Financial Performance and Non-Financial Factors on Bond Ratings with Earnings Management as an Intervening Variable
Innovation in Economics, Finance and Sustainable Development
DOI: 10.21070/ijins.v20i.708

Financial Performance and Non-Financial Factors on Bond Ratings with Earnings Management as an Intervening Variable


Kinerja Keuangan dan Faktor Non Keuangan Terhadap Peringkat Obligasi dengan Manajemen Laba Sebagai Variabel Intervening

Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
Indonesia
Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
Indonesia

(*) Corresponding Author

Financial Performance Non-financial Factors Bond Rating Profit Management

Abstract

This study aims to determine the effect of financial performance and non-financial factors on bond ratings with earnings management as an intervening variable.This study uses quantitative methods with secondary data as a data source. In this study the population data used are all PT. Pefindo listed on the Indonesia Stock Exchange. The observation period was from the 2017-2020 period. In this study, non-probability sampling technique used in this study was purposive sampling. There are 15 companies PT. Pefindo used as a sample in this study. The data analysis technique used in this research is Structural Equation Modeling Partial Least Square (SEM-PLS). The results of this study indicate that financial performance has an effect on bond ratings. Non-financial factors affect bond ratings. Financial performance has an effect on earnings management. Non-financial factors affect earnings management. Earnings management has an effect on bond ratings. Financial performance affects bond ratings through earnings management. Non-financial factors affect bond ratings through earnings management.

Pendahuluan

Pada tahun 2020 merupakan tahun yang penuh gejolak tidak hanya terjadi di Indonesia, namun juga terjadi dinegara-negara lain. Hal ini terjadi karena adanya pandemi yang menyebar keseluruh dunia. Pandemi dapat melumpuhkan hampir semua sektor industri. Virus ini juga tidak berdampak pada bidang kesehatan saja, namun juga berdampak pada ekonomi masyarakat dan pada bidang sosial. Dari segi ekonomi apalagi pada perusahaan juga tidak terlepas dari pandemic covid-19 ini.

Berdasarkan fenomena tersebut, informasi rasio keuangan sangat berguna bagi calon investor potensial untuk menentukan obligasi yang layak dibeli. Oleh karena itu, diperlukan hasil kajian yang merelasikan rasio keuangan dengan peringkat obligasi. Pentingnya informasi keuangan ini dimanfaatkan oleh perusahaan untuk memaksimalkan kinerja keuangannya. Salah satu cara yang bisa dilakukan agar laporan keuangan terlihat baik yaitu dengan melakukan praktik manajemen laba. Cara ini dilakukan untuk memengaruhi besarnya laba yang ditampilkan dalam laporan keuangan [1].

Peringkat obligasi salah satunya ditentukan dari hasil laporan keuangan perusahaan. Apabila kinerja suatu perusahaan yang dicerminkan dalam laporan keuangan perusahaan baik, maka obligasi yang dikeluarkan oleh perusahaan juga akan memiliki peringkat yang baik pula. Begitu juga sebaliknya jika laporan keuangan perusahaan yang dihasilkan terihat tidak baik atau mengalami penurunan maka akan memiliki peringkat yang buruk pula atau bahkan mengalami penurunan peringkat [2].

Manajemen laba terjadi waktu seseorang manajer akan melakukan pertimbangan terhadap struktur transaksi dan laporan keuangan supaya bisa mengganti laporan keuangan dari tujuan buat menghipnotis output kontraktual yang bergantung dalam nomor akuntansi yang dilaporkan atau menyesatkan beberapa pemangku pada melakukan kepentingan yang terjadi dalam syarat kinerja perekonomian pada perusahaan. Saat ini kami masih sedang melakukan kajian atas emiten-emiten lain yang diperingkat Pefindo untuk menentukan dampak virus corona. Khususnya terhadap posisi likuiditas emiten dalam memenuhi kewajiban keuangannya,” , sektor yang menurutnya sangat terdampak adalah sektor pariwisata dan turunannya (hotel, restoran, taman hiburan) dan transportasi. Turunnya kinerja sektor tersebut kemudian akan memberi dampak kepada sektor keuangan seperti multifinance dan perbankan. Hal ini karena adanya potensi kenaikan kredit bermasalah dari sektor yang terdampak. Di samping itu, penurunan penyaluran kredit baru karena kegiatan ekonomi melambat juga menjadi beban tambahan bagi sektor keuangan

Dari ketidak konsistenan tersebut dan belum ada penelitian terdahulu yang menggunakan pengungkapkan tanggung jawab sosial perusahaan sebaga variabel intervening, maka penelitian ingin mengetahui manajemen laba dapat memperkuat adanya pengaruh kinerja keuangan dan faktor non keuangan, pada peringkat obligasi. Maka peneliti tertarik untuk melakukan penelitian tentang “PENGARUH KINERJA KEUANGAN DAN FAKTOR NON KEUANGAN TERHADAP PERINGKAT OBLIGASI DENGAN MANAJEMEN LABA SEBAGAI VARIABEL INTERVENING”

Metode Penelitian

A. Pendekatan Penelitian

Berdasarkan jenis data, penelitian ini dikategorikan sebagai penelitian yang bersifat kuantitatif, yaitu dengan menggunakan penelitian angka. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif yang berhubungan antara dua variabel atau lebih. Adapun sumber data yang digunakan yaitu data primer yang diperoleh secara langsung dari berbagai responden.

B. Rancangan Penelitian

Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan jenis penelitian kuantitatif dengan pendekatan asosiatif serta menggunakan pengujian hipotesis untuk menjelaskan hubungan antara variabel-variabel. Sebagai langkah awal peneliti mencari acuan studi literature dari jurnal, artikel, maupun penelitian terdahulu yang berhubungan dengan variabel Pengaruh Kinerja Keuangan Dan Faktor Non Keuangan Terhadap Peringkat Obligasi Dengan Manajemen Laba Sebagai Variabel Intervening. Tahap kedua dan selanjutnya peneliti menetapkan rumusan masalah, menentukan hipotesis, dan data-data yang akan diperlukan.

C. Lokasi Penelitian

Penelitian ini dilakukan pada PT. Bursa Efek Indonesia, yang dimana BEI dapat memberikan informasi tentang laporan keuangan perusahaan manufaktur yang dibutuhkan oleh peneliti.

D. Definisi Operasional , Identifikasi Variabel Dan Indikator Variabel.

1. Definisi Operasional

Definisi operasional adalah merupakan cara untuk mengukur sebuah variabel supaya dioperasikan. Variabel adalah variabel yang dapat melakukan perbedaan antara satu obyek dengan yang lainnya [3]. Variabel yang akan dilakukan penelitian ini adalah pengaruh kinerja keuangan (X1), faktor non keuangan (X2), peringkat obligasi (Y1) dan manajemen laba (Y2).

2. Indikator Variabel

No Variabel Indikator Skala Pengukuran
1 Peringkat Obligasi (Y1) Jika semakin dekat AAA maka semakin baik pula peringkat dan semakin kecil AAA kemungkinan peringkat obligasi yang mengalami kegagalan dalam melakukan kewajiban pembayaran pokok pinjaman serta membayar bunga dan pokok peringkat obligasi Rasio
2 Manajemen Laba (Z) Rasio
3 Faktor Non Keuangan (X2) Umur obligasi Rasio
4 Kinerja Keuangan (X1) Rasio
Table 1.Indikator VariabelPenelitian Terdahulu

E. Populasi dan Sampel

1. Populasi

Populasi merupakan keseluruhan dari kumpulan elemen yang memiliki sejumlah karakteristik umum, yang terdiri dari bidang-bidang untuk diteliti dan dapat digunakan untuk membuat beberapa kesimpulan. Dalam penelitian ini data populasi yang digunakan adalah semua perusahaan Perusahaan yang terdaftar dalam peringkat obligasi di Bursa Efek Indonesia 2017-2020.

2. Sampel

Sampel merupakan suatu sub kelompok dari populasi yang dipilih untuk digunakan dalam penelitian. Perusahaan yang menjadi sampel dari penelitian ini dipilih menggunakan metode purposive sampling, dimana sampel dipilih berdasarkan pertimbangan tertentu atau karakteristik tertentu.

F. Teknik Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data dalam penelitian ini adalah :

  1. Metode Studi Dokumentasi yaitu Metode yang dilakukan dengan cara mendapatkan data berupa laporan tahunan yang dikeluarkan oleh perusahaan pada tahun 2017-2020. Data tersebut bisa diperoleh di Bursa Efek Indonesia (BEI) Universitas Muhammadiyah Sidoarjo.
  2. Metode Studi Pustaka yaitu pengumpulan data sebagai landasan teori serta penelitian terdahulu. Dalam hal ini data diperoleh dari jurnal, artikel, buku-buku, penelitian terdahulu, serta sumber tertulis lainnya yang berhubungan dengan informasi yang dibutuhkan.

Hasil dan Pembahasan

Analisis Data

Evaluasi Outer Model (Measurement Model)

Evaluasi model pengukuran dilakukan bertujuan untuk melihat hubungan antar variable laten dengan indicator-indikatornya akan memvaliditasi model dan menguji reliabilitas kontruksnya sebagaimana teori yang digunakan dari riset-riset terdahulu [4].

1) Hasil Pengujian Reliabilitas Konstruk

Uji validitas ini dapat dilihat dari loading factor untuk setiap konstruk. Nilai loading factor yang dipersyaratkan harus lebih dari 0,7 dan nilai average variance extracted (AVE) harus lebih besar dari 0,5 [5]. Validitas discriminant adalah berhubungan dengan prinsip bahwa pengukur-pengukur (manifest variable) dari konstruk yang berbeda. Seharusnya tidak berkorelasi tinggi. Menguji validitas ini dilakukan dengan melihat cross loadings untuk setiap variable harus lebih besar dari 0,70 dan juga bisa dilakukan dengan membandingkan akar kuadrat AVE untuk setiap konstruk dengan nilai korelasi antar konstruk dalam model. Hasil dari pengolahan data dengan SmartPLS dapat dilihat pada tabel 3.1.

Faktor Non Keuangan (X2) Kinerja Keuangan (X1) Manajemen Laba (Z) Peringkat Obligasi (Y)
X1 0,909
X2 0,876
Y 0,800
Z 0,794
Table 2. Outer Loadings (Measurement Model) Output SmartPLS

Berdasarkan hasil pengolahan dengan menggunakan SmartPLS yang ditampilkan pada Tabel 3.1 menunjukkan bahwa seluruh indikator telah memiliki valitidas yang baik karena memiliki loading faktor diatas 0,7. Oleh karena itu, pengujian validitas dengan outer loadings telah terpenuhi. Hal ini menunjukkan juga bahwa model pengukuran mempunyai potensi untuk diuji lebih lanjut.

Selanjutnya untuk menguji reliabilitas konstruk yang bersifat reflektif dalam penelitian ini menggunakan dasar alpha croncbach, composite reliability dan average extracted (AVE) dengan hasil yang menunjukkan bahwa nilai dari semua konstruk lebih besar dari batas minimum alpha cronbach lebih besar dari 0,7, composite reliability lebih besar atau sama dengan 0.70 dan AVE lebih besar atau sama dengan 0,5 . Untuk lebih jelasnya dapat dilihat dalam tabel berikut :

Cronbach's Alpha rho_A Reliabilitas Komposit Rata-rata Varians Diekstrak (AVE)
Faktor Non Keuangan (X2) 0,807 0,901 0,930 0,871
Kinerja Keuangan (X1) 0,907 0,710 0,820 0,914
Manajemen Laba (Z) 0,872 0,834 0,812 0,800
Peringkat Obligasi (Y) 0,791 0,857 0,799 0,888
Table 3.Composite Reliability dan Average Variance ExtractedOutput SmartPLS

Berdasarkan tabel 3.2 tersebut menunjukkan bahwa nilai composite reliability untuk semua konstruk adalah lebih besar dari 0,7. Dengan demikian semua kontruk pada model yang diestimasi sudah memenuhi persyaratan internal consistensi reliability. Begitu juga dengan melihat nilai cronbach’s alpha bahwa nilainya lebih besar dari 0,7. Dengan demikian cronbach’s alpha telah memenuhi persyaratan dan dapat diterima. Nilai AVE dalam tabel tersebut juga menunjukkan lebih besar dari 0,50, maka indicator yang digunakan telah memenuhi syarat validitas konvergen.

Uji validitas diskriminan dilakukan dengan melihat nilai cross loading. Hasil penelitian ini menunjukkan nilai cross loading sebagaimana di tabel berikut.

Faktor Non Keuangan (X2) Kinerja Keuangan (X1) Manajemen Laba (Z) Peringkat Obligasi (Y)
X1 -0,416 0,802 -0,064 -0,036
X2 0,909 -0,416 0,100 0,112
Y 0,112 -0,036 -0,053 0,888
Z 0,100 -0,064 0,972 -0,053
Table 4.Nilai Cross LoadingOutput SmartPLS

Dengan melihat tabel 3.3 diatas menunjukkan bahwa setiap indicator memiliki nilai loading factor tertinggi ketika dihubungkan dengan konstruk yang lain. Dengan hasil tersebut maka dapat dinyatakan bahwa indikator yang digunakan dalam penelitian ini adalah valid atau sudah memenuhi persyaratan validitas diskriminan.

Validitas diskriminan apabila akar AVE setiap konstruk lebih besar dapada korelasi antar konstruk dengan konstruk lainnya dalam suatu model [6]. Hasil penelitian ini terkait validitas diskriminan dapat dilihat pada tabel berikut :

Faktor Non Keuangan (X2) Kinerja Keuangan (X1) Manajemen Laba (Z) Peringkat Obligasi (Y)
Faktor Non Keuangan (X2) 1,000
Kinerja Keuangan (X1) -0,416 1,000
Manajemen Laba (Z) 0,100 -0,064 1,000
Peringkat Obligasi (Y) 0,112 -0,036 -0,053 1,000
Table 5.Nilai Akar AVE Kriteria Fornell-Larcker Output SmartPLS

Tabel 3.4 tersebut menunjukkan bahwa nilai akar AVE pada diagonal lebih besar dari pada nilai korelasi antar konstruk dengan konstruk lainnya dalam model ini. Dengan demikian hasil perhitungan tersebut dapat dinyatakan bahwa model dengan indikatornya telah memenuhi syarat validitas diskriminan.

Evaluasi Inner model (model Struktural)

Evaluasi inner model atau model struktural dilakukan untuk melihat estimasi koefisien jalur pengaruh antar konstruk [7]. Nilai yang dihasilkan dalam analisis path coeffsient menjadi dasar saat melaksanakan estimasi. Hasil nilai positif menunjukkan adanya pengaruh yang positif dan jika hasil nilainya negative maka pengaruh yang terkadi negative atau tidak berpengaruh.

R Square Adjusted R Square
Manajemen Laba (Z) 0,911 0,812
Peringkat Obligasi (Y) 0,975 0,869
Table 6.Nilai R-SquareOutput SmartPLS

Berdasarkan tabel diatas menunjukkan bahwa hasil menunjukkan sebagai model yang kuat dengan nilai R-square 0,975 diatas 0,75.

Hasil Analisis Koefisien Jalur Inner Model

No Hubungan Variabel Koefisien Jalur
1 Kinerja Keuangan Peringkat Obligasi 0,118
2 Faktor Non Keuangan Peringkat Obligasi 0,124
3 Kinerja Keuangan Manajemen Laba 0,266
4 Faktor Non Keuangan Manajemen Laba 0,887
5 Manajemen Laba Peringkat Obligasi 0,650
Table 7.Hasil Pengujian Koefisien Jalur Inner ModelOutput SmartPLS

Kinerja Keuangan terhadap Peringkat Obligasi mempunyai koefisien dengan arah positif. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai koefisien jalur sebesar 0,118. Koefisien bernilai positif memiliki arti hubungan searah antara Kinerja Keuangan dengan Peringkat Obligasi.

Faktor Non Keuangan terhadap Peringkat Obligasi mempunyai koefisien dengan arah positif. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai koefisien jalur sebesar 0,124. Koefisien bernilai positif memiliki arti hubungan searah antara Faktor Non Keuangan dengan Peringkat Obligasi.

Kinerja Keuangan terhadap Manajemen Laba mempunyai koefisien dengan arah positif. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai koefisien jalur sebesar 0,266. Koefisien bernilai positif memiliki arti hubungan searah antara Kinerja Keuangan dengan Manajemen Laba.

Faktor Non Keuangan terhadap Manajemen Laba mempunyai koefisien dengan arah positif. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai koefisien jalur sebesar 0,887. Koefisien bernilai positif memiliki arti hubungan searah antara Faktor Non Keuangan dengan Manajemen Laba.

Manajemen Laba terhadap Peringkat Obligasi mempunyai koefisien dengan arah positif. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai koefisien jalur sebesar 0,650. Koefisien bernilai positif memiliki arti hubungan searah antara Manajemen Laba dengan Peringkat Obligasi.

Pengujian Hipotesis

a) Pengaruh Langsung (Direct Effect) Antar Variabel

Sampel Asli (O) Rata-rata Sampel (M) Standar Deviasi (STDEV) T Statistik (| O/STDEV |) P Values
Faktor Non Keuangan (X2) -> Manajemen Laba (Z) 0,887 0,735 0,149 5,950 0,004
Faktor Non Keuangan (X2) -> Peringkat Obligasi (Y) 0,124 0,995 0,119 4,128 0,002
Kinerja Keuangan (X1) -> Manajemen Laba (Z) 0,266 0,864 0,142 8,785 0,002
Kinerja Keuangan (X1) -> Peringkat Obligasi (Y) 0,118 0,964 0,146 8,098 0,006
Manajemen Laba (Z) -> Peringkat Obligasi (Y) 0,650 0,753 0,132 4,928 0,004
Table 8.Result for Inner Weight

Sumber : Output SmartPLS

Hasil pengujian tersebut dapat diinterpretasikan berdasarkan pengaruh langsung (direct effect) antar variabel sebagai berikut:

1. Kinerja Keuangan Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi

Pada tabel 3.7 hasil pengujian Kinerja Keuangan Terhadap Peringkat Obligasi menunjukkan bahwa t-statistics dengan nilai 8,098 yang berarti bahwa Kinerja Keuangan mempengaruhi Peringkat Obligasi secara positif. Dengan P Values 0,006, hal ini dapat dijelaskan bahwa Kinerja Keuangan Berpengaruh positif dan signifikan Terhadap Peringkat Obligasi. Semakin tinggi Kinerja Keuangan yang di hadapi akan berdampak pada meningkatnya Peringkat Obligasi. Dengan demikian hipotesis pertama penelitian ini didukung.

2. Faktor Non Keuangan Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi

Pada tabel 3.7 hasil pengujian Faktor Non Keuangan Terhadap Peringkat Obligasi menunjukkan bahwa t-statistics dengan nilai 4,128 yang berarti bahwa Faktor Non Keuangan mempengaruhi Peringkat Obligasi secara positif. Dengan P Values 0,002, hal ini dapat dijelaskan bahwa Faktor Non Keuangan Berpengaruh positif dan signifikan Terhadap Peringkat Obligasi. Semakin tinggi Faktor Non Keuangan yang di hadapi akan berdampak pada meningkatnya Peringkat Obligasi. Dengan demikian hipotesis Kedua penelitian ini didukung.

3. Kinerja Keuangan Berpengaruh Terhadap Manajemen Laba

Pada tabel 3.7 hasil pengujian Kinerja Keuangan Terhadap Manajemen Laba menunjukkan bahwa t-statistics dengan nilai 8,785 yang berarti bahwa Kinerja Keuangan mempengaruhi Manajemen Laba secara positif. Dengan P Values 0,002, hal ini dapat dijelaskan bahwa Kinerja Keuangan Berpengaruh positif dan signifikan Terhadap Manajemen Laba. Semakin tinggi Kinerja Keuangan yang di hadapi akan berdampak pada meningkatnya Manajemen Laba. Dengan demikian hipotesis ketiga penelitian ini didukung.

4. Faktor Non Keuangan Berpengaruh Terhadap Manajemen Laba

Pada tabel 3.7 hasil pengujian pengaruh Faktor Non Keuangan Terhadap Manajemen Laba menunjukkan bahwa t-statistics dengan nilai 5,950 yang berarti bahwa Faktor Non Keuangan mempengaruhi Manajemen Laba secara positif. Dengan P Values 0,004, hal ini dapat dijelaskan bahwa Faktor Non Keuangan Berpengaruh positif dan signifikan Terhadap Manajemen Laba. Semakin tinggi Faktor Non Keuangan yang di hadapi akan berdampak pada meningkatnya Manajemen Laba. Dengan demikian hipotesis keempat penelitian ini didukung.

5. Manajemen Laba Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi

Pada tabel 3.7 hasil pengujian pengaruh Manajemen Laba Terhadap Peringkat Obligasi menunjukkan bahwa t-statistics dengan nilai 4,928 yang berarti bahwa Manajemen Laba mempengaruhi Peringkat Obligasi secara positif. Dengan P Values 0,004, hal ini dapat dijelaskan bahwa Manajemen Laba berpengaruh positif dan signifikan terhadap Peringkat Obligasi. Semakin tinggi Manajemen Laba yang di hadapi akan berdampak pada meningkatnya Peringkat Obligasi. Dengan demikian hipotesis kelima penelitian ini didukung.

No. Hipotesis Hasil Statistik
1 Kinerja Keuangan Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi Diterima 8,098 > 1,960,006 < 0,05
2 Faktor Non Keuangan Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi Diterima 4,128 > 1,960,002 < 0,05
3 Kinerja Keuangan Berpengaruh Terhadap Manajemen Laba Diterima 8,785 > 1,960,002 < 0,05
4 Faktor Non Keuangan Berpengaruh Terhadap Manajemen Laba Diterima 5,950 > 1,960,004 < 0,05
5 Manajemen Laba Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi Diterima 4,928 > 1,960,004 < 0,05
Table 9.Hasil Pengujian HipotesisData Di Olah (2022)

b) Pengaruh Tidak Langsung (Inderect Effect) Antar Variabel

Pengujian selanjutnya dalam penelitian ini yaitu pengujian hipotesis pengaruh tidak langsung (inderect effect) antar variabel melalui variabel mediasi dengan melakukan proses bootstraping Smart PLS [8] :

Sampel Asli (O) Rata-rata Sampel (M) Standar Deviasi (STDEV) T Statistik (| O/STDEV |) P Values
Faktor Non Keuangan (X2) -> Manajemen Laba (Z) -> Peringkat Obligasi (Y) 0,576 0,111 0,025 2,282 0,000
Kinerja Keuangan (X1) -> Manajemen Laba (Z) -> Peringkat Obligasi (Y) 0,173 0,482 0,019 9,265 0,006
Table 10.Result For Inderect Effect

Sumber : Output SmartPLS

Analisis selanjutnya adalah uji hipotesis peran mediasi dengan variabel dalam penelitian ini yang dilakukan sesuai dengan tahapan yang dilakukan oleh [9] dan [10] dapat dijelaskan sebagai berikut :

1. Kinerja Keuangan Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi Melalui Manajemen Laba

Pada tabel 3.9 hasil pengujian Kinerja Keuangan Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi Melalui Manajemen Laba menunjukkan bahwa t-statistics dengan nilai 9,265 yang berarti bahwa Manajemen Laba Memediasi Pengaruh Kinerja Keuangan Terhadap Peringkat Obligasi. Dengan P Values 0,006, hal ini dapat dijelaskan bahwa Manajemen Laba memediasi hubungan Kinerja Keuangan positif dan signifikan terhadap Peringkat Obligasi.

2. Faktor Non Keuangan Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi Melalui Manajemen Laba

Pada tabel 3.9 hasil pengujian Faktor Non Keuangan Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi Melalui Manajemen Laba menunjukkan bahwa t-statistics dengan nilai 2,282 yang berarti bahwa Manajemen Laba Memediasi Pengaruh Faktor Non Keuangan Terhadap Peringkat Obligasi. Dengan P Values 0,000, hal ini dapat dijelaskan bahwa Manajemen Laba memediasi hubungan Faktor Non Keuangan positif dan signifikan terhadap Peringkat Obligasi.

Pembahasan

1. Kinerja Keuangan Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi

Hasil pengujian Uji t variabel Kinerja Keuangan Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi Perusahaan PT. Pefindo Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2017-2020 menunjukkan tingkat signifikansi dibawah tingkat signifikansi probabilitas dan nilai t hitung di atas nilai t tabel. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa hipotesis Kinerja Keuangan Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi diterima dan mempengaruhi perusahaan dalam meningkatkan Peringkat Obligasi. Hasil pengujian yang dilakukan dapat mendukung hipotesis yang diajukan.

2. Faktor Non Keuangan Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi

Hasil pengujian Uji t variabel Faktor Non KeuanganBerpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi Perusahaan PT. Pefindo Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2017-2020 menunjukkan tingkat signifikansi dibawah tingkat signifikansi probabilitas dan nilai t hitung di atas nilai t tabel. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa hipotesis Faktor Non KeuanganBerpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi diterima dan mempengaruhi perusahaan dalam meningkatkan Peringkat Obligasi. Hasil pengujian yang dilakukan dapat mendukung hipotesis yang diajukan.

3. Kinerja Keuangan Berpengaruh Terhadap Manajemen Laba

Hasil pengujian Uji t variabel Kinerja Keuangan Berpengaruh Terhadap Manajemen Laba Perusahaan PT. Pefindo Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2017-2020 menunjukkan tingkat signifikansi dibawah tingkat signifikansi probabilitas dan nilai t hitung di atas nilai t tabel. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa hipotesis Kinerja Keuangan Berpengaruh Terhadap Manajemen Laba diterima dan mempengaruhi perusahaan dalam meningkatkan Manajemen Laba. Hasil pengujian yang dilakukan dapat mendukung hipotesis yang diajukan.

4. Faktor Non Keuangan Berpengaruh Terhadap Manajemen Laba

Hasil pengujian Uji t variabel Faktor Non KeuanganBerpengaruh Terhadap Manajemen Laba Perusahaan PT. Pefindo Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2017-2020 menunjukkan tingkat signifikansi dibawah tingkat signifikansi probabilitas dan nilai t hitung di atas nilai t tabel. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa hipotesis Faktor Non KeuanganBerpengaruh Terhadap Manajemen Laba diterima dan mempengaruhi perusahaan dalam meningkatkan Manajemen Laba. Hasil pengujian yang dilakukan dapat mendukung hipotesis yang diajukan.

5. Manajemen Laba Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi

Hasil pengujian Uji t variabel Manajemen LabaBerpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi Perusahaan PT. Pefindo Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2017-2020 menunjukkan tingkat signifikansi dibawah tingkat signifikansi probabilitas dan nilai t hitung di atas nilai t tabel. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa hipotesis Manajemen LabaBerpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi diterima dan mempengaruhi perusahaan dalam meningkatkan Peringkat Obligasi. Hasil pengujian yang dilakukan dapat mendukung hipotesis yang diajukan.

6. Kinerja Keuangan Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi Melalui Manajemen Laba

Hasil pengujian Uji t variabel Kinerja Keuangan Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi Melalui Manajemen Laba Perusahaan PT. Pefindo Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2017-2020 menunjukkan tingkat signifikansi dibawah tingkat signifikansi probabilitas dan nilai t hitung di atas nilai t tabel. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa hipotesis Kinerja Keuangan Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi Melalui Manajemen Laba diterima dan mempengaruhi perusahaan dalam meningkatkan Peringkat Obligasi. Hasil pengujian yang dilakukan dapat mendukung hipotesis yang diajukan.

7. Faktor Non Keuangan Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi Melalui Manajemen Laba

Hasil pengujian Uji t variabel Faktor Non Keuangan Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi Melalui Manajemen Laba Perusahaan PT. Pefindo Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2017-2020 menunjukkan tingkat signifikansi dibawah tingkat signifikansi probabilitas dan nilai t hitung di atas nilai t tabel. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa hipotesis Faktor Non Keuangan Berpengaruh Terhadap Peringkat Obligasi Melalui Manajemen Laba diterima dan mempengaruhi perusahaan dalam meningkatkan Peringkat Obligasi. Hasil pengujian yang dilakukan dapat mendukung hipotesis yang diajukan.

Simpulan

Berdasarkan pada hasil penelitian dan pembahasan yang telah dijelaskan diatas, maka dapat disimpulkan beberapa hal yang dapat disimpulkan sebagai berikut :

  1. Kinerja keuangan berpengaruh terhadap peringkat obligasi.
  2. Faktor non keuangan berpengaruh terhadap peringkat obligasi.
  3. Kinerja keuangan berpengaruh terhadap manajemen laba.
  4. Faktor non keuangan berpengaruh terhadap manajemen laba.
  5. Manajemen laba berpengauh terhadap peringkat obligasi.
  6. Kinerja keuangan berpengaruh terhadap peringkat obligasi melalui manajemen laba.
  7. Faktor non keuangan berpengaruh terhadap peringkat obligasi melalui manajemen laba.

References

  1. Sugiyono, “Memahami Penelitian Kualitatif,” Bandung Alf., 2016.
  2. “Pengaruh Rasio Keuangan dan Faktor Non Keuangan Terhadap Peringkat Obligasi Dengan Manajemen Laba Sebagai Variabel Intervening | Jurnal Ekonomi dan Manajemen.” http://114.5.90.38/ejournal/index.php/JEM/article/view/357 (accessed Jun. 24, 2022).
  3. J. Akuntansi, D. Pajak, R. Muhammad, and S. Aisyah, “Pengaruh Kinerja Keuangan, Umur Sukuk, Reputasi Auditor Dan GCG Terhadap Peringkat Sukuk,” J. Akunt. dan Pajak, vol. 21, no. 2, pp. 554–570, Jan. 2021, doi: 10.29040/JAP.V21I01.1309.
  4. J. P. Brunet, “Intangible Capital Empirical evolution of credit risk over a decade in IBEX 35 companies and its relationship with the qualification of its ratings,” doi: 10.3926/ic.1691.
  5. A. Andriana and R. R. Panggabean, “The Effect of Good Corporate Governance and Environmental Performance on Financial Performance of the Proper Listed Company on Indonesia Stock Exchange,” Binus Bus. Rev., vol. 8, no. 1, p. 1, May 2017, doi: 10.21512/BBR.V8I1.1757.
  6. D. Solihin, “PENGARUH CURRENT RATIO DAN DEBT TO EQUITY RATIO TERHADAP RETURN ON ASSET (ROA) PADA PT KALBE FARMA, Tbk,” Kreat. J. Ilm. Prodi Manaj. Univ. Pamulang, vol. 7, no. 1, p. 115, 2019, doi: 10.32493/jk.v7i1.y2019.p115-122.
  7. U. Diponegoro and S. M. Syafruddin, “Pengaruh modal intelektual terhadap kinerja perusahaan,” 2008, Accessed: Feb. 20, 2022. [Online]. Available: http://eprints.undip.ac.id/17133/.
  8. I. Bukhori, R. R.-D. journal of accounting, and undefined 2012, “Pengaruh good corporate governance dan ukuran perusahaan terhadap kinerja perusahaan (studi empiris pada perusahaan yang terdaftar di BEI 2010),” ejournal3.undip.ac.id, Accessed: Feb. 20, 2022. [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/accounting/article/view/483.
  9. S. P.-J. (Jurnal A. Berkelanjutan and undefined 2018, “Pengaruh Kinerja Keuangan Terhadap Peringkat Obligasi Dengan Manajemen Laba Sebagai Variabel Intervening Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di,” openjournal.unpam.ac.id, Accessed: Feb. 20, 2022. [Online]. Available: http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/JABI/article/view/1268.
  10. J. A. Syariah, P. R. Fitriani, I. Andriyanto, and M. Ridwan, “Pengaruh Rasio Keuangan dan Pertumbuhan Perusahaan Terhadap Peringkat Obligasi Syariah,” scholar.archive.org, vol. 3, no. 1, pp. 103–118, 2020, doi: 10.21043/aktsar.v3i1.7629.