aktiva khususnya aktiva tetap dengan modal, 4. Untuk menilai seberapa besar aktiva perusahaan dibiayai oleh utang, 5. Untuk menilai seberapa besar pengaruh utang perusahaan terhadap pengelolaan aktiva, 6. Untuk menilai atau mengukur berapa bagian dari setiap rupiah modal sendiri yang dijadikan jaminan utang jangka panjang,

21

7. Untuk menilai berapa dana pinjaman yang segera akan ditagih, terdapat sekian kalinya modal sendiri yang dimiliki, dan 8. Tujuan lainnya”. Sementara itu menurut Kasmir (2015:154) manfaat rasio leverage adalah sebagai berikut : “1. Untuk menganalisa kemampuan posisi perusahaan terhadap kewajiban kepada pihak lainnya, 2. Untuk menganalisis kemampuan perusahaan memenuhi kewajiban yang bersifat tetap (seperti angsuran pinjaman dan bunga), 3. Untuk menganalisis keseimbangan antara nilai aktiva khususnya aktiva tetap dengan modal, 4. Untuk menganalisis seberapa besar aktiva perusahaan dibiayai oleh utang, 5. Untuk menganalissi seberapa besar utang perusahaan berpengaruh terhadap pengelolaan aktiva, 6. Untuk menganalissi atau mengukur berapa bagian dari setiap rupiah modal sendiri yang diajdikan jaminan utang jangka panjang, 7. Untuk menganalisis berapa dana pinjaman yang segera akan ditagih ada terdapat sekian kalinya modal sendiri, dan 8. Manfaat lainnya”. 2.1.4

Capital intensity Ratio

2.1.4.1 Pengertian Capital intensity Ratio Menurut PSAK No.16 (IAI, 2016: 16.1-16.2) pengertian aset tetap adalah “Aset berwujud yang dimiliki untuk digunakan dalam produksi atau penyedia barang atau jasa, untuk direntalkan kepada pihak lain, atau untuk tujuan administratif dan diperkirakan untuk digunakan selama lebih dari satu periode”. Menurut Muljono, (2009:106) dalam Mulyani et al., (2013) mengatakan bahwa, “hampir semua aset tetap akan mengalami penyusutan dan biaya penyusutan dapat mempengaruhi jumlah pajak yang dibayar perusahaan. Semakin banyak asset tetap yang dimiliki perusahaan maka semakin rendah pajak yang dibayarkan, begitu pula sebaliknya. Secara akuntansi fiskal, metode penyusutan yang diperbolehkan dalam peraturan perpajakan hanya garis lurus dan saldo menurun. Apabila yang menjadi dasar perbandingan dalam pemilihan metode penyusutan adalah faktor komersial, maka baik metode garis lurus maupun saldo menurun akan berbeda jika dinilai dari future value dimana saldo menurun akan lebih menghemat PPh terutang”.

22

Menurut Bhattacharyya (2012:90) mengungkapkan bahwa, ”nama lain dari capital intensity ratio adalah asset intensity ratio yang merupakan rasio dari total aset terhadap penjualan. Beberapa analis menghitung asset intensity ratio untuk memperkirakan investasi yang dibutuhkan oleh perusahaan untuk mencapai pertumbuhan yang diinginkan. Rasio intensitas modal mengungkapkan berapa besar aset yang dibutuhkan untuk menghasilkan Rp. 1 penjualan. Semakin kecil rasio ini maka semakin baik, karena semakin kecil modal yang dibutuhkan untuk berinvestasi”. Rasio ini diukur dengan menggunakan rumus yang digunakan oleh Bhattacharyya (2012:90) sebagai berikut :

𝐶𝐼𝑅 =

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑒𝑡 𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛

Sumber : Bhattacharyya (2012:90)

Dari definisi tersebut maka penulis menyimpulkan bahwa Capital Intensity Ratio atau rasio intensitas modal adalah rasio yang menggambarkan berapa besar kekayaan perusahaan yang diinvestasikan pada bentuk aset tetap. Aset tetap mencakup bangunan, pabrik, peralatan, mesin, dan property. 2.1.5

Manajemen Laba

2.1.5.1 Pengertian Manajemen Laba Laba yang dihasilkan perusahaan merupakan salah satu ukuran kinerja yang sering digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan. Informasi tentang laba sebagaimana dinyatakan dalam Statement Of Financial Accounting Concept (SFAC) nomor 2 merupakan unsur utama dalam laporan keuangan dan berperan penting bagi pihak-pihak yang menggunakannya karena memiliki nilai prediktif. Hal inilah yang membuat pihak manajemen berusaha untuk melakukan tindakan manajemen laba agar kinerja perusahaan tampak baik oleh pihak eksternal. Menurut Sulistyanto (2014:48), Manajemen laba didefinisikan sebagai berikut : “suatu aktivitas manajemen yang dilakukan untuk mempengaruhi dan mengintervensi laporan keuangan”.

23

Ilham Fahmi (2013:279), “Earnings managemen (manajemen laba) adalah suatu tindakan yang mengatur laba sesuai dengan yang dikehendaki oleh pihak tertentu atau terutama oleh manajemen perusahaan (company management). Tindakan earnings management sebenarnya didasarkan oleh berbagai tujuan dan maksud-maksud yang terkandung didalamnya”. Berdasarkan beberapa pengertian dari para ahli sebelumnya maka dapat disimpulkan bahwa manajemen laba dilakukan secara sengaja, dalam batasan untuk mengarah pada suatu tingkat laba yang diinginkan. Tindakan ini merupakan tindakan manajer untuk meningkatkan (mengurangi) laba yang dilaporkan saat ini atas unit dimana manajer bertanggung jawab, tanpa mengakibatkan peningkatan (penurunan) profitabilitas ekonomis jangka panjang unit tersebut. 2.1.5.2 Teori Manajemen Laba Ada tiga hipotesis dalam teori akuntansi positif yang dipergunakan untuk menguji perilaku etis seseorang dalam mencatat transaksi dan menyusun laporan keuangan dalam Sri Sulistyanto (2014:63) : “a) The Bonus Plan Hypothesis b) The Debt to Equity Hypothesis (Debt Covenant Hypothesis) c) The Political Cost Hypothesis (Size Hypothesis)”. Tiga teori akuntansi positif tersebut dijelaskan sebagai berikut : a) The Bonus Plan Hypothesis Manajer pada perusahaan dengan mekanisme bonus berdasarkan laba cenderung meningkatkan laba yang dilaporkan pada tahun berjalan. Hal tersebut dikarenakan manajer berusaha meningkatkan manfaat privat dengan remunerasi yang tinggi.

b) The Debt to Equity Hypothesis (Debt Covenant Hypothesis) Semakin dekat perusahaan pada pelanggaran perjanjian kredit, maka semakin besar pula isentif bagi manajer untuk meningkatkan laba

24

yang dilaporkan pada periode berjalan. Hal tersebut dikarenakan pelanggaran perjanjian kredit membuat manajer tidak leluasa menjalankan kegiatan operasional perusahaan. c) The Political Cost Hypothesis (Size Hypothesis) Semakin besar perusahaan semakin besar pula keinginan perusahaan menurunkan laba dengan menggunakan kebijakan akuntansi tertentu. Hal tersebut dikarenakan dengan laba yang tinggi pemerintah akan segera mengambil tindakan, misalnya mengenakan peraturan antitrust, menaikkan pajak perusahaan dan lain-lain. 2.1.5.3 Faktor Penyebab Perusahaan Melakukan Manajemen Laba Secara akuntansi ada beberapa faktor yang menyebabkan suatu perusahaan berani melakukan earnings management. Menurut Fahmi (2013:279) ada beberapa faktor yang menyebabkan suatu perusahaan berani melakukan earnings management (manajemen laba) yaitu : “1. Standar Akuntansi Keuangan (SAK) memberikan fleksibilitas kepada manajemen untuk memilih prosedur dan metode akuntansi untuk mencatat suatu fakta tertentu dengan cara yang berbeda, seperti mempergunakan metode LIFO dan FIFO dalam menetapkan harga pokok persediaan, metode depresiasi aktiva tetap dan sebagainya. 2. SAK memberikan fleksibilitas kepada pihak manajemen dapat menggunakan judgment dalam menyusun estimasi. 3. Pihak manajemen perusahaan berkesempatan untuk merekayasa transaksi dengan cara menggeser pengukuran biaya dan pendapatan”. Faktor lain timbulnya manajemen laba adalah hubungan yang bersifat asimetri informasi yang pada awalnya didasarkan karena conflict of interest antara agent dan parsial. Agent adalah manajemen perusahaan (internal) dan parsial adalah komisaris perusahaan (eksternal). Pihak parsial disini adalah tidak hanya komisaris perusahaan, tetapi juga termasuk kreditur, pemerintah dan lainnya.

25

2.1.5.4 Motivasi Manajemen Laba Ketiga hipotesis teori akuntansi positif yaitu bonus plan hypothesis, debt (equity) hypothesis, political cost hypothesis merupakan sisi lain dari teori agensi yang memberi kewenangan kepada manajer sebagai pihak yang memiliki kemampuan lebih baik dalam menjalankan perusahaan, sebagai penerima wewenang manajer seharusnya bekerja kepada pemilik akan tetapi para manajer cenderung bekerja untuk kepentingan pribadi, dalam perkembangannya manajer juga mengambil hak semua pihak yang memiliki hubungan bisnis dengan perusahaan, manajer menyajikan informasi yang telah diubah sesuai dengan keinginanya yang membuat penerima informasi salah dalam mengambil keputusan. Scott (2015:352) menyatakan bahwa terdapat berbagai motivasi yang mendorong mengapa manajer perusahaan, melakukan manajemen laba, yaitu : “1. bonus purposes 2. political motivation 3. taxation motivation 4. pergantian CEO 5. Initial Public Offering (IPO) 6. pentingnya memberikan informasi kepada investor”. Menurut Subramanyam dan Wild (2013:132), ada tiga motivasi dilakukannya manajemen laba. Ketiga motivasi tersebut adalah sebagai berikut : “1. Insentif Perjanjian 2. Dampak Harga Saham 3. Insentif Lain”. Menurut Scott (2015:435), terdapat beberapa motivasi yang mendorong manajemen melakukan manajemen laba, antara lain sebagai berikut : “1. Motivasi bonus, manajer akan berusaha mengatur laba bersih agar dapat memaksimalkan bonus yang diperoleh. 2. Motivasi kontrak, berkaitan dengan utang jangka panjang, yaitu manajer menaikkan laba bersih untuk mengurangi kemungkinan perusahaan mengalami technical default. 3. Motivasi politik, aspek politis ini tidak dapat dilepaskan dari perusahaan, khususnya perusahaan besar dan industri strategis karena aktivitasnya melibatkan kepentingan banyak orang.

26

4. Motivasi pajak, pajak merupakan salah satu alasan utama perusahaan mengurangi laba bersih yang dilaporkan. 5. Pergantian CEO (Chief Executive Officer), banyak motivasi yang timbul berkaitan dengan CEO, seperti CEO yang mendekati masa pensiun akan meningkatkan bonusnya, CEO yang kurang berhasil memperbaiki kinerjanya untuk menghindari pemecatannya, CEO baru untuk menunjukkan kesalahan dari CEO sebelumnya. 6. Penawaran saham perdana (IPO), manajer perusahaan yang going public melakukan earning management untuk memperoleh harga yang lebih tinggi atas sahamnya dengan harapan mendapatkan respon pasar yang positif terhadap peramalan laba sebagai sinyal dari nilai perusahaan. 7. Motivasi pasar modal, misalnya untuk mengungkapkan informasi privat yang dimiliki perusahaan kepada investor dan kreditor”. 2.1.5.5 Pola dan Teknik Manajemen Laba Ada beberapa bentuk manajemen laba yang dapat dilakukan manajer, antara lain (Scott, 2015: 383) : “a. Taking a Bath, b. Income Minimization, c. Income Maximization, d. Income Smoothing”. Bentuk manajemen laba di atas dapat dijelaskan sebagai berikut : “a) Taking a Bath Taking a bath terjadi pada saat reorganisasi seperti pengangkatan CEO baru. Teknik ini mengakui adanya biaya-biaya pada periode yang akan datang dan kerugian periode berjalan sehingga mengharuskan manajemen membebankan perkiraan-perkiraan biaya mendatang akibatnya laba periode berikutnya akan lebih tinggi. b) Income Minimazation Dilakukan pada saat perusahaan pada saat perusahaan mengalami tingkat profitabilitas yang tinggi sehingga jika laba periode mendatang diperkirakan turun drastis dapat diatasi dengan mengambil laba periode sebelumnya. c) Income Maximization Dilakukan pada saat laba menurun. Tindakan atas income maximization bertujuan untuk melaporkan net income yang tinggi untuk tujuan bonus yang lebih besar. Pola ini dilakukan oleh perusahaan untuk menghindari pelanggaran atas kontrak hutang jangka panjang.

27

d) Income Smoothing Dilakukan perusahaan dengan cara meratakan laba yang dilaporkan sehingga dapat mengurangi fluktuasi laba yang terlalu besar karena pada umumnya investor menyukai laba yang relatif stabil. e) Offsetting Extraordinary/Unusual Gains Teknik ini dilakukan dengan memindahkan efek-efek laba yang yang tidak biasa atau temporal yang berlawanan dengan trend laba. f) Aggresive Accounting Applications Teknik yang diartikan sebagai salah saji (misstatement) dan dipakai untuk membagi laba antar periode. g) Timing Revenue dan Expense Recognition Teknik ini dilakukan dengan membuat kebijakan tertentu yang berkaitan dengan timing suatu transaksi. Misalnya pengakuan prematur atas pendapatan”. 2.1.5.6 Metode Manajemen Laba Menurut

Sulistyanto

(2014:216)

model

empiris

bertujuan

untuk

mendeteksi manajemen laba, pertama kali dikembangkan oleh Healy, De Angelo, model Jones serta model Jones dengan modifikasi. Adapun penjelasan mengenai model tersebut antara lain : 1. Model Jones Model Jones dikembangkan oleh Jones (1991), ini tidak lagi menggunakan asumsi bahwa nondiscretionary accruals adalah konstan. Langkah I : Menghitung nilai total akrual (TAC) yang merupakan selisih dari pendapatan bersih (net income) dengan arus kas operasi untuk setiap perusahaan dan setiap tahun pengamatan. 𝑇𝐴𝐶𝑖𝑡 = 𝑁𝐼𝑖𝑡 − 𝐶𝐹𝑂𝑖𝑡 Langkah II : Menghitung nilai nondiscrestionary accruals sesuai dengan rumus di atas dengan terlebih dahulu melakukan regresi linier sederhana. 𝑇𝐴𝐶𝑖𝑡 1 ∆𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠𝑖𝑡 𝑃𝑃𝐸𝑖𝑡 ] + 𝛽1 [ ] + 𝛽2 [ ]+∑ = 𝛽0 [ 𝑇𝐴𝑖𝑡−1 𝑇𝐴𝑡−1 𝑇𝐴𝑖𝑡−1 𝑇𝐴𝑖𝑡−1

28

Keterangan : TAt-1

= Total akrual periode t-1.

Salesit

= Perubahan penjualan.

PPEit

= Aktiva tetap (gross property plant and equipment).

Dengan melakukan regresi terhadap ketiga variabel itu akan diperoleh koefisien dari variabel independen, yang akan dimasukkan dalam persamaan di bawah ini untuk menghitung nilai nondiscretionary total accruals. 𝑁𝐷𝐴𝑖𝑡 = 𝛽0 [

1 ∆𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠𝑖𝑡 − ∆𝑇𝑅𝑖𝑡 𝑃𝑃𝐸𝑖𝑡 ] + 𝛽1 [ ] + 𝛽2 [ ] 𝑇𝐴𝑖𝑡−1 𝑇𝐴𝑖𝑡−1 𝑇𝐴𝑖𝑡−1

Keterangan : Salesit

= Perubahan penjualan.

TRit

= Perubahan piutang dagang.

Langkah III : Menghitung nilai discretionary accruals (DA), yaitu selisih antara total akrual (TAC) dengan nondiscretionary accrual (NDA). Discretionary accruals merupakan proksi manajemen laba. 𝐷𝐴 = 𝑇𝐴𝐶 − 𝑁𝐷𝐴 2. Model Jones Modifikasi Model Jones dimodifikasi merupakan modifikasi dari model Jones yang didesain untuk mengeliminasi kecenderungan untuk menggunakan perkiraan yang bisa salah dari model Jones untuk menentukan discretionary accruals ketika discretion melebihi pendapatan. Manajemen laba diproksi discretionary accrual dengan menggunakan model Jones yang dimodifikasi Dechow et.al. Model ini digunakan karena dinilai paling baik dalam mendeteksi manajemen laba. Untuk mendapatkan nilai discretionary accrual dilakukan dengan mengikuti langkah-langkah berikut ini :

29

1. Menghitung total accrual sesungguhnya 𝑇𝐴𝐶 = 𝑁𝐼𝑖𝑡 − 𝐶𝐹𝑂𝑖𝑡

2. Total accrual yang diestimasi dengan persamaan regresi (Ordinary Least Square) 𝑇𝐴𝐶𝑖𝑡 1 ∆𝑅𝑒𝑣𝑖𝑡 𝑃𝑃𝐸𝑖𝑡 = 𝛽1 ( ) + 𝛽2 ( ) + 𝛽3 ( )+𝑒 𝐴𝑖𝑡−1 𝐴𝑖𝑡−1 𝐴𝑖𝑡−1 𝐴𝑖𝑡−1

3. Menghitung Non discretionary accrual 𝑁𝐷𝐴𝑖𝑡 = 𝛽1 (𝐴

1

𝑖𝑡−1

) + 𝛽2 (

∆𝑅𝑒𝑣𝑖𝑡−∆𝑅𝑒𝑐𝑖𝑡 𝐴𝑖𝑡−1

𝑃𝑃𝐸𝑖𝑡

) + 𝛽3 ( 𝐴

𝑖𝑡−1

)+𝑒

4. Menghitung Discretionare total accrual 𝐷𝐴𝑖𝑡 = (

𝑇𝐴𝐶𝑖𝑡 ) − 𝑁𝐷𝐴𝑖𝑡 𝐴𝑖𝑡−1

Sumber : Sri Sulistyanto (2014:216)

Keterangan : TAit

= Total akrual perusahaan i pada tahun t.

Niit

= Laba bersih perusahaan i pada tahun t.

CFOit

= Arus kas operasi perusahaan i pada tahun t.

NDAit

= Akrual nondiskresioner perusahaan i pada tahun t.

ΔREVit

= Pendapatan perusahaan i pada tahun t dikurang pendapatan tahun t-1.

ΔRECit

= Piutang perusahaan i pada tahun t dikurangi piutang tahun t-1 .

PPEit

= Aktiva tetap perusahaan i pada tahun t.

Ait-1

= Total aktiva perusahaan i tahun t-1.

Β

= Koefisien regresi

εit

= error term perusahaan i tahun t.

Hal ini mengindikasikan bahwa perusahaan selalu melakukan manajemen laba dalam mencatat dan menyusun laporan keuangannya. Nilai nol menunjukkan manajemen laba dilakukan dengan pola perataan laba (income smoothing), sedangkan nilai positif menunjukkan bahwa manajemen laba dilakukan dengan

30

pola penaikan laba (income increasing) dan nilai negatif menunjukkan manajemen laba dengan pola penurunan laba (income decreasing). Adapun penjelasan mengenai keterkaitan dengan rumus tersebut, antara lain : 2.1.5.6.1 Konsep Akrual Konsep akrual terdiri atas akrual diskresioner (discretionary accrual) dan akrual nondiskresioner (nondiskresioner accrual). Akrual diskresioner adalah pengakuan laba akrual atau beban yang bebas diatur, dan merupakan pilihan kebijakan manajemen, sedangkan akrual nondiskresioner adalah pengakuan laba akrual yang wajar, tidak dipengaruhi kebijakan manajemen, serta tunduk pada suatu standar atau prinsip akuntansi yang berlaku umum, dan jika standar tersebut dilanggar akan mempengaruhi kualitas laporan keuangan. Penelitian mengenai manajemen laba diukur menggunakan proksi akrual diskresoiner yang merupakan akrual tidak normal dan merupakan kebijakan manajemen. Selain itu, akrual diskresioner mencerminkan informasi pribadi yang diberikan oleh manajer untuk mencerminkan kondisi atau nilai ekonomis suatu perusahaan, sehingga memungkinkan manajer terlibat dalam pelaporan keuangan yang oportunistik untuk memaksimalkan kemakmuran mereka. Akibat campur tangan manajemen dalam proses pelaporan keuangan tersebut, maka akrual diskresioner sering kali digunakan untuk mengukur manajemen laba akrual. 2.1.5.6.2 Total Akrual Pengertian Accrual menurut Sartono (2014) adalah “accruals adalah kewajiban jangka pendek yang terjadi berulang terus-menerus. Sebagai contoh adalah utang upah, utang pajak, dan bunga terutang”. Menurut Sulistyanto (2014:164), “Nondiscretionary accrual merupakan komponen akrual yang diperoleh secara alamiah dari dasar pencatatan akrual dengan mengikuti standar akuntansi yang diterima secara umum”. Menurut Soemarso (2014:245) Laba adalah, “selisih lebih pendapatan atas beban sehubungan dengan usaha untuk memperoleh pendapatan tersebut selama periode tertentu”. Dapat disimpulkan bahwa yang dimaksud dengan laba sejauh mana suatu perusahaan memperoleh pendapatan dari kegiatan penjualan

31

sebagai selisih dari keseluruhan usaha yang didalam usaha itu terdapat biaya yang dikeluarkan untuk proses penjualan selama periode tertentu”. Selanjutnya menurut Hanafi (2013:32) mengatakan bahwa laba adalah sebagai berikut: “Laba merupakan ukuran keseluruhan prestasi perusahaan yang diukur dengan menghitung selisih antara pendapatan dan biaya”. Menurut Theodorus M. Tuanakotta (2013:219) mengemukakan jenisjenis laba dalam hubungannya dengan perhitungan laba, yaitu : “a. Laba kotor b. Laba dari operasi c. Laba bersih”. 2.1.5.6.3 Arus Kas Dalam PSAK No.2 paragraf 6 (IAI: 2016) dinyatakan bahwa : “Arus kas adalah arus masuk dan arus keluar kas atau setara kas”. Dari pernyataan di atas dapat disimpulkan bahwa laporan arus kas berisi ikhtisar sumber dan penggunaan kas atau setara kas suatu perusahaan dalam suatu periode tertentu dan diklasifikasikan menurut aktivitas, investasi dan pendanaan selama periode akuntansi tertentu selama perusahaan melakukan aktivitasnya. Adapun klasifikasi laporan arus kas yaitu : 1. Aktivitas Operasi 2. Aktivitas Investasi 3. Aktivitas Pendanaan 2.1.5.6.4 Revenue (Pendapatan) Menurut Pura (2013:18) mengatakan pengertian pendapatan adalah sebagai berikut : “Pendapatan merupakan kenaikan kotor (Gross) dalam modal pemilik yang dihasilkan dari penjualan barang dagangan, pelaksanaan jasa dari para langganan atau klien, penyewaan harta, peminjaman uang dan semua kegiatan usaha serta profesi yang bertujuan untuk memperoleh penghasilan. Istilah lainnya : penjualan, honorarium profesi, pendapatan komisi, hasil penjualan karcis dan pendapatan bunga. Bila suatu perusahaan mempunyai beberapa jenis pendapatan, hendaknya setiap jenis pendapatan dicatat dalam perkiraan terpisah atau masukan ke

32

dalam pendapatan lainnya, tidak tergabung dengan pendapatan utamanya”. Sedangkan Menurut PSAK No 23 Paragraf 6 (IAI, 2016:23.2) pengertian pendapatan adalah sebagai berikut : “Arus masuk bruto dari manfaat ekonomi yang timbul dari aktivitas suatu perusahaa selama suatu periode bila arus masuk itu mengakibatkab kenaikan ekuitas yang tidak berasal dari kontribusi penanaman modal”.. 2.1.5.6.5 Aktiva Tetap Sulistyanto (2014:197) mengemukakan bahwa : “aktiva tetap merupakan harta perusahaan yang mempunyai wujud fisik, dipakai dalam operasi normal perusahaan, dimiliki perusahaan lebih dari satu periode akuntansi, dan tidak dimaksudkan untuk dijual. Aktiva tetap dapat diklasifikasikan menjadi aktiva tetap yang umurnya terbatas dan aktiva tetap yang umurnya tidak terbatas. Aktiva tetap yang umurnya terbatas adalah aktiva tetap tidak dapat terus menerus digunakan tetapi suatu saat akan rusak atau usang sehingga harus diganti dengan aktiva sejenisnya, misalkan gedung, kendaraan, mesin, dan lain-lain”. 2.1.5.6.6 Piutang Menurut Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan (PSAK) No. 43 (IAI, 2016) menyebutkan bahwa: “Piutang adalah jenis pembiayaan dalam bentuk pembelian dan atau pengalihan piutang atau tagihan jangka pendek suatu perusahaan yang berasal dari transaksi usaha”. Sedangkan menurut Weaygandt Kimmel Kieso (2013:368) menyatakan bahwa yang dimaksud dengan piutang adalah sebagai berikut : “Piutang adalah jumlah yang dapat ditagih dalam bentuk tunai dari seorang atau perusahaan lain”. 2.1.5.7 Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Manajemen Laba Manajemen laba dapat terjadi karena adanya kepentingan yang berbeda antara prinsipal (pemilik perusahaan) dengan agen (pengelola perusahaan). Hal ini terjadi karena pengelola (manajer) mempunyai informasi mengenai perusahaan yang tidak dimiliki oleh pemegang saham dan dipergunakannya untuk meningkatkan utilitasnya.

33

Manajemen laba sebagai suatu fenomena yang dipengaruhi oleh berbagai macam faktor yang mendorong terjadinya fenomena tersebut. Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi manajemen laba, yaitu sebagai berikut : Menurut Agung & Ketut (2017:290-319) faktor yang mempengaruhi manajemen laba yaitu : “1. Ukuran perusahaan 2. Leverage 3. Profitabilitas”. Sedangkan

menurut

Suriyani,dkk

(2015)

faktor-faktor

yang

mempengaruhi manajemen laba yaitu : “1. Kepemilikan Institusional 2. Dewan Komisaris 3. Persentase Saham Publik 4. Komite Audit 5. Leverage”. 2.1.6

Perencanaan Pajak

2.1.6.1 Pengertian Perencanaan Pajak Pengertian perencanaan pajak yang dikemukakan oleh Anwar (2013:18) adalah sebagai berikut : “Perencanaan pajak adalah proses mengorganisasi usaha wajib pajak orang pribadi maupun badan usaha sedemikian rupa dengan memanfaatkan berbagai celah kemungkinan yang dapat ditempuh oleh perusahaan dalam koridor ketentuan peraturan perpajakan (loopholes), agar perusahaan dapat membayar pajak dalam jumlah minimum”. Menurut Suandy (2016:16) pengertian perencanaan pajak adalah : “Langkah awal dalam manajemen pajak. Pada tahap ini dilakukan pengumpulan dan penelitian terhadap peraturan perpajakan agar dapat diseleksi jenis tindakan penghematan pajak yang akan dilakukan. Pada umumnya penekanan perencanaan pajak (tax planning) adalah untuk meminimumkan kewajiban pajak”. Dari pengertian di atas, dapat disimpulkan bahwa perencanaan pajak adalah suatu tindakan yang dilakukan untuk mengurangi beban pajak yang akan dibayarkan kepada pemerintah dengan tidak melanggar peraturan perpajakan.

34

2.1.6.2 Tujuan Perencanaan Pajak Tujuan dari perencanaan pajak adalah “merekayasa agar beban pajak (tax burden) dapat ditekan serendah mungkin dengan memanfaatkan peraturan yang ada untuk memaksimalkan penghasilan setelah pajak (after tax return), karena pajak merupakan unsur pengurang laba yang tersedia, baik untuk dibagikan kepada pemegang saham maupun untuk diinvestasikan kembali” (Suandy, 2016:7). Anwar (2013:21) mengemukakan bahwa secara umum tujuan pokok dari perencanaan pajak adalah sebagai berikut : “1. Meminimalisasi beban pajak yang terutang Tindakan yang harus diambil dalam rangka perencanaan pajak tersebut berupa usaha-usaha mengefisiensikan beban pajak yang masih dalam ruang lingkup perpajakan dan tidak melanggar peraturan perpajakan. 2. memaksimalkan laba setelah pajak 3. meminimalkan terjadinya kejutan pajak (tax surprise) jika terjadi pemeriksaan pajak oleh fiskus 4. memenuhi kewajiban perpajakannya secara benar, efisien dan efektif, sesuai dengan ketentuan perpajakan, yang antara lain meliputi : a. mematuhi segala ketentuan administratif, sehingga terhindar dari pengenaan sanksi, baik sanksi administrative maupun pidana, seperti bunga, kenaikan denda, dan hokum kurungan atau penjara b. melaksanakan secara efektif segala ketentuan undang-undang perpajakan yang terkait dengan pelaksanaanpemasaran, pembelian, dan fungsi keuangan, seperti pemotongan dan pemungutan pajak (PPh pasal 21, pasal 22, dan pasal 23)”. 2.1.6.3 Manfaat Perencanaan Pajak Menurut Pohan (2015:20), beberapa manfaat yang biasa diperoleh dari perencanaan pajak yang dilakukan secara cermat : “1. Penghematan kas keluar, karena beban pajak yang merupajkan unsur biaya dapat dikurangi. 2. Mengatur aliran kas masuk dan keluar (cash flow), karena dengan perencanaan pajak yang matang dapat diperkirakan kebutuhan kas untuk pajak, dan menentukan saat pembayaran sehingga perusahaan dapat menyusun anggaran kas secara lebih akurat”.

35

2.1.6.4 Bentuk – Bentuk Perencanaan Pajak Suandy (2016:119) menyebutkan

bentuk-bentuk

perencanaan

pajak

yang terdiri atas : “1. Mengambil keuntungan dari berbagai pilihan bentuk badan hukum (legal entity) yang tepat sesuai dengan kebutuhan dan jenis usaha. 2. Memilih lokasi perusahaan yang akan didirikan. 3. Mengambil keuntungan sebesar-besarnya atau semaksimal mungkin dari berbagai pengecualian, potongan atau pengurangan atas penghasilan kena pajak yang diperbolehkan oleh undang-undang. 4. Mendirikan perusahaan dalam satu jalur usaha (corporate company) sehingga diatur mengenai penggunaan tarif pajak yang paling menguntungkan antara masing-masing badan usaha (business entity). 5. Mendirikan perusahaan ada yang sebagai profit center dan ada yang hanya berfungsi sebagai cost center.. 6. Memberikan tunjangan kepada karyawan dalam bentuk uang atau natura dan kenikmatan (fringe Benefit) dapat sebagai salah satu pilihan untuk menghindari lapisan tarif maksimum (shif to lower bracket). 7. Pemilihan metode penilaian persediaan. Ada dua metode penilaian yang dizinkan oleh peraturan perpajakan, yaitu metode rata-rata (average) dan metode masuk pertama keluar pertama (first in first out). 8. Untuk pendanaan aktiva tetap dapat mempertimbangkan sewa guna usaha dengan hak opsi (finance lease) di samping pembelian langsung karena jangka waktu leasing umumnya lebih pendek dari umur aktiva dan pembayaran leasing dapat dibiayakan seluruhnya. 9. Melalui pemilihan metode penyusutan yang diperbolehkan peraturan perpajakan yang berlaku. 10. Menghindari dari pengenaan pajak dengan cara mengarahkan pada transaksi yang bukan objek pajak. 11. Mengoptimalkan kredit pajak yang di perkenankan, untuk ini wajib pajak harus jeli untuk memperoleh informasi mengenai pembayaran pajak yang dapat dikreditkan. 12. Penundaan pembayaran kewajiban pajak dapat dilakukan dengan cara melakukan pembayaran pada saat mendekati tanggal jatuh tempo. 13. Menghindari pemeriksaan pajak, periksaan pajak oleh Direktorat jenderal pajak dilakukan terhadap wajib pajak yang : a. SPT lebih bayar b. SPT rugi c. Tidak memasukkan SPT atau terlambat memasukkan SPT d. Terdapat informasi pelanggaran e. Memenuhi kriteria tertentu yang ditetapkan oleh Dirjen pajak f. Menghindari lebih bayar dapat dilakukan dengan cara :

36

a) Mengajukan pengurangan pembayaran lumpsum (angsuran masa) PPh pasal 25 ke KKP yang bersangkutan, apabila diperkirakan dalam tahun pajak berjalan akan terjadi kelebihan pembayaran pajak. b) Mengajukan permohonan pembebasan PPh Pasal 22 impor apabila perusahaan melakukan impor. 14. Menghindari pelanggaran terhadap peraturan perpajakan yang berlaku. Menghindari pelanggaran terhadap peraturan perpajakan dapat dilakukan dengan cara menguasai peraturan perpajakan yang berlaku”. 2.1.6.5 Langkah – Langkah dalam Perencanaan Pajak (Tax Planning) Menurut Lombantoruan dalam Suandy (2016:131), langkah-angkah yang dapat dilakukan sebagai berikut : 1. Memaksimalkan Penghasilan yang Dikecualikan, dengan cara : a. Mengubah Jenis Penghasilan b. Merencanakan Penghasilan untuk Tahun Berikutnya c. Mengambil keuntungan sebesar-besarnya atau semaksimal mungkin. 2. Memaksimalkan Biaya-Biaya Fiskal, diantaranya : a. Biaya yang secara langsung atau tidak langsung berkaitan dengan kegiatan usaha, antara lain : a) Biaya pembelian bahan; b) Biaya berkenaan dengan pekerjaan atau jasa termasuk upah, gaji,honorarium, bonus, gratifikasi, dan

tunjangan

yang

diberikan dalam bentuk uang; c) Bunga, sewa dan royal d) Biaya Perjalanan; e) Biaya pengolahan limbah; f) Premi asuransi; g) Biaya Promosi dan penjualan yang diatur dengan atau berdasarkan peraturan menteri keuanngan; h) Biaya administrasi; dan i) Pajak kecuali pajak penghasilan.

37

b. Penyusutan atas pengeluaran untuk memperoleh harta berwujud dan amortisasi atas pengeluaran untuk memperoleh hak dan atas biaya lain yang mempunyai masa manfaat lebih dari 1 (satu) tahun; c. Iuran kepada dana pension yang pendiriannya telah disahkan oleh Menteri Keuangan; d. Kerugian karena penjualan atau pengalihan harta yang dimiliki dan digunakan dalam perusahaan atau yang dimiliki untuk mendapatkan, menagih, dan memelihara penghasilan; e. Kerugian selisih kurs mata uang asing f. Biaya penelitian dan pengembangan perusahaan yang dilakukan di Indonesia; g. Biaya beasiswa, magang, dan pelatihan; h. Piutang yang nyata-nyata tidak dapat ditagih dengan syarat; a) Telah dibebankan sebagai biaya dalam laporan laba rugi komersial; b) Wajib Pajak harus menyerahkan daftar piutang yang tidak dapat ditagih kepada Direktorat Jenderal Pajak; dan c) Telah diserahkan perkara penagihannya kepada pengadilan negeri atau instansi pemerintah yang menangani piutang negara; atau adanya

perjanjian

tertulis

mengenai

penghapusan

piutang/pembebasan utang antara kreditur dan debitur yang bersangkutan; atau telah dipublikasikan dalam penerbitan umum atau khusus; atau adanya pengakuan dari debitur bahwa utangnya telah dihapuskan untuk jumlah utang tertentu; d) Syarat sebagaimana dimaksud pada angka 3 tidak berlaku untuk penghapusan piutang tak tertagih debitur kecil sebagaimana dimaksud dalam pasal 4 ayat (1) huruf k; yang pelaksanaannya diatur lebih lanjut dengan atau berdasarkan peraturan menteri keuangan; i. Sumbangan dalam rangka penanggulangan bencana nasional yang ketentuannya diatur dengan peraturan pemerintah;

38

j. Sumbangan dalam rangka penelitian dan pengembangan yang dilakukan di Indonesia yang ketentuannya diatur dengan peraturan pemerintah; k. Biaya pembangunan infrastruktur sosial yang ketentuannya diatur dengan peraturan pemerintah; Pengeluaran yang tidak diperkenankan dikurangkan dari penghasilan bruto bagi Wajib Pajak dalam negeri dan Bentuk Usaha Tetap, sesuai UU Nomor 36 Tahun 2008 pasal 9 ayat (1) adalah : a. Pembagian laba dengan nama dan dalam bentuk apapun seperti dividen, termasuk dividen yang dibayarkan oleh perusahaan asuransi kepada pemegang polis, dan pembagian sisa hasil usaha koperasi; b. Biaya yang dibebankan atau dikeluarkan untuk kepentingan pribadi pemegang saham, sekutu, atau anggota; c. Pembentukan atau pemupukan dana cadangan, kecuali : a) Cadangan piutang tak tertagih untuk usaha bank dan badan usaha lain yang menyalurkan kredit, sewa guna usaha dengan hak opsi, perusahaan pembiayaan konsumen, dan perusahaan anjak piutang; b) Cadangan untuk usaha asuransi termasuk cadangan bantuan sosial yang dibentuk oleh badan penyelenggara jaminan sosial; c) Cadangan penjaminan untuk lembaga penjamin simpanan; d) Cadangan biaya reklamasi untuk usaha pertambangan; e) Cadangan biaya penanaman kembali untuk usaha kehutanan; dan f) Cadangan

biaya

penutuapan

dan

pemeliharaan

tempat

pembuangan limbah industri untuk usaha pengelolahan limbah, industri, yang ketentuan dan syarat-syaratnya diatur dengan atau berdasarkan peraturan menteri keuangan; d. Premi asuransi kesehatan, asuransi kecelakaan, asuransi jiwa, asuransi dwiguna, dan asuransi bea siswa, yang dibayar oleh Wajib Pajak Orang Pribadi. Kecuali jika dibayar oleh pemberi kerja dan premi tersebut dihitung sebagai penghasilan bagi Wajib Pajak yang bersangkutan;

39

e. Penggantian atau imbalan sehibungan dengan pekerjaan atau jasa yang diberikan dalam bentuk natura dan kenikmatan, kecuali penyediaan makanan dan minuman bagi seluruh pegawai serta penggantian atau imbalan dalam bentuk natura dan kenikmatan didaerah tertentu dan yang berkaitan dengan pelaksanaan pekerjaan yang diatur dengan atau berdasarkan peraturan menteri keuangan; f. Jumlah yang melebihi kewajaran yang dibayarkan kepada pemegang saham atau kepada pihak yang mempunyai hubungan istimewa sebagai imbalan sehubungan dengan yang dilakukan; g. Harta yang dihibahkan, bantuan atau sumbangan, dan warisan; h. Pajak Penghasilan; i. Biaya yang dibebankan atau dikeluarkan untuk kepentingan pribadi Wajib Pajak atau orang yang menjadi tanggungannya; j. Gaji yang dibayar kepada anggota persekutuan , firma, atau perseroan komanditer yang modalnya tidak terbagi atas saham; k. Sanksi administrasi berupa bunga, denda, dan kenaikan serta sanksi pidana

berupa

denda

yang

berkenaan

dengan

pelaksanaan

perundang- undangan di bidang perpajakan. 3. Meminimalkan Tarif Pajak Adanya perubahan tarif pajak dari UU No. 36 Tahun 2008 menjadi UU No. 36 Tahun 2018, membantu kita menciptakan peluang untuk melakukan tax planning lewat perubahan tersebut. Perubahan tersebut adalah : a. Tarif PPh No. 36 Tahun 2018 a) WP Orang Pribadi : Lapisan Penghasilan Kena Pajak

Tarif Pajak

Sampai dengan Rp 50.000.000,-

5%

di atas Rp 50.000.000,- sampai dengan Rp 250.000.000,-

15%

di atas Rp 250.000.000,- sampai dengan Rp 500.000.000,-

25%

di atas Rp 500.000.000,-

30%

40

b) WP Badan 1. Tarif umum pajak penghasilan badan usaha adalah 28% dari omset kotor dikurangi biaya-biaya 2. Jika memenuhi ketentuan PP No 81 Tahun 2007 tarif yang berlaku adalah 25% dari omset kotor dikurangi biaya-biaya 3. Untuk omset dibawah 4,8 milyar mendapat fasilitas penurunan tarif sebesar 50% sehingga tarif efektifnya adalah 12,5% dari omset kotor dikurangi biaya-biaya 4. Tarif Pasal 17 UU PPh Badan hanya berlaku untuk tahun pertama, jika di tahun tersebut omsetnya tidak mencapat 4,8 milyar, maka di tahun berikutnya tarif pajak penghasilan badan mengacu pada PP No 46 Tahun 2013 yaitu 1% dari omset kotor b. Tarif PPh Pasal 31 E Wajib Pajak Badan dalam negeri dengan peredaran bruto sampai dengan Rp 50.000.000.000,00 (lima puluh miliar rupiah) mendapat fasilitas berupa pengurangan tarif sebesar 50% (lima puluh persen) dari tarif sebagaimana dimaksud dalam Pasal 17 ayat (1) huruf b dan ayat (2a) yang dikenai atas PKP dari bagian peredaran bruto sampai dengan Rp 4.800.000.000,00 (empat miliar delapan ratus juta rupiah). Penghitungan PPh terutang berdasarkan Pasal 31E dapat dibedakan menjadi dua yaitu : a. Peredaran bruto sampai dengan Rp 4.800.000.000,PPh terutang = 50% x 25% x Seluruh PKP

b. Peredaran bruto lebih dari Rp 4.800.000.000,- sampai dengan Rp 50.000.000.000,- PPh terutang :

50% x 25% x PKP dari bagian peredaran bruto yang memperoleh fasilitas

25% x PKP dari bagian peredaran bruto yang tidak memperoleh fasilitas

41

- Perhitungan PKP dari bagian peredaran bruto yang memperoleh fasilitas : Rp 4.800.000.000 x Penghasilan Kena Pajak Peredaran Bruto

- PKP dari bagian bruto yang tidak memperoleh fasilitas : Keseluruhan PKP – PKP yang memperoleh fasilitas

Dengan

disempurnakannya

kelemahan-kelemahan

didalam

Undang-Undang

undang-undang

dan

perpajakan,

berarti

peraturan-peraturan

perpajakan sudah dapat diatasi. Hal ini berarti bahwa beberapa “loopholes” dalam Undang-undang perpajakan sebagian besar telah diketahui. Tetapi harus diingat bahwa tidak ada satu pasal pun di dalam Undang-undang Perpajakan di Indonesia yang berlaku,yang melarang Wajib Pajak melakukan manajemen pajak, sehingga usaha-usaha mengelola kewajiban perpajakan dalam manajemen keuangan dengan tepat untuk tujuan meminimalkan jumlah pajak terutang merupakan tindakan sah dan legal. 2.1.6.6 Strategi Perencanaan Pajak Strategi perencanaan pajak menurut Anwar (2013:10) antara lain : “1. 2. 3. 4. 5. 6.

Tax Saving. Tax Avoidance Penundaan/Penggeseran Pembayaran Pajak Mengoptimalkan Kredit Pajak yang Diperkenankan. Menghindari Pemeriksaan Pajak dengan Cara Menghindari Lebih Bayar Menghindari Pelanggaran Terhadap Peraturan Perpajakan”.

Hlaing (2012:7) dalam Yoehana (2013), “mendefinisikan agresivitas pajak adalah suatu kegiatan perencanaan pajak yang dilakukan oleh perusahaan dengan tujuan untuk mengurangi beban pajak yang dibayar dalam periode tertentu yang akan berakibat turunnya tarif pajak efektif. Agresivitas pajak dapat diartikan sebagai suatu tingkat keagresifan perusahaan untuk menghemat pajak yang seharusnya dibayar”.

42

Ada berbagai macam proksi pengukuran tingkat agresivitas pajak, diantaranya menurut Hanlon dan Heitzman (2010:126–141) dalam Simarmata (2014) : a. Cash Effective Tax Rates (CETR) CETR mampu menggambarkan penghindaran pajak yang berasal dari dampak beda temporer dan memberikan gambaran menyeluruh mengenai perubahan beban pajak karena mewakili pajak kini dan tangguhan. CETR mengidentifikasi keagresifan perencanaan pajak yang dilakukan, dengan rumus :

𝐶𝐸𝑇𝑅 =

𝑇𝑎𝑥 𝐸𝑥𝑝𝑒𝑛𝑠𝑒 𝑃𝑟𝑒𝑡𝑎𝑥 𝐼𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒

Sumber : Hanlon dan Heitzman (2010:126–141)

Dimana : a. Current ETR adalah effective tax rate berdasarkan jumlah pajak penghasilan badan yang dibayarkan perusahaan pada tahun berjalan. b. Current tax expense, adalah jumlah pajak penghasilan badan yang dibayarkan perusahaan i pada tahun t berdasarkan laporan keuangan perusahaan c. Pretax income, adalah pendapatan sebelum pajak untuk perusahaan i pada tahun t berdasarkan laporan keuangan perusahaan b. Book Tax Differences (BTD) Book Tax Differences adalah perhitungan untuk mengukur selisih antara laba akuntansi dan laba secara fiscal, digunakan untuk mendapatkan trigulasi, dengan rumus :

𝐵𝐷𝑇 =

𝑇𝑎𝑥𝑎𝑏𝑙𝑒 𝐼𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒𝑖𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑒𝑡𝑖𝑡

Sumber : Hanlon dan Heitzman (2010:126–141)

43

Dimana : a. BTD adalah perhitungan untuk mengukur selisih antara laba akuntansi dan laba secara fiskal. b. Book

income

i, t

adalah pendapatan sebelum pajak untuk

perusahaan i pada tahun t berdasarkan laporan keuangan perusahaan. c. Taxable income i, t adalah pendapatan yang digunakan untuk menghitung beban pajak kini, atau pendapatan sebelum pajak perusahaan i pada tahun t berdasarkan laporan keuangan perusahaan setelah dilakukan koreksi fiskal. 2.1.6.7 Persyaratan Tax Planning Yang Baik Menurut Pohan (2015:21), tax planning yang baik mensyaratkan beberapa hal : “1. Tidak melanggar ketentuan perpajakan. 2. Secara bisnis masuk kapal. 3. Didukung oleh bukti-bukti pendukung yang memadai (misalnya kontrak, invoice, faktur pajak, PO, dan DO)”. 2.2

Kerangka Pemikiran Kerangka pemikiran merupakan penyusunan paradigma penelitian dalam

skripsi mengenai konsep yang diangkat oleh penulis yang berisi tentang variable bebas (independen), baik tunggal maupun jamak dalam kaitannya dengan variable terikat (dependen). Sehingga hasil intepretasi variable bebas (X) dapat mempengaruhi nilai variable terikat (Y) dengan di intervening oleh variabel (Z), perubahan nilai variable dependen dimaksudkan agar dapat menemui titik cerah bagi peneliti sesuai dengan rumusan masalah yang telah dibuat. 2.2.1

Hubungan Ukuran Perusahaan dengan Tax Planning Menurut Rodriguez dan Arias, 2013:60) mengatakan bahwa : “Perusahaan memiliki kesempatan yang cukup besar untuk perencanaan pajak dengan mempraktikan akuntansi yang efektif untuk menurunkan ETR perusahaan Aset yang dimiliki perusahaan berhubungan dengan ukuran perusahaan, semakin besar aset yang dimiliki maka semakin besar pula perusahaan tersebut. Namun setiap tahunnya aset akan mengalami

44

penyusutan yang dapat mengurangi laba bersih yang diterima perusahaan sehingga besarnya beban pajak juga akan berkurang seiring dengan penyusutan tersebut". Dalam hal ini sependapat dengan penelitian yang telah dilakukan oleh penelitian Darmawan (2014) juga menunjukan bahwa ukuran perusahaan berpengaruh positif terhadap penghindaran pajak. Semakin besar perusahaan, maka makin besar sumber daya yang dimiliki oleh perusahaan tersebut untuk mengelola beban pajaknya. Berdasarkan penjelasan dan teori dari penelitian sebelumnya dapat diambil kesimpulan bahwa jika ukuran perusahaan besar, maka perencanaan pajaknya semakin tinggi. Semakin besar ukuran perusahaan maka perusahaan dapat melakukan tindakan agresivitas pajak karena semakin kecil ETR disebabakan oleh kecilnya beban pajak yang dibayarkan dibandingkan laba sebelum pajak yang diperoleh perusahaan. Agresivitas pajak dapat terjadi karena perusahaan yang besar memiliki ruang yang lebih besar untuk perencanaan pajak dengan tujuan menurunkan ETR. Kesimpulan ini sejalan antara penelitian terdahulu dengan teori yang dipaparkan. 2.2.2

Hubungan Leverage dengan Perencanaan Pajak Kasmir (2015:112) mengatakan bahwa : “leverage merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur sejauh mana aset perusahaan dibiayai oleh utang. Artinya, berapa besar bunga utang yang ditanggung perusahaan dibandingkan dengan asetnya. Perusahaan dimungkinkan menggunakan utang untuk memenuhi kebutuhan operasional dan investasi perusahaan. Akan tetapi, utang akan menimbulkan beban tetap (fixed rate of return) yang disebut dengan bunga. Beban bunga yang ditanggung perusahaan dapat dimanfaatkan sebagai pengurang penghasilan kena pajak perusahaan untuk menekan beban pajaknya”. Dengan begitu pula bahwa semakin tinggi nilai dari rasio leverage, berarti

semakin tinggi jumlah pendanaan dari utang pihak ketiga yang digunakan perusahaan dan semakin tinggi pula biaya bunga yang timbul dari utang tersebut. Biaya bunga yang semakin tinggi akan memberikan pengaruh berkurangnya beban pajak perusahaan, semakin besar utang maka laba kena pajak akan menjadi

45

lebih kecil karena insentif pajak atas bunga utang semakin besar. Darmawan dan Sukartha (2014) Dalam hal ini sependapat dengan penelitian yang telah dilakukan oleh Dimas Anindyka, Dudi Pratomo, dkk (2018). Hasilnya adalah leverage (DAR) secara simultan berpengaruh signifikansi terhadap tax avoidance, Secara parsial, leverage tidak berpengaruh terhadap tax avoidance. Berdasarkan penjelasan dan teori dari penelitian sebelumnya dapat diambil kesimpulan bahwa jika leverage tinggi, maka cenderung merencanakan perencanaan pajak tinggi. Kesimpulan ini sejalan antara penelitian terdahulu dengan teori yang dipaparkan secara simultan , namun tidak jika secara parsial. 2.2.3

Hubungan Capital Intensity Ratio dengan Perencanaan Pajak Capital intensity sering dikaitkan dengan seberapa besar aset tetap dan

persediaan yang dimiliki perusahaan. Menurut Rodriguez dan Arias (2012:60) mengatakan bahwa : “asset tetap perusahaan dapat menyebabkan berkurangnya beban pajak yang harus dibayarkan dengan adanya depresiasi aset tetap. Hal ini membuktikan bahwa perusahaan dengan aset tetap yang lebih besar memiliki kemungkinan untuk membayar pajak yang lebih rendah dibanding perusahaan dengan aset tetap yang lebih sedikit”. Penelitian terkait capital intensity ratio pernah dilakukan oleh Dimas Anindyka, Dudi Pratomo, dkk. (2018) yang menemukan bahwa capital intensity secara simultan berpengaruh signifikansi terhadap tax avoidance. Secara parsial, capital intensity berpengaruh positif terhadap tax avoidance. Berdasarkan penjelasan dan teori dari penelitian sebelumnya dapat diambil kesimpulan bahwa jika CIR tinggi, maka cenderung perencanaan pajaknya tinggi. Kesimpulan ini sejalan antara penelitian terdahulu dengan teori yang dipaparkan baik secara simultan maupun parsial. Dengan demikian, berdasarkan uraian atas studi terdahulu, secara keseluruhan, pengaruh ukuran perusahaan, leverage, dan capital intensity ratio terhadap perencanaan pajak dapat digambarkan sebagai berikut :

46

Ukuran Perusahaan (

Leverage

Perencanaan Pajak

Capital Intensity Ratio

Gambar 2.1 Pengaruh Ukuran Perusahaan, Leverage, Dan Capital Intensity Ratio Terhadap Perencanaan Pajak 2.2.4

Hubungan Ukuran Perusahaan dengan Manajemen Laba Ukuran perusahaan merupakan nilai yang menunjukkan besar kecilnya

perusahaan. Size Hypothesis dalam teori akuntansi positif (Watts dan Zimmerman dalam Scott, 2015:287) menjelaskan bahwa : ”perusahaan besar memiliki biaya politik tinggi, hal tersebut dapat memicu timbulnya praktik manajemen laba. Manajer akan lebih memilih metode akuntansi yang menangguhkan laba yang dilaporkan dari periode sekarang ke periode masa mendatang, sehingga dapat memperkecil laba yang dilaporkan. Biaya politik muncul dikarenakan profitabilitas perusahaan yang tinggi dapat menarik perhatian media dan konsumen”. Hal ini serupa dengan penelitian yang telah dilakukan oleh Desi Nur Aprina, Khairunnisa. (2014) hasil penelitiannya ukuran perusahaan berpengaruh signifikan terhadap manajemen laba. Ini mengindikasikan bahwa besar kecilnya total penjualan yang dimiliki perusahaan yang menunjukkan besar kecilnya perusahaan berdampak terhadap manajemen laba yang dilakukan perusahaan. Hal ini disebabkan perusahaan besar cenderungan lebih kecil melakukan tindakan manajemen laba dibandingkan perusahaan kecil. Berdasarkan penjelasan dan teori dari penelitian sebelumnya dapat diambil kesimpulan bahwa jika ukuran perusahaan besar, maka cenderung aktivitas manajemen labanya tinggi dengan cara menurunkan laba. Kesimpulan ini sejalan antara penelitian terdahulu dengan teori yang dipaparkan. 2.2.5

Hubungan Leverage dengan Manajemen laba Hubungan leverage dengan manajemen laba dijelaskan melalui salah satu

hipotesis dalam teori akuntansi positif yang dikemukakan oleh (Watts dan

47

Zimmerman, 1990 dalam Scott, 2015:287) yaitu Debt Covenant Hypothesis yang menjelaskan bahwa : “perusahaan yang mempunyai rasio debt to equity (leverage) tinggi, maka manajer perusahaan cenderung menggunakan metode akuntansi yang dapat meningkatkan pendapatan atau laba. Hal tersebut dilakukan karena laba bersih yang dilaporkan naik akan mengurangi kemungkinan kegagalan membayar hutang- hutangnya pada masa mendatang, karena perusahaan dengan leverage yang tinggi akan mengalami kesulitan dalam memperoleh dana tambahan dari pihak kreditor bahkan perusahaan terancam melanggar perjanjian utang”. Hipotesis tersebut sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Veliandina Chivan Naftalia, Marsono (2013). Hasilnya membuktikan secara empiris bahwa leverage berpengaruh positif signifikan terhadap manajemen laba. Pengaruh yang positif menunjukkan bahwa semakin tinggi tingkat utang perusahaan, maka manajer akan semakin banyak melakukan manajemen laba untuk menghindari pelanggaran kontrak utang. Berdasarkan penjelasan dan teori dari penelitian sebelumnya dapat diambil kesimpulan bahwa jika leverage tinggi maka kecenderungan manajemen laba dalam meningkatkan laba semakin tinggi. Kesimpulan ini sejalan antara penelitian terdahulu dengan teori yang dipaparkan. 2.2.6

Hubungan Capital Intensity Ratio dengan Manajemen laba Menurut Kim et al (2013:85) mengatakan bahwa : ”capital intensity diukur berdasarkan rasio antara jumlah aktiva tetap terhadap total aktiva yang mempengaruhi motivasi manajer dalam melaporkan laba perusahaan. Perusahaan dengan capital intensity ratio (CIR) yang lebih tinggi akan memiliki kecenderungan untuk melakukan memanipulasi dengan tujuan memperoleh laba”. Dalam hal ini sependapat dengan penelitian yang telah dilakukan oleh

Silva Vanra Fitriani, Nurhayati, dkk.(2017) Hasilnya adalah variabel capital intensity ratio berpengaruh positif terhadap manajemen laba.

48

Berdasarkan penjelasan dan teori dari penelitian sebelumnya dapat diambil kesimpulan bahwa jika CIR tinggi, maka kecenderungan melakukan manajemen laba tinggi. Kesimpulan ini sejalan antara penelitian terdahulu dengan teori yang dipaparkan. Dengan demikian, berdasarkan uraian atas studi terdahulu, secara keseluruhan, pengaruh ukuran perusahaan, leverage, dan capital intensity ratio terhadap manajemen laba dapat digambarkan sebagai berikut :

Ukuran Perusahaan (

Leverage

Manajemen Laba

Capital Intensity Ratio

Gambar 2.2 Pengaruh Ukuran Perusahaan, Leverage, Dan Capital Intensity Ratio Terhadap Manajemen Laba 2.2.7

Hubungan Tax Planning dengan Manajemen Laba Menurut Scott, (2015:435), ”dalam manajemen laba, perencanaan pajak

memiliki pengaruh yaitu semakin baik perencanaan pajaknya maka semakin besar pula perusahaan melakukan manajemen labanya. Salah satu langkah dalam melakukan perencanaan pajak adalah dengan cara mengatur seberapa besar laba yang dilaporkan sehingga masuk dalam indikasi adanya praktik manajemen laba. Oleh karena itu, agar terhindar dari hal-hal tersebut maka perusahaan akan melakukan manajemen laba agar laba yang nantinya dilaporkan kepada fiskal lebih rendah sehingga dapat mengurangi beban pajak yang akan ditanggung oleh perusahaan”. Hal ini sependapat dengan penelitian yang dilakukan oleh Khotimah (2014) dengan menunjukkan hasil penelitiannya bahwa hasil menunjukkan bahwa perencanaan pajak berpengaruh terhadap besaran discretionary current accrual. Berdasarkan penjelasan dan teori dari penelitian sebelumnya dapat diambil kesimpulan bahwa jika tax planningnya tinggi, maka cenderung

manajemen

49

labanya tinggi. Kesimpulan ini sejalan antara penelitian terdahulu dengan teori yang dipaparkan. Laporan keuangan perusahaan menyediakan informasi yang dibutuhkan oleh para investor. Sehingga perusahaan yang melakukan tax planning (perencanaan pajak) yang optimal maka akan berdampak pada perolehan labanya, oleh karena itu semakin tinggi perolehan laba maka akan berpengaruh pada manajemen laba perusahaan tersebut.

Perencanaan Pajak

Manajemen Laba

Gambar 2.3 Pengaruh Perencanaan Pajak Terhadap Manajemen Laba

50

Berdasarkan teori-teori

di atas berikut

adalah jurnal

penelitian

sebelumnya: Tabel 2.1 Jurnal dan Penelitian Terdahulu PERBEDAAN DENGAN PENELITIAN YANG PENELITI

JUDUL

HASIL

SEDANG

NO

(Tahun)

PENELITIAN

PENELITIAN

DILAKUKAN

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

Veliandina

Chivan

Pengaruh

variabel

Marsono.

Leverage

berpengaruh terhadap

dengan

Diponegoro Journal Of

Terhadap

manajemen laba

perusahaan

Accounting Volume 2,

Manajemen Laba

capital Intensity Ratio

Nomor 3, Tahun 2013,

Dengan

dengan di intervening

Halaman

Corporate

variabel

http://ejournal

Governance

perencanaan pajak

s1.undip.ac.id/index.ph

Sebagai Variabel

p/accounting

Pemoderasi

Naftalia,

1

1-8

ISSN:

leverage

Variabel

X

ditambah ukuran m

Z

dan

yaitu

2337-3806

2

Dimas Anindyka, Dudi

Pengaruh

Pratomo. ISSN: 2355-

Leverage

9357 e Proceeding of Management:

Vol.5,

leverage (DAR), dan

Variabel

capital intensity, dan

ukuran

perusahaan

Capital Intensity

secara simultan

sedangkan

Y

Dan

berpengaruh

manajemen laba dengan

(Dar),

Inventory

No.1 Maret 2018 Page

Intensity

713

Terhadap

signifikansi

terhadap

Tax

tax avoidance. Secara

Avoidance (Studi

parsial, leverage tidak

Pada Perusahaan

berpengaruh terhadap

Makanan

Dan

tax avoidance, capital

Minuan Di Bursa

intensity berpengaruh

Efek

Indonesia

positif terhadap tax

(Bei)

Tahun

2011-2015)

avoidance.

X

ditambah

adalah

di intervening variabel Z yaitu perencanaan pajak

51

(2)

(1)

3

(3)

(4)

(5)

HusnulKhotimah.Vol.

Pengaruh

Perencanaan

4, No. 2, Agustus 2014.

Perencanaan

berpengaruh terhadap

menjadi

ESENSI. Jurnal Bisnis

Pajak

besaran discretionary

sedangkan variabel X

dan Manajemen. UIN

Manajemen Laba

current accrual.

adalah

Syarif

Terhadap

pajak

Hidayatullah

Perencanaan

pajak

variabel

ukuran

perusahaan,

Jakarta

dan

Z,

leverage,

capital

intensity

ratio. I

Gede

Hendy

Pengaruh

Made

Penerapan

Terdapat

Sukartha ISSN: 2302-

Corporate

ukuran

8556

Governance,

dengan penghindaran

manajemen laba dengan

Akuntansi Universitas

Leverage, Return

pajak.

di intervening variabel Z

Udayana. 9.1 (2014):

On Assets, Dan

leverage

143-161

Ukuran

penelitian

Perusahaan Pada

menunjukkan

Penghindaran

pengaruh

Pajak

penghindaran pajak.

Pengaruh Ukuran

Secara

simultan,

Variabel

X

perusahaan,

leverage

dan

Darmawan,

4

Desi

I

E-Jurnal

pengaruh perusahaan

Variabel dalam ini

Khairunnisa.

e-

Perusahaan,

ukuran

Proceeding

of

Profitabilitas,

berpengaruh

Dan Kompensasi

signifikan

No.3 Desember 2015

Bonus Terhadap

manajemen

Page

Manajemen Laba

Secara parsial, ukuran

3251.

ISSN:

2355-9357

ditambah

capital Intensity Ratio sedangkan

Y

adalah

yaitu perencanaan pajak

pada

Aprina,

Vol.2,

X

tidak

Nur

Management: 5

Variabel

Capital

Intensity Ratio dengan di terhadap

perusahaan

ditambah

laba

intervening variabel Z yaitu perencanaan pajak

memiliki

pengaru

signifikan

terhadap manajemen laba.

6

Silva Vanra Fitriani,

Pengaruh

Nurhayati,

Kas

Edi

Arus

Variabel

Capital

Bebas,

Intensity

Ratio

Sukarmanto . Volume

Capital Intensity

berpengaruh

3, No.1 Tahun 2017.

Ratio dan Ukuran

terhadap

Prosiding

Perusahaan

laba

Akuntansi.

ISSN: 2460-6561

terhadap Manajemen laba

Sumber : Berbagai jurnal dan penelitian

positif

manajemen

Variabel

X

ditambah

ukuran perushaan dan leverage

dengan

di

intervening variabel Z yaitu perencanaan pajak

52

Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya pada tabel 2.1 dapat dilihat bahwa adanya ketidak-konsistenan antara variabel-variabel penelitian tersebut, sehingga pada penelitian ini penulis ingin meneliti kembali hubungan antara variabel Ukuran Perusahaan, Leverage, Capital Intensity Ratio terhadap Manajemen Laba dengan Perencanaan pajak sebagai varianel intervening dalam bentuk kerangka pemikiran yang disajikan pada gambar berikut ini : Ukuran Perusahaan Perencanaan Pajak

Leverage

Manajemen Laba

Capital Intensity Ratio Gambar 2.4 Kerangka Pemikiran 2.3

Hipotesis Menurut

Sugiyono

(2015:85)

mengemukakan

bahwa,

“Hipotesis

merupakan jawaban sementara terhadap rumusan masalah pada suatu penelitian”. Hipotesis yang akan diuji adalah ada atau tidaknya hubungan yang ditimbulkan oleh variabel independen (variabel X) terhadap variabel dependent (variabel Y) dengan variabel intervening (variabel Z) baik secara langsung maupun tidak langsung, serta untuk mengetahui kuat atau tidaknya hubungan antara kedua variabel tersebut. Berdasarkan rumusan masalah, tujuan penelitian, dan kerangka pemikiran yang telah diuraikan pada bagian sebelumnya maka penulis mengajukan hipotesis sebagai berikut : H1: Terdapat pengaruh yang signifikan antara Ukuran Perusahaan, Leverage, Capital Intensity Ratio secara parsial terhadap Perencanaan Pajak H2: Terdapat pengaruh yang signifikasn antara Ukuran Perusahaan, Leverage, Capital Intensity Ratio secara bersama-sama terhadap Perencanaan Pajak

53

H3: Terdapat pengaruh yang signifikan antara Ukuran Perusahaan, Leverage, Capital Intensity Ratio melalui perencanaan pajak secara parsial terhadap Manajemen Laba H4: Terdapat pengaruh yang signifikan antara Ukuran Perusahaan, Leverage, Capital Intensity Ratio melalui perencanaan pajak secara bersama-sama terhadap Manajemen Laba

BAB III METODE PENELITIAN

3.1

Metode yang Digunakan Metode penelitian yang digunakan perlu ditentukan terlebih dahulu untuk

mempermudah langkah-langkah dalam penelitian, dengan demikian pemecahan sebuah permasalahan dapat dengan mudah diselesaikan. Pengertian Metode Penelitian menurut Sugiyono (2015:5) adalah “Cara ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu”. Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif. Metode penelitian kuantitatif adalah penelitian yang berlandaskan pada filsafat positivisme, digunakan untuk meneliti pada populasi atau sampel tertentu. Teknik penentuan sampel

pada

umumnya

dilakukan

secara

random,

pengumpulan

data

menggunakan instrumen penelitian, analisis data bersifat kuantitatif/statistik dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan (Sugiyono, 2015: 13). Penelitian ini tergolong kuantitatif karena analisis datanya bersifat kuantitatif atau statistik. 3.2

Operasionalisasi Variabel Operasionalisasi variabel diperlukan untuk menentukan jenis indikator

serta skala dari variabel – variabel yang terkait dalam penelitian. Sehingga pengujian hipotesis dengan alat bantu statistik dapat dilakukan secara benar sesuai dengan judul penelitian. Sugiyono (2015:38), mendefinisikan variabel penelitian sebagai berikut : “Variabel penelitian adalah suatu atribut atau sifat atau nilai dari orang, obyek atau kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya”. Berdasarkan judul usulan penelitian yang telah dikemukakan diatas , penelitian ini menggunakan tiga variabel yaitu variabel dependen, variabel independen dan variabel intervening yaitu pengaruh ukuran perusahaan, leverage, capital intensity ratio terhadap manajemen laba dengan perencanaan pajak

54

55

sebagai variabel intevening, maka variabel-variabel yang terkait dalam penelitian ini adalah : 1. Variabel Bebas / Independent (Variabel X) Menurut Sugiyono (2015:39) yang dimaksud dengan variabel bebas adalah “variabel yang mempengaruhi atau yang menyebabkan timbulnya variabel dependent (terikat)”. Variabel bebas merupakan variabel stimulus atau variabel yang dapat mempengaruhi variabel lain. Variabel bebas merupakan variabel yang diukur, dimanipulasi, atau dipilih oleh peneliti untuk menentukan hubungannya dengan suatu gejala yang diobservasi. Dalam penelitian ini terdapat 3 (dua) variabel independen (X) yaitu ukuran perusahaan (X1), leverage (X2), capital intensity ratio (X3).

2. Variabel Terikat/Dependent (Variabel Z) Menurut Sugiyono (2015:39) yang dimaksud dengan variabel terikat adalah “variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat dari variabel bebas”. Dalam penelitian ini yang menjadi variabel dependen atau variabel terikat (Z) pada penelitian ini adalah manajemen laba (Z). Manajemen laba diproksi discretionary accrual dengan menggunakan model Jones yang dimodifikasi Dechow et.al. 3. Variabel Intervening (Variabel Y) Menurut Sugiyono (2015:19), “variabel intervening adalah variabel yang secara teoritis mempengaruhi hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen menjadi hubungan yang tidak langsung dan tidak dapat diamati dan diukur”. Variabel ini merupakan variabel penyela/antara variabel independen dengan variabel dependen, sehingga variabel independen tidak langsung mempengaruhi berubahnya atau timbulnya variabel dependen. Dalam penelitian ini yang menjadi variabel intervening (Y) pada penelitian ini adalah perencanaan pajak (Y) menggunakan rumus CETR.

56

Bungin (2014:60) menyatakan bahwa “Agar variabel dapat diukur, maka variabel harus dijelaskan ke dalam konsep operasionalisasi variabel, untuk itu variabel harus dijelaskan parameter dan indikator-indikatornya”. Operasionalisasi variabel independen, dependen, dan intervening dapat dilihat dalam tabel 3.1 berikut. Tabel 3.1 Operasional Variabel Variabel

Konsep Variabel

Indikator

Skala

(1)

(2)

(3)

(4)

Ukuran

Ukuran

perusahaan

Perusahaan

adalah

(X1)

perusahaan yang dapat

besar

kecilnya

diukur

dengan

total

aktiva

/besar

harta

perusahaan

Rasio 𝑆𝑖𝑧𝑒=𝐿𝑛 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑒𝑡

dengan

menggunakan perhitungan

nilai

logaritma total aktiva. Sumber

:

Hartono

(2015:254), Leverage (X2)

Leverage adalah rasio yang digunakan untuk mengukur sejauh mana perusahaan

dibiayai

dengan utang. Debt to Equity

Ratio

(DER)

adalah merupakan rasio yang digunakan untuk menilai

utang

dengan

ekuitas. Rasio ini dicari dengan

cara

membandingkan seluruh

utang

antara dengan

seluruh ekuitas. Sumber (2015:151)

:

Kasmir

Rasio 𝐷𝐸𝑅 =

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦

57

(1)

(2)

(3)

Capital

capital

intensity

Intensity Ratio

adalah

asset

(X3)

ratio yang merupakan rasio

ratio

intensity

dari

(4)

total

Rasio Total Aset Penjualan

Capital Intensity Ratio =

aset

terhadap penjualan. Sumber : Bhattacharyya (2012:90)

Perencanaan

CETR

mampu

Pajak (Y)

menggambarkan

Rasio

penghindaran pajak yang berasal beda

dari

𝑇𝑎𝑥 𝐸𝑥𝑝𝑒𝑛𝑠𝑒 𝑃𝑟𝑒𝑡𝑎𝑥 𝐼𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒

𝐶𝐸𝑇𝑅 =

dampak

temporer

dan

memberikan

gambaran

menyeluruh

mengenai

perubahan beban pajak karena mewakili pajak kini dan tangguhan. Sumber : Hanlon and Heinztman (2010: 126– 141). Manajemen

Manajemen

Laba (Z)

didefinisikan suatu manajemen dilakukan

laba

Langkah I : Menghitung nilai total

sebagai

akrual (TAC) yang merupakan selisih

aktivitas

dari pendapatan bersih (net income)

yang

dengan arus kas operasi untuk setiap

untuk

mempengaruhi

dan

mengintervensi

laporan

keuangan. Sumber: (2014:48)

perusahaan

dan

setiap

tahun

pengamatan. TAC = Net Income – Cash Flow From Operation

Sulistyanto

Langkah II : Menghitung nilai accruals yang diestimasi dengan persamaan regresi OLS (Ordinary Least Square) 𝑇𝐴𝐶𝑖𝑡 𝐴𝑖𝑡−1

= 𝛽1 (𝐴

1

𝑖𝑡−1

𝑃𝑃𝐸𝑖𝑡

𝛽3 ( 𝐴

𝑖𝑡−1

)+𝑒

∆𝑅𝑒𝑣𝑖𝑡

) + 𝛽2 ( 𝐴

𝑖𝑡−1

)+

Rasio

58

2.

Menghitung Non discretionary accrual 𝑁𝐷𝐴𝑖𝑡 = 𝛽1 ( + 𝛽3 (

3.

1 ∆𝑅𝑒𝑣𝑖𝑡 − ∆𝑅𝑒𝑐𝑖𝑡 ) + 𝛽2 ( ) 𝐴𝑖𝑡−1 𝐴𝑖𝑡−1

𝑃𝑃𝐸𝑖𝑡 )+𝑒 𝐴𝑖𝑡−1

Menghitung

Discretionare

total

accrual 𝐷𝐴𝑖𝑡 = (

𝑇𝐴𝐶𝑖𝑡 ) − 𝑁𝐷𝐴𝑖𝑡 𝐴𝑖𝑡−1

DA positif = 1 DA negatif = 0

Sumber : Data yang diolah kembali 3.3

Jenis dan Sumber Data

3.3.1

Jenis Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif.

(Sugiyono, 2015:23) mengemukakan bahwa data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka, atau data kualitatif yang diangkakan (scoring). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu berupa laporan keuangan dan annual report yang dipublikasikan tahunan oleh bursa efek Indonesia selama lima tahun berturut-turut dari periode 2012-2016. 3.3.2

Sumber Data Sumber data sekunder dalam penelitian ini adalah laporan keuangan

tahunan audit perusahaan properti dan real estate selama tahun 2012 sampai dengan tahun 2016, yang didokumentasikan dalam situs www.idx.co.id. 3.4

Teknik Pengumpulan Data Dalam penelitian ini untuk mengumpulkan data digunakan metode :

3.4.1

Metode Dokumentasi (Documentation) Melakukan pengumpulan data sekunder yang dilaksanakan secara

dokumentasi yaitu dengan mengumpulkan data laporan keuangan dan annual

59

report perusahaan go public yang telah dipublikasikan secara langsung yang menjadi sampel dan meninjau langsung terhadap catatan dan dokumen melalui situs resmi Bursa Efek Indonesia (BEI) yaitu www.idx.co.id. 3.4.2

Kepemilikan Kepustakaan (Library Reseach) Penelitian

kepustakaan

yaitu

penelitian

yang

dilakukan

untuk

mendapatkan data sekunder dengan pencarian bahan melalui literature, dokumendokumen, buku referensi, dan skripsi-skripsi yang lain yang berhubungan dengan pembuatan skripsi dengan tujuan mendapatkan landasan teori dan tekhnik analisa dalam memecahkan masalah.. 3.5

Teknik Penarikan Sampel Menurut Sugiyono (2015:215), Populasi adalah : “Wilayah generalisasi

yang terdiri atas obyek/subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan

oleh

peneliti

untuk

dipelajari

dan

kemudian

ditarik

kesimpulannya”. Sementara Anwar sanusi (2014:87) menyatakan populasi adalah “Kumpulan elemen yang menunjukkan ciri-ciri tertentu yang dapat digunakan untuk membuat kesimpulan”. Sedangkan sampel menurut Sugiyono (2015:215) adalah “bagian dari jumlah karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut”. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan properti & real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) sebanyak 58 Perusahaan Properti dan Real Estate. Metode pengambilan sampel yang diambil dari populasi perusahaan Properti menggunakan purposive sampling dan probability sampling. Metode purpose ini merupakan cara pengambilan sampel dengan menggunakan kriteria tertentu sedangkan probability cara pengambilan sampel secara acak. Menurut Sugiyono (2015:85) pengertian purposive sampling adalah sebagai berikut : “Purposive sampling adalah teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu”.

60

Dan menurut Sugiyono (2015:82) definisi probability sampling adalah : “Teknik pengambilan sampel yang memberi peluang/kesempatan yang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel”. Teknik purposive sampling dan probability sampling yang digunakan bisa disimpulkan bahwa peneliti menentukan sendiri sampel yang diambil karena ada pertimbangan tertentu, dan juga diambil secara acak oleh peneliti. Adapun alasan kriteria pertimbangan dalam pemilihan sample penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Perusahaan Properti dan Real Estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia berturut-turut dari tahun 2012-2016 2. Perusahaan Properti dan Real Estate yang mempublikasikan laporan keuangan audit berturut-turut dari tahun 2012-2016 3. Perusahaan Properti dan Real Estate tersebut tidak mengalami kerugian berturut-turut dari tahun 2012-2016 4. Data tentang variabel yang tidak memenuhi kriteria, kriteria yang diambil adalah perusahaan dengan fluktuasi laba yang tidak terlalu besar dari tahun 2012-2016. Tabel 3.2 Pemilihan Sampel Penelitian Perusahaan Properti dan Real Estate yang terdaftar di BEI berturut-turut dari tahun 2012-2016

58

Perusahaan Properti dan Real Estate yang tidak mempublikasikan laporan keuangan audit berturut-turut dari tahun 2012-2016 Perusahaan Properti dan Real Estate tersebut mengalami kerugian berturut-turut dari tahun 2012-2016

(17) (7)

Data variabel perusahaan Properti dan Real Estate yang tidak memenuhi kriteria, kriteria yang diambil adalah perusahaan dengan fluktuasi laba yang tidak terlalu besar dari tahun

(9)

2012-2016. Jumlah perusahaan yang menjadi sampel sesuai dengan kriteria

25

Jumlah sampel 26 perusahaan x 5 tahun (2012-2016)

125

Berdasarkan kriteria penarikan sampel yang telah dilakukan, terdapat 25 perusahaan yang dapat dijadikan sampel dalam penelitian ini.

61

Daftar perusahaan sampel dapat dilihat dari tabel berikut ini : Tabel 3.3 Sampel Perusahaan No

Nama Emiten

Kode

1

Agung Podomoro Land Tbk

APLN

2

Alam Sutera Realty Tbk

ASRI

3

Bekasi Fajar Industrial Estate Tbk

BEST

4

Bumi Serpong Damai Tbk

BSDE

5

Ciputra Development Tbk

CTRA

6

Duta Anggada Realty Tbk

DART

7

Intiland Development Tbk

DILD

8

Duta Pertiwi Tbk

DUTI

9

Gowa Makassar Tourism Development Tbk

GMTD

10

Perdana Gapuraprima Tbk

GPRA

11

Jaya Real Property Tbk

JRPT

12

Kawasan Industri Jababeka Tbk

KIJA

13

Lippo Cikarang Tbk

LPCK

14

Lippo Karawaci Tbk

LPKR

15

Modernland Realty Tbk

MDLN

16

Metropolitan Kentjana Tbk

MKPI

17

Metropolitan Land Tbk

MTLA

18

Plaza Indonesia Realty Tbk

PLIN

19

Pudjiadi Prestige Tbk

PUDP

20

Pakuwon Jati Tbk

PWON

21

Roda Vivatex Tbk

RDTX

22

Danayasa Arthatama Tbk

SCBD

23

Summarecon Agung Tbk

SMRA

24

Total Bangun Persada Tbk

TOTL

25

Waskita Karya (Persero) Tbk

WSKT

Sumber : www.sahamok.com

3.6

Teknik Analisis Data dan Pengajuan Hipotesis Berdasarkan rumusan masalah dari hipotesis penelitian yang telah

dijelaskan sebelumnya, terlihat bahwa hubungan antar varaiabel yang menjadi fokus penelitian ini secara keseluruhan menunjukkan hubungan kausal kompleks

62

dan berjenjang. Hubungan ini melibatkan variabel dependen (endogen) yaitu manajemen laba, variabel independen (eksogen) yaitu ukuran perusahaan, leverage, dan capital intensity ratio Dan yang terakhir yaitu variabel intervening (variabel mediasi) yaitu perencanaan pajak. Menurut Hair et al (2006:17, dikutip oleh kusumajaya 2011), “permasalahan yang mempunyai karakteristik hubungan berjenjang dan jenis variabel semacam tersebut, maka teknik analisis yang digunakan adalah menggunakan persamaan stimulus dengan teknik estimasi path anaylisis”. Program aplikasi SPSS versi 23 digunakan untuk membantu dalam menganalisis data yang digunakan dalam penelitian ini. Setelah melakukan pengumpulan data, tahap selanjutnya adalah menganalisa data yang selanjutnya diproses sehingga dapat menjawab persoalan yang telah diajukan dalam penelitian.

3.6.1

Statistik Deskriptif Menurut Sugiyono (2015:206) statistik deskriptif adalah : “Statistik yang digunakan untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi.” Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang

dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, maksimum, dan minimum. Statistik deskriptif dimaksudkan untuk memberikan gambaran mengenai distribusi dan perilaku data sampel tersebut. Statistik Deskriptif tersebut digunakan pada masing-masing variabel yaitu Ukuran Perusahaan, Leverage, Capital Intensity Ratio, Manajemen Laba, dan Perencanaan Pajak.

3.6.2

Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus dipenuhi pada

analisis regresi linear berganda yang berbasis ordinary least square (OLS). Uji asumsi klasik dilakukan untuk mengetahui kondisi data yang ada agar dapat menentukan model analisis yang paling tepat digunakan.

63

Untuk mendapatkan model regresi yang efisien dan tidak bias, maka dilakukan pengujian terhadap asumsi-asumsi klasik dengan menggunakan bantuan program IBM SPSS 23.00 dengan tingkat signifikan sebesar 0.05. Ada empat uji asumsi klasik pada penelitian ini, yaitu uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi. 3.6.2.1 Uji Normalitas Menurut Ghozali (2013:160) tujuan uji normalitas adalah : “untuk menguji apakah dalam model regresi linier, variabel terikat dan variabel bebas memiliki distribusi normal. Untuk mengetahui bentuk distribusi data, bisa dilakukan dengan grafik distribusi dan analisis statistik. Pengujian dengan grafik distribusi dilakukan dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika garis data residual normal, maka garis yang menggambarkan data yang sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. Dalam penelitian ini uji normalitas dilakukan dengan program SPSS dengan uji Kolmogrov Smirnov dengan menetapkan derajat keyakinan (ɑ) sebesar 5%”. Menurut Ghozali (2013:161) dasar pengambilan keputusan yang digunakan dalam uji kolmogrov smirnov adalah sebagai berikut : “a. Jika nilai signifikansi > 0,05 berarti data residual berdistribusi normal. b. Jika nilai signifikansi < 0,05 berarti data residual tidak berdistribusi normal”. 3.6.2.2 Uji Multikolinearitas Penelitian ini menguji multikolinieritas dengan cara melihat Variance Inflation Factor (VIF) untuk menunjukkan setiap variabel bebas menjadi variabel terikat dan diregresikan terhadap variabel bebas lainnya. Menurut Ghozali (2013:105) uji multikolinearitas adalah sebagai berikut : “Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Indikator model regresi yang baik adalah tidak adanya korelasi di antara variabel independen”.

64

Menurut Singgih (2013:234) “Apabila nilai VIF lebih tinggi dari 0,1 atau VIF lebih kecil dari 10 maka dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinieritas”. Rumus VIF sebagai berikut : 𝑉𝐼𝐹 =

1 . (1 − 𝑅𝑖 2 )

Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikoliniearitas didalam model ini adalah : a. Jika nilai tolerance > 10% dan nilai VIF 10, maka ada multikolinearitas”. 3.6.2.3 Uji Heteroskedastisitas Menurut (Ghozali, 2013:139) tujuan uji heteroskedastisitas adalah : “untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan residual satu pengamatan ke pengamatan lain”. Dalam penelitian ini tingkat signifikan ditentukan sebesar 5% sehingga jika nilai signifikansinya di atas 0,05 maka terjadi heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas juga dapat dideteksi dengan menggunakan scatterplot, jika scatterplot menunjukan adanya titik–titik yang membentuk pola tertentu maka terjadi heteroskedastisitas. Akan tetapi, bila menyebar di atas dan di bawah sumbu Y, serta tidak membentuk pola maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Menurut Ghozali (2013:105) mengatakan bahwa : ”Untuk menghilangkan heteroskedastisitas dalam model regresi dapat dilakukan dengan transformasi dalam bentuk regresi dengan cara membagi model regresi dengan salah satu variabel bebas yang digunakan dalam model tersebut serta dengan melakukan transformasi log”. 3.6.2.4 Uji Autokorelasi Menurut Sunyoto (2013:97) menjelaskan uji autokorelasi sebagai berikut : "Persamaan regresi yang baik adalah yang tidak memiliki masalah autokorelasi, jika terjadi autokorelasi maka persamaan tersebut menjadi

65

tidak baik atau tidak layak dipakai prediksi. Masalah autokorelasi baru timbul jika ada korelasi secara linier antara kesalahan pengganggu periode t (berada) dengan kesalahan pengganggu periode t-1 (sebelumnya). Dengan demikian dapat dikatakan bahwa uji asumsi klasik autokorelasi dilakukan untuk data time series atau data yang mempunyai seri waktu, misalnya data dari tahun 2000 s/d 2012". Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi dengan menggunakan tabel Durbin-Watson (Ghozali, 2013:110). Hipotesis yang akan di uji adalah : H0 = tidak ada autokorelasi (ß = 0) HA = ada autokorelasi (ß ≠ 0) Pengambilan keputusan ada atau tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut : Tabel 3.4 Durbin Waston d test : Pengambilan Keputusan Hipotesis Nol

Keputusan

Jika

Tidak ada autokorelasi positif

Tolak

0 < d < dL

Tidak ada autokorelasi positif

No decision

dL ≤ d ≤ dU

Tidak ada autokorelasi negatif

Tolak

4- dL< d < 4

Tidak ada autokorelasi negatif

No decision

4- dU ≤ d ≤ 4- dL

Tidak ada autokorelasi positif Tidak ditolak

dU< d < 4- dU

atau negatif Sumber : (Imam Ghozali, 2013:80)

3.6.3

Pengujian Hipotesis Menurut Ghozali (2013:97), ”ketepatan fungsi regresi sampel dalam

menafsir nilai aktual dapat diukur dari Godness of fit. Secara statistik Godness of fit setidaknya dapat diukur dari nilai koefisien determinasi, nilai statistik F dan nilai statistik t dengan tingkat signifikan 5%”. 3.6.3.1 Analisis Jalur (Path Analysis) 3.6.3.1.1 Pengujian Subtruktur Menurut Ghazali (2013:249) mengatakan bahwa : ”untuk menguji pengaruh variabel intervening digunakan metode analisis jalur (Path Analysis). Analisi jalur merupakan perluasan dari analisis regresi

66

linear berganda, atau analisi jalur adalah perluasan analisis regresi untuk menaksir hubungan kualitas antar variabel yang telah ditetapkan sebelumnya berdasarkan teori”. Analisis jalur sendiri bertujuan menerangkan akibat langsung maupun tidak langsung seperangkat variabel, sebagai variabel penyebab terhadap variabel akibat. Dengan analisis jalur kita dapat mengetahui : 1. Besarnya pengaruh masing-masing variabel baik secara langsung maupun tidak langsung. 2. Gambaran diagramik struktur variabel-variabel penyebab terhadap akibat, yang disebut dengan diagram jalur (path analysis) 3. Besarnya pengaruh (relative) dari variabel akibat dinyatakan oleh besarnya bilangan jalur (path coefficient), 4. Besarnya pengaruh nyata yang dinyatakan oleh besarnya bilangan koefisien determinasi (deternminant coefficient).

Asumsi yang mendasari digunakannya analisa jalur adalah : 1. Hubungan variabel haruslah linier dan aditif. 2. Semua variabel residu tidak mempunyai korelasi satu sama lain. 3. Pola hubungan antara variabel adalah rekursif (pola yang tidak melibatkan arah pengaruh timbal balik). 4. Tingkat pengukuran semua variabel sekurang-kurangnya berskala interval. Berdasarkan operasional variabel diatas, maka dapat diketahui bahwa skala pengukuran data semua ratio. Analisa jalur digunakan untuk menguji hipotesis, untuk itu struktur hubungan sebab akibat dapat digambarkan sebagai berikut : Model pemecahan masalah dapat digambarkan sebagai berikut : Struktur lengkap :

PyX1

X1

e1

Y

67

PyX2

rx2x1 rx3x1

PyX3

X2 PzX2

rx3x2

PzX1

PzX3

X3

Z

e2

Gambar 3.1 Struktur Lengkap Diagram Jalur

Dimana : X1

: Ukuran Perusahaan

X2

: Leverage

X3

: Capital Intensity Ratio

Y

: Perencanaan Pajak

Z

: Manajemen Laba

e

: Variabel Residu

Secara matematis, model diatas dapat dibuat dalam persamaan sebagai berikut : Y

= ρ1X1 + ρ2X3 + ρ3X3 + e1

Z

= ρ4X1 + ρ5X3 + ρ6X3 + ρY + e1

Dimana ρ adalah koefisien jalur. Besarnya nilai 𝑒1 = √(1 — 𝑅2) dan nilai 𝑒2 = √ (1 — 𝑅2). 3.6.3.1.1.1 Struktur Pertama Struktur pertama mengidentifasi pengaruh X1, X2, X3 terhadap perencanaan pajak dengan hipotesis pertama dana kedua. Pengaruh variabel ditentukan melalui koefisien jalur. Pengaruh langsung terhadap Y : 1. Pengaruh langsung variabel X1 terhadap Y : Pyx1.Pyx1 2. Pengaruh langsung variabel X2 terhadap Y : Pyx2.Pyx2 3. Pengaruh langsung variabel X3 terhadap Y : Pyx3.Pyx3

68

4. Pengaruh langsung variabel € terhadap Y : Py€1.Py€2

Pengaruh tidak langsung terhadap Y : 1. Pengaruh variabel X1 melalui X2 terhadap Y : Pyx1.rx2x1.Pyx2 2. Pengaruh variabel X2 melalui X1 terhadap Y : Pyx2.rx2x1.Pyx1 3. Pengaruh variabel X1 melalui X3 terhadap Y : Pyx1.rx3x1.Pyx3 4. Pengaruh variabel X3 melalui X1 terhadap Y : Pyx3.rx1x3.Pyx1 5. Pengaruh variabel X2 melalui X3 terhadap Y : Pyx2.rx3x2.Pyx3 6. Pengaruh variabel X3 melalui X2 terhadap Y : Pyx3.rx2x3.Pyx2

Pengujian Hipotesis Substruktur pertama : Pengujian secara parsial Hipotesis : H0 : pyx1 = 0 H1 : pyx1 ≠ 0 a. Statistik Uji t Uji t dilakukan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghazali,2013: 98). Hipotesis yang akan di uji untuk pengaruh X1, X2, dan X3 terhadap Y dengan menggunakan siginifikasi level 0,05 (ɑ=5%).

𝑡=

𝑃𝑦𝑥𝑖 √(1 − 𝑅2 𝑌𝑢(𝑥1𝑥2…𝑥𝑘) )𝐶𝑖𝑖 𝑛−𝑘−1

Keterangan : Pyxi

= koefisisen jalur atau besarnya pengaruh dari variabel penyebab (X1) terhadap variabel akibat (Y)

R2yx1….xk

= kofisien yang menyatakan determinasi total dari semua variabel penyebab terhadap variabel akibat

69

Cii

= unsur pada baris ke-1 dan kolom ke-2 dari matriks invers.

c. Kriteria Uji : Penerimaan atau penolakan hipotesis dilakukan dengan kriteria : 1. H0 ditolak bila : thitung > ttabel atau thitung < -ttabel 2. H0 diterima bila : -thitung < thitung < ttabel 3. Jika nilai sig < 0,05, atau t hitung > t tabel maka terdapat pengaruh variabel X terhadap variabel Y 4. Jika nilai sig > 0,05 atau t hitung < t tabel maka tidak terdapat pengaruh variabel X terhadap variabel Y 𝑡 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝑡 (ɑ/2 ; 𝑛 − 𝑘 − 1)

Pengujian secara bersama-sama Hipotesis : H0 : pyx1 = pyx2 = 0 H1 : sekurang-kuranganya ada sebuah pyx1 ≠ 0 a. Statistik Uji F Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat. (Ghozali, 2013:98). Hipotesis yang akan di uji untuk pengaruh X1, X2, dan X3 terhadap Y dengan taraf siginifikasi ɑ = 0,05. F=

(𝑛 − 𝑘 − 1)𝑅2 𝑦𝑥1𝑥2..𝑥𝑘 𝑘(1 − 𝑅2 𝑦𝑥1𝑥2…𝑥𝑘

d. Kriteria Uji : Penerimaan atau penolakan hipotesis dilakukan dengan kriteria : 1. H0 ditolak bila : Fhitung > Ftabel 2. H0 diterima bila : Fhitung ≤ Fhitung

70

3. Jika nilai sig < 0,05, atau F hitung > F tabel maka terdapat pengaruh variabel X secara simultan terhadap variabel Y 4. Jika nilai sig > 0,05 atau F hitung < F tabel maka tidak terdapat pengaruh variabel X secara simultan terhadap variabel Y. 3.6.3.1.1.2 Struktur Kedua Subtruktur kedua mengidentifikasi pengaruh variabel X1,X2, dan X3 melalui Y terhadap Z, sesuai dengan hipotesis ketiga dan keempat. Pengaruh variabel ditentukan melalui koefisien jalur Pzxi, dimana i= 1,2 seperti dalam persamaan struktur sebagai berikut :

Y = Pzx1X1 + Pzx2X2 + Pzx3X3 + Pzy + Pz€2

Pengaruh langsung terhadap Z : 1. Pengaruh langsung variabel X1 terhadap Z : Pzx1.Pzx1 2. Pengaruh langsung variabel X2 terhadap Z : Pzx2.Pzx2 3. Pengaruh langsung variabel X3 terhadap Z : Pzx3.Pzx3 4. Pengaruh langsung variabel € terhadap Z : Pz.Pzy.Pyz

Pengaruh tidak langsung terhadap Z : 1. Pengaruh variabel X1 melalui X2 terhadap Z 2. Pengaruh variabel X1 melalui X3 terhadap Z 3. Pengaruh variabel X1 melalui Y terhadap Z 4. Pengaruh variabel X2 melalui X1 terhadap Z 5. Pengaruh variabel X2 melalui X3 terhadap Z 6. Pengaruh variabel X2 melalui Y terhadap Z 7. Pengaruh variabel X3 melalui X1 terhadap Z 8. Pengaruh variabel X3 melalui X2 terhadap Z 9. Pengaruh variabel X3 melalui Y terhadap Z

Pengujian Hipotesis Substruktur Kedua :

71

Pengujian secara parsial Hipotesis : H0 : pyx1 = pyx2 = pyx3 = pyz = 0 H1 : sekurang-kurangnya ada sebuah pyxi ≠ 0 atau pyz ≠ 0 a. Statistik Uji t

𝑡=

𝑃𝑦𝑥𝑖 i = 1,2,3 dan 4

√(1−𝑅2 )𝐶𝑅𝑖𝑖 𝑛−𝑘−1

b. Kriteria Uji : Penerimaan atau penolakan hipotesis dilakukan dengan kriteria : 1. H0 ditolak bila : thitung > ttabel atau thitung < -ttabel 2. H0 diterima bila : -thitung < thitung < ttabel 3. Jika nilai sig < 0,05, atau t hitung > t tabel maka terdapat pengaruh variabel X terhadap variabel Y 4. Jika nilai sig > 0,05 atau t hitung < t tabel maka tidak terdapat pengaruh variabel X terhadap variabel Y

Pengujian secara keseluruhan : Hipotesis : Ho : pyx1 = 0 H1 : sekurang-kurangnya ada sebuah pyxi ≠ 0 a. Statistik Uji F

F=

(𝑛 − 𝑘 − 1)𝑅2 𝑦𝑥1𝑥2..𝑥𝑘 𝑘(1 − 𝑅2 𝑦𝑥1𝑥2…𝑥𝑘

72

b. Kriteria Uji : Penerimaan atau penolakan hipotesis dilakukan dengan kriteria : 1. H0 ditolak bila : Fhitung > Ftabel 2. H0 diterima bila : Fhitung ≤ Fhitung 3. Jika nilai sig < 0,05, atau F hitung > F tabel maka terdapat pengaruh variabel X secara simultan terhadap variabel Y 4. Jika nilai sig > 0,05 atau F hitung < F tabel maka tidak terdapat pengaruh variabel X secara simultan terhadap variabel Y 𝐹 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 = 𝐹 (𝑘 ; 𝑛 − 𝑘)

BAB V PENUTUP

5.1

Kesimpulan Berdasarkan pada data yang telah dikumpulkan dan hasil pengujian yang

telah dilakukan terhadap permasalahan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Secara parsial a. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis pertama (H1) diketahui bahwa variabel ukuran perusahaan dan capital intensity ratio tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel Y, akan tetapi variabel leverage memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel Y. Dari hasil pengujian tersebut maka hipotesis pertama diterima oleh X2, sedangkan terhadap X1, dan X3 hipotesis pertama di tolak. b. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis ketiga (H3) diketahui ukuran perusahaan melalui perencanaan pajak tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel Z, akan tetapi variabel leverage dan capital intensity ratio melalui perencanaan pajak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel Z. Dari hasil pengujian tersebut maka hipotesis ketiga diterima oleh X1, sedangkan terhadap X2, X3 dan Y hipotesis ketiga di tolak. Penjelasannya adalah tidak signifikannya ukuran perusahaan terhadap perencanaan pajak maupun manajemen laba disebabkan karena ukuram besar akan melaporkan kondisinya secara lebih akurat, sehingga manajer yang memimpin perusahaan yang lebih besar akan memiliki kesempatan yang lebih kecil dalam memanipulasi laba dibandingkan dengan manajer di perusahaan kecil. Perusahaan yang termasuk dalam skala perusahaan besar akan mempunyai sumber daya yang berlimpah yang dapat digunakan untuk tujuan-tujuan tertentu. Teori biaya politik menjelaskan bahwa perusahaan besar cenderung untuk tidak melakukan tindakan agresivitas pajak karena perusahaan besar akan menjadi sorotan pemerintah dan juga demi menjaga nama baik perusahaan di mata publik.

113

114

Pengaruh leverage yang signifikan menunjukkan bahwa peningkatan biaya bunga diikuti dengan peningkatan biaya pajak. Perusahaan menggunakan utang yang diperoleh untuk keperluan investasi sehingga menghasilkan pendapatan di luar usaha perusahaan. Hal ini membuat laba yang diperoleh perusahaan naik dan mempengaruhi kenaikan beban pajak yang ditanggung perusahaan. Berdasarkan teori agensi, perusahaan yang mempunyai kinerja yang baik cenderung mempunyai konflik atau perbedaan kepentingan antara principal dan agen yang rendah. Hal ini dikarenakan tujuan dari masing-masing pihak dapat terpenuhi sesuai dengan yang diharapkan. Oleh karena itu semakin tinggi tarif pajak sebuah perusahaan maka semakin besar manfaat yang diperoleh dari penggunaan utang. Perusahaan yang mempunyai rasio leverage yang tinggi, berarti proporsi hutangnya lebih tinggi dibandingkan dengan proporsi aktivanya akan cenderung melakukan manipulasi dalam bentuk manajemen laba. Tinggi rendahnya capital intensity tidak akan mempengaruhi tingkat perencanaan pajak yang dilakukan oleh suatu perusahaan. Tidak adanya pengaruh terhadap manajemen diakibatkan oleh perusahaan dengan tingkat intensitas aset tetap yang tinggi memang menggunakan aset tetap tersebut untuk kepentingan perusahaan. Perusahaan bukan sengaja menyimpan proporsi aset yang besar untuk menghindari pajak melainkan perusahaan memang menggunakan aset tetap tersebut untuk tujuan operasional perusahaan. Hal ini diakibatkan perusahaan membuat kebijakan terhadap penyusutan aset tetap sesuai dengan peraturan perpajakan yang berlaku sehingga perusahaan tidak perlu lagi melakukan koreksi fiskal terhadap aset tetap dalam melakukan perhitungan pajak terhutang untuk tahun pajak tersebut akan tetapi adanya motivasi para manajer untuk melakukan manipulasi laba berupa manajemen laba membuat perusahaan memanfaatkan kebijakan terhadap penyusutan aset tetap sesuai dengan peraturan perpajakan yang berlaku untuk memanipulasi labanya. Perencanaan pajak berpengaruh terhadap manajemen laba menunjukkan bahwa apabila perencanaan pajak semakin membaik, maka akan meningkatkan manajemen laba perusahaan secara nyata. Salah satu cara perencanaan pajak

115

dengan mengatur seberapa besar laba yang dilaporkan, sehingga masuk dalam indikasi adanya praktik manajemen laba. 2. Secara Simultan a. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis kedua (H2) diketahui bahwa pengaruh ukuran perusahaan (X1), leverage (X2), capital intensity ratio (X3) secara simultan terhadap perencanaan pajak (Y) adalah sebesar 0,000 < 0,05 dan nilai F hitung 7,770 > F tabel 2,70, sehingga dapat disimpulkan bahwa H2 diterima yang berarti terdapat pengaruh XI, X2, X3 secara simultan terhadap Y. b. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis kedua (H2) diketahui bahwa pengaruh ukuran perusahaan (X1), leverage (X2), Capital Intensity Ratio (X3) melalui perencanaan pajak (Y) secara simultan terhadap manajemen laba (Z) adalah sebesar 0,000 < 0,05 dan nilai F hitung 14,988 > F tabel 2,46, sehingga dapat disimpulkan bahwa H4 diterima yang berarti terdapat pengaruh XI, X2, X3 melalui Z secara simultan terhadap Y. 5.2

Keterbatasan Meskipun peneliti telah berusaha merancang dan mengembangkan

penelitian sedemikian rupa, namun masih terdapat beberapa keterbatasan dalam penelitian ini yang masih perlu direvisi bagi peneliti selanjutnya antara lain: 1. Masih adanya sejumlah variabel lain yang belum digunakan dan memiliki kontribusi yang besar dalam mempengaruhi yang terjadi didalam sebuah perusahaan. Dari hasil pembahasan penelitian ini dengan melihat latar belakang penelitian, justifikasi teori dan metode penelitian, maka dapat disampaikan beberapa keterbatasan penelitian ini adalah nilai R² terhadap variabel Y adalah 0,181 yang berarti 18,1% variasi dari semua variabel bebas dapat menerangkan variabel terikat dan sisanya terdapat 81,9% diterangkan oleh variabel lain yang tidak diajukan dalam penelitian ini dan juga nilai R² terhadap variabel Z melalui intervening variabel Y adalah 0,363 yang berarti 36,3% variasi dari semua variabel bebas dapat menerangkan variabel terikat dan sisanya terdapat 78,7% diterangkan oleh variabel lain yang tidak diajukan dalam penelitian ini.

116

2. Dalam penelitian ini hanya menggunakan perusahaan sekto property dan real estate sebagai sampel sehingga hasil penelitian 3. Dalam penelitian ini hanya dilakukan selama 5 tahun. 5.3

Saran Dari kesimpulan dan keterbatasan yang telah diuraikan diatas, maka dalam

kesempatan ini penulis mencoba untuk memberikan saran-saran sebagai berikut : 1. Penelitian selanjutnya diharapkan memasukkan variabel-variabel lain yang erat kaitannya dengan manajemen laba yang bisa di intervening oleh perencanaan pajak. 2. Penelitian selanjutnya disarankan untung memperpanjang periode pengamatan dan meneliti perusahaan pada sector lain bahkan seluruh sector yang ada sehingga memperoleh sampel yang lebih besar dan dapat menggambarkan hasil yang sesuai, 3. penelitian selanjutnya disarankan untuk mencoba menggunakan proksi perencanaan pajak yang lain misalnya pengukuran menggunakan Book Tax Differences (BTD), Discretionary Permanent (DTAX), Unrecognize Tax benefit, Tax Shelter Activity, dan Marginal tax rate.dan manajemen laba dengan pendekatan model baru agar perencanaan pajak dan manajemen laba dapat dijelaskan dengan lebih baik. 4. Bagi regulator, hasil penelitian ini diharapkan dapat dijadikan pertimbangan dalam menentukan kebijakan terkait peraturan pajak bagi badan usaha di Indonesia. 5. Bagi investor, hasil penelitian ini diharapkan dapat dijadikan bahan pertimbangan dalam menentukan investasi terhadap perusahaan yang dituju.

DAFTAR PUSTAKA

Buku Bhattacharyya, Assish K. 2012. Essential Of Financial Accounting. New Delhi: PHI Learning Private Limited. Bungin, Burhan. 2014. Penelitian Kualitatif . Jakarta: Kencana Prenada Media Ekonisia Muljono, Djoko. 2009. Tax Planning Menyiasati Pajak dengan Bijak. Yogyakarta: ANDI Fahmi, Ilham. 2013. Analisis Laporan Keuangan. Bandung: Alfabeta. Ghozali, Imam. 2013. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS. Edisi Ketujuh. Semarang: Badan Penerbit Universitas Dipenogoro. Hanafi, Mamduh M. 2013. Manajemen Keuangan. Edisi 1. Yogyakarta: BPFE. Irham, Fahmi. 2015. Pengantar Manajemen Keuangan Teori Dan Soal Jawab. Bandung: Alfabeta. Jogiyanto Hartono. 2013. Teori Portofolio dan Analisis Investasi. Edisi Kedelapan. Yogyakarta: BPFE. Kasmir. 2015. Analisis Laporan Keuangan. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada. Kim et al. 2013. The Effect of Firm Size On Earning Management. Sosial Science Research Network Electric: Paper Collection Mardiasmo. 2016. Perpajakan. Edisi Terbaru 2016. Yogyakarta: Penerbit Andi. Murhadi, Werner R. 2013. Analisis Laporan Keuangan, Proyeksi Dan Valuasi Saham. Jakarta: Salemba Empat. Pura, Rahman. 2013. Pendekatan Akuntansi 1 (Pendekatan Siklus Akuntansi). Jakarta: Erlangga. Pohan, Chairil Anwar. 2015. Manajemen Perpajakan. Edisi 3. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama. Riyanto, Bambang. 2013. Dasar-Dasar Pembelanjaan Perusahaan. Edisi Keempat. Yogyakarta: BPFE.

117

118

Santoso, Singgih. 2014. Panduan Lengkap SPSS Versi 20. Edisi Revisi. Jakarta: Gramedia. Sartono, Agus. 2014. Manajemen Keuangan: Teori Dan Aplikasi. Edisi Keempat. Yogyakarta: BPFE. Sanusi, Anwar. 2014. Metodologi Penelitian Bisnis. Jakarta: Salemba Empat. Scott, W. R. 2015. Financial Accounting Theory. 7th Edition. Toronto: Pearson Education Canada. Soemarso S. R. 2014. Akuntansi Suatu Pengantar. Edisi 5. Jakata: Salemba Empat. Suandy, Erly. 2016. Perencanaan Pajak. Edisi 6. Jakarta: Salemba Empat. Subramanyam, K.R & Wild, John J. 2013. Analisis Laporan Keuangan. Jakarta: Salemba Empat. Sugiyono. 2015. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif R&B. Bandung: Aflabeta. Sulistyanto, H Sri. 2014. Manajemen Laba Teori Dan Model Empiris. Edisi Kedua. Jakarta: Kompas Gramedia. Sunyoto, Danang. 2013. Metodologi Penelitian Akuntansi. Bandung: PT Refika Aditama Anggota Ikapi. Theodorus M. Tuanakotta. 2013. Mendeteksi Manipulasi Laporan Keuangan. Jakarta: Salemba Empat. Waluyo. 2013. Perpajakan Indonesia. Jakarta: Salemba Empat. Watts, R. L., & J, L. Zimmerman. 1990. Positive Accounting Theory. USA: Prentice-Hall Weygandt, Kimmel & et all. 2013. Financial Accounting: IFRS Edition. Hoboken: John Wiley & Sons, Inc.

119

Jurnal Anak Agung Mas Ratih Astari, I Ketut Suryanawa. 2017. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Manajemen Laba. E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana Vol.20: 290-319. Andhari Putu Ayu Seri, I Made Sukartha. 2017. Pengaruh Pengungkapan Corporate Social Responsibility, Profitabilitas, Inventory Intensity, Capital Intensity Dan Leverage Pada Agresivitas Pajak. E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana. Vol.18.3: 2115-2142. ISSN: 2302-8556. Chancera, Dhiba Meutya. 2011. Pengaruh Manajemen Laba Terhadap Biaya Modal Ekuitas pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) Tahun 2008-2009. Fakultas Ekonomi Universitas Diponegoro, Semarang Darmadi, Iqbal Nur Hakim. 2013. Analisis Faktor yang mempengaruhi manajemen pajak dengan indicator 119ariff pajak efektif. UNDIP Darmawan, I. G. H., & Sukartha, I. M. 2014. Pengaruh Penerapan Corporate Governance, Leverage, Return On Assets, Dan Ukuran Perusahaan Pada Penghindaran Pajak. E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana 9.1. Desi

Nur Aprina, Khairunnisa. 2015. Pengaruh Ukuran Perusahaan, Profitabilitas, Dan Kompensasi Bonus Terhadap Manajemen Laba. EProceeding Of Management: Vol.2, No.3: 3251.

Dian, Novianti. 2013. Pengaruh Penggantian CEO dan Ukuran Perusahaan Terhadap Manajemen Laba. Ejournal. Bandung: UNISBA. Dimas Anindyka, Dudi Pratomo, dkk. 2018. Pengaruh Leverage (DAR), Capital Intensity Dan Inventory Intensity Terhadap Tax Avoidance (Studi Pada Perusahaan Makanan Dan Minuan Di Bursa Efek Indonesia (BEI) Tahun 2011-2015). E-Proceeding Of Management: Vol.5, No.1: 713. Hanlon, M. & Heitzman, S. 2010. A Review Of Tax Research. Journal Of Accounting And Economics,50, hal. 127-128. Hlaing, K. P. 2012. Organizational Architecture Of Multinations And Tax Aggressiveness. Canada: University of Waterloo. Husnul Khotimah. 2014. Pengaruh Perencanaan Pajak Terhadap Manajemen Laba. ESENSI Jurnal Bisnis dan Manajemen UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. Vol. 4, No. 2.

120

I Gede Hendy Darmawan, I Made Sukartha. 2014. Pengaruh Penerapan Corporate Governance, Leverage, Return On Assets, Dan Ukuran Perusahaan Pada Penghindaran Pajak. E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana. 9.1: 143-161. Nila Trisna Syanthi, et al. 2012. Dampak Manajemen Laba Terhadap Perencanaan Pajak Dan Persistensi Laba. Ekuitas: Jurnal Ekonomi Dan Keuangan, Akreditasi No. 80/Dikti/Kep/2012. ISSN 1411-0393. Peranasari, Ida Bagus Dharmadiaksa & dkk. 2014. Perilaku Income Smoothing, Dan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhinya. E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana,Vol.8, No.1, 2014: 140-153. Putu Putri Suriyani & dkk. 2015. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Manajemen Laba (Studi Empiris Pada Perusahan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2008-2013). E-Journal S1 K Universitas Pendidikan Ganesha Jurusan Akuntansi Program S1, Volume 3 No.1. Rodriguez, E. F. And Arias, A. M. 2012. Do Business Characteristics Determine An Effective Tax Rate?. The Chinese Economy. Vol. 45, No. 6. Sabli, Nurshamimi and Rohaya Md Noor. 2012. Tax Planning and Corporate Governance. 3 rd International Conference on Business and Economic Research (3 rd ICBER 2012) Proceeding, Bandung, Indonesia. Siallagan, Hamonangan dan Mas’ud Machfoedz. 2006. Mekanisme Corporate Governance, Kualitas Laba dan Nilai Perusahaan. Simposium Nasional Akuntansi IX. Hal 1-23. Padang. Silva Vanra Fitriani, & dkk. 2017. Pengaruh Arus Kas Bebas, Capital Intensity Ratio Dan Ukuran Perusahaan Terhadap Manajemen Laba. Prosiding Akuntansi Volume 3, No.1: 2460-6561. Simarmata. 2014. Pengaruh Tax Avoidance Jangka Panjang Terhadap Nilai Perusahaan Dengan Kepemilikan Institusional Sebagai Variabel Pemoderasi. Fakultas Ekonomi Universitas Diponegoro. Siregar dan Widyawati. 2016. Pengaruh Karakteristik Perusahaan Terhadap Penghindaran Pajak Pada Perusahaan Manufaktur BEI. Jurnal Ilmu dan Riset Akuntansi Vol. 5, No. 2 Februari 2016. Sri Mulyani, dkk. 2013. Pengaruh Karakteristik Perusahaan, Koneksi Politik Dan Reformasi Perpajakan Terhadap Penghindaran Pajak (Studi Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Tahun 20082012). Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya

121

Veliandina Chivan Naftalia, Marsono. 2013. Pengaruh Leverage Terhadap Manajemen Laba Dengan Corporate Governance Sebagai Variabel Pemoderasi. Diponegoro Journal Of Accounting, Volume 2, Nomor 3: 18. Yoehana, Maretta. 2013. Corporate Social Responsibility Dan Tingkat Agresivitas Pajak Di Indonesia. Dipenogoro Journal Of Accounting, Vol. 02, No. 02: 1-12. Perundang- Undangan Financial Accounting Standards Board (FASB). 1980. Statement of Financial Accounting Concepts No.2: Qualitative Characteristics of Accounting Information. Stamford: Connecticut. Ikatan Akuntansi Indonesia, 2016, Standar Akuntansi Keuangan PSAK No. 43: Akuntansi Anjak Piutang. Jakarta: Salemba Empat. Ikatan Akuntansi Indonesia. 2016. PSAK 16 (Revisi 2016): Aset Tetap. Jakarta: IAI. Ikatan Akuntansi Indonesia. 2016. Standar Akuntansi Keuangan PSAK No 23: Pendapatan. Jakarta: Salemba Empat. Ikatan Akuntansi Indonesia. 2016. PSAK No. 2: Laporan Arus Kas. Edisi Revisi 2015. Dewan Standar Akuntansi Keuangan: PT. Raja Grafindo. Undang-Undang Dasar 1945 Amandemen III Pasal 23A. BAB VIII. Hal Keuangan. Undang-Undang Nomor 16 Tahun 2009 Pasal 1 Tentang Ketentuan Umum dan Tata Cara Perpajakan (KUP). Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 20 Tahun 2008 Tentang Usaha Mikro Kecil, Dan Menengah. Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 36 Tahun 2008 Tentang Pajak Penghasilan. Website E-Book Sulistyanto, H Sri. Manajemen Laba Teori Dan Model Empiris. http://books.google.co.id/books?id=j4lzrAw1TGcC&lpg=PP1&pg=PA233 #v=twopage&q&f=false diakses pada hari jumat, 3 Agustus 2018 pukul 19.00

122

http://ketentuan.pajak.go.id/index.php?r=aturan/cetak&idcrypt=oJeko6A= diakses pada hari jumat, 3 Agustus 2018 pukul 19.00

http://money.cnn.com/2015/07/21/investing/toshiba-ceo-resigns/index.html diakses pada hari jumat, 3 Agustus 2018 pukul 19.00 http://www.idx.co.id, data laporan keuangan, diunduh 13 Desember 2017 diakses pada hari senin, 1 Januari 2018 pukul 08.00 http://www.kemenkeu.go.id diakses pada hari sabtu, 8 Juni 2018 pukul 20.00 http://www.ortax.org/ortax/?mod=studi&page=show&id=209&q=&hlm=2 diakses pada hari sabtu, 8 Juni 2018 pukul 20.00 http://www.pajak.go.id/sites/…/UU-KUP-001-13-UU%20KUP%20201300%20Mobile.pdf diakses pada hari sabtu, 8 Juni 2018 pukul 20.00 http://www.pajakbro.com/2018/02/tarif-pasal-17-uu-pph.html diakses pada hari sabtu, 8 Juni 2018 pukul 20.00 http://www.sahamok.com/emiten/sektor-property-real-estate/sub-sektorpropertyrealestate/ diakses pada hari rabu, 29 Desember 2017 pukul 14.00 http://www.tribunnews.com/bisnis/2018/01/14/apl-bisnis-properti-tahun-2018lebih bergairah diakses pada hari sabtu, 8 Juni 2018 pukul 20.00

LAMPIRAN Lampiran 1 : Jadwal Penelitian Waktu No

Jadwal Kegiatan

Mei

Juni

Juli

Agustus

September

1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1

Persiapan

2

Penyusunan UP

3

Seminar UP

4 5 6

Pengumpulan Data Pengolahan Data Persiapan Sidang / Sidang

123

Lampiran 2 Variabel Ukuran Perusahaan : Size No

Kode Emiten

1

APLN

2

Total Aset 2012

2013

2014

15,195,642,352

19,679,908,990

23,686,158,211

ASRI

10,946,417,244,000

14,428,082,567,000

16,924,366,954,000

3

BEST

2,285,757,285,247

3,360,272,281,414

3,652,993,439,542

4

BSDE

16,756,718,027,575

22,572,159,491,478

28,134,725,397,393

5

CTRA

15,023,391,727,244

20,114,871,381,857

23,538,715,000,000

6

DART

4,293,161,447,000.00

4,768,449,638,000.00

5,114,273,658,000.00

7

DILD

6,091,751,240,542

7,526,470,401,005

9,004,884,010,541

8

DUTI

6,592,254,980,112

7,473,596,509,696

8,024,311,044,118

9

GMTD

900,597,066,316

1,307,846,871,186

1,524,317,216,546

10

GPRA

1,310,251,294,004

1,332,646,538,409

1,517,576,344,888

11

JRPT

4,998,260,900,000.00

6,163,177,866,000.00

6,684,262,908,000.00

12

KIJA

7,077,817,870,077

8,255,167,231,158

8,505,270,447,485

13

LPCK

2,832,000,551,101

3,854,166,345,345

4,309,824,234,265

14

LPKR

24,869,295,733,093.00

31,300,362,430,266.00

37,761,220,693,695.00

15

MDLN

4,591,920,046,013

9,647,813,079,565

10,446,907,695,182

16

MKPI

2,553,203,639,852

2,838,815,438,871

4,316,214,269,222

17

MTLA

2,015,753,149

2,834,484,171

3,250,717,743

18

PLIN

3,950,266,763,000.00

4,126,804,890,000.00

4,544,932,176,000.00

19

PUDP

361,178,839,947

366,625,848,156

401,794,311,717

20

PWON

7,565,819,916

9,298,245,408

16,770,742,538

21

RDTX

1,207,905,280,350

1,549,674,922,146

1,643,441,092,309

22

SCBD

3,558,903,785,000.00

5,550,429,288,000.00

5,570,748,962,000.00

23

SMRA

10,876,386,685,000.00

14,255,000,367,000.00

15,872,671,877,000.00

24

TOTL

2,064,069,415,848.00

2,226,418,477,000.00

2,483,746,395,000.00

25

WSKT

8,366,244,088,038

8,788,303,237,620

12,542,041,344,848

Ln (Total Aktiva) 2015

2016

2012

2013

2014

2015

2016

24,559,174,988

25,711,953,382

23.44

23.7

23.89

23.92

23.97

18,709,870,126,000

20,186,130,682,000

30.02

30.3

30.46

30.56

30.64

4,631,315,439,422

5,205,373,116,830

28.46

28.84

28.93

29.16

29.28

36,022,148,489,646

38,292,205,983,731

30.45

30.75

30.97

31.22

31.28

26,258,718,000,000

29,072,250,000,000

30.34

30.63

30.79

30.9

31

5,739,863,241,000.00

6,066,257,596,000.00

29.09

29.19

29.26

29.38

29.43

10,288,572,076,882

11,840,059,936,442

29.44

29.65

29.83

29.96

30.1

9,014,911,216,451

9,692,217,785,825

29.52

29.64

29.71

29.83

29.9

1,273,990,253,786

1,229,172,450,340

27.53

27.9

28.05

27.87

27.84

1,574,174,572,164

1,569,319,030,878

27.9

27.92

28.05

28.08

28.08

7,578,101,438,000.00

8,484,436,652,000.00

29.24

29.45

29.53

29.66

29.77

9,740,694,660,705

10,733,598,205,115

29.59

29.74

29.77

29.91

30

5,476,757,336,509

5,653,153,184,505

28.67

28.98

29.09

29.33

29.36

41,326,558,000,000.00

45,603,683,000,000.00

30.84

31.07

31.26

31.35

31.45

12,843,050,665,229

14,540,108,285,179

29.16

29.9

29.98

30.18

30.31

5,709,371,372,467

6,612,200,867,199

28.57

28.67

29.09

29.37

29.52

3,620,742,578

3,932,529,273

21.42

21.77

21.9

22.01

22.09

4,671,089,985,000.00

4,586,569,370,000.00

29

29.05

29.15

29.17

29.15

445,919,320,351

531,168,640,936

26.61

26.63

26.72

26.82

27

18,778,122,467

20,674,141,654

22.75

22.95

23.54

23.66

23.75

1,872,158,609,529

2,101,753,788,854

27.82

28.07

28.13

28.26

28.37

5,566,425,030,000.00

5,714,281,871,000.00

28.9

29.34

29.35

29.35

29.37

18,758,262,022,000.00

20,810,319,657,000.00

30.02

30.29

30.4

30.56

30.67

2,846,152,620,000.00

2,950,559,912,000.00

28.36

28.43

28.54

28.68

28.71

30,309,111,177,468

61,425,181,722,030

29.76

29.8

30.16

31.04

31.75

124

Variabel Leverage : DER

No

T

Kode Emiten 2012

1

APLN

2

2013 8,846,738,582

12,467,225,599

ASRI

6,214,542,510,000

9,096,297,873,000

3

BEST

515,646,712,918

883,452,694,685

4

BSDE

6,225,013,628,292

9,156,861,204,571

5

CTRA

6,542,646,764,992

10,349,358,292,156

6

DART

1,455,444,731,000.00

1,841,771,878,000.00 3,430,425,895,884

7

DILD

2,140,815,833,510

8

DUTI

1,436,539,162,340

1,428,544,530,018

9

GMTD

666,641,585,555

904,423,011,764

10

GPRA

607,208,095,615

531,728,700,484

JRPT

2,776,832,018,000.00

3,479,530,351,000.00

KIJA

3,102,416,681,281

4,069,135,357,955

13

LPCK

1,603,531,402,254

2,035,080,266,357

14

LPKR

13,399,189,342,618.00

17,122,789,125,041.00

15

MDLN

2,365,906,152,924

4,972,112,587,194

843,680,212,454

920,106,415,024

461,933,541

1,069,728,862

1,717,982,629,000.00

1,967,052,840,000.00

106,748,577,507

89,429,138,378 5,195,736,526

11 12

16

MKPI

17

MTLA

18

PLIN

19

PUDP

20

PWON

4,431,284,367

21

RDTX

254,727,431,991

402,415,984,925

22

SCBD

902,353,473,000.00

1,255,256,029,000.00

23

SMRA

7,060,986,827,000.00

9,257,325,214,000.00

24

TOTL

1,358,232,358,052.00

1,407,428,067,000.00

25

WSKT

6,359,168,859,344

6,404,866,175,740

Total Kewajiban 2014

2015

2016

15,223,273,846

15,486,506,060

15,741,190,673

10,553,173,020,000

12,107,460,464,000

12,998,285,601,000

803,492,240,778

1,589,160,166,683

1,814,537,354,523

9,661,295,391,976

13,925,458,006,310

13,939,298,974,339

11,886,278,000,000

13,208,497,000,000

14,774,323,000,000

1,867,445,219,000.00

2,311,459,415,000.00

2,442,909,056,000.00

4,534,717,461,562

5,517,743,393,322

6,782,581,912,231

1,775,893,448,385

2,183,853,143,849

1,899,304,756,790

857,970,061,541

719,732,960,562

590,413,630,191

627,610,745,487

626,943,804,650

559,139,315,183

3,482,331,602,000.00

3,437,170,298,000.00

3,578,037,749,000.00

3,843,434,033,668

4,762,940,390,118

5,095,107,624,314

1,638,364,646,380

1,843,461,568,152

1,410,461,654,803

20,114,771,650,490.00

22,409,794,000,000.00

23,528,544,000,000.00

5,115,802,013,637

6,785,593,826,555

7,944,774,284,719

2,154,420,021,554

2,880,175,893,867

2,897,296,559,011

1,213,581,467

1,407,525,853

1,430,126,743

2,177,800,983,000.00

2,264,520,602,000.00

2,301,324,680,000.00

113,500,611,995

135,764,536,989

201,639,122,560

8,487,671,758

9,323,066,490

9,654,447,854

291,666,592,282

282,593,660,798

273,290,660,870

1,626,453,392,000.00

1,787,170,403,000.00

1,592,379,580,000.00

9,456,215,921,000.00

11,228,512,108,000.00

12,644,764,172,000.00

1,684,511,582,000.00

1,979,837,997,000.00

2,007,949,620,000.00

9,693,211,466,232

20,604,904,309,805

44,651,963,165,082

125

Variabel Leverage : DER (Lanjutan)

No

Total Ekuitas

Kode Emiten 2012

1

APLN

2 3

2013

2014

6,348,903,770

7,212,683,391

8,462,884,365

ASRI

4,731,874,734,000

5,331,784,694,000

6,371,193,934,000

BEST

1,770,110,572,329

2,476,819,586,729

2,849,501,198,764

4

BSDE

10,531,704,399,283

13,415,298,286,907

18,440,169,832,934

5

CTRA

8,480,744,962,252

9,765,513,089,701

11,652,437,000,000

6

DART

2,837,716,716,000.00

2,926,677,760,000.00

3,246,828,439,000.00

7

DILD

3,950,935,407,032

4,096,044,505,121

4,470,166,548,979

8

DUTI

5,155,715,817,772

6,045,051,979,678

6,248,417,595,733

9

GMTD

233,955,480,761

403,423,859,422

666,347,155,005

10

GPRA

703,043,198,389

800,917,837,925

889,965,599,401

11

JRPT

2,221,428,882,000.00

2,683,647,514,000.00

3,201,931,306,000.00

12

KIJA

3,975,401,188,796

4,186,031,873,203

4,661,836,413,817

13

LPCK

1,228,469,148,847

1,819,086,078,988

2,671,459,587,885

14

LPKR

11,470,106,390,475.00

14,177,573,305,225.00

17,646,449,043,205.00

15

MDLN

2,226,013,893,089

4,675,700,492,371

5,331,105,681,545

16

MKPI

1,709,523,427,398

1,918,709,023,847

2,161,794,247,668

17

MTLA

1,553,819,608

1,764,755,309

2,037,136,276

18

PLIN

2,232,284,134,000.00

2,159,752,050,000.00

2,367,131,193,000.00

19

PUDP

254,430,262,440

277,196,709,778

288,293,699,722

20

PWON

3,134,535,549

4,102,508,882

8,283,070,780

21

RDTX

953,177,848,359

1,147,258,937,221

1,351,689,816,042

22

SCBD

2,656,550,312,000.00

4,295,173,259,000.00

3,944,295,570,000.00

23

SMRA

3,815,399,858,000.00

4,997,675,153,000.00

6,416,455,956,000.00

24

TOTL

705,837,057,796.00

818,990,410,000.00

799,234,813,000.00

25

WSKT

2,007,075,228,694

2,383,437,061,880

2,848,829,878,616

Total Kewajiban/Total Ekuitas 2015

2012

2013

2014

2015

2016

9,970,762,709

1.39

1.73

1.80

1.71

1.58

7,187,845,081,000

1.31

1.71

1.66

1.83

1.81

3,042,155,272,739

3,390,835,762,307

0.29

0.36

0.28

0.52

0.54

22,096,690,483,336

24,352,907,009,392

0.59

0.68

0.52

0.63

0.57

13,050,221,000,000

14,297,927,000,000

0.77

1.06

1.02

1.01

1.03

3,428,403,826,000.00

3,623,348,540,000.00

0.51

0.63

0.58

0.67

0.67

5,057,478,024,211

0.54

0.84

1.01

1.16

1.34

6,831,058,072,602

7,792,913,029,035

0.28

0.24

0.28

0.32

0.24

554,257,293,224

638,758,820,149

2.85

2.24

1.29

1.30

0.92

1,574,174,572,164

1,569,319,030,878

0.86

0.66

0.71

0.40

0.36

4,140,931,140,000.00

4,906,398,903,000.00

1.25

1.30

1.09

0.83

0.73

4,977,754,270,587

5,638,490,580,801

0.78

0.97

0.82

0.96

0.90

3,633,295,768,357

4,242,691,529,702

1.31

1.12

0.61

0.51

0.33

18,916,764,000,000.00

22,075,139,000,000.00

1.17

1.21

1.14

1.18

1.07

6,595,334,000,460

1.06

1.06

0.96

1.12

1.20

2,829,195,478,600

3,714,904,308,188

0.49

0.48

1.00

1.02

0.78

2,213,216,725

2,502,402,530

0.30

0.61

0.60

0.64

0.57

2,406,569,383,000.00

2,285,244,690,000.00

0.77

0.91

0.92

0.94

1.01

310,154,783,362

329,529,518,376

0.42

0.32

0.39

0.44

0.61

9,455,055,977

11,019,693,800

1.41

1.27

1.02

0.99

0.88

1,589,564,948,731

1,828,463,127,984

0.27

0.35

0.22

0.18

0.15

3,779,254,627,000.00

4,121,902,291,000.00

0.34

0.29

0.41

0.47

0.39

8,165,555,485,000.00

1.85

1.85

1.47

1.49

1.55

866,314,623,000.00

942,610,292,000.00

1.92

1.72

2.11

2.29

2.13

9,704,206,867,664

16,773,218,556,948

3.17

2.69

3.40

2.12

2.66

9,072,668,928 6,602,409,662,000

4,770,828,683,560

6,057,456,838,674

7,529,749,914,000.00

2016

126

Variabel Capital Intensity Ratio : CIR No

Kode Emiten

1

APLN

2

To 2012

2013

15,195,642,352

19,679,908,990

ASRI

10,946,417,244,000

14,428,082,567,000

3

BEST

2,285,757,285,247

3,360,272,281,414

4

BSDE

16,756,718,027,575

22,572,159,491,478

5

CTRA

15,023,391,727,244

20,114,871,381,857

6

DART

4,293,161,447,000.00

4,768,449,638,000.00

7

DILD

6,091,751,240,542

7,526,470,401,005

8

DUTI

6,592,254,980,112

7,473,596,509,696

9

GMTD

900,597,066,316

1,307,846,871,186

10

GPRA

1,310,251,294,004

1,332,646,538,409

11

JRPT

4,998,260,900,000.00

6,163,177,866,000.00

12

KIJA

7,077,817,870,077

8,255,167,231,158

13

LPCK

2,832,000,551,101

3,854,166,345,345

14

LPKR

24,869,295,733,093.00

31,300,362,430,266.00

15

MDLN

4,591,920,046,013

9,647,813,079,565

16

MKPI

2,553,203,639,852

2,838,815,438,871

17

MTLA

2,015,753,149

2,834,484,171

18

PLIN

3,950,266,763,000.00

4,126,804,890,000.00

19

PUDP

361,178,839,947

366,625,848,156

20

PWON

7,565,819,916

9,298,245,408

21

5

6

37

4

RDTX

1,207,905,280,350

1,549,674,922,146

22

SCBD

3,558,903,785,000.00

5,550,429,288,000.00

5

23

SMRA

10,876,386,685,000.00

14,255,000,367,000.00

15

24

TOTL

2,064,069,415,848.00

2,226,418,477,000.00

2

25

WSKT

8,366,244,088,038

8,788,303,237,620

otal Aset 2014

2015

2016

23,686,158,211

24,559,174,988

25,711,953,382

16,924,366,954,000

18,709,870,126,000

20,186,130,682,000

3,652,993,439,542

4,631,315,439,422

5,205,373,116,830

28,134,725,397,393

36,022,148,489,646

38,292,205,983,731

23,538,715,000,000

26,258,718,000,000

29,072,250,000,000

5,114,273,658,000.00

5,739,863,241,000.00

6,066,257,596,000.00

9,004,884,010,541

10,288,572,076,882

11,840,059,936,442

8,024,311,044,118

9,014,911,216,451

9,692,217,785,825

1,524,317,216,546

1,273,990,253,786

1,229,172,450,340

1,517,576,344,888

1,574,174,572,164

1,569,319,030,878

6,684,262,908,000.00

7,578,101,438,000.00

8,484,436,652,000.00

8,505,270,447,485

9,740,694,660,705

10,733,598,205,115

4,309,824,234,265

5,476,757,336,509

5,653,153,184,505

7,761,220,693,695.00

41,326,558,000,000.00

45,603,683,000,000.00

10,446,907,695,182

12,843,050,665,229

14,540,108,285,179

4,316,214,269,222

5,709,371,372,467

6,612,200,867,199

3,250,717,743

3,620,742,578

3,932,529,273

4,544,932,176,000.00

4,671,089,985,000.00

4,586,569,370,000.00

401,794,311,717

445,919,320,351

531,168,640,936

16,770,742,538

18,778,122,467

20,674,141,654

1,643,441,092,309

1,872,158,609,529

2,101,753,788,854

5,570,748,962,000.00

5,566,425,030,000.00

5,714,281,871,000.00

5,872,671,877,000.00

18,758,262,022,000.00

20,810,319,657,000.00

2,483,746,395,000.00

2,846,152,620,000.00

2,950,559,912,000.00

12,542,041,344,848

30,309,111,177,468

61,425,181,722,030

127

Variabel Capital Intensity Ratio : CIR (Lanjutan) No

1

Kode Emiten

Penjualan / Pendapatan 2012

2013

2014

4,689,429,510

4,901,191,373

5,296,565,860

ASRI

2,446,413,889,000

3,684,239,761,000

3,630,914,079,000

BEST

965,113,274,649

1,333,134,194,769

839,637,332,535

4

BSDE

3,727,811,859,978

5,741,264,172,193

5,571,872,356,240

5

CTRA

3,322,669,123,181

5,077,062,064,784

6,340,242,000,000

6

DART

845,718,621,000.00

829,383,362,000.00

1,287,984,466,000.00

7

DILD

1,262,035,941,211

1,500,015,415,515

1,833,470,463,312

8

DUTI

1,569,176,913,981

1,604,535,230,345

1,543,419,395,688

9

2 3

APLN

GMTD

239,910,571,770

301,085,455,287

316,638,970,381

10

GPRA

356,609,763,330

518,770,543,344

565,400,437,108

11

JRPT

1,101,821,376,000.00

1,315,680,488,000.00

1,936,340,442,000.00

12

KIJA

1,400,611,694,161

2,739,598,333,777

2,799,065,226,163

13

LPCK

1,013,069,147,506

1,327,909,165,616

1,792,376,641,870

14

LPKR

6,160,214,023,204.00

6,666,214,436,739.00

11,655,041,747,007.00

15

MDLN

1,012,520,476,880

1,739,441,511,960

2,725,007,238,904

16

MKPI

888,505,551,111

999,232,949,734

1,154,895,387,803

17

MTLA

8

2,1

8,9

678,729,373

854,973,964

1,117,732,408

1,709,975,626,000.00

1,393,191,548,000.00

1,521,681,297,000.00

PUDP

96,306,259,327

95,023,976,613

84,604,863,931

20

PWON

2,165,396,882

3,029,797,151

3,872,272,942

21

RDTX

329,558,250,873

418,118,999,949

431,414,723,990

22

SCBD

684,916,111,000.00

2,730,844,761,000.00

963,242,156,000.00

1,0

23

SMRA

3,463,163,272,000.00

4,093,789,495,000.00

5,756,983,558,000.00

5,6

24

TOTL

1,833,934,367,208.00

2,287,323,024,000.00

2,106,349,117,000.00

2,2

25

WSKT

8,808,415,748,693

9,686,610,301,864

10,286,813,284,004

1

18

PLIN

19

1,6

Total Aset/ Penjualan 2015

2016

2012

2013

2014

2015

2016

5,971,581,977

6,006,952,123

3.24

4.02

4.47

4.11

4.28

2,783,700,318,000

2,715,688,780,000

4.47

3.92

4.66

6.72

7.43

686,980,990,156

824,408,087,980

2.37

2.52

4.35

6.74

6.31

6,209,574,072,348

6,521,770,279,079

4.50

3.93

5.05

5.80

5.87

7,514,286,000,000

6,739,315,000,000

4.52

3.96

3.71

3.49

4.31

842,706,924,000.00

754,737,513,000.00

5.08

5.75

3.97

6.81

8.04

2,200,900,470,208

4,770,828,683,560

4.83

5.02

4.91

4.67

2.48

1,686,812,400,465

2,019,459,161,815

4.20

4.66

5.20

5.34

4.80

319,045,292,945

290,018,897,961

3.75

4.34

4.81

3.99

4.24

416,124,379,635

429,022,624,427

3.67

2.57

2.68

3.78

3.66

150,206,788,000.00

2,381,022,659,000.00

4.54

4.68

3.45

3.52

3.56

3,139,920,233,816

2,931,015,007,454

5.05

3.01

3.04

3.10

3.66

2,120,553,079,169

1,544,898,127,282

2.80

2.90

2.40

2.58

3.66

910,178,000,000.00

10,537,827,000,000.00

4.04

4.70

3.24

4.64

4.33

2,849,685,595,416

2,360,530,874,951

4.54

5.55

3.83

4.51

6.16

2,094,490,911,234

2,564,831,067,149

2.87

2.84

3.74

2.73

2.58

1,089,217,674

1,143,372,190

2.97

3.32

2.91

3.32

3.44

644,546,338,000.00

1,659,204,584,000.00

2.31

2.96

2.99

2.84

2.76

136,479,911,542

144,016,776,007

3.75

3.86

4.75

3.27

3.69

4,625,052,737

4,841,104,813

3.49

3.07

4.33

4.06

4.27

422,254,497,423

406,872,943,034

3.67

3.71

3.81

4.43

5.17

014,197,322,000.00

1,042,958,048,000.00

5.20

2.03

5.78

5.49

5.48

623,560,624,000.00

5,397,948,907,000.00

3.14

3.48

2.76

3.34

3.86

266,168,030,000.00

2,379,016,258,000.00

1.13

0.97

1.18

1.26

1.24

14,152,752,847,612

23,788,322,626,347

0.95

0.91

1.22

2.14

2.58

128

Variabel Perencanaan Pajak : CETR

cash tax paid No

Kode Emiten

kas yang dibayarkan u 2012

2013

2014

1

APLN

2,225,099,936

3,177,138,834

4,336,36

2

ASRI

1,641,315,519,000

890,181,387,000

880,753,89

3

BEST

582,657,321,730

547,674,620,406

318,129,73

4

BSDE

3,961,464,628,320

4,331,624,074,336

2,966,813,50

5

CTRA

2,708,108,605,767

3,463,817,225,281

2,888,572,00

6

DART

32,548,905,000

68,091,001,000

84,271,80

7

DILD

221,765,835,974

525,610,339,004

550,012,62

8

DUTI

1,464,191,705,578

1,020,729,812,703

1,356,250,49

9

GMTD

284,039,994,367

44,284,189,271

22,230,66

10

GPRA

45,281,918,242

44,483,899,944

51,561,02

11

JRPT

874,334,501,000

588,003,052,000

203,371,27

12

KIJA

241,847,003,916

595,494,841,630

594,747,49

13

LPCK

310,472,781,137

308,287,552,112

246,051,56

14

LPKR

3,337,357,407,919

1,855,051,780,961

3,529,169,47

15

MDLN

1,065,857,565,523

511,884,602,460

582,506,87

16

MKPI

234,584,159,078

115,638,115,141

881,408,42

17

MTLA

229,996,114

382,391,421

302,17

18

PLIN

331,487,639,000

497,850,834,000

720,157,41

19

PUDP

55,193,328,525

51,744,778,011

49,885,18

20

PWON

1,315,146,118

2,126,205,589

2,809,03

21

RDTX

11,775,789,427

7,326,502,044

84,891,81

22

SCBD

246,851,854,000

917,478,018,000

482,292,24

23

SMRA

2,427,999,474,000

2,818,939,636,000

1,770,781,04

24

TOTL

697,685,563,355

548,424,400,000

578,717,52

25

WSKT

2,183,783,098,228

1,119,694,010,726

1,675,283,27

d

untuk pajak 2015

2016

62,908

2,894,283,235

1,172,966,926

91,000

638,388,319,000

1,189,458,923,000

34,520

378,227,520,732

442,482,672,616

07,701

6,109,239,577,200

3,568,915,922,508

00,000

3,034,144,000,000

3,467,585,000,000

04,000

63,895,297,000

113,603,058,000

24,878

404,576,741,480

473,342,736,649

96,864

1,767,352,103,328

1,480,367,038,928

67,549

17,793,595,380

13,256,598,897

29,763

73,516,197,594

116,578,266,756

70,000

221,004,359,000

342,704,464,000

99,843

826,807,285,771

791,865,371,859

65,884

506,775,141,351

680,390,947,973

75,504

1,839,366,003,277

3,249,702,000,000

75,704

518,620,338,294

398,848,586,075

26,438

1,871,711,820,045

2,112,641,475,830

73,032

216,358,346

310,437,081

12,000

802,942,721,000

394,917,680,000

81,816

68,738,691,382

91,303,402,642

34,171

2,071,163,531

2,432,450,704

10,756

298,959,515,149

459,932,108,871

45,000

414,700,213,000

365,404,181,000

44,000

1,503,546,080,000

2,076,201,416,000

22,000

732,979,863,000

655,987,513,000

72,031

5,511,188,078,778

10,653,780,768,186

129

Variabel Perencanaan Pajak : CETR (Lanjutan) PreTax Income No

Kode Emiten

1

APLN

2

pendapatan sebelum pajak 2012

2013

2014

1,097,546,731

1,177,175,519

1,229,697,293

ASRI

1,344,194,587,000

1,081,775,829,000

1,385,766,654,000

3

BEST

517,537,571,871

811,535,712,567

432,879,395,732

4

BSDE

1,696,563,824,942

3,278,954,399,964

4,306,325,501,113

5

CTRA

1,029,410,856,133

1,709,491,785,185

2,147,691,611,487

6

DART

240,034,830,000

241,451,997,000

495,117,812,000

7

DILD

276,240,213,661

403,749,214,301

528,467,561,379

8

DUTI

704,688,528,748

854,167,951,046

801,116,897,865

9

GMTD

76,583,527,140

107,122,701,371

135,978,034,837

10

GPRA

77,734,544,649

130,517,196,097

128,223,105,923

11

JRPT

491,372,623,000

631,664,497,000

822,596,711,000

12

KIJA

457,791,362,222

204,165,205,511

559,855,804,472

13

LPCK

457,605,362,145

665,682,618,221

942,294,098,501

14

LPKR

1,577,088,286,385

1,924,830,226,980

3,694,978,541,909

15

MDLN

311,607,099,170

2,548,597,657,571

847,159,048,541

16

MKPI

448,355,218,609

464,484,275,888

551,161,685,352

17

MTLA

242,335,356

291,879,924

378,529,803

18

PLIN

336,236,014,000

134,545,645,000

461,385,395,000

19

PUDP

24,251,842,918

29,360,040,592

16,717,276,007

20

PWON

901,104,834

1,331,191,716

2,859,305,685

21

RDTX

148,149,282,251

231,714,185,291

262,811,086,101

22

SCBD

111,120,330,000

1,903,572,424,000

170,846,140,000

23

SMRA

986,394,703,000

1,319,425,341,000

1,684,099,144,000

24

TOTL

240,948,445,765,000

290,076,796,000

241,090,648,000

25

WSKT

459,913,378,127

611,200,634,868

755,601,959,710

cash tax paid/PreTax Income kas yang dibayarkan untuk pajak/pendapatan sebelum pajak 2015

2012

2013

2014

2015

2016

1,138,920,945

2016 960,933,911

2.03

2.70

3.53

2.54

1.22

758,957,294,000

591,353,409,000

1.22

0.82

0.64

0.84

2.01

214,526,215,047

340,510,137,353

1.13

0.67

0.73

1.76

1.30

2,362,081,922,633

2,065,442,901,305

2.33

1.32

0.69

2.59

1.73

2,164,680,750,172

1,500,849,000,000

2.63

2.03

1.34

1.40

2.31

240,176,803,000

233,675,186,000

0.14

0.28

0.17

0.27

0.49

419,201,384,730

299,286,389,343

0.80

1.30

1.04

0.97

1.58

671,879,833,281

844,375,081,766

2.08

1.19

1.69

2.63

1.75

119,428,639,360

87,506,296,666

3.71

0.41

0.16

0.15

0.15

73,831,113,410

47,331,202,523

0.58

0.34

0.40

1.00

2.46

876,618,269,000

1,027,479,880,000

1.78

0.93

0.25

0.25

0.33

345,057,155,483

512,499,728,216

0.53

2.92

1.06

2.40

1.55

930,517,532,765

549,870,873,335

0.68

0.46

0.26

0.54

1.24

1,284,830,000,000

1,557,747,000,000

2.12

0.96

0.96

1.43

2.09

960,109,200,223

550,569,253,448

3.42

0.20

0.69

0.54

0.72

890,259,826,051

1,199,799,869,120

0.52

0.25

1.60

2.10

1.76

242,005,766

321,897,943

0.95

1.31

0.80

0.89

0.96

272,322,139,000

397,530,958,000

0.99

3.70

1.56

2.95

0.99

31,357,352,486

26,424,412,915

2.28

1.76

2.98

2.19

3.46

1,425,142,011

1,731,763,680

1.46

1.60

0.98

1.45

1.40

256,034,229,303

257,364,075,673

0.08

0.03

0.32

1.17

1.79

202,116,666,000

170,825,759,000

2.22

0.48

2.82

2.05

2.14

1,382,182,920,000

877,504,997,000

2.46

2.14

1.05

1.09

2.37

197,359,407,000

225,859,099,000

0.00

1.89

2.40

3.71

2.90

1,117,089,634,740

2,155,589,073,419

4.75

1.83

2.22

4.93

4.94

130

Variabel Manajemen Laba : NI NO

Net I

Kode Emiten

2012

2013

20

4,689,429,510

4,901,191,373

5,2

1

APLN

2

ASRI

2,446,413,889,000

3,684,239,761,000

3,630,

3

BEST

965,113,274,649

1,333,134,194,769

839,

4

BSDE

3,727,811,859,978

5,741,264,172,193

5,571,

5

CTRA

3,322,669,123,181

5,077,062,064,784

6,340,

6

DART

845,718,621,000.00

829,383,362,000.00

1,287,984

7

DILD

1,262,035,941,211

1,500,015,415,515

1,833,

8

DUTI

1,569,176,913,981

1,604,535,230,345

1,543,

9

GMTD

239,910,571,770

301,085,455,287

316,

10

GPRA

356,609,763,330

518,770,543,344

565,

11

JRPT

1,101,821,376,000.00

1,315,680,488,000.00

1,936,340

12

KIJA

1,400,611,694,161

2,739,598,333,777

2,799,

13

LPCK

1,013,069,147,506

1,327,909,165,616

1,792,

14

LPKR

6,160,214,023,204.00

6,666,214,436,739.00

11,655,041

15

MDLN

1,012,520,476,880

1,739,441,511,960

2,725,

16

MKPI

888,505,551,111

999,232,949,734

1,154,

17

MTLA

678,729,373

854,973,964

1,1

18

PLIN

1,709,975,626,000.00

1,393,191,548,000.00

1,521,681

19

PUDP

96,306,259,327

95,023,976,613

84,

20

PWON

2,165,396,882

3,029,797,151

21

RDTX

329,558,250,873

418,118,999,949

431,

22

SCBD

684,916,111,000.00

2,730,844,761,000.00

963,242

23

SMRA

3,463,163,272,000.00

4,093,789,495,000.00

5,756,983

24

TOTL

1,833,934,367,208.00

2,287,323,024,000.00

2,106,349

25

WSKT

8,808,415,748,693

9,686,610,301,864

10,286,

3,8

Income

014

2015

2016

296,565,860

5,971,581,977

6,006,952,123

,914,079,000

2,783,700,318,000

2,715,688,780,000

,637,332,535

686,980,990,156

824,408,087,980

,872,356,240

6,209,574,072,348

6,521,770,279,079

,242,000,000

7,514,286,000,000

6,739,315,000,000

4,466,000.00

842,706,924,000.00

754,737,513,000.00

,470,463,312

2,200,900,470,208

4,770,828,683,560

,419,395,688

1,686,812,400,465

2,019,459,161,815

,638,970,381

319,045,292,945

290,018,897,961

,400,437,108

416,124,379,635

429,022,624,427

0,442,000.00

2,150,206,788,000.00

2,381,022,659,000.00

,065,226,163

3,139,920,233,816

2,931,015,007,454

,376,641,870

2,120,553,079,169

1,544,898,127,282

1,747,007.00

8,910,178,000,000.00

10,537,827,000,000.00

,007,238,904

2,849,685,595,416

2,360,530,874,951

,895,387,803

2,094,490,911,234

2,564,831,067,149

117,732,408

1,089,217,674

1,143,372,190

1,297,000.00

1,644,546,338,000.00

1,659,204,584,000.00

,604,863,931

136,479,911,542

144,016,776,007

872,272,942

4,625,052,737

4,841,104,813

,414,723,990

422,254,497,423

406,872,943,034

2,156,000.00

1,014,197,322,000.00

1,042,958,048,000.00

3,558,000.00

5,623,560,624,000.00

5,397,948,907,000.00

9,117,000.00

2,266,168,030,000.00

2,379,016,258,000.00

,813,284,004

14,152,752,847,612

23,788,322,626,347

131

Variabel Manajemen Laba : CFO (Lanjutan) NO

Cash

Kode Emiten

2012

2013

20

1

APLN

2

ASRI

3

BEST

582,657,321,730

547,674,620,406

4

BSDE

3,961,464,628,320

4,331,624,074,336

5

CTRA

2,708,108,605,767

3,463,817,225,281

6

DART

32,548,905,000

68,091,001,000

7

DILD

221,765,835,974

525,610,339,004

8

DUTI

1,464,191,705,578

1,020,729,812,703

9

GMTD

284,039,994,367

44,284,189,271

10

GPRA

45,281,918,242

44,483,899,944

11

JRPT

874,334,501,000

588,003,052,000

12

KIJA

241,847,003,916

595,494,841,630

13

LPCK

310,472,781,137

308,287,552,112

14

LPKR

3,337,357,407,919

1,855,051,780,961

15

MDLN

1,065,857,565,523

511,884,602,460

16

MKPI

234,584,159,078

115,638,115,141

17

MTLA

229,996,114

382,391,421

18

PLIN

331,487,639,000

497,850,834,000

19

PUDP

55,193,328,525

51,744,778,011

20

PWON

1,315,146,118

2,126,205,589

21

RDTX

11,775,789,427

7,326,502,044

22

SCBD

246,851,854,000

917,478,018,000

23

SMRA

2,427,999,474,000

2,818,939,636,000

24

TOTL

697,685,563,355

548,424,400,000

25

WSKT

2,183,783,098,228

1,119,694,010,726

2,225,099,936

3,177,138,834

1,641,315,519,000

890,181,387,000

h Flow Operation

014

2015

2016

4,336,362,908

2,894,283,235

1,172,966,926

880,753,891,000

638,388,319,000

1,189,458,923,000

318,129,734,520

378,227,520,732

442,482,672,616

2,966,813,507,701

6,109,239,577,200

3,568,915,922,508

2,888,572,000,000

3,034,144,000,000

3,467,585,000,000

84,271,804,000

63,895,297,000

113,603,058,000

550,012,624,878

404,576,741,480

473,342,736,649

1,356,250,496,864

1,767,352,103,328

1,480,367,038,928

22,230,667,549

17,793,595,380

13,256,598,897

51,561,029,763

73,516,197,594

116,578,266,756

203,371,270,000

221,004,359,000

342,704,464,000

594,747,499,843

826,807,285,771

791,865,371,859

246,051,565,884

506,775,141,351

680,390,947,973

3,529,169,475,504

1,839,366,003,277

3,249,702,000,000

582,506,875,704

518,620,338,294

398,848,586,075

881,408,426,438

1,871,711,820,045

2,112,641,475,830

302,173,032

216,358,346

310,437,081

720,157,412,000

802,942,721,000

394,917,680,000

49,885,181,816

68,738,691,382

91,303,402,642

2,809,034,171

2,071,163,531

2,432,450,704

84,891,810,756

298,959,515,149

459,932,108,871

482,292,245,000

414,700,213,000

365,404,181,000

1,770,781,044,000

1,503,546,080,000

2,076,201,416,000

578,717,522,000

732,979,863,000

655,987,513,000

1,675,283,272,031

5,511,188,078,778

10,653,780,768,186

132

Variabel Manajemen Laba : TAC (Lanjutan) NO

Tot

Kode Emiten

1

APLN

2

2012

2013

2,464,329,574

1,724,052,539

ASRI

805,098,370,000

2,794,058,374,000

3

BEST

382,455,952,919

785,459,574,363

4

BSDE

(233,652,768,342)

1,409,640,097,857

5

CTRA

614,560,517,414

1,613,244,839,503

6

DART

813,169,716,000

761,292,361,000

7

DILD

1,040,270,105,237

974,405,076,511

8

DUTI

104,985,208,403

583,805,417,642

9

GMTD

(44,129,422,597)

256,801,266,016

10

GPRA

311,327,845,088

474,286,643,400

11

JRPT

227,486,875,000

727,677,436,000

12

KIJA

1,158,764,690,245

2,144,103,492,147

13

LPCK

702,596,366,369

1,019,621,613,504

14

LPKR

2,822,856,615,285

4,811,162,655,778

15

MDLN

(53,337,088,643)

1,227,556,909,500

16

MKPI

653,921,392,033

883,594,834,593

17

MTLA

18

PLIN

19

PUDP

20

448,733,259

472,582,543

1,378,487,987,000

895,340,714,000

41,112,930,802

43,279,198,602

PWON

850,250,764

903,591,562

21

RDTX

317,782,461,446

410,792,497,905

22

SCBD

438,064,257,000

1,813,366,743,000

23

SMRA

1,035,163,798,000

1,274,849,859,000

24

TOTL

1,136,248,803,853

1,738,898,624,000

25

WSKT

6,624,632,650,465

8,566,916,291,138

tal Accrual (TAC) 2014

2015

2016

960,202,952

3,077,298,742

4,833,985,197

2,750,160,188,000

2,145,311,999,000

1,526,229,857,000

521,507,598,015

308,753,469,424

381,925,415,364

2,605,058,848,539

100,334,495,148

2,952,854,356,571

3,451,670,000,000

4,480,142,000,000

3,271,730,000,000

1,203,712,662,000

778,811,627,000

641,134,455,000

1,283,457,838,434

1,796,323,728,728

4,297,485,946,911

187,168,898,824

(80,539,702,863)

539,092,122,887

294,408,302,832

301,251,697,565

276,762,299,064

513,839,407,345

342,608,182,041

312,444,357,671

1,732,969,172,000

1,929,202,429,000

2,038,318,195,000

2,204,317,726,320

2,313,112,948,045

2,139,149,635,595

1,546,325,075,986

1,613,777,937,818

864,507,179,309

8,125,872,271,503

7,070,811,996,723

7,288,125,000,000

2,142,500,363,200

2,331,065,257,122

1,961,682,288,876

273,486,961,365

222,779,091,189

452,189,591,319

815,559,376

872,859,328

832,935,109

801,523,885,000

841,603,617,000

1,264,286,904,000

34,719,682,115

67,741,220,160

52,713,373,365

1,063,238,771

2,553,889,206

2,408,654,109

346,522,913,234

123,294,982,274

(53,059,165,837)

480,949,911,000

599,497,109,000

677,553,867,000

3,986,202,514,000

4,120,014,544,000

3,321,747,491,000

1,527,631,595,000

1,533,188,167,000

1,723,028,745,000

8,611,530,011,973

8,641,564,768,834

13,134,541,858,161

133

Variabel Manajemen Laba : TAit-1 (Lanjutan) NO

Kode Emiten

2012

2013

1

APLN

10,838,820,997

15,195,642,352

2

ASRI

6,007,548,091,000

10,946,417,244,000

3

BEST

1,643,945,423,275

2,285,757,285,247

4

BSDE

12,787,376,914,156

16,756,718,027,575

5

CTRA

11,524,866,822,316

15,023,391,727,244

6

DART

4,103,893,859,000.00

4,293,161,447,000.00

7

DILD

5,691,909,741,708

6,091,751,240,542

8

DUTI

5,188,186,444,790

6,592,254,980,112

9

GMTD

487,193,845,496

900,597,066,316

10

GPRA

1,236,255,766,968

1,310,251,294,004

11

JRPT

4,084,414,957,000.00

4,998,260,900,000.00

12

KIJA

5,597,356,750,923

7,077,817,870,077

13

LPCK

2,041,958,524,823

2,832,000,551,101

14

LPKR

18,259,171,414,884.00

24,869,295,733,093.00

15

MDLN

2,526,029,716,477

4,591,920,046,013

16

MKPI

2,138,597,313,933

2,553,203,639,852

17

MTLA

1,729,840,278

2,015,753,149

18

PLIN

4,232,841,288,000.00

3,950,266,763,000.00

19

PUDP

340,747,940,166

361,178,839,947

20

PWON

5,744,711,035

7,565,819,916

21

RDTX

1,082,292,152,075

1,207,905,280,350

22

SCBD

3,478,445,408,000.00

3,558,903,785,000.00

23

SMRA

8,099,174,681,000.00

10,876,386,685,000.00

24

TOTL

1,897,418,630,991.00

2,064,069,415,848.00

25

WSKT

5,116,001,714,508

8,366,244,088,038

TAit-1 2014

2015

2016

19,679,908,990

23,686,158,211

24,559,174,988

14,428,082,567,000

16,924,366,954,000

18,709,870,126,000

3,360,272,281,414

3,652,993,439,542

4,631,315,439,422

22,572,159,491,478

28,134,725,397,393

36,022,148,489,646

20,114,871,381,857

23,538,715,000,000

26,258,718,000,000

4,768,449,638,000.00

5,114,273,658,000.00

5,739,863,241,000.00

7,526,470,401,005

9,004,884,010,541

10,288,572,076,882

7,473,596,509,696

8,024,311,044,118

9,014,911,216,451

1,307,846,871,186

1,524,317,216,546

1,273,990,253,786

1,332,646,538,409

1,517,576,344,888

1,574,174,572,164

6,163,177,866,000.00

6,684,262,908,000.00

7,578,101,438,000.00

8,255,167,231,158

8,505,270,447,485

9,740,694,660,705

3,854,166,345,345

4,309,824,234,265

5,476,757,336,509

31,300,362,430,266.00

37,761,220,693,695.00

41,326,558,000,000.00

9,647,813,079,565

10,446,907,695,182

12,843,050,665,229

2,838,815,438,871

4,316,214,269,222

5,709,371,372,467

2,834,484,171

3,250,717,743

3,620,742,578

4,126,804,890,000.00

4,544,932,176,000.00

4,671,089,985,000.00

366,625,848,156

401,794,311,717

445,919,320,351

9,298,245,408

16,770,742,538

18,778,122,467

1,549,674,922,146

1,643,441,092,309

1,872,158,609,529

5,550,429,288,000.00

5,570,748,962,000.00

5,566,425,030,000.00

14,255,000,367,000.00

15,872,671,877,000.00

18,758,262,022,000.00

2,226,418,477,000.00

2,483,746,395,000.00

2,846,152,620,000.00

8,788,303,237,620

12,542,041,344,848

30,309,111,177,468

134

Variabel Manajemen Laba : TAC/TAit-1 dan 1/TAit-1 (Lanjutan) NO

Kode

TAC/TAit-1 2014 2015

Emiten

2012

2013

1

APLN

0.23

0.11

0.05

0.13

0.20

0.00000000009226

0.

2

ASRI

0.13

0.26

0.19

0.13

0.08

0.00000000000017

0.

3

BEST

0.23

0.34

0.16

0.08

0.08

0.00000000000061

0.

4

BSDE

-0.02

0.08

0.12

0.00

0.08

0.00000000000008

0.

5

CTRA

0.05

0.11

0.17

0.19

0.12

0.00000000000009

0.

6

DART

0.20

0.18

0.25

0.15

0.11

0.00000000000024

0.

7

DILD

0.18

0.16

0.17

0.20

0.42

0.00000000000018

0.

8

DUTI

0.02

0.09

0.03

-0.01

0.06

0.00000000000019

0.

9

GMTD

-0.09

0.29

0.23

0.20

0.22

0.00000000000205

0.

10

GPRA

0.25

0.36

0.39

0.23

0.20

0.00000000000081

0.

11

JRPT

0.06

0.15

0.28

0.29

0.27

0.00000000000024

0.

12

KIJA

0.21

0.30

0.27

0.27

0.22

0.00000000000018

0.

13

LPCK

0.34

0.36

0.40

0.37

0.16

0.00000000000049

0.

14

LPKR

0.15

0.19

0.26

0.19

0.18

0.00000000000005

0.

15

MDLN

-0.02

0.27

0.22

0.22

0.15

0.00000000000040

0.

16

MKPI

0.31

0.35

0.10

0.05

0.08

0.00000000000047

0.

17

MTLA

0.26

0.23

0.29

0.27

0.23

0.00000000057809

0.

18

PLIN

0.33

0.23

0.19

0.19

0.27

0.00000000000024

0.

19

PUDP

0.12

0.12

0.09

0.17

0.12

0.00000000000293

0.

20

PWON

0.15

0.12

0.11

0.15

0.13

0.00000000017407

0.

21

RDTX

0.29

0.34

0.22

0.08

-0.03

0.00000000000092

0.

22

SCBD

0.13

0.51

0.09

0.11

0.12

0.00000000000029

0.

23

SMRA

0.13

0.12

0.28

0.26

0.18

0.00000000000012

0.

24

TOTL

0.60

0.84

0.69

0.62

0.61

0.00000000000053

0.

25

WSKT

1.29

1.02

0.98

0.69

0.43

0.00000000000020

0.

2016

2012

2013

1/Tait-1 2014

2015

2016

.00000000006581

0.00000000005081

0.00000000004222

0.00000000004072

.00000000000009

0.00000000000007

0.00000000000006

0.00000000000005

.00000000000044

0.00000000000030

0.00000000000027

0.00000000000022

.00000000000006

0.00000000000004

0.00000000000004

0.00000000000003

.00000000000007

0.00000000000005

0.00000000000004

0.00000000000004

.00000000000023

0.00000000000021

0.00000000000020

0.00000000000017

.00000000000016

0.00000000000013

0.00000000000011

0.00000000000010

.00000000000015

0.00000000000013

0.00000000000012

0.00000000000011

.00000000000111

0.00000000000076

0.00000000000066

0.00000000000078

.00000000000076

0.00000000000075

0.00000000000066

0.00000000000064

.00000000000020

0.00000000000016

0.00000000000015

0.00000000000013

.00000000000014

0.00000000000012

0.00000000000012

0.00000000000010

.00000000000035

0.00000000000026

0.00000000000023

0.00000000000018

.00000000000004

0.00000000000003

0.00000000000003

0.00000000000002

.00000000000022

0.00000000000010

0.00000000000010

0.00000000000008

.00000000000039

0.00000000000035

0.00000000000023

0.00000000000018

.00000000049609

0.00000000035280

0.00000000030762

0.00000000027619

.00000000000025

0.00000000000024

0.00000000000022

0.00000000000021

.00000000000277

0.00000000000273

0.00000000000249

0.00000000000224

.00000000013217

0.00000000010755

0.00000000005963

0.00000000005325

.00000000000083

0.00000000000065

0.00000000000061

0.00000000000053

.00000000000028

0.00000000000018

0.00000000000018

0.00000000000018

.00000000000009

0.00000000000007

0.00000000000006

0.00000000000005

.00000000000048

0.00000000000045

0.00000000000040

0.00000000000035

.00000000000012

0.00000000000011

0.00000000000008

0.00000000000003

135

Variabel Manajemen Laba : REC (Lanjutan) NO

Kode Emiten

2011

2012

2013

1

APLN

1,112,689,593

1,660,329,310

1,406,226,76

2

ASRI

7,990,877,000

8,930,409,000

82,481,154,00

3

BEST

9,602,928,392

8,721,983,867

80,236,612,57

4

BSDE

2,869,989,844

72,619,310,378

87,756,832,42

5

CTRA

242,370,005,221

467,483,598,704

498,453,201,98

6

DART

15,039,445,000.00

11,281,218,000.00

9,732,130,000.0

7

DILD

325,885,107,430

183,811,159,621

123,262,737,46

8

DUTI

24,119,271,174

28,794,903,846

60,371,262,75

9

GMTD

19,478,358,030

12,853,035,056

3,805,217,42

10

GPRA

145,124,946,853

174,645,892,912

169,900,545,97

11

JRPT

11,073,568,000.00

14,644,395,000.00

22,676,233,000.0

12

KIJA

85,507,850,760

118,659,146,129

230,554,954,02

13

LPCK

72,656,750,011

53,682,354,168

60,458,302,33

14

LPKR

561,856,099,019.00

594,377,013,788.00

771,671,659,700.0

15

MDLN

189,272,475,884

363,040,259,636

350,863,107,62

16

MKPI

42,399,233,148

41,548,186,230

55,371,148,41

17

MTLA

55,481,919

87,936,643

158,314,94

18

PLIN

94,382,197,000.00

122,064,047,000.00

127,502,455,000.0

19

PUDP

6,199,796,743

5,409,774,256

4,701,660,91

20

PWON

108,926,033

127,672,383

149,289,15

21

RDTX

35,864,477,694

73,442,801,248

42,085,321,02

22

SCBD

31,686,286,000.00

25,698,742,000.00

367,079,702,000.0

23

SMRA

24,174,184,000.00

106,417,742,000.00

182,312,874,000.0

24

TOTL

244,187,115,132.00

228,245,741,386.00

279,577,921,000.0

25

WSKT

473,086,934,052

1,464,269,820,927

1,710,373,345,55

REC 2014

2015

2016

65

1,239,584,470

940,878,189

988,678,996

00

129,963,540,000

119,787,944,000

178,069,874,000

75

35,784,537,264

105,318,011,498

234,223,686,141

23

26,654,100,278

141,753,491,888

401,225,596,047

84

764,769,000,000

874,125,000,000

937,575,000,000

00

144,717,248,000.00

179,616,253,000.00

129,961,653,000.00

66

114,394,384,616

235,503,840,409

165,874,786,460

59

44,410,604,517

47,240,721,285

64,935,896,642

24

759,421,389

1,199,878,465

263,003,518

74

199,168,786,733

182,478,512,143

181,733,668,442

00

51,840,510,000.00

65,033,468,000.00

66,971,438,000.00

26

292,109,514,451

377,001,929,901

704,332,625,573

38

65,539,228,311

209,660,603,616

185,285,395,625

00

951,103,629,896.00

1,434,348,000,000.00

1,822,596,000,000.00

22

434,514,586

1,485,131,670,267

2,169,407,729,860

15

60,236,237,281

74,378,545,520

102,970,682,663

49

324,037,076

224,864,840

187,118,481

00

132,547,193,000.00

131,425,579,000.00

133,996,476,000.00

10

4,532,016,679

4,683,658,443

5,079,953,762

57

262,955,540

267,679,776

185,527,013

25

70,093,472,569

53,823,461,832

48,661,106,534

00

520,189,891,000.00

337,932,008,000.00

25,884,683,000.00

00

77,053,001,000.00

145,921,281,000.00

539,087,187,000.00

00

418,482,244,000.00

350,848,348,000.00

357,000,703,000.00

58

2,306,758,397,689

2,384,370,008,817

2,238,507,135,808

136

Variabel Manajemen Laba : ∆REC (Lanjutan) NO

Kode Emiten

2012

2013

1

APLN

547,639,717

(254,102,545)

2

ASRI

939,532,000

73,550,745,000

3

BEST

(880,944,525)

71,514,628,708

4

BSDE

69,749,320,534

15,137,522,045

5

CTRA

225,113,593,483

30,969,603,280

6

DART

(3,758,227,000)

(1,549,088,000)

7

DILD

(142,073,947,809)

(60,548,422,155)

8

DUTI

4,675,632,672

31,576,358,913

9

GMTD

(6,625,322,974)

(9,047,817,632)

10

GPRA

29,520,946,059

(4,745,346,938)

11

JRPT

3,570,827,000

8,031,838,000

12

KIJA

33,151,295,369

111,895,807,897

13

LPCK

(18,974,395,843)

6,775,948,170

14

LPKR

32,520,914,769

177,294,645,912

15

MDLN

173,767,783,752

(12,177,152,014)

16

MKPI

(851,046,918)

13,822,962,185

17

MTLA

32,454,724

70,378,306

18

PLIN

27,681,850,000

5,438,408,000

19

PUDP

(790,022,487)

(708,113,346)

20

PWON

18,746,350

21,616,774

21

RDTX

37,578,323,554

(31,357,480,223)

22

SCBD

(5,987,544,000)

341,380,960,000

23

SMRA

82,243,558,000

75,895,132,000

24

TOTL

(15,941,373,746)

51,332,179,614

25

WSKT

991,182,886,875

246,103,524,631

dREC 2014

2015

2016

(166,642,295)

(298,706,281)

47,800,807

47,482,386,000

(10,175,596,000)

58,281,930,000

(44,452,075,311)

69,533,474,234

128,905,674,643

(61,102,732,145)

115,099,391,610

259,472,104,159

266,315,798,016

109,356,000,000

63,450,000,000

134,985,118,000

34,899,005,000

(49,654,600,000)

(8,868,352,850)

121,109,455,793

(69,629,053,949)

(15,960,658,242)

2,830,116,768

17,695,175,357

(3,045,796,035)

440,457,076

(936,874,947)

29,268,240,759

(16,690,274,590)

(744,843,701)

29,164,277,000

13,192,958,000

1,937,970,000

61,554,560,425

84,892,415,450

327,330,695,672

5,080,925,973

144,121,375,305

(24,375,207,991)

179,431,970,196

483,244,370,104

388,248,000,000

(350,428,593,036)

1,484,697,155,681

684,276,059,593

4,865,088,866

14,142,308,239

28,592,137,143

165,722,127

(99,172,236)

(37,746,359)

5,044,738,000

(1,121,614,000)

2,570,897,000

(169,644,231)

151,641,764

396,295,319

113,666,383

4,724,236

(82,152,763)

28,008,151,544

(16,270,010,737)

(5,162,355,298)

153,110,189,000

(182,257,883,000)

(312,047,325,000)

(105,259,873,000)

68,868,280,000

393,165,906,000

138,904,323,000

(67,633,896,000)

6,152,355,000

596,385,052,131

77,611,611,128

(145,862,873,009)

137

Variabel Manajemen Laba : REV (Lanjutan) NO

Kode Emiten

1

APLN

2

2011

2012

2013

3,824,099,116

4,689,429,510

4,901,191

ASRI

1,381,046,263,000

2,446,413,889,000

3,684,239,761

3

BEST

475,956,741,240

965,113,274,649

1,333,134,194

4

BSDE

2,806,339,356,563

3,727,811,859,978

5,741,264,172

5

CTRA

2,178,331,003,289

3,322,669,123,181

5,077,062,064

6

DART

418,674,256,000.00

845,718,621,000.00

829,383,362,00

7

DILD

939,161,250,098

1,262,035,941,211

1,500,015,415

8

DUTI

1,117,683,055,738

1,569,176,913,981

1,604,535,230

9

GMTD

189,240,721,933

239,910,571,770

301,085,455

10

GPRA

389,474,167,604

356,609,763,330

518,770,543

11

JRPT

893,170,154,000.00

1,101,821,376,000.00

1,315,680,488,00

12

KIJA

1,148,295,925,907

1,400,611,694,161

2,739,598,333

13

LPCK

902,455,446,998

1,013,069,147,506

1,327,909,165

14

LPKR

4,189,580,354,855.00

6,160,214,023,204.00

6,666,214,436,73

15

MDLN

468,196,573,345

1,012,520,476,880

1,739,441,511

16

MKPI

826,143,531,266

888,505,551,111

999,232,949

17

MTLA

541,780,576

678,729,373

854,973

18

PLIN

909,589,677,000.00

1,709,975,626,000.00

1,393,191,548,00

19

PUDP

88,907,302,567

96,306,259,327

95,023,976

20

PWON

1,478,104,635

2,165,396,882

3,029,797

21

RDTX

295,908,494,634

329,558,250,873

418,118,999

22

SCBD

688,935,681,000.00

684,916,111,000.00

2,730,844,761,00

23

SMRA

2,359,330,713,000.00

3,463,163,272,000.00

4,093,789,495,00

24

TOTL

1,569,453,329,087.00

1,833,934,367,208.00

2,287,323,024,00

25

WSKT

7,274,166,637,800

8,808,415,748,693

9,686,610,301

REV 2014

2015

2016

1,373

5,296,565,860

5,971,581,977

6,006,952,123

1,000

3,630,914,079,000

2,783,700,318,000

2,715,688,780,000

4,769

839,637,332,535

686,980,990,156

824,408,087,980

2,193

5,571,872,356,240

6,209,574,072,348

6,521,770,279,079

4,784

6,340,242,000,000

7,514,286,000,000

6,739,315,000,000

00.00

1,287,984,466,000.00

842,706,924,000.00

754,737,513,000.00

5,515

1,833,470,463,312

2,200,900,470,208

4,770,828,683,560

0,345

1,543,419,395,688

1,686,812,400,465

2,019,459,161,815

5,287

316,638,970,381

319,045,292,945

290,018,897,961

3,344

565,400,437,108

416,124,379,635

429,022,624,427

00.00

1,936,340,442,000.00

2,150,206,788,000.00

2,381,022,659,000.00

3,777

2,799,065,226,163

3,139,920,233,816

2,931,015,007,454

5,616

1,792,376,641,870

2,120,553,079,169

1,544,898,127,282

39.00

11,655,041,747,007.00

8,910,178,000,000.00

10,537,827,000,000.00

1,960

2,725,007,238,904

2,849,685,595,416

2,360,530,874,951

9,734

1,154,895,387,803

2,094,490,911,234

2,564,831,067,149

3,964

1,117,732,408

1,089,217,674

1,143,372,190

00.00

1,521,681,297,000.00

1,644,546,338,000.00

1,659,204,584,000.00

6,613

84,604,863,931

136,479,911,542

144,016,776,007

7,151

3,872,272,942

4,625,052,737

4,841,104,813

9,949

431,414,723,990

422,254,497,423

406,872,943,034

00.00

963,242,156,000.00

1,014,197,322,000.00

1,042,958,048,000.00

00.00

5,756,983,558,000.00

5,623,560,624,000.00

5,397,948,907,000.00

00.00

2,106,349,117,000.00

2,266,168,030,000.00

2,379,016,258,000.00

1,864

10,286,813,284,004

14,152,752,847,612

23,788,322,626,347

138

Variabel Manajemen Laba : ∆REV (Lanjutan) Kode

NO

Emiten

2012

2013

1

APLN

865,330,394

211,761,863

2

ASRI

1,065,367,626,000

1,237,825,872,000

3

BEST

489,156,533,409

368,020,920,120

4

BSDE

921,472,503,415

2,013,452,312,215

5

CTRA

1,144,338,119,892

1,754,392,941,603

6

DART

427,044,365,000

(16,335,259,000)

7

DILD

322,874,691,113

237,979,474,304

8

DUTI

451,493,858,243

35,358,316,364

9

GMTD

50,669,849,837

61,174,883,517

10

GPRA

(32,864,404,274)

162,160,780,014

11

JRPT

208,651,222,000

213,859,112,000

12

KIJA

252,315,768,254

1,338,986,639,616

13

LPCK

110,613,700,508

314,840,018,110

14

LPKR

1,970,633,668,349

506,000,413,535

15

MDLN

544,323,903,535

726,921,035,080

16

MKPI

62,362,019,845

110,727,398,623

17

MTLA

136,948,797

176,244,591

18

PLIN

800,385,949,000

(316,784,078,000)

19

PUDP

7,398,956,760

(1,282,282,714)

20

PWON

687,292,247

864,400,269

21

RDTX

33,649,756,239

88,560,749,076

22

SCBD

(4,019,570,000)

2,045,928,650,000

23

SMRA

1,103,832,559,000

630,626,223,000

24

TOTL

264,481,038,121

453,388,656,792

25

WSKT

1,534,249,110,893

878,194,553,171

dREV 2014

2015

2016

395,374,487

675,016,117

35,370,146

(53,325,682,000)

(847,213,761,000)

(68,011,538,000)

(493,496,862,234)

(152,656,342,379)

137,427,097,824

(169,391,815,953)

637,701,716,108

312,196,206,731

1,263,179,935,216

1,174,044,000,000

(774,971,000,000)

458,601,104,000

(445,277,542,000)

(87,969,411,000)

333,455,047,797

367,430,006,896

2,569,928,213,352

(61,115,834,657)

143,393,004,777

332,646,761,350

15,553,515,094

2,406,322,564

(29,026,394,984)

46,629,893,764

(149,276,057,473)

12,898,244,792

620,659,954,000

213,866,346,000

230,815,871,000

59,466,892,386

340,855,007,653

(208,905,226,362)

464,467,476,254

328,176,437,299

(575,654,951,887)

4,988,827,310,268

(2,744,863,747,007)

1,627,649,000,000

985,565,726,944

124,678,356,512

(489,154,720,465)

155,662,438,069

939,595,523,431

470,340,155,915

262,758,444

(28,514,734)

54,154,516

128,489,749,000

122,865,041,000

14,658,246,000

(10,419,112,682)

51,875,047,611

7,536,864,465

842,475,791

752,779,795

216,052,076

13,295,724,041

(9,160,226,567)

(15,381,554,389)

(1,767,602,605,000)

50,955,166,000

28,760,726,000

1,663,194,063,000

(133,422,934,000)

(225,611,717,000)

(180,973,907,000)

159,818,913,000

112,848,228,000

600,202,982,140

3,865,939,563,608

9,635,569,778,735

139

Variabel Manajemen Laba : PPE (Lanjutan) Kode

NO

Emiten

1

APLN

2

2012

2013

1,853,091,719

2,756,004,948

ASRI

708,120,733,000

801,677,933,000

3

BEST

75,972,890,870

76,614,208,855

4

BSDE

461,357,219,778

437,868,159,909

5

CTRA

1,240,096,106,293

1,779,148,712,810

6

DART

160,971,395,000.00

13,157,533,000.00

7

DILD

277,684,436,532

409,830,953,848

8

DUTI

44,458,658,891

164,009,364,927

9

GMTD

2,378,721,079

4,349,658,561

10

GPRA

10,537,436,122

16,737,477,653

11

JRPT

32,382,005,000.00

35,550,721,000.00

12

KIJA

2,138,349,624,678

2,168,400,599,324

13

LPCK

48,305,168,613

52,564,522,686

14

LPKR

2,222,377,300,854.00

2,810,892,282,327.00

15

MDLN

421,303,042,800

1,142,137,535,535

16

MKPI

1,678,293,782,993

1,915,526,694,182

17

MTLA

173,473,510

226,561,784

18

PLIN

909,057,769,000.00

853,241,872,000.00

19

PUDP

111,020,522,721

112,698,584,381

20

PWON

844,547,927

673,095,853

21

RDTX

929,490,192,551

1,311,693,569,823

22

SCBD

543,181,920,000.00

500,035,013,000.00

23

SMRA

282,418,025,000.00

353,248,269,000.00

24

TOTL

99,649,672,343.00

93,273,653,000.00

25

WSKT

239,933,622,514

415,439,953,161

PPE 2014

2015

2016

3,169,106,064

3,616,464,103

4,048,794,446

957,762,275,000

1,097,189,789,000

1,148,604,050,000

76,569,660,578

109,533,049,116

172,432,586,749

607,141,046,472

803,252,704,495

823,400,890,386

2,351,741,000,000

2,961,999,000,000

3,033,847,000,000

23,552,942,000.00

27,450,237,000.00

75,621,865,000.00

257,455,209,416

225,290,354,193

243,529,148,295

265,105,374,809

309,347,200,786

343,658,065,497

4,501,569,108

3,517,306,861

2,987,773,004

17,227,075,837

46,836,969,981

41,472,617,337

42,366,654,000.00

87,985,596,000.00

85,783,712,000.00

2,228,185,748,857

2,192,451,125,113

2,307,112,077,449

54,301,178,262

80,993,650,320

87,630,994,036

3,208,762,510,252.00

2,731,533,000,000.00

2,902,208,000,000.00

1,131,195,797,401

1,174,120,190,110

1,128,136,315,008

2,102,421,535,480

2,288,651,001,580

2,689,384,414,885

315,779,153

363,937,545

387,873,153

854,494,720,000.00

823,767,691,000.00

801,057,679,000.00

112,107,165,010

114,647,213,009

116,074,557,835

964,375,227

1,457,275,104

1,699,652,156

1,299,035,085,748

1,318,804,847,349

1,363,785,963,252

479,337,797,000.00

454,565,141,000.00

444,662,193,000.00

368,093,737,000.00

420,472,052,000.00

451,343,312,000.00

70,990,871,000.00

194,298,289,000.00

186,495,179,000.00

621,791,835,556

1,923,143,995,454

3,275,335,187,968

140

Variabel Manajemen Laba : ∆REV/TAit-1 dan PPE/TAit-1 (Lanjutan) NO

∆REV/TAit-1

Kode Emiten 2012

2013

2014

2015

1

APLN

0.0798

0.0139

0.0201

0.0285

2

ASRI

0.1773

0.1131

(0.0037)

(0.0501)

3

BEST

0.2976

0.1610

(0.1469)

(0.0418)

4

BSDE

0.0721

0.1202

(0.0075)

0.0227

5

CTRA

0.0993

0.1168

0.0628

0.0499

6

DART

0.1041

(0.0038)

0.0962

(0.0871)

7

DILD

0.0567

0.0391

0.0443

0.0408

8

DUTI

0.0870

0.0054

(0.0082)

0.0179

9

GMTD

0.1040

0.0679

0.0119

0.0016

10

GPRA

(0.0266)

0.1238

0.0350

(0.0984)

11

JRPT

0.0511

0.0428

0.1007

0.0320

12

KIJA

0.0451

0.1892

0.0072

0.0401

13

LPCK

0.0542

0.1112

0.1205

0.0761

14

LPKR

0.1079

0.0203

0.1594

(0.0727)

15

MDLN

0.2155

0.1583

0.1022

0.0119

16

MKPI

0.0292

0.0434

0.0548

0.2177

17

MTLA

0.0792

0.0874

0.0927

(0.0088)

18

PLIN

0.1891

(0.0802)

0.0311

0.0270

19

PUDP

0.0217

(0.0036)

(0.0284)

0.1291

20

PWON

0.1196

0.1143

0.0906

0.0449

21

RDTX

0.0311

0.0733

0.0086

(0.0056)

22

SCBD

(0.0012)

0.5749

(0.3185)

0.0091

23

SMRA

0.1363

0.0580

0.1167

(0.0084)

24

TOTL

0.1394

0.2197

(0.0813)

0.0643

25

WSKT

0.2999

0.1050

0.0683

0.3082

PPE/TAit-1 2016

2012

2013

2014

2015

2016

0.0014

0.1710

0.1814

0.1610

0.1527

0.1649

(0.0036)

0.1179

0.0732

0.0664

0.0648

0.0614

0.0297

0.0462

0.0335

0.0228

0.0300

0.0372

0.0087

0.0361

0.0261

0.0269

0.0286

0.0229

(0.0295)

0.1076

0.1184

0.1169

0.1258

0.1155

(0.0153)

0.0392

0.0031

0.0049

0.0054

0.0132

0.2498

0.0488

0.0673

0.0342

0.0250

0.0237

0.0369

0.0086

0.0249

0.0355

0.0386

0.0381

(0.0228)

0.0049

0.0048

0.0034

0.0023

0.0023

0.0082

0.0085

0.0128

0.0129

0.0309

0.0263

0.0305

0.0079

0.0071

0.0069

0.0132

0.0113

(0.0214)

0.3820

0.3064

0.2699

0.2578

0.2369

(0.1051)

0.0237

0.0186

0.0141

0.0188

0.0160

0.0394

0.1217

0.1130

0.1025

0.0723

0.0702

(0.0381)

0.1668

0.2487

0.1172

0.1124

0.0878

0.0824

0.7848

0.7502

0.7406

0.5302

0.4710

0.0150

0.1003

0.1124

0.1114

0.1120

0.1071

0.0031

0.2148

0.2160

0.2071

0.1812

0.1715

0.0169

0.3258

0.3120

0.3058

0.2853

0.2603

0.0115

0.1470

0.0890

0.1037

0.0869

0.0905

(0.0082)

0.8588

1.0859

0.8383

0.8025

0.7285

0.0052

0.1562

0.1405

0.0864

0.0816

0.0799

(0.0120)

0.0349

0.0325

0.0258

0.0265

0.0241

0.0396

0.0525

0.0452

0.0319

0.0782

0.0655

0.3179

0.0469

0.0497

0.0708

0.1533

0.1081

141

Variabel Manajemen Laba : Constant β1, β2 dan β3 v(Lanjutan)

NO

Kode Emiten

2012

2013

2014

2015

2

β1 1

APLN

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

2

ASRI

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

3

BEST

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

4

BSDE

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

5

CTRA

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

6

DART

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

7

DILD

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

8

DUTI

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

9

GMTD

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

10

GPRA

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

11

JRPT

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

12

KIJA

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

13

LPCK

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

14

LPKR

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

15

MDLN

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

16

MKPI

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

17

MTLA

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

18

PLIN

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

19

PUDP

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

20

PWON

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

21

RDTX

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

22

SCBD

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

23

SMRA

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

24

TOTL

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

25

WSKT

107580768.97

-199612954.65

-197662158.28

220399713.25

1582

Constant 2016 2012

2013

2014

2015

2016

2012

2013

2014

β2

2015

2016

β3

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

262584.51

1.51

0.78

0.39

1.03

0.82

0.22

0.04

-0.19

-0.31

-0.27

142

Variabel Manajemen Laba : β1, β2 dan β3 (Lanjutan) NO

β1 *1/TAit-1

Kode Emiten

2012

2013

2014

2015

2016

2012

1

APLN

0.00993

(0.01314)

(0.01004)

0.00931

0.00644

0.120

2

ASRI

0.00002

(0.00002)

(0.00001)

0.00001

0.00001

0.267

3

BEST

0.00007

(0.00009)

(0.00006)

0.00006

0.00003

0.449

4

BSDE

0.00001

(0.00001)

(0.00001)

0.00001

0.00000

0.109

5

CTRA

0.00001

(0.00001)

(0.00001)

0.00001

0.00001

0.150

6

DART

0.00003

(0.00005)

(0.00004)

0.00004

0.00003

0.157

7

DILD

0.00002

(0.00003)

(0.00003)

0.00002

0.00002

0.086

8

DUTI

0.00002

(0.00003)

(0.00003)

0.00003

0.00002

0.131

9

GMTD

0.00022

(0.00022)

(0.00015)

0.00014

0.00012

0.157

10

GPRA

0.00009

(0.00015)

(0.00015)

0.00015

0.00010

-0.040

11

JRPT

0.00003

(0.00004)

(0.00003)

0.00003

0.00002

0.077

12

KIJA

0.00002

(0.00003)

(0.00002)

0.00003

0.00002

0.068

13

LPCK

0.00005

(0.00007)

(0.00005)

0.00005

0.00003

0.082

14

LPKR

0.00001

(0.00001)

(0.00001)

0.00001

0.00000

0.163

15

MDLN

0.00004

(0.00004)

(0.00002)

0.00002

0.00001

0.325

16

MKPI

0.00005

(0.00008)

(0.00007)

0.00005

0.00003

0.044

17

MTLA

0.06219

(0.09903)

(0.06973)

0.06780

0.04371

0.119

18

PLIN

0.00003

(0.00005)

(0.00005)

0.00005

0.00003

0.285

19

PUDP

0.00032

(0.00055)

(0.00054)

0.00055

0.00035

0.033

20

PWON

0.01873

(0.02638)

(0.02126)

0.01314

0.00843

0.180

21

RDTX

0.00010

(0.00017)

(0.00013)

0.00013

0.00008

0.047

22

SCBD

0.00003

(0.00006)

(0.00004)

0.00004

0.00003

-0.002

23

SMRA

0.00001

(0.00002)

(0.00001)

0.00001

0.00001

0.206

24

TOTL

0.00006

(0.00010)

(0.00009)

0.00009

0.00006

0.210

25

WSKT

0.00002

(0.00002)

(0.00002)

0.00002

0.00001

0.452

β2 *∆REV/TAit-1

β3 *PPE/TAit-1

2013

2014

2015

2016

2012

2013

2014

2015

2016

0.011

0.008

0.029

0.001

0.038

0.008

-0.031

-0.048

-0.045

0.089

-0.001

-0.052

-0.003

0.026

0.003

-0.013

-0.020

-0.017

0.126

-0.058

-0.043

0.024

0.010

0.001

-0.004

-0.009

-0.010

0.094

-0.003

0.023

0.007

0.008

0.001

-0.005

-0.009

-0.006

0.092

0.025

0.052

-0.024

0.024

0.005

-0.022

-0.040

-0.032

-0.003

0.038

-0.090

-0.013

0.009

0.000

-0.001

-0.002

-0.004

0.031

0.017

0.042

0.205

0.011

0.003

-0.006

-0.008

-0.006

0.004

-0.003

0.018

0.030

0.002

0.001

-0.007

-0.012

-0.010

0.053

0.005

0.002

-0.019

0.001

0.000

-0.001

-0.001

-0.001

0.097

0.014

-0.102

0.007

0.002

0.001

-0.002

-0.010

-0.007

0.034

0.039

0.033

0.025

0.002

0.000

-0.001

-0.004

-0.003

0.148

0.003

0.041

-0.018

0.086

0.013

-0.051

-0.081

-0.065

0.087

0.047

0.079

-0.086

0.005

0.001

-0.003

-0.006

-0.004

0.016

0.062

-0.075

0.032

0.027

0.005

-0.019

-0.023

-0.019

0.124

0.040

0.012

-0.031

0.037

0.010

-0.022

-0.035

-0.024

0.034

0.021

0.225

0.068

0.176

0.032

-0.141

-0.166

-0.129

0.069

0.036

-0.009

0.012

0.022

0.005

-0.021

-0.035

-0.029

-0.063

0.012

0.028

0.003

0.048

0.009

-0.039

-0.057

-0.047

-0.003

-0.011

0.133

0.014

0.073

0.013

-0.058

-0.090

-0.071

0.090

0.036

0.046

0.009

0.033

0.004

-0.020

-0.027

-0.025

0.057

0.003

-0.006

-0.007

0.192

0.046

-0.159

-0.252

-0.200

0.451

-0.125

0.009

0.004

0.035

0.006

-0.016

-0.026

-0.022

0.045

0.046

-0.009

-0.010

0.008

0.001

-0.005

-0.008

-0.007

0.172

-0.032

0.067

0.033

0.012

0.002

-0.006

-0.025

-0.018

0.082

0.027

0.319

0.261

0.011

0.002

-0.013

-0.048

-0.030

143

Variabel Manajemen Laba : beta 2 ∆REV-∆REC, NDA dan DAC (Lanjutan)

NO

NDA = β1 (1/TA ΔRECt/TAi

β1 *∆REV-∆REC/TAit-1

Kode Emiten

2012

2013

2014

2015

2016

1

APLN

0.044

0.024

0.011

0.043

0.000

2012 0.092

2013 0.019

2

ASRI

0.267

0.083

-0.003

-0.051

-0.006

0.294

0.086

3

BEST

0.450

0.102

-0.052

-0.063

0.002

0.460

0.103

4

BSDE

0.100

0.093

-0.002

0.019

0.001

0.109

0.095

5

CTRA

0.120

0.090

0.019

0.047

-0.026

0.144

0.095

6

DART

0.158

-0.003

0.027

-0.097

-0.005

0.167

(0.003)

7

DILD

0.123

0.038

0.018

0.028

0.210

0.134

0.041

8

DUTI

0.130

0.000

-0.002

0.018

0.029

0.132

0.001

9

GMTD

0.177

0.061

0.006

0.001

-0.018

0.179

0.061

10

GPRA

-0.076

0.100

0.005

-0.090

0.007

(0.074)

0.100

11

JRPT

0.076

0.032

0.038

0.031

0.025

0.078

0.033

12

KIJA

0.059

0.136

0.000

0.031

-0.045

0.145

0.149

13

LPCK

0.096

0.085

0.047

0.044

-0.083

0.101

0.086

14

LPKR

0.160

0.010

0.060

-0.088

0.025

0.187

0.015

15

MDLN

0.221

0.126

0.054

-0.135

-0.075

0.259

0.137

16

MKPI

0.045

0.030

0.021

0.222

0.063

0.220

0.061

17

MTLA

0.091

0.041

0.013

0.022

0.021

0.176

(0.053)

18

PLIN

0.275

-0.064

0.012

0.028

0.002

0.323

(0.055)

19

PUDP

0.036

-0.001

-0.011

0.133

0.013

0.110

0.011

20

PWON

0.175

0.087

0.031

0.046

0.013

0.227

0.065

21

RDTX

-0.005

0.078

-0.004

0.004

-0.004

0.187

0.123

22

SCBD

0.001

0.375

-0.136

0.043

0.050

0.036

0.381

23

SMRA

0.190

0.040

0.049

-0.013

-0.027

0.198

0.041

24

TOTL

0.223

0.153

-0.056

0.095

0.031

0.235

0.155

25

WSKT

0.160

0.059

0.000

0.312

0.265

0.171

0.061

Ait-1) + β2 (ΔREVt/TAit-1 – it-1) + β3 (PPEt/TAit1) 2014

2015

DAC = TACit/TAit-1 – NDAit

2016

2012

2013

2014

2015

2016

(0.029)

0.004

(0.039)

0.13

0.09

0.08

0.13

0.24

(0.015)

(0.071)

(0.022)

(0.16)

0.17

0.21

0.20

0.10

(0.057)

(0.072)

(0.009)

(0.23)

0.24

0.21

0.16

0.09

(0.007)

0.010

(0.005)

(0.13)

(0.01)

0.12

(0.01)

0.09

(0.003)

0.007

(0.058)

(0.09)

0.01

0.17

0.18

0.18

0.026

(0.099)

(0.009)

0.03

0.18

0.23

0.25

0.12

0.011

0.020

0.204

0.05

0.12

0.16

0.18

0.21

(0.009)

0.006

0.018

(0.11)

0.09

0.03

(0.02)

0.04

0.005

0.001

(0.019)

(0.27)

0.22

0.22

0.20

0.24

0.003

(0.100)

(0.000)

0.33

0.26

0.38

0.33

0.20

0.036

0.027

0.022

(0.02)

0.11

0.24

0.26

0.25

(0.051)

(0.050)

(0.110)

0.06

0.15

0.32

0.32

0.33

0.044

0.038

(0.087)

0.24

0.27

0.36

0.34

0.24

0.041

(0.111)

0.005

(0.03)

0.18

0.22

0.30

0.17

0.032

(0.170)

(0.099)

(0.28)

0.13

0.19

0.39

0.25

(0.120)

0.055

(0.066)

0.09

0.28

0.22

(0.00)

0.14

(0.077)

0.055

0.035

0.08

0.29

0.37

0.21

0.19

(0.028)

(0.029)

(0.045)

0.00

0.28

0.22

0.21

0.32

(0.070)

0.044

(0.058)

0.01

0.11

0.16

0.12

0.18

(0.010)

0.032

(0.003)

(0.08)

0.05

0.12

0.12

0.13

(0.163)

(0.247)

(0.204)

0.11

0.22

0.39

0.32

0.18

(0.152)

0.018

0.028

0.09

0.13

0.24

0.09

0.09

0.044

(0.021)

(0.034)

(0.07)

0.08

0.24

0.28

0.21

(0.062)

0.070

0.013

0.36

0.69

0.75

0.55

0.59

(0.013)

0.264

0.235

1.12

0.96

0.99

0.42

0.20

144

145

OUTPUT SPSS Constant Beta DAC Coefficientsa Standardized Unstandardized Coefficients Model 1

B (Constant) 1/TAit-1 2012

Std. Error

Beta

.027

.104

107580768.9

434570155.9

67

94

1.508 .224

dREV/TAit-1 2012 PPE/TAit-1 2012

Coefficients t

Sig.

.257

.800

.048

.248

.807

.659

.468

2.290

.032

.245

.187

.915

.370

a. Dependent Variable: TAC/TAit-1 2012 Coefficientsa Standardized Unstandardized Coefficients Model 1

B (Constant)

Std. Error .206

1/TAit-1 2013

199612954.6

2013 PPE/TAit-1 2013

Beta

t

.067 436433062.7 86

53 dREV/TAit-1

Coefficients Sig.

3.097

.005

-.090

-.457

.652

.784

.369

.419

2.122

.046

.042

.178

.047

.238

.814

a. Dependent Variable: TAC/TAit-1 2013 Coefficientsa Standardized Unstandardized Coefficients Model 1

B (Constant) 1/TAit-1 2014

Std. Error .270

Coefficients Beta

t

.053

Sig.

5.068

.000

-.071

-.331

.744

197662158. 596922971.248 283

dREV/TAit-1 2014 PPE/TAit-1 2014

.392

.444

.188

.883

.387

-.190

.203

-.197

-.938

.359

a. Dependent Variable: TAC/TAit-1 2014

146

Coefficientsa Standardized Unstandardized Coefficients Model 1

B (Constant) 1/TAit-1 2015

Std. Error .216

.037

220399713.2

468472513.4

54

59

1.034 -.314

dREV/TAit-1 2015 PPE/TAit-1 2015

Coefficients Beta

t

Sig.

5.876

.000

.085

.470

.643

.351

.564

2.950

.008

.169

-.354

-1.858

.077

a. Dependent Variable: TAC/TAit-1 2015

Coefficientsa Standardized Unstandardized Coefficients Model 1

B (Constant) 1/TAit-1 2016

dREV/TAit-1 2016 PPE/TAit-1 2016

Std. Error .197

.030

158262584.5

414132988.7

05

50

.820 -.274

a. Dependent Variable: TAC/TAit-1 2016

Coefficients Beta

t

Sig.

6.558

.000

.066

.382

.706

.271

.519

3.028

.006

.142

-.332

-1.938

.066

147

OUTPUT SPSS Analisis Deskriptif

Descriptives

Descriptive Statistics N

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

Ukuran Perusahaan

125

21.42

31.75

28.6330

2.36108

Leverage

125

.15

3.40

1.0101

.64978

Capital Intensity Ratio

125

.91

8.04

3.8685

1.33417

Perencanaan Pajak

125

.00

4.94

1.5062

1.06395

Manajemen Laba

125

-.28

1.12

.1914

.20654

Valid N (listwise)

125

OUTPUT SPSS Uji Normalitas

Kolmogorov Sebelum Outlier One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N Normal

125 Parametersa,b

Mean Std. Deviation

Most Extreme Differences

.0000000 .16560129

Absolute

.091

Positive

.073

Negative

-.091

Test Statistic Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. c. Lilliefors Significance Correction.

.091 .014c

148

Kolmogorov Setelah Outlier One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N Normal

110 Parametersa,b

Mean Std. Deviation

Most Extreme Differences

.0000000 .17318761

Absolute

.073

Positive

.059

Negative

-.073

Test Statistic Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. c. Lilliefors Significance Correction.

.073 .189c

149

OUTPUT SPSS Uji Multikolinieritas Coefficientsa Unstandardized

Standardized

Collinearity

Coefficients

Coefficients

Statistics

Std. Model 1

B (Constant) Ukuran Perusahaan Leverage Capital Intensity Ratio Perencanaan Pajak

Error .201

.205

.007

.007

.115

.029

-.070

-.041

Toleran Beta

t

Sig.

ce

VIF

.980

.329

.079

.999

.320

.974

1.026

.358

3.917

.000

.726

1.377

.014

-.417 -4.923

.000

.847

1.181

.017

-.206 -2.395

.018

.820

1.220

a. Dependent Variable: Manajemen Laba

OUTPUT SPSS Uji Heteroskedastisitas

Charts

150

OUTPUT SPSS Uji Autokorelasi

Model Summaryb

Model 1

R .603a

Adjusted R

Std. Error of the

Square

Estimate

R Square .363

.339

Durbin-Watson

.17646

a. Predictors: (Constant), Perencanaan Pajak, Ukuran Perusahaan, Capital Intensity Ratio, Leverage b. Dependent Variable: Manajemen Laba

1.581

151

OUTPUT SPSS Analisis Jalur

Correlations Struktur I (Perencanaan Pajak) Correlations Capital Ukuran Perusahaan Ukuran

Pearson

Perusahaan

Correlation

Leverage

1

Leverage

Pearson Correlation

Perencanaa

Ratio

n Pajak

.111

.066

.043

.248

.491

.653

110

110

110

110

.111

1

-.371**

.421**

.000

.000

Sig. (2-tailed) N

Intensity

Sig. (2-tailed)

.248

N

110

110

110

110

.066

-.371**

1

-.211*

Sig. (2-tailed)

.491

.000

N

110

110

110

110

.043

.421**

-.211*

1

Sig. (2-tailed)

.653

.000

.027

N

110

110

110

Capital Intensity

Pearson

Ratio

Correlation

Perencanaan

Pearson

Pajak

Correlation

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT Z /METHOD=ENTER X1 X2 X3 Y.

.027

110

152

Regression Struktur I (Perencanaan Pajak) Variables Entered/Removeda

Model

Variables Entered

1

Variables Removed

Method

Capital Intensity Ratio, Ukuran

. Enter

Perusahaan, Leverageb a. Dependent Variable: Perencanaan Pajak b. All requested variables entered. Model Summary

Model

R

Std. Error of the

Square

Estimate

R Square

.425a

1

Adjusted R

.180

.157

1.00510

a. Predictors: (Constant), Capital Intensity Ratio, Ukuran Perusahaan, Leverage ANOVAa Sum of Model 1

Squares Regression

df

Mean Square

F

23.549

3

7.850

Residual

107.083

106

1.010

Total

130.632

109

Sig.

7.770

.000b

a. Dependent Variable: Perencanaan Pajak b. Predictors: (Constant), Capital Intensity Ratio, Ukuran Perusahaan, Leverage Coefficientsa

Model 1

Unstandardized

Standardized

Coefficients

Coefficients

B

Std. Error

(Constant)

.990

1.162

Ukuran Perusahaan

.002

.040

Leverage

.645 -.054

Capital Intensity Ratio

a. Dependent Variable: Perencanaan Pajak

Beta

t

Sig.

.852

.396

.003

.038

.970

.156

.397

4.142

.000

.081

-.063

-.665

.507

153

CORRELATIONS /VARIABLES=X1 X2 X3 Y /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE.

Correlations Struktur II (Manajemen Laba)

Correlations Capital Ukuran Perusahaan Leverage Ukuran

Pearson

Perusahaan Correlation

1

Leverage

Pearson Correlation

Perencanaan

Manajemen

Ratio

Pajak

Laba

.111

.066

.043

.082

.248

.491

.653

.394

110

110

110

110

110

.111

1

-.371**

.421**

.435**

.000

.000

.000

Sig. (2-tailed) N

Intensity

Sig. (2-tailed)

.248

N

110

110

110

110

110

.066

-.371**

1

-.211*

-.501**

.027

.000

Capital

Pearson

Intensity

Correlation

Ratio

Sig. (2-tailed)

.491

.000

N

110

110

110

110

110

.043

.421**

-.211*

1

.036

Sig. (2-tailed)

.653

.000

.027

N

110

110

110

110

110

.082

.435**

-.501**

.036

1

Sig. (2-tailed)

.394

.000

.000

.712

N

110

110

110

110

Perencanaa Pearson n Pajak

Correlation

Manajemen

Pearson

Laba

Correlation

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

REGRESSION /MISSING LISTWISE /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL

.712

110

154

/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT Z /METHOD=ENTER X1 X2 X3 Y.

Regression Struktur II (Manajemen Laba) Variables Entered/Removeda Variables

Variables

Entered

Removed

Model 1

Method

Perencanaan Pajak, Ukuran Perusahaan,

. Enter

Capital Intensity Ratio, Leverageb a. Dependent Variable: Manajemen Laba b. All requested variables entered.

Model Summaryb

Model

R .603a

1

Adjusted R

Std. Error of the

Square

Estimate

R Square .363

.339

Durbin-Watson

.17646

1.581

a. Predictors: (Constant), Perencanaan Pajak, Ukuran Perusahaan, Capital Intensity Ratio, Leverage b. Dependent Variable: Manajemen Laba

ANOVAa Model 1

Sum of Squares

df

Mean Square

Regression

1.867

4

.467

Residual

3.269

105

.031

Total

5.136

109

F

Sig.

14.988

a. Dependent Variable: Manajemen Laba b. Predictors: (Constant), Perencanaan Pajak, Ukuran Perusahaan, Capital Intensity Ratio, Leverage

.000b

155

Coefficientsa Standardi zed Unstandardized

Coefficie

Collinearity

Coefficients

nts

Statistics Toleran

Model 1

B

(Constant) Ukuran Perusahaan Leverage Capital Intensity Ratio Perencanaan Pajak

Std. Error

.201

.205

.007

.007

.115

Beta

t

Sig.

ce

VIF

.980

.329

.079

.999

.320

.974

1.026

.029

.358

3.917

.000

.726

1.377

-.070

.014

-.417

-4.923

.000

.847

1.181

-.041

.017

-.206

-2.395

.018

.820

1.220

a. Dependent Variable: Manajemen Laba

Collinearity Diagnosticsa Variance Proportions Condi

Capital

Eigenvalu

tion

(Consta

Model Dimension

e

Index

nt)

1

1

4.388

1.000

.00

.00

.01

.00

.01

2

.371

3.438

.00

.00

.14

.07

.26

3

.188

4.829

.00

.00

.57

.01

.71

4

.049

9.452

.03

.03

.27

.91

.01

.97

.97

.00

.00

.00

5

.004

35.28 2

Ukuran

Leve

Perusahaan rage

Intensity

Perencana

Ratio

an Pajak

a. Dependent Variable: Manajemen Laba

Residuals Statisticsa Minimum Predicted Value

Maximum

Mean

Std. Deviation

N

-.0969

.6311

.2006

.13086

110

-.57895

.60749

.00000

.17319

110

Std. Predicted Value

-2.274

3.290

.000

1.000

110

Std. Residual

-3.281

3.443

.000

.981

110

Residual

a. Dependent Variable: Manajemen Laba