Published every April, August and December

## JURNAL RISET AKUNTANSI & KEUANGAN
ISSN:2541-061X (Online). ISSN:2338-1507(Print). http://ejournal.upi.edu/index.php/JRAK
Efek Moderasi Tingkat Konvergensi IFRS atas Pengaruh Accrual Reversal terhadap Persistensi Laba dan Respon Pasar

## Siti Khomsatun
Prodi Akuntansi Syariah, Sekolah Tinggi Ekonomi Islam (STEI) Tazkia, Bogor, Indonesia Abstract. The study aims to analyze moderating effect of IFRS convergence on the relationship accrual reversal with  earning  persistence  and  market  response.  The  study  used  1158  unbalances  panel  data  from  non-financial company listed in Indonesian stock exchange for period 2007-2012. Using generalized least squared, the results show  that  the  accrual  estimation  error  is  the  least  persistent  component  of  earning.  In  detail,  accrual  relating temporary fluctuation in working capital has more persistent than cash flow, but accrual relating firm growth is not found significantly effecting on earning persistent. The main result shows that IFRS convergence influences the relationship  between  accrual  reversal  and  earning  persistence,  but  it  is  not  found  in  the  relationship  between accrual reversal and stock return. This result indicates that IFRS convergence can support manager has a better judgment precision, but investors still overprice cash flow and underprice accrual.
Keywords: Accrual Reversal; Earning Persistance; IFRS Convergence; Market Response.
Abstrak. Penelitian ini bertujuan meneliti dampak moderasi tingkat konvergensi IFRS terhadap hubungan accrual reversal dengan  persistensi  dan  reaksi  pasar.  Penelitian  ini  menggunakan  1158  unbalanced  panel  data  dengan sampel  perusahaan  non  keuangan  yang  terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  pada tahun  2007-2012.  Dengan menggunakan generalized least squared ditemukan bahwa kesalahan estimasi akrual merupakan komponen laba yang  mempunyai  persistensi  paling  kecil.  Secara  detail,  akrual  fluktuasi  temporer  modal  kerja  lebih  persisten dibandingkan  arus  kas.  Adapun  akrual  pertumbuhan  tidak  mempengaruhi  persistensi  laba.  Sedangkan,  Tingkat konvergensi IFRS mempengaruhi hubungan antara komponen accrual reversal dan persistensi laba, namun tidak mempengaruhi  hubungan  antara  komponen  accrual  reversal  terhadap  return  saham  tahun  depan.  Hal  ini mengindikasikan bahwa tingkat konvergensi IFRS menyebabkan manajer lebih baik presisi judgment akrual namun investor masih overprice arus kas dan underprice akrual. Kata Kunci: Accrual Reversal ; Konvergensi IFRS; Persistensi Laba; Respon Pasar.
Corresponding author. Email: siti.khomsatun@gmail.com How  to  cite  this  article. Siti  Khomsatun. (2018). Pengaruh  Moderasi  Tingkat  Konvergensi  IFRS  terhadap Hubungan Accrual Reversal dengan Persistensi Laba dan Respon Pasar . Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan Program Studi Akuntansi Fakultas Pendidikan Ekonomi Dan Bisnis Universitas Pendidikan Indonesia , 6 (3), 299–318. Retrieved from http://ejournal.upi.edu/index.php/JRAK/article/view/4670 History of article. Received: September 2018, Revision: November 2018, Published: December 2018 Online ISSN: 2541-061X.Print ISSN: 2338-1507. DOI: 10.17509/jrak.v4i3.4670 Copyright©2018. Published by Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan. Program Studi Akuntansi. FPEB. UPI

## PENDAHULUAN
Basis  pencatatan  dalam  akuntansi  ada cash basis dan accrual basis . Namun demikian standar akuntansi mengharuskan menggunakan  basis  akrual  (IAI,  2012).  Nilai akrual  memberikan  kandungan  informasi kepada investor bahwa perusahaan akan dapat menghasilkan  arus  kas  di  masa  mendatang (Subramanyam  &  Venkatachalam,  2007). Nilai  akrual  diyakini  dapat  memberikan  nilai prediksi bagi investor karena akan memberikan laba dan arus kas di masa datang. Namun,  pemulihan  akrual  ( accrual  reversal ) bisa  saja  tidak  diantisipasi  oleh  investor sehingga  menyebabkan mispricing (Fedyk, Singer, & Sougiannis, 2013; Francis, LaFond, Olsson,  &  Schipper,  2005;  Ratmono  & Cahyonowati,  2005;  Sloan,  1996;  Toha  & Harahap, 2012; Xie, 2001; Zach, 2006).
Penelitian  tentang mispricing akrual pertama  kali  diinvestigasi  oleh  Sloan  (1996). Sloan  (1996)  melakukan  penelitian  dan menemukan bahwa persistensi laba perusahaan tergantung pada tingkat komponen akrual dan arus  kas.  Namun  akrual  lebih  memberikan pengaruh  laba  kurang  persisten  dibandingkan arus kas. Xie (2001) kemudian menyempurnakan  penelitian  Sloan  dengan menginvestigasi  dan  memisahkan  kandungan akrual  yang  menyebabkan  laba  kurang persisten.  Xie  membedakan  total  akrual menjadi  normal  akrual  dan  abnormal  akrual. Hasil  penelitian  menyatakan  bahwa  abnormal akrual  yang  menyebabkan  laba  kurang persisten.  Baik  Sloan  (1996)  maupun  Xie (2001) belum memperhatikan sifat akrual yang mengalami pemulihan di masa datang ( accrual reversal ).
Beberapa kajian sebelumnya telah mengembangkan  penelitian  tentang accrual reversal seperti DeFond and Park (2001) yang meneliti tentang reversal akrual abnormal dan penilaian pasar atas lonjakan laba. Fedyk et al. (2013)  meneliti  tentang  anomali  akrual  yang disebabkan  oleh accrual  reversal .  Terkait dengan persistensi laba dan mispricing akrual sebagaimana  yang  diteliti  Sloan  (1996)  dan Xie  (2001),  Allen,  Larson,  and  Sloan  (2013) kemudian membagi komponen akrual
berdasarkan  sumber  yang  menyebabkan pemulihan (reversal) yang berbeda-beda.
Allen  et  al.  (2013)  membagi  akrual menjadi good accrual dan accrual estimation error . Good  accrual sendiri  dibagi  menjadi growth  accrual yang  disebabkan  karena  efek pertumbuhan  perusahaan  dan match  accrual yang mencerminkan fluktuasi temporer modal kerja.  Penelitian  tersebut  menemukan  bukti bahwa accrual  estimation  error merupakan yang  paling  kurang  persisten  dan growth accrual kurang  persisten  jika  dibandingkan dengan cash  flow .  Selain  itu,  penelitian  ini menyatakan  bahwa mispricing yang  terjadi pada akrual dipicu oleh kombinasi dari accrual estimation error dan akrual dari pertumbuhan (growth) perusahaan.
Penelitian Allen et al. (2013) mengambil sampel perusahaan di United States (U.S) yang mempunyai pasar modal yang lebih maju jika dibandingkan  Indonesia.  Sehingga  penelitian ini  masih  menarik  untuk  dilakukan  di Indonesia  karena  karakteristik  investor  yang berbeda  antara  pasar  maju  dan  berkembang. Sehingga temuan accrual reversal di perusahaan pada pasar modal maju tidak bisa digeneralisasikan  pada  pasar  yang  masih berkembang dan tidak sekuat U.S.
Model accrual reversal yang dikembangkan  oleh  Allen  et  al . sebenarnya sangat  erat  kaitanya  dengan judgment dari manajer dalam menentukan pengakuan pendapatan  dan  beban.  Sedangkan, judgment manajer  dapat  dipengaruhi  oleh  lingkungan, pengalaman  dan  juga  standar  akuntansi  yang berlaku.  Di  Indonesia,  perubahan  standar akuntansi  karena  adanya  proses  adopsi International  Financial  Reporting  Standard (IFRS) ke dalam PSAK juga dapat menyebabkan pemulihan akrual yang berbeda.
Salah  satu  prinsip  IFRS  adalah  bahwa pengakuan  transaksi  menggunakan principle- based ,  yaitu  mengakui  suatu  transaksi tergantung  pada  subtansi  transaksi  ( substance over  form ).  Schipper  (2003)  menyatakan bahwa principle–based membutuhkan professional judgment dari manajer. Selain itu, IFRS tidak mengakui lagi adanya  konservatisme  dan  lebih  menekankan pada prudence (KDPPLK,  2012) . Adanya
pergeseran  prinsip  pengakuan  akuntansi  ini menimbulkan area judgment manajer menjadi semakin  luas  sehingga  dapat  mempengaruhi daya balik (pemulihan) akrual suatu transaksi. Namun, prinsip prudence juga menjadi kendali bagi  manajer  untuk  mengukur  dan  mengakui suatu  transaksi.  Hal  tersebut  memungkinkan perubahan pengaruh accrual reversal terhadap persistensi  dan  respon  pasar.  Adopsi  IFRS yang mungkin mempengaruhi accrual reversal ini  menjadi  motivasi  untuk  menguji  dampak tingkat konvergensi IFRS atas perilaku accrual reversal terhadap persistensi dan respon pasar di tahun berikutnya.
Penelitian mispricing di  Indonesia  telah dilakukan  oleh  Siregar  (2005)  yang  menguji salah satu pengujiannya adalah persistensi arus kas,  akrual  diskresioner  dan  akrual  non diskresioner.  Ratmono  and  Cahyonowati (2005)  meneliti  seperti  yang  dilakukan  Xie (2001),  yaitu  dampak  akrual  abnormal  yang menyebabkan mispricing laba.  Riset  kedua peneliti ini merupakan perluasan dari penelitian Ratmono (2004) yang menguji total akrual yang menyebabkan mispricing sebagaimana penelitian Sloan (1996). Penelitian-penelitian di atas menemukan bukti bahwa mispricing akrual  disebabkan  oleh adanya  akrual  diskresioner  dan  akrual abnormal.  Penelitian  Sulhani  and  Darisman (2015) meneliti perbedaan akrual diskresioner sebelum dan sesudah IFRS dengan batas tahun 2012.
Dari  investigasi  penelitian  terdahulu, penelitian  di  Indonesia  belum  diinvestigasi tentang  dampak  konvergensi  IFRS  atas hubungan pemulihan akrual terhadap persistensi  laba  dan  reaksi  pasar.  Penelitian Allen  et  al.  (2013)  juga  belum  ada  pengujian terkait  dengan  dampak  tingkat  konvergensi IFRS.  Berdasarkan  motivasi  dan  beberapa penelitian  terdahulu  di  atas,  penelitian  ini bertujuan  menganalisa  komponen  komponen accrual reversal terdahap persistensi laba dan respon  pasar.  Penelitian  ini  juga  ingin mendapatkan  bukti  empiris  dampak  tingkat konvergensi  IFRS  atas  hubungan  antara accrual  reversal dengan  persistensi  laba  dan respon pasar.
Penelitian ini  dilakukan  pada  perusahaan non  keuangan  yang  terdaftar  di  pasar  modal Indonesia  dan  mengambil  periode  masa konvergensi  IFRS-PSAK,  yaitu  tahun  2007  - 2012. Penelitian ini tidak dilakukan pengujian pada satu transaksi tertentu yang menimbulkan adanya  akrual  reversal  seperti  persediaan  dan piutang. Sehingga pembatasan cakupan accrual reversal pada level perusahaan bukan level transaksi.
Penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat  untuk  literatur  pemulihan  (daya balik)  akrual  di  Indonesia  yaitu  dengan menggunakan  model accrual  reversal yang dikembangkan  oleh  Allen  et  al.  (2013). Penelitian  ini  juga  ingin  memberikan  bukti dampak tingkat konvergensi PSAK-IFRS atas hubungan accrual reversal terhadap persistensi  dan  respon  pasar,  sehingga  akan memberikan bukti perilaku atau sifat judgment manajer  ketika  diberlakukan  IFRS.  Lebih lanjut,  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  masukan  kepada  dewan  standar atas  dampak  adopsi  IFRS  terhadap  hubungan akrual dan persistensi serta reaksi pasar. Bagi perusahaan  dan  investor,  penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  gambaran reaksi  investor  atas accrual  reversal di  pasar modal Indonesia selama masa konvergensi.

## KAJIAN LITERATUR
Accrual Reversal , Persistensi dan Reaksi Pasar
Penelitian  mengenai  hubungan  antara laba  dan  return  saham  pertama  kali  oleh  Ball and  Brown  (1968)  yang  menemukan  bukti bahwa perubahan unexpected earning mempunyai  hubungan  yang  positif  dengan return  saham  tahun  depan.  Perkembangan penelitian pada stream ini mengarah pada dua komponen  laba  yang  dapat  mempengaruhi respon  pasar,  yaitu  arus  kas  dan  akrual. Penelitian  terdahulu  membuktikan  bahwa terdapat  hubungan  negatif  (positif)  antara magnitude komponen  laba  akrual  (arus  kas) masa  kini  dengan  return  saham  masa  depan (Sloan, 1996).
Sloan (1996) selain membuktikan hubungan  antara  kedua  komponen  tersebut dengan persistensi laba dan return saham masa
depan,  juga  menemukan  bahwa  ternyata investor  tidak  mampu  menangkap  perbedaan pengaruh  antara  komponen  laba  akrual  dan arus  kas.  Akhirnya  Sloan  menemukan  bahwa terjadi mispricing komponen akrual pada tahun 1962  –  1991  di  U.S,  yaitu  investor overprice atas  persistensi  total  akrual  dan underprice persistensi arus kas.
Penelitian Sloan juga menjadi acuan bagi penelitian  selanjutnya  seperti  Xie  (2001). Untuk  mengembangkan  penelitian  Sloan,  Xie membagi komponen akrual menjadi dua yaitu akrual  normal  dan  akrual  abnormal.  Xie menemukan bahwa mispricing akrual disebabkan  oleh  akrual  abnormal.  Berbeda dengan Xie, Allen et al. (2013) mengembangkan  penelitian  dengan  membagi komponen akrual berdasarkan sifat pemulihannya di periode berikutnya.
Allen  et  al.  (2013)  membagi  akrual menjadi  akrual  baik  ( good  accrual )  dan error estimasi  akrual  ( accrual  estimation  error ). Kemudian, dengan menggunakan versi model modifikasi  Dechow  and  Dichev  (2002), mereka  juga  membagi  akrual  menjadi  tiga komponen, yaitu good accrual yang berkaitan dengan pertumbuhan perusahaan ( good accrual  relating  firm  growth )  atau  disebut sebagai growth  accrual , good  accrual yang berkaitan  dengan  fluktuasi  temporer  modal kerja  ( good  accrual  relating  to  temporary fluctuation  in  working  capital ),  serta  error estimasi akrual.
Akuntansi akrual mengantisipasi adanya manfaat  atau  kewajiban  ekonomi  yang  akan datang. Akrual berdampak pada pemulihan di tahun berikutnya, baik adanya kas masuk atau kas  keluar,  namun  tidak  berdampak  langsung terhadap  laba.  Sehingga  Allen  et  al.  (2013) mengatakan  bahwa  ketika  akrual  akuntansi dapat  mengantisipasi  manfaat  dan  kewajiban masa  datang  maka  hal  itu  dinamakan good accrual .  Namun  tidak  semua  akrual  akan terealisasi  pada  masa  berikutnya,  sehingga Allen  et  al.  mengkategorikan  hal  ini  sebagai accrual estimation error .
Good  accrual dianggap  sebagai accrual reversal yang  menyebabkan  realisasi  kas  di masa  mendatang.  Sedangkan  tidak  semua akrual  dapat  dipulihkan  di  masa  mendatang
seperti  terjadinya  penghapusan  piutang  dan penghapusan  persediaan  yang  kadaluwarsa. Ketika  terjadi  hal  demikian  maka  tidak  akan ada arus kas yang mengalir ke perusahaan dan sebagai  konsekuensinya  kejadian  tersebut mempengaruhi laba mendatang perusahaan.
Allen  et  al.  (2013)  juga  menambahkan bahwa accrual  estimation  error tidak  sama persis  dengan  salah  saji  akrual. Accrual estimation error lebih kepada adanya perbedaan antara akrual dan realisasi manfaat di  masa  mendatang.  Adapun  salah  saji akrual lebih  kepada  kesalahan  akibat  tidak  sesuai dengan  standar  akuntansi  yang  berlaku. Meskipun demikian salah saji akrual menyebabkan accrual  estimation  error dan tidak  untuk  sebaliknya.  Manajemen  dapat melakukan  salah  saji  akrual  tetapi  tidak menyebabkan accrual estimation  error . Sehingga accrual  estimation  error dapat berupa  bias  (karena  distorsi)  dan shock (penghapusan persediaan).
DeFond  and  Park  (2001)  menyatakan bahwa  nilai  residual  akrual  abnormal  akan mengalami reverse (pemulihan),  namun mereka  belum  membuktikan  hal  tersebut. DeFond  dan  Park  (2001)  mengatakan  bahwa earning response coefficient (ERC) dan analis keuangan  berpengaruh  terhadap abnormal accrual , tetapi penelitian ini tidak memperhatikan  kemungkinan  reversal  yang dapat  memberikan  manfaat  tahun  berikutnya. Penelitian  pertama  tentang  reversal  dilakukan oleh  Moehrle  (2002).  Dechow,  Hutton,  Kim, and  Sloan  (2012)  merekomendasikan accrual reversal sebagai  menguji  manajemen  laba. Zach  (2006)  dan  Fedyk  et  al.  (2013)  juga menguji  apakah accrual  reversal dapat menjelaskan  anomali  akrual  dari  Sloan,  yaitu ketika  akrual  berkorelasi  negatif  dengan perubahan  manfaat  tahun  berikutnya  dan return saham periode berikutnya.
Selain  penelitian  di  atas,  penelitian- penelitian  terkait  dengan  akrual  seperti  Ryan, Tucker,  and  Zarowin  (2006)  meneliti  apakah mispricing yang  terjadi  pada  perubahan net trading  assets sebagai  aktivitas  operasi  atau non-operasi  atau  keduanya  serta  apakah mispricing konsisten dengan hubungan antara perubahan net  trading  asset dengan  arus  kas
operasi  masa  depan.  Daukakis  et  al.  (2014) memisahkan  akrual berdasarkan growth dan distortion ,  dan  berpengaruh  kuat  negatif
terhadap return saham. Hung (2000)
melakukan penelitian dengan analisis internasional  yang  meneliti  salah  satu variabelnya adalah akuntansi akrual. Temuannya  adalah  akuntansi  akrual  tingkat negara  berpengaruh  negatif  dengan  relevansi nilai  laporan  keuangan  di  negara-negara dengan proteksi investor rendah.
Penelitian  di  Indonesia  terkait  dengan persisten  laba  dan mispricing di  anataranya adalah  Ratmono  (2004),  Siregar  (2005),  dan Ratmono  dan  Cahyonowati  (2005).  Siregar (2005)  melakukan  penelitian  yang  salah  satu bagian  dari  penelitiannya  adalah  menguji persistensi laba dan mispricing arus kas, akrual diskresioner  dan  akrual  non-diskresioner. Siregar  (2005)  menemukan  bahwa  arus  kas lebih  persisten  dibandingkan  akrual  non- diskresioner dan akrual non-diskresioner lebih persisten dibandingkan dengan akrual dikresioner. Dengan menggunakan uji Mishkin,  Siregar  (2005)  juga  menemukan bahwa  terdapat mispricing pada  komponen arus  kas  dan  akrual  non-diskresioner,  tetapi tidak terjadi untuk akrual diskresioner.
Ratmono  (2004)  meneliti mispricing total  akrual  seperti  yang  diteliti  Sloan  dan menemukan  bahwa  terjadi mispricing total akrual  perusahaan  yang  terdaftar  di  pasar modal  Indonesia.  Ratmono  dan  Cahyonowati (2005) melanjutkan penelitian Ratmono (2004) dengan  memisahkan  total  akrual  menjadi akrual  normal  dan  abnormal  seperti  yang dilakukan  Xie  (2001).  Dengan  menggunakan model modified Jones penelitian ini menemukan  bahwa  komponen  laba  arus  kas lebih persisten dibandingkan komponen akrual normal,  komponen  akrual  normal  lebih persisten  dibandingkan  komponen  akrual abnormal.  Dengan  menggunakan  pengujian Miskhin mengindikasikan bahwa pasar overprice atas arus kas serta kedua akrual baik yang  akrual  normal  maupun  akrual  akrual. Pengujian lebih lanjut, Ratmono dan Cahyonowati  (2005)  menemukan  bahwa mispricing pada  akrual  abnormal  karena
adanya  diskresi  dari  manajemen.  Temuan  ini menguatkan temuan Siregar (2005).

## Perumusan Hipotesis
Pemulihan  yang  terjadi  pada  akrual disebabkan oleh kategori akrual yang dikembangkan oleh Allen et al. (2013). Good accrual dapat  menangkap  lonjakan  temporer atas  modal  kerja  serta  akrual  karena pertumbuhan  perusahaan.  Dechow,  Kothari, and  Watts  (1998)  memodelkan  akrual  yang meliputi  proses  serial  korelasi.  Allen  et  al . (2013)  memprediksikan  dan  menemukan bahwa  otokorelasi  positif  merepresentasikan persistensi  pertumbuhan  perusahaan  dan otokorelasi  negatif  merepresentasikan  adanya pemulihan akrual ( accrual reversal ).
Penelitian  terdahulu  menyatakan  bahwa akrual  yang  tidak  termasuk  dalam  akrual pertumbuhan  merupakan  bagian  dari  akrual abnormal (DeFond & Park, 2001; Jones, 1991; Xie,  2001).  Sedangkan  Xie  (2001)  serta Ratmono dan Cahyonowati (2005) menemukan  bahwa  ada  tingkat  persistensi yang berbeda antara akrual normal dan akrual abnormal.  Demikian  juga  penelitian  Siregar juga  menyatakan  bahwa  terdapat  tingkatan persistensi laba yang berbeda antara arus kas, akrual diskresioner dna akrual non diskresioner.
Lain  dengan  penelitian  sebelumnya, Allen  et  al.  (2013)  membagi  total  akrual menjadi good accrual dan accrual estimation error . Good accrual yang tidak hanya mampu menangkap  akrual  pertumbuhan  namun  juga mampu menangkap perubahan temporer modal kerja.  Karena  temuan  penelitian  terdahulu menyatakan  bahwa  terdapat  pengaruh  antar antar  kelompok  akrual  terhadap  persistensi, maka  penelitian  ini  juga  menghipotesakan bahwa:
H1a:  Komponen accrual  reversal (akrual pertumbuhan, akrual perubahan temporer  modal  kerja  dan  error estimasi  akrual)  mempunyai  nilai persistensi laba
Penelitian  sloan  (1996)  menyatakan bahwa  pasar mispricing pada  persistensi  laba yang  rendah.  Sehingga  pasar  melakukan overprice terhadap  persistensi  yang  rendah.
Allen et al. (2013) menyatakan juga bahwa jika terdapat  tingkatan  yang  berbeda  dalam mempengaruhi  persistensi  laba,  komponen akrual  juga  akan  dapat  mempengaruhi mispricing pasar  dengan  kata  lain  pemulihan akrual ( accrual reversal ) dapat mempengaruhi juga  reaksi  investor.  Sehingga  hipotesa dirumuskan sebagai berikut:
H1b:  Komponen accrual  reversal (akrual pertumbuhan, akrual perubahan
temporer  modal  kerja  dan  error estimasi akrual) mempunyai
pengaruh  terhadap  respon  pasar masa datang Sloan  (1996)  dan  Ratmono  (2004) menemukan  bukti  bahwa  akrual  mempunyai persistensi yang lebih rendah. Xie (2001) serta Ratmono dan Cahyonowati (2005) menemukan  bahwa  rendahnya  persistensi disebabkan oleh akrual yang bersifat abnormal. Sehingga  semakin  tinggi  abnormal  akrual maka  semakin  tidak  persistensi. Accrual estimation  error merupakan  pengembangan dari  metode  Allen  et  al.  (2013)  yang menunjukkan bahwa akrual tidak sepernuhnya dapat direalisasikan tahun berikutnya. Sehingga estimasi error tersebut  akan berdampak  pada  rendahnya  persistensi  laba, sehingga  hipotesa  kedua  dinyatakan  sebagai berikut:
H2a: Rendahnya persistensi komponen laba akrual  disebabkan  oleh accrual estimation error Sloan  (1996)  menemukan  adanya hubungan  negatif  antara  akrual  dan  return saham  di  tahun  berikutnya  dan  hubungan  ini menggambarkan adanya naïve investor sehingga  akan  akrual  yang  menyebabkan persistensi rendah akan berdampak pada return saham.  Dengan  menggunakan  pengujian miskhin  Xie  (2001)  menemukan  bahwa investor overprice atas  nilai  akrual  dan  hal tersebut dikarenakan adanya abnormal akrual. Penelitian  di  Indonesia  oleh  Ratmono  dan Cahyonowati (2005), yaitu dengan menggunakan pengujian miskhin, menemukan bahwa pasar overprice pada nilai arus kas dan akrual. Allen et al . (2013), dengan pengembangan modelnya, menemukan bahwa error  estimasi  akrual  yang  menyebabkan
adanya mispricing .  Jika accrual  estimation error menyebabkan rendahnya persistensi laba maka  accrual  estimation  error  adalah  yang menjadi  penyebab  pengaruh  negatif  akrual terhadap  return  saham  di  masa  mendatang. Sehingga dirumuskan hipotesa:
H2b: Hubungan  negatif antara akrual  dan return saham masa datang
disebabkan  oleh accrual  estimation error
Sebelum  berlaku  adopsi  IFRS,  masih banyak  standar  yang  berbasis  aturan  ( rules- based ).  IFRS  yang  lebih  mengacu  pada principle-based sebagaimana  yang  tercantum di KDPPLK PSAK yaitu substance over form . Tidak  ada  aturan  yang  atas  suatu  transaksi menyebabkan  area  untuk  menilai  pengakuan suatu  transaksi  menjadi  lebih  luas  (Schipper, 2003). Manajer yang mempunyai pengalaman dan tidak oportunis cenderung akan melakukan judgment yang menggambarkan kejadian yang seharusnya, dan sebaliknya. Penilaian manajer yang luas ini dapat berdampak pada penentuan nilai  akrual  perusahaan  serta  pemulihannya ( reverse ).
Principle-based IFRS menyebabkan pengakuan  transaksi  sesuai  dengan  pendapat dan  estimasi  dari  manajer.  Luasnya  area pendapat manajer dikarenakan tidak ada aturan baku pengakuan suatu transaksi. Jika manajer sudah  banyak  berpengalaman  maka  presisi estimasi akan lebih baik. Sebaliknya, manajer yang  tidak  berpengalaman  tidak  dapat mengantisipasi estimasi manfaat dan kewajiban masa depan sehingga pendapat bisa menimbulkan semakin tingginya error estimasi akrual.  Penelitian  Sulhani  and  Darisman (2015) menemukan terdapat perbedaan akrual diskresioner  sebelum  dan  sesudah  IFRS. Sehingga  dimungkinkan  konvergensi  IFRS juga  dapat  mempengaruhi  dampak  komponen accrual  reversal  terhadap  peristensi.  Jika komponen accrual  reversal mempunyai dampak  terhadap  persistensi  laba  maka dimungkinkan  juga  dapat  mempengaruhi reaksi  pasar  tahun  berikutnya  yang  dapat mencerminkan  adanya mispricing komponen accrual  reversal .  Sehingga  hipotesa  ketiga dinyatakan sebagai berikut:
H3a: tingkat konvergensi IFRS memperlemah (memperkuat) rendahnya persistensi komponen laba akrual yang disebabkan oleh Komponen accrual  reversal (akrual pertumbuhan, akrual perubahan temporer  modal  kerja  dan  error estimasi akrual) H3b: tingkat konvergensi IFRS memperlemah (memperkuat) hubungan  negatif  komponen  laba akrual  dan  return  saham  tahun berikutnya yang
disebabkan
Komponen accrual  reversal (akrual pertumbuhan, akrual perubahan temporer  modal  kerja  dan  error estimasi akrual)

## METODE PENELITIAN
Sampel  penelitian  ini  adalah  perusahaan yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI) dengan periode penelitian tahun 2007 – 2012. Alasan  pemilihan  tahun  yang  dimulai  dari 2007  adalah  karena  penelitian  ini  bermaksud untuk  mengetahui  dampak  tahap  awal  adopsi IFRS  sehingga penelitian ini ingin melihat dari 1 tahun sebelum proses konvergensi. Sedangkan  tahun  berakhir  pada  tahun  2012, karena pada penelitian ini dibutuhkan data t+2. Kriteria pemilihan sampel dalam penelitian ini sebagai berikut:
1. Perusahaan  BEI  yang  terdaftar  selama tahun 2007 – 2012
2. Industri  perbankan  dan  keuangan  lainnya dikeluarkan  dari  sampel  karena  memiliki regulasi  yang  ketat  dan  berbeda  dengan industri  non-keuangan.  Selain  itu  proses bisnis  yang  berbeda  dapat  menimbulkan proses akrual yang berbeda
3. Mengeluarkan book  to  market yang bernilai negatif
4. Perusahaan  sampel  memiliki  kelengkapan data keuangan periode tahun 2006 – 2013 dan data pasar tahun 2006 – 2014.
Data  yang  diperlukan  adalah  data sekunder berupa data-data akuntansi dan data pasar  yang  didapatkan  dari  Datastream.  Data akuntansi  berupa  data  dari  laporan  keuangan perusahaan  dan  data  pasar  merupakan  data
return  saham  bulanan  serta  nilai  pasar perusahaan tahunan dan bulanan.
Penelitian ini menggunakan model yang dikembangkan  oleh  Allen  et  al.  (2013)  yaitu yang  memisahkan  dan  menguji  akrual berdasarkan  pemulihannya.  Akrual  dibagi menjadi  dua  yaitu good  accrual dan accrual estimation error . Good accrual dibagi lagi ke dalam growth  accrual (akrual  pertumbuhan perusahaan)  dan match  accrual (akrual perubahan  temporer  modal  kerja),  sehingga model persamaan penelitian ini sebagai berikut (mengacu pada Allen et al . (2013):
𝑰𝑵𝑪 𝒊,𝒕+𝟏 = 𝜶 𝟎 +𝜶 𝟏 𝑪𝑭 𝒊,𝒕 + 𝜶 𝟐 𝑨𝑪𝑪 𝒊,𝒕 + 𝜺 𝒊,𝒕 ………………….…….(1)
𝑰𝑵𝑪 𝒊,𝒕+𝟏 = 𝜶 𝟎 + 𝜶 𝟏 𝑪𝑭 𝒊,𝒕 + 𝜶 𝟐 𝑴𝑫𝑫𝑮𝑶𝑶𝑫 𝒊,𝒕 + 𝜶 𝟑 𝑴𝑫𝑫𝑬𝑹𝑹𝑶𝑹 𝒊,𝒕 + 𝜺 𝒊,𝒕 …....................................(2)
𝑰𝑵𝑪 𝒊,𝒕+𝟏 = 𝜶 𝟎 + 𝜶 𝟏 𝑪𝑭 𝒊,𝒕 + 𝜶 𝟐 𝑴𝑫𝑫𝑮𝑹𝑶𝑾𝑻𝑯 𝒊,𝒕 + 𝜶 𝟑 𝑴𝑫𝑫𝑴𝑨𝑻𝑪𝑯 𝒊,𝒕 + 𝜶 𝟒 𝑴𝑫𝑫𝑬𝑹𝑹𝑶𝑹 𝒊,𝒕 + 𝜺 𝒊,𝒕 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (𝟑)
Model persamaan (1) merupakan persamaan  dasar  persistensi  komponen  laba berupa arus kas (CF) dan akrual (ACC). Model persamaan  (2)  membagi  akrual  (ACC)  pada persamaan (1) menjadi good accrual (MDDGOOD)  dan accrual  estimation  error (MDDERROR). Model persamaan (3) membagi good accrual (MDDGOOD) menjadi akrual pertumbuhan perusahaan (MDDGROWTH)  dan  akrual  perubahan temporer modal kerja (MDDMATCH). Model (2)  dan  (3)  digunakan  untuk  menjawab hipotesa 1a dan 2a.
Dalam  penelitian  ini  memasukkan variabel  moderasi  IFRS  karena  ingin  melihat pengaruh  dari  tingkat  konvergensi  IFRS. Model  penelitian  sebagaimana  dituliskan dalam persamaan berikut:
𝑰𝑵𝑪 𝒊,𝒕+𝟏 = 𝜶 𝟎 + 𝜶 𝟏 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 + 𝜶 𝟐 𝑪𝑭 𝒊,𝒕 + 𝜶 𝟑 𝑨𝑪𝑪 𝒊,𝒕 + 𝜶 𝟒 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 ∗ 𝑪𝑭 𝒊,𝒕 + 𝜶 𝟓 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 ∗ 𝑨𝑪𝑪 𝒊,𝒕 + 𝜺 𝒊,𝒕 . … … … … … … . … … … … … … … … . (𝟒)
𝑰𝑵𝑪 𝒊,𝒕+𝟏 = 𝜶 𝟎 + 𝜶 𝟏 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 + 𝜶 𝟐 𝑪𝑭 𝒊,𝒕 + 𝜶 𝟑 𝑴𝑫𝑫𝑮𝑶𝑶𝑫 𝒊,𝒕 + 𝜶 𝟒 𝑴𝑫𝑫𝑬𝑹𝑹𝑶𝑹 𝒊,𝒕 + 𝜶 𝟓 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 ∗ 𝑪𝑭 𝒊,𝒕 + 𝜶 𝟔 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 ∗ 𝑴𝑫𝑫𝑮𝑶𝑶𝑫 𝒊,𝒕 + 𝜶 𝟕 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 ∗ 𝑴𝑫𝑫𝑬𝑹𝑹𝑶𝑹 𝒊,𝒕 + 𝜺 𝒊,𝒕 … … … … … … … … . . … … … . … . . . (𝟓)
𝑰𝑵𝑪 𝒊,𝒕+𝟏 = 𝜶 𝟎 + 𝜶 𝟏 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 + 𝜶 𝟐 𝑪𝑭 𝒊,𝒕
+ 𝜶 𝟑 𝑴𝑫𝑫𝑮𝑹𝑶𝑾𝑻𝑯 𝒊,𝒕
+ 𝜶 𝟒 𝑴𝑫𝑫𝑴𝑨𝑻𝑪𝑯 𝒊,𝒕 + 𝜶 𝟓 𝑴𝑫𝑫𝑬𝑹𝑹𝑶𝑹 𝒊,𝒕 + 𝜶 𝟔 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 ∗ 𝑪𝑭 𝒊,𝒕 + 𝜶 𝟕 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 ∗ 𝑴𝑫𝑫𝑮𝑹𝑶𝑾𝑻𝑯 𝒊,𝒕 + 𝜶 𝟖 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 ∗ 𝑴𝑫𝑫𝑴𝑨𝑻𝑪𝑯 𝒊,𝒕 + 𝜶 𝟗 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 ∗ 𝑴𝑫𝑫𝑬𝑹𝑹𝑶𝑹 𝒊,𝒕 + 𝜺 𝒊,𝒕 … … … … … … … … … … … … … … . (𝟔)
Model  persamaan  (4)  s.d.  (6)  di  atas merupakan model regresi interaksi (moderasi) IFRS  dengan  variabel  utama.  Persamaan Model (5) dan (6) merupakan persamaan untuk menguji  hipotesa  3a.  Adapun  model  (4) merupakan  awal  pembentukan  model  (5)  dan (6) sebagaimana pada model (2) dan (3).
Untuk menjawab tujuan penelitian terkait dengan  pengaruh  accrual  reversal  terhadap reaksi pasar (yang mencerminkan mispricing ) dimodelkan dengan persamaan sebagai berikut:
𝑹𝑬𝑻 𝒊,𝒕+𝟏 = 𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏 𝑪𝑭 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟐 𝑨𝑪𝑪 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟑 𝑩𝑴 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟒 𝑺𝑰𝒁𝑬 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟓 𝑴𝑶𝑴𝟔 𝒊,𝒕 + 𝜺 𝒊,𝒕 … … … … … … … … … … … … … … . . (𝟕)
𝑹𝑬𝑻 𝒊,𝒕+𝟏 = 𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏 𝑪𝑭 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟐 𝑴𝑫𝑫𝑮𝑶𝑶𝑫 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟑 𝑴𝑫𝑫𝑬𝑹𝑹𝑶𝑹 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟒 𝑩𝑴 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟓 𝑺𝑰𝒁𝑬 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟔 𝑴𝑶𝑴𝟔 𝒊,𝒕 + 𝜺 𝒊,𝒕 … . … … … … … . … … … … … . . (𝟖)
𝑹𝑬𝑻 𝒊,𝒕+𝟏 = 𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏 𝑪𝑭 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟐 𝑴𝑫𝑫𝑮𝑹𝑶𝑾𝑻𝑯 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟑 𝑴𝑫𝑫𝑴𝑨𝑻𝑪𝑯 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟒 𝑴𝑫𝑫𝑬𝑹𝑹𝑶𝑹 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟓 𝑩𝑴 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟔 𝑺𝑰𝒁𝑬 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟕 𝑴𝑶𝑴𝟔 𝒊,𝒕 + 𝜺 𝒊,𝒕 … … … … … … … … . … … … … … … (𝟗)
Model  persamaan  (7)  –  (9)  merupakan model persamaan pengaruh arus kas (CF) dan
komponen dari akrual (ACC) terhadap respon pasar  tahun  berikutnya.  Sebagaimana  pada persamaan (2) dan (3), persamaan (8) dan (9) adalah  penuruann  persamaan  untuk  membagi komponen accrual reversal . Model persamaan (8)  dan  (9)  untuk  menjawab  hipotesa  1b  dan 2b.
Adapun  persamaan  berikut  ini  adalah persamaan  interaksi  IFRS  dengan  variabel utama  penelitian  dengan  variabel  dependen berupa respon pada tahun berikutnya.
𝑹𝑬𝑻 𝒊,𝒕+𝟏 = 𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 + 𝜷 𝟐 𝑪𝑭 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟑 𝑨𝑪𝑪 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟒 𝑩𝑴 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟓 𝑺𝑰𝒁𝑬 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟔 𝑴𝑶𝑴𝟔 𝒊,𝒕
+ 𝜷 𝟕 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 ∗ 𝑪𝑭 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟖 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 ∗ 𝑨𝑪𝑪 𝒊,𝒕 + 𝜺 𝒊,𝒕 … … … … … … … … … … … … … … (𝟏𝟎)
𝑹𝑬𝑻 𝒊,𝒕+𝟏 = 𝜷 𝟎 + 𝒄 + 𝜷 𝟐 𝑪𝑭 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟑 𝑴𝑫𝑫𝑮𝑶𝑶𝑫 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟒 𝑴𝑫𝑫𝑬𝑹𝑹𝑶𝑹 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟓 𝑩𝑴 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟔 𝑺𝑰𝒁𝑬 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟕 𝑴𝑶𝑴𝟔 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟖 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 ∗ 𝑪𝑭 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟗 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 ∗ 𝑴𝑫𝑫𝑮𝑶𝑶𝑫 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟏𝟎 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 ∗ 𝑴𝑫𝑫𝑬𝑹𝑹𝑶𝑹 𝒊,𝒕 + 𝜺 𝒊,𝒕 … … … … … … … … … … . … … … . . (𝟏𝟏) 𝑹𝑬𝑻 𝒊,𝒕+𝟏 = 𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 + 𝜷 𝟐 𝑪𝑭 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟑 𝑴𝑫𝑫𝑮𝑹𝑶𝑾𝑻𝑯 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟒 𝑴𝑫𝑫𝑴𝑨𝑻𝑪𝑯 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟓 𝑴𝑫𝑫𝑬𝑹𝑹𝑶𝑹 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟔 𝑩𝑴 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟕 𝑺𝑰𝒁𝑬 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟖 𝑴𝑶𝑴𝟔 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟗 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 ∗ 𝑪𝑭 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟏𝟎 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 ∗ 𝑴𝑫𝑫𝑮𝑹𝑶𝑾𝑻𝑯 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟏𝟏 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 ∗ 𝑴𝑫𝑫𝑴𝑨𝑻𝑪𝑯 𝒊,𝒕 + 𝜷 𝟏𝟐 𝑰𝑭𝑹𝑺 𝒕 ∗ 𝑴𝑫𝑫𝑬𝑹𝑹𝑶𝑹 𝒊,𝒕 + 𝜺 𝒊,𝒕 … … … … … … … … … … … … . . … … (𝟏𝟐)
Model di persamaan (11) dan (12) merupakan model untuk menguji hipotesa 3b. Pada model pasar ini menggunakan variabel kontrol berupa Book to Market value, size dan return bulanan 6 bulan sebelum reaksi investor.
Untuk  menentukan  masing-masing pembagian  komponen accrual  reversal , berikut model Dechow dn Dichev (2002) yang dimodifikasi  oleh  Bushman  et  al.  (2011)  dan digunakan  oleh  Allen  et  al  (2013)  dalam penelitiannya. Berikut adalah model persamaan tersebut:
𝑨𝑪𝑪 𝒕 = 𝝑 𝟎 + 𝝑 𝟏 𝑺𝑮𝑹 𝒕 + 𝝑 𝟐 𝑬𝑴𝑷𝑮𝑹 𝒕 + 𝝑 𝟑 𝑪𝑭 𝒕−𝟏 + 𝝑 𝟒 𝑪𝑭 𝒕 + 𝝑 𝟓 𝑪𝑭 𝒕+𝟏 + 𝜺 𝒕 … … … … … . . (𝟏𝟑) 𝑨𝑪𝑪 𝒕 = 𝝑 𝟎 + 𝝑 𝟏 𝑺𝑮𝑹 𝒕 + 𝝑 𝟐 𝑬𝑴𝑷𝑮𝑹 𝒕 + 𝜺 𝒕 … … … … … … … … … … … … … . … (𝟏𝟒)
𝑨𝑪𝑪 𝒕 = 𝝑 𝟎 + 𝝑 𝟏 𝑪𝑭 𝒕−𝟏 + 𝝑 𝟐 𝑪𝑭 𝒕 + 𝝑 𝟑 𝑪𝑭 𝒕+𝟏 + 𝜺 𝒕 … … … . … … … … … … … … … . . … (𝟏𝟓)
Keterangan persamaan (1) – (15):
INC t+1 =  Laba  operasi  sebelum depresiasi t+1 dibagi dengan rata-rata total asset ACC = akrual dibagi dengan total aset CF =  arus  kas  dibagi  dengan total asset MDDGOOD =  nilai fitted  value dari model  akrual  persamaan (13)
MDDERROR =  nilai  residual  dari  model akrual persamaan (13) MDDGROWTH  =  nilai fitted  value dari persamaan (14)
MDDMATCH =  nilai fitted  value dari persamaan (15)
RET t+1 =  jumlah  return  bulanan dalam  satu  tahun  yang dimulai dari bulan keempat setelah  tutup  buku  tahun berjalan. BM = book  value dari  saham biasa  pada  tanggal  tutup buku dibagi dengan market
value of equity pada tanggal tutup buku SIZE = Logaritma natural market value  equity  pada  bulan sebelum RET t+1 MOM6 = jumlah enam bulan return bulanan sebelum RET t+1 SGR =  pertumbuhan  pendapatan penjualan EMPGR =  pertumbuhan  karyawan perusahaan
Variabel  Dependen  dalam  penelitian  ini adalah  Persistensi  Laba  diproksikan  sebagai persamaan  dengan  INC t+1 sebagai  variabel dependen  yang  dipengaruhi  oleh  komponen laba.  INC t+1 merupakan operating  income before  depreciation yang  dibagi  dengan  total asset.  Sedangkan  variabel  dependen  yang kedua  adalah  Respon  pasar  diproksikan sebagai RET t+1 yang merupakan return saham periode  berikutnya  yang  dihitung  dengan jumlah  dari  return  bulanan  selama  12  bulan yang dimulai dari bulan keempat setelah tahun buku.
Variabel  Independen  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
a. ACC,  merupakan  akrual  yang  dihitung dengan rumus:
Accrual (ACC) = (change in current asset (ACT) – change in cash (CHE) – Change in current liability (LCT) + change in debt in  current  liabilities  (DLC)  +  Change  in income tax payable (TXP)) / Total Asset
b. Variabel Akrual Reversal, untuk menentukan item accrual reversal dengan menggunakan persamaan (13) – (15):
MDDGOOD =  nilai fitted  value dari model akrual persamaan (13)
MDDERROR =  nilai  residual  dari
model akrual persamaan (13) MDDGROWTH  =  nilai fitted  value dari persamaan (14) dengan variabel independen  berupa  variabel  pertumbuhan yaitu  SGR  (Sales  Growth)  dan  EMPGR (employee growth). Pertumbuhan penjualan diukur dengan (SGR = (Sales t –  sales  t-1)/sales  t-1)  dan  pertumbuhan karyawan  diukur  dengan  EMPGR=
(employee t = employee t-1)/employeet t- 1.  Employee  sendiri  diukur  dengan menggunakan total beban gaji.
Pengukuran  ini  berbeda  dengan  Allent  et al  (2013)  yang  menggunakan  jumlah karyawan. Pertimbangan pemilihan beban gaji  adalah  tipikal  karyawan  perusahaan ada  kemungkian  karyawan  kontrak  dan magang  yang  tidak  masuk  dalam  daftar karyawan tetap perusahaan.
MDDMATCH =  nilai fitted  value dari persamaan (15) dengan variabel
independen  berupa  cash  flow  tahun  lalu
(CF t-1 ),  tahun  berjalan  (CF),  cash  flow tahun  berikutnya  (CF t+1 ).  Penghitungan arus  kas  dengan  CF  =  Perbedaan  antara laba  dan  akrual  (INC  –  ACC)  di  bagi dengan total asset Adapun variabel moderasi dalam penelitian ini adalah tingkat konvergensi IFRS diukur  dengan  skor  penerapan  PSAK  dari tahun  2007  –  2012.  Skor  1  diberikan  untuk standar adopsi IFRS berlaku efektif pada tahun tersebut.  Skor  2  diberikan  jika  suatu  standar sudah pernah berlaku efektif dan sudah direvisi sesuai dengan revisi IFRS/IAS. Sumber ceklis skor tersebut dari PSAK per tahun 2012 yang mencantumkan  perkembangan  PSAK  selama masa konvergensi IFRS.
Selanjutnya  ada  tiga  variabel yang digunakan  sebagai  variabel  kontrol  untuk mengukur  respon  pasar  periode  selanjutnya yaitu:
a. BM: Book to Market, yang diukur dengan book value dari saham biasa pada tanggal tutup buku dibagi dengan market value of equity pada tanggal tutup buku b. SIZE: Ln  Market  value  equity, yang diukur  dengan  Logaritma  natural market value equity pada bulan sebelum RETt+1 c. MOM6:  diukur  dengan  jumlah  enam bulan return bulanan sebelum RETt+1

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Seleksi Sampel dan Deskripsi Statistik Data Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  sampel semua  perusahaan  non  keuangan  yang terdaftar  di  BEI  dengan  periode  penelitian 2007  -  2012.  Berdasarkan  seleksi  sampel didapatkan  1158  observasi  data  dengan unbalanced  panel  data .  Tabel  4.1.  berikut adalah rincian seleksi sampel penelitian ini.
Tabel 4.1. Seleksi Sampel Penelitian
No Item seleksi Total 1 Perusahaan-Tahun observas terdaftar di BEI 502 2 Industri bank dan lembaga keuangan lainnya (78) 3 Perusahaan  yang  tidak  terdaftar  pada  selama  tahun  2007–2012  dan  data akuntansi  tidak  lengkap  untuk  tahun  2006–2013,  serta  mempunyai book  to market negatif selama tahun 2007–2012 (201) Total Perusahaan 223 Total Perusahaan-Tahun ( Unbalanced panel data ) 1158
Tabel  4.2.  di  bawah  menyajikan  data tentang  deskriptif  statistik  sampel  penelitian. Panel  A  merupakan  komponen  variabel accrual  reversal dan  panel  B  merupakan variabel  untuk  model  estimasi  penelitian. Variabel  untuk  menentukan accrual  reversal berupa  ACC,  EMPRGR,  SGR,  CF t-1, CF,  dan CF t+1 .
Dari  tabel  tersebut  terlihat  bahwa komponen  pembentuk  akrual  pertumbuhan ( SGR ) mempunyai standar deviasi yang tinggi, yaitu  13.6055  untuk  pertumbuhan  penjualan ( sales  growth ).  Hal  ini  mengindikasikan adanya  lonjakan  yang  tinggi  terjadi  pada pertumbuhan, baik kenaikan maupun penurunan. Mean dan median untuk pertumbuhan  sebesar  0.243641  dan  0.138807 jatuh  tidak  di  satu  titik.  Deviasi  yang  tinggi
tersebut juga ditunjukkan oleh nilai minimum dan maximum dengan rentang yang jauh, yaitu -0.91492 dan 452.8783. Pertumbuhan karyawan ( EMPGR ) mempunyai deviasi yang lebih  >  1,  namun  jauh  lebih  rendah dibandingkan pertumbuhan penjualan. Deviasi yang  tinggi  untuk  kedua  variable  pembentuk akrual pertumbuhan dapat menjadi sinyal awal pengaruh  terhadap  persistensi,  bahwa  akrual pertumbuhan  dapat  menyebabkan  persistensi laba yang rendah.
Untuk  deviasi  data  pembentuk  akrual perubahan temporer  modal  kerja  baik,  karena masih  di  bawah  1  dengan  mean  dan  median hampir jatuh pada satu titik. Mean dan standar deviasi  akrual  (ACC)  lebih  rendah  dari  pada arus  kas  (CF).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa arus  kas  (CF)  merupakan  komponen  yang
besar  dalam  menentukan  variasi  laba. Sehingga  menjadi  indikasi  awal  bahwa  arus kas  yang  merupakan  komponen  akrual
perubahan  temporer  modal  kerja  lebih  dapat memberikan persistensi laba lebih baik.

## Tabel 4.2. Deskriptif Statistik Sampel
PANEL A:  deskripsi statistik untuk model penentuan komponen accrual reversal Mean Median Max Min Std. Dev. Obs ACC 0.032502  0.028082 1.19274 -0.888  0.133761  1158 CFt-1 0.116024 0.10833  1.358921 -1.11145  0.178404  1158 CF 0.124118  0.110014  1.358921 -1.11145  0.179781  1158 CFt+1 0.125476  0.107927  3.221729 -0.75811  0.192301  1158 EMPGR 0.243641  0.114125  54.84383 -0.95979  1.784726  1158 SGR 0.726367  0.138807  452.8783 -0.91492 13.6055  1158 PANEL B:  deskripsi statistik untuk model estimasi penelitian Mean Median Max Min Std. Dev. Obs RET 0.247323 0.09345  5.883985 -2.19767  0.669462  1158 INC 0.146875  0.126342  1.612373 -0.80919  0.147281  1158 ACC 0.032502  0.028082 1.19274 -0.888  0.133761  1158 CF 0.124118  0.110014  1.358921 -1.11145  0.179781  1158 MDDERROR - 0.0000001 -0.00625 1.05546 -0.70795  0.097718  1158 MDDGOOD 0.032502 0.0365 0.58858 -0.701  0.091342  1158 MDDGROWTH 0.032502 0.03376 0.35935 -0.62152  0.023568  1158 MDDMATCH 0.032502 0.0364 0.5991 -0.61796  0.090564  1158 IFRS 22.88083 12 74 0  26.13954  1158 BM 1.099956  0.738452 18.8297  0.012143  1.226075  1158 SIZE 27.67721  27.51818  33.54551  22.31301 2.16572  1158 MOM6 0.110333  0.045995  5.883985 -1.17667  0.471821  1158
Sumber: Hasil olah data dengan eviews
Pada  panel  B,  variabel-variabel  yang merupakan model estimasi, mean dan standar deviasi  untuk  ACC  mempunyai  nilai  lebih rendah  dibandingkan  dengan  CF.  Komponen accrual reversal terlihat bahwa MDDERROR mempunya nilai mean dan median yang paling kecil  dibandingan  komponen  akrual  reversal lain, yaitu sebesar 0.0000001 untuk mean dan -0.00625 untuk median. Namun, uniknya nilai maksimum  MDDERROR  paling  tinggi  dan nilai  minimum  paling  rendah  dibandingkan dengan accrual  reversal lainnya.  Data  ini menunjukkan bahwa akrual masih didominasi karena  pertumbuhan  dan  fluktuasi  temporer modal  kerja.  Temuan  ini  menunjukkan perilaku  yang  positif  karena  manajer  lebih tepat  menentukan judgment atas  akrual
sehingga  tidak  banyak  yang  masuk  dalam kategori salah estimasi.
Variabel  moderasi  IFRS  mempunyai deviasi  yang  tinggi  yaitu  sebesar  26,13954, karena perubahan/perkembangan adopsi IFRS ke PSAK dari tahun ke tahun bertambah cukup signifikan selama tahun observasi. Berdasarkan  ceklis  yang  dilakukan  bahwa pada tahun 2008 terdapat 4 PSAK/ISAK yang efektif  berlaku.  Tahun  2009  tidak  terjadi perubahan signifikan yaitu hanya bertambah 2 PSAK  baru  sehingga  terdapat  4  PSAK-IFRS yang  berlaku  efektif.  Mulai  than  2010 meningkat  cukup  signifikan,  yaitu  secara berturut  untuk  tahun  2010,  2011  dan  2012 sebanyak skor ceklis 12, 36 dan 74. Pada tahun 2012, terdapat 4 PSAK yang mengalami revisi
dan  berlaku  efektif.  Secara  lebih  rinci  ceklis skor penerapan PSAK terdapat di lampiran.
Tabel  4.3  menunjukkan  korelasi  antar variabel.  Angka  absolut  korelasi  <  0,8, sehingga ada indikasi tidak ada multikolerianitas  antar  variabel  independen. Korelasi individu MDDMATCH-MDDGOOD sebesar  0,991484 karena  MDDMATCH merupakan salah satu bagian dari MDDGOOD.  Kedua  variabel  ini  tidak  diolah dalam  model  dengan  sama  sehingga  nilai korelasi  yang  lebih  dari  0,8  tidak  menjadi masalah.

## Hasil Regresi
Sebelum  melakukan  pengujian,  terlebih dahulu  menentukan  nilai  dari  masing-masing komponen accrual reversal dengan menggunakan  persamaan  (13)  –  (15).  Untuk mendapatkan nilai MDDGOOD dan MDDERROR  dilakukan  estimasi  model persamaan (13) secara lengkap. Nilai MDDGOOD merupakan nilai fitted value dan MDDERROR  merupakan  nilai  residual  value dari  persamaan  (13).  Nilai  MDDGROWTH dan  MDDMATCH  merupakan  hasil fitted value dari estimasi yang berbeda,  yaitu untuk MDDGROWTH  dengan  melakukan  estimasi variabel  pertumbuhan  terhadap  akrual  (model persamaan  14)  dan  MDDMATCH  dengan melakukan  estimasi  variabel  arus  kas  yang mencerminkan  perubahan  temporer  modal kerja terhadap akrual (model persamaan 15).
Sebagaimana  Allen  et  al.  (2013), penelitian  ini  juga  melakukan  tiga  tahapan pengujian baik untuk persistensi laba maupun untuk reaksi pasar masa depan. Tahap pertama seperti  yang  dilakukan  Sloan  (1996)  menguji komponen  laba  arus  kas  (CF)  dan  akrual (ACC)  terhadap  persistensi  dan  respon  pasar masa  depan.  Tahap  kedua,  memecah  akrual menjadi good  accrual (MDDGOOD)  dan accrual  estimation  error (MDDERROR). Tahap  ketiga  adalah  memecah good  accrual menjadi akrual pertumbuhan (MDDGROWTH)  dan  akrual  perubahan temporer modal kerja (MDDMATCH).
Semua model pengujian dalam penelitian ini mengalami heteroskedasitas dan autokolerasi.  Untuk  itu,  langkah  yang
dilakukan  adalah  melakuan generalized  least sequared untuk  semua  model  pengujian. Langkah  ini  ditempuh  untuk  menghilangkan masalah spesifikasi model tersebut.
Accrual Reversal dan Persistensi Laba Untuk  menguji  hipotesa  1a,  dan  2a digunakan  model  estimasi  persamaan  (2)  dan (3),  serta  untuk  menguji  hipotesa  3a menggunakan persamaan (5) dan (6). Tabel 4.4 berikut  menyajikan  hasil  regresi  komponen accrual  reversal terhadap  persistensi  laba. Pengujian  tiga  tahap  dilakukan  sebagaimana Allen et al. (2013). Persamaan yang diuji ada 6  model  karena  terdapat  pengujian  interaksi IFRS yang dilakukan di ketiga tahapan model.
Model 1 dan model 1 IFRS pada tabel 4.4 menunjukkan  pengujian  tahapan  pertama  dan didapatkan  bahwa  model  fit  dengan adjusted R-sequared sebesar 38,70% untuk model 1 dan 39,72%  untuk  model  1  IFRS.  Artinya,  secara berturut-turut,  bahwa  model  1  dan  model  1 IFRS  mampu  dijelaskan  sebesar  38,70%  dan 39,72% oleh variabel independen, dan sisanya dijelaskan oleh variabel di luar model.
Sesuai  dengan  Sloan  (1996),  ditemukan dari  model  1  dan  model  1  IFRS  bahwa  nilai koefisien akrual/ACC (0.5502, 0.4680) > dari nilai  koefisien  arus  kas/CF  (0.6277,  0.5934). Koefisien keduanya signifikan pada level 1%. Temuan  ini  juga  konsisten  dengan  temuan Allen et al. (2013) yang dilakukan pada pasar modal  di  U.S.  Temuan  ini  mengindikasikan bahwa  baik  di  pasar  modal  U.S.  maupun  di Indonesia  dengan  perkembangan  yang  lebih lambat  daripada  U.S,  komponen  laba  akrual kurang  persisten  jika  dibandingkan  dengan komponen laba arus kas.
Model  2  dan  model  2  IFRS  merupakan pengujian  tahap  kedua  untuk  persistensi laba. Kedua  model  model  fit  dengan adjusted  R- sequared sebesar  48,82%  untuk  model  2  dan 50,39%  untuk  model  2  IFRS.  Artinya,  secara berturut-turut,  bahwa  model  2    dan  model  2 IFRS  mampu  dijelaskan  sebesar  48,82%  dan 50,39% oleh variabel independen, dan sisanya dijelaskan oleh variabel di luar model. Model 3 dan model 3 IFRS juga fit dengan adjusted R-sequared yang  lebih  tinggi  dibandingkan model  1  dan  2,  yaitu  51,19%  untuk  model  3 dan 52,93% untuk model 3 IFRS.

## Tabel 4.3. Korelasi Antar Variabel
PANEL A korelasi variabel-variabel untuk membentuk dan menentukan komponen accrual reversal
ACC CF CF_A CF_B EMPGR2 SGR ACC 1 CF -0.58594 1 CF_A 0.073562 0.322912 1 CF_B 0.045713 0.340799 0.343806 1 EMPGR2 -0.16059 0.116074 0.049032 -0.00672 1 SGR 0.053468 -0.07112 -0.01744 -0.02826 0.115468 1 PANEL B korelasi variabel-variabel untuk estimasi persamaan ACC BM CF IFRS1 INC MDDERROR MDDGOOD MDDGROWTH MDDMATCH MOM6 R ACC 1 BM -0.0234 1 CF -0.58594 -0.20815 1 IFRS1 -0.03388 -0.09675 0.02416 1 INC 0.050768 -0.2662 0.473398 -0.07909 1 MDDERROR 0.730537 -0.14295 1.48E-06 -0.01633 0.227241 1 MDDGOOD 0.682873 0.118666 -0.85805 -0.03215 -0.16876 -1.57E-07 1 MDDGROWTH 0.17619 0.066772 -0.1408 0.014979 -0.09419 -6.50E-06 0.25802 1 MDDMATCH 0.677058 0.114919 -0.86542 -0.03519 -0.1661 -9.73E-07 0.991484 0.132334 1 MOM6 -0.07876 -0.17195 0.183649 0.106591 0.180833 0.054772 -0.17393 -0.32532 -0.1329 1 R -0.05196 0.172213 0.030795 -0.10551 0.156271 -0.07588 0.005079 0.021538 0.002447 0.008229 1 SIZE 0.005832 -0.42236 0.319656 0.201689 0.332413 0.16152 -0.16426 -0.0781 -0.1602 0.196463 -0.15162 Sumber: Hasil olah data dengan e-views
Untuk model 2 dan model 3 digunakan untuk menjawab hipotesa 1a dan 2a. model 2 menunjukkan  bahwa  baik  arus  kas  (CF), good  accrual (MDDGOOD)  dan accrual estimation error (MDDERROR) mempunyai persistensi laba dengan taraf signifikansi 1%. Model  3  yang  merupakan  tahapan  ketiga pengujian dari persisteni laba ini, menunjukkan  hasil  bahwa  arus  kas  (CF), akrual  fluktuasi  temporer  modal  kerja (MDDMATCH)  dan accrual  estimation error (MDDERROR)  juga  mempunyai persistensi  laba  dengan  tingkat  signifikansi pada  level  1%.  Akrual  pertumbuhan mempunyai koefisien negatif dengan signifikansi  10%  dan  mengindikasikan bahwa akrual pertumbuhan tidak mempunyai nilai persistensi laba. Temuan ini mendukung hipotesa  1a  untuk  MDDGOOD  secara umum,  MDDMATCH  dan  MDDERROR. Sedangkan  komponen accrual  reversal MDDGROWTH tidak terbukti.
Hasil  model  2  dan  3  juga  dapat menjawab hipotesa 2a. Model 2 mengindikasikan  bahwa  jika  nilai  akrual dipecah menjadi MDDGOOD dan MDDERROR,  ternyata  MDDGOOD  lebih persisten  dibandingkan  CF  dan  CF  lebih persisten dibandingkan MDDERROR. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil model 2 mendukung hipotesa 2a. Hal ini bisa dilihat  dari  koefisien  ketiga  variabel  yang menunjukkan  MDDERROR  mempunyai koefisien paling kecil. Namun hasil tersebut didukung oleh model 3 bahwa MDDMATCH  lebih  persisten  dibandingkan CF  dan  CF  lebih  persisten  dibandingkan MDDERROR.  Sedangkan  MDDGROWTH tidak  bisa  dibandingkan  karena  tidak mempunyai nilai persistensi laba.
Temuan  yang  mengejutkan  ini  tidak terlepas  dari  sebaran  data  pertumbuhan penjualan dan pertumbuhan karyawan. Nilai ekstrim  maksimum  dan  minimum  pada pertumbuhan pernjualan mengakibatkan standar deviasi yang sangat tinggi untuk SGR
yang merupakan komponen MDDGROWTH.  Selain  itu  pertumbuhan karyawan juga mempunyai standar deviasi di atas  2.  Sebaran  data  ini  mengindikasikan bahwa  terjadi  penjualan  perusahaan  tidak merata  antar  tahun.  Namun,  ketika  modal kerja  mempunyai  signifikansi  yang  baik dalam  menjelaskan  persistensi  laba,  maka manajer pada umumunya mampu mengefiensikan pengeluaran/beban operasional perusahaan.
Temuan  bahwa accrual  estimation error konsisten  dengan  temuan  Allen  et  al (2013).  Bukti  ini  tidak  terlepas  dengan konsistensi  hasil  dari  peneliti  sebelumnya yang  menyatakan  bahwa  nilai  residu  yang tercermin dalam akrual abnormal dan akrual diskresioner  yang  menyebabkan  persistensi akrual  kecil  (Xie,  2001;  Siregar,  2005; Rahmono dan Cahyonowati, 2005). Temuan penelitian  ini  semakin  kuat  mendukung hipotesa  2a  karena  MDDMATCH  yang merupakan komponen dari MDDGOOD dan MDDGOOD  yang  merupakan  komponen dari ACC, lebih persisten dibandingkan CF. Temuan ini juga konsisten dengan penelitian Allen et al yang membuktikan MDDGOOD dan MDDMATCH lebih persisten dibandingkan CF.
Hipotesa  3a  menyatakan  bahwa  ada pengaruh  IFRS  terhadap  hubungan accrual reversal dan  persistensi  laba.    Hipotesa  ini dapat  dijawab  dengan  model  2  IFRS  dan model 3 IFRS. Temuan pada interaksi IFRS di  kedua  model.  Interaksi  IFRS  dengan  CF serta  dengan  MDDGOOD  pada  model  2 IFRS  menunjukkan  tanda  negatif  signifikan pada  level  10  dan  5%.  Sedangkan  interaksi IFRS  dengan  MDDERROR  menunjukkan tanda  positif  dengan  signifikansi  pada  level 1%. Hal ini juga terjadi di model 3IFRS, yang menunjukkan  tanda  positif  signifikan  untuk interaksi IFRS dengan MDDERROR.
Tabel 4.4. Hasil Regresi Komponen Akrual Reversal terhadap Persistensi Laba
Dependen Variabel: INC t+1 Model 1 Model 1 IFRS Model 2 Model 2 IFRS Model 3 Model 3 IFRS Intercept 0.0511 0.0682 -0.027 -0.0292 -0.0298 -0.0397 (0.000) (0.000) (0.0001) (0.0014) 0.0003 0.0002 CF 0.6277 0.5934 1.0206 1.0866 1.0724 1.1637 (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) ACC 0.5502 0.468 (0.000) (0.000) MDDGOOD 1.4516 1.5789 (0.000) (0.000) MDDGROWTH -0.2404 -0.1897 0.0640 (0.2048) MDDMATCH 1.5805 1.783 0.0000 (0.000) MDDERROR 0.3425 0.2116 0.3425 0.2065 (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) IFRS -0.0008 0.0001 0.0005 (0.0001) (0.8149) (0.2206) IFRS*CF 0.0017 -0.0026 -0.0036 (0.0726) (0.0504) (0.0068) IFRS*ACC 0.004 (0.0017) IFRS*MDDGOOD -0.0052 (0.0485) IFRS*MDDGROWTH -0.0055 (0.5236) IFRS*MDDMATCH -0.0083 (0.0016) IFRS*MDDERROR 0.0062 0.0064 (0.000) (0.000) Adj R 2 38.70% 39.72% 48.82% 50.39% 51.19% 52.93% INC t+1 = Laba operasi sebelum depresiasi t+1 dibagi dengan rata-rata total asset ACC = akrual dibagi dengan total aset CF = arus kas dibagi dengan total asset MDDGOOD = nilai fitted value dari model akrual persamaan (13) MDDERROR = nilai residual dari model akrual persamaan (13) MDDGROWTH = nilai fitted value dari persamaan (14) MDDMATCH = nilai fitted value dari persamaan (15)
Sumber: Hasil olah data dengan eviews
Temuan regresi interaksi ini ini menunjukkan bahwa tingkat konvergensi IFRS semakin  banyak  semakin  akan  menurunkan hubungan  positif  arus  kas  dan  akrual good terhadap persistensi laba. IFRS juga menurunkan pengaruh MDDMATCH terhadap persistensi laba. Temuan selanjutnya, baik  pada  model  2IFRS  maupun  3IFRS, tingkat  konvergensi  IFRS  semakin  banyak berdampak  pada  semakin  meningkatkan hubungan  MDDERROR  dengan  persistensi laba. Hal ini mengindikasikan bahwa principle-based IFRS  membuat judgment manajer  mempunyai  presisi  yang  lebih  tinggi sehingga  kesalahan  estimasi  akrual  tidak membuat persistensi laba menurun.
Accrual  Reversal dan  Respon  Pasar  Tahun Depan
Tabel 4.5. menyajikan tabel hasil regresi yang dapat menjawab hipotesa 1b, 2b dan 3b. Seperti  pada  persistensi,  ada  6  model  yang berasal  dari  3  tahapan  pengujian.  Keenam model untuk accrual reversal dan respon pasa tahun  depan  fit  dengan  F-statistic  signifikan pada  level  1%  (lampiran)  dan adjusted-R- Squared jauh lebih kecil dari model persistensi hanya  berkisar  4,4%  hingga  6,2%.  Namun demikian temuan ini wajar karena banyak hal yang  mempengaruhi  respon  pasar.  Angka adjusted-R-Squared tersebut mengindikasikan bahwa  kemampuan  komponen  akuntansi hanya sekita 4,4%  - 6,2% dalam menjelaskan return saham tahun depan.
Model  4  dan  model  4  IFRS  merupakan pengujian  tahap  pertama  sebagaimana  Sloan (1996).  Temuan  pada  penelitian  ini  berbeda dengan  penelitian  Sloan  (1996)  bahwa  pada penelitian  koefisien  ACC  pada  model  4 bertanda  positif  dan tidak  signifikan.  Namun, hasil  yang  tidak  signifikan  ini  konsisten dengan Allen et al . (2013), walaupun berbeda tanda. Hasil model 4 dan 4 IFRS mengindikasikan  bahwa  pasar  di  Indonesia tidak  merespon  informasi  akrual.  Investor hanya  menggunakan  informasi  arus  kas.
Ketidaksignifikansi  hasil  juga  menandakan bahwa  pasar  modal  di  Indonesia  mengalami anomali akrual Toha and Harahap (2012). Hal ini didukung oleh pengujian (tidak ditabulasikan)  bahwa  korelasi  negatif  antara ACC  dan  CF  sangat  kuat,  sesuai  dengan temuan Allen et al. (2013).
Untuk  menjawab  hipotesa  1b  dan  2b dapat  dianalisa  hasil  pengujian  model  5  dan model  6.  Hubungan  negatif  antara  ACC  dan return  masa  mendatang  disebabkan  karena MDDERROR  yang  bernilai  negatif.  Temuan yang tidak sesuai dengan dengan adalah pada MDDGROWTH yang bernilai positif. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  anomali akrual labih disebabkan oleh accrual estimation  error .  Hal  menarik  lain  adalah bahwa komponen MDDGOOD dari akrual dan MDDMATCH dari MDDGOOD yang signifikan  mempengaruhi  return  saham  masa mendatang. Temuan ini sama dengan Allen et al (2013).5
Hipotesa  3b  dapat  dijawab  dari  model 5IFRS  dan  6IFRS.  Hasil  tidak  konsisten dengan  hasil  persistensi  laba.  Tingkat konvergensi IFRS tidak mempengaruhi hubungan  komponen  akrual  reversal  terhadap return  saham  masa  datang.  Hal  tersebu didukung  hasil  tingkat  signifikansi  interaksi dengan semua variabel accrual reversal tidak ada yang signifikan.
Tingkat konvergensi IFRS hanya memperkuat hubungan positif antara arus kas (CF)  dengan  return  saham.  Temuan  ini mengindikasikan  bahwa  investor  semakin mempercayai informasi dari arus kas dibandingkan akrual ketika PSAK mengadopsi IFRS  secara  bertahap.  Semakin  besar  adopsi IFRS  yang  dilakukan  maka  semakin  tinggi kepercayaan  investor  ke  informasi  arus  kas. Temuan  ini  semakin  memperkuat  bahwa anomali  akrual  semakin  kuat  seiring  dengan tingkat  konvergensi  IFRS  karena  investor semakin  overprice  terhadap  arus  kas  dan underprice terhadap akrual.

## Tabel 4.5. Hasil Regresi Komponen Akrual Reversal terhadap Respon Pasar Tahun
Berikutnya
Dependen Variabel: RET t+1 Model 4 Model 4 IFRS Model 5 Model 5 IFRS Model 6 Model 6 IFRS Intercept 1.2313 1.1356 1.2515 1.2515 1.2261 0.0000 0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 CF 0.3956 0.4059 1.0710 1.0710 1.0893 1.4168 0.0068 0.0299 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 ACC 0.0887 -0.0429 0.6306 0.8543 MDDGOOD 1.6013 -0.2289 0.0001 0.0001 MDDGROWTH 0.8077 1.4355 0.3492 0.1506 MDDMATCH 1.6074 2.1408 0.0002 0.0003 MDDERROR -0.2289 -0.2289 -0.2284 -0.5278 0.2518 0.2518 0.2531 0.0417 IFRS -0.0018 0.0027 0.1014 0.2814 IFRS*CF -0.0018 -0.0159 -0.0155 0.7397 0.0597 0.0714 IFRS*ACC 0.0049 0.5053 IFRS*MDDGOOD -0.0267 0.1078 IFRS*MDDGROWTH -0.0556 0.3209 IFRS*MDDMATCH -0.0251 0.1382 IFRS*MDDERROR 0.0127 0.0128 0.1214 0.1182 BM 0.0797 0.0790 0.0800 0.0800 0.0799 0.0785 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 SIZE -0.0408 -0.0357 -0.0464 -0.0464 -0.0465 -0.0424 0.0001 0.0008 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 MOM6 0.0584 0.0620 0.0709 0.0709 0.0698 0.0735 0.1658 0.1439 0.0916 0.0916 0.1127 0.0969 Adj R 2 4.37% 4.78% 5.60% 5.60% 5.54% 6.15% RET t+1 = jumlah return bulanan dalam satu tahun yang dimulai dari bulan keempat setelah tutup buku tahun berjalan. ACC = akrual dibagi dengan total aset CF = arus kas dibagi dengan total asset MDDGOOD = nilai fitted value dari model akrual persamaan (13) MDDERROR = nilai residual dari model akrual persamaan (13) MDDGROWTH = nilai fitted value dari persamaan (14) MDDMATCH  = nilai fitted value dari persamaan (15) BM = book value dari saham biasa pada tanggal tutup buku dibagi dengan market value of equity pada tanggal tutup buku
SIZE = Logaritma natural market value equity pada bulan sebelum RET t+1 MOM6 = jumlah enam bulan return bulanan sebelum RET t+1
SIMPULAN Penelitian
ini bertujuan untuk mengetahui  bagaimana  pengaruh accrual reversal terhadap  persistensi  dan  reaksi investor di pasar modal Indonesia. Ozkan and Kayali  (2015)  menyebutkan  bahwa  penting untuk  memasukkan  variabel  IFRS  dalam meneliti efek dari akrual ke pasar modal karena standar  dan  prinsip  yang  berbeda  dapat menimbulkan  akrual  yang  berbeda.  Oleh karena itu, penelitian ini juga ingin mengetahui dampak  IFRS  terhadap  hubungan  akrual, khususnya akrual reversal, terhadap persistensi dan respon pasar.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa akrual kurang persisten dibandingkan arus kas. Pengujian terhadap accrual reversal membuktikan  bahwa  akrual good lebih persisten dari pada arus kas dan arus kas lebih persisten  dari  pada  error  estimasi  akrual  dan temuan ini konsisten dengan Allen et al (2013). Bukti  lain  menyatakan  bahwa  akrual  yang berasal  dari  fluktuasi  temporer  modal  kerja lebih persisten dari pada arus kas dan arus kas lebih persisten dari pada error estimasi akrual sedangkan akrual pertumbuhan tidak mempunyai nilai persistensi. Temuan ini tidak sepenuhnya  konsisten  dengan  Allen  et  al (2013)  karena  temuan  mereka  menyatakan bahwa arus kas tetap paling persisten.
Berdasarkan  temuan  bukti  persistensi laba  komponen  accrual  reversal  di  atas  dapat disimpulkan  bahwa  error  estimasi  akrual merupakan penyebab lebih rendahnya persistensi  akrual,  sesuai  dengan  Allen  et  al. Namun, tidak sebagaimana temuan Allent et al, bahwa  akrual  pertumbuhan  tidak  ikut  serta memperkecil  persistensi  laba  karea  tidak terbukti berpengaruh terhadap persistensi laba.
Pasar modal di Indonesia terbukti terjadi anomali akrual karena investor overprice arus kas  dan underprice terhadap  akrual.  Error estimasi  akrual  menjadi  penyebab  dari mispricing  tersebut.  Investor  masih  lebih mempercayai informsi arus kas.
Tingkat  konvergensi  IFRS  terbukti memperkuat  hubungan accrual  reversal dengan persistensi laba. Namun, tidak terbukti
memperlemah  pengaruh  negatif  komponen accrual  reversal  terhadap  return  saham  tahun depan. Hal ini mengindikasikan bahwa secara manajerial, judgment manajer lebih professional  karena  mempunyai  presisi  lebih baik dalam memprediksi laba. Namun, tingkat konvergensi  IFRS  tidak  berfungsi  mengatasi anomali pasar dan mispricing investor di pasar modal Indonesia karena investor tetap memilih informasi arus kas.
Penelitian  ini  mempunyai  keterbatasan berupa  pengukuran  variabel.  Sesuai  dengan Allen et  al. (2013)  arus  kas  (CF)  dihitung dengan mengurangkan akrual atas laba operasi sebelum depresiasi. Padahal sebenarnya dapat digunakan  arus  kas  operasi  dari  laporan  arus kas.  Penelitian  selanjutnya  dapat  mengisi  gap tersebut dengan menguji arus kas dari laporan arus kas.
Keterbatasan  kedua  adalah  penelitian  ini meneliti accrual  reversal dengan  level perusahaan  sehingga  tidak  dapat  melihat transaksi  apa  yang  cepat  atau  lambat pemulihannya  sehingga  dapat  mempengaruhi persistensi  laba  dan  reaksi  pasar.  Penelitian selanjutnya  dapat  menguji  secara  langsung pada  akun  tertentu,  misalnya  persediaan  dan piutang.

## DAFTAR  PUSTAKA
Allen,  E.  J.,  Larson,  C.  R.,  &  Sloan,  R.  G. (2013). Accrual reversals, earnings and stock  returns. Journal  of  Accounting and Economics, 56 (1), 113-129.
Ball,  R.,  &  Brown,  P.  (1968).  An  empirical evaluation  of  accounting  income numbers. Journal of accounting research , 159-178.
Dechow,  P.  M.,  &  Dichev,  I.  D.  (2002).  The quality  of  accruals  and  earnings:  The role  of  accrual  estimation  errors. The Accounting Review, 77 (s-1), 35-59.
Dechow,  P.  M.,  Hutton,  A.  P.,  Kim,  J.  H.,  & Sloan, R. G. (2012). Detecting earnings management: A new approach. Journal
of  accounting  research,  50 (2),  275- 334.
Dechow, P. M., Kothari, S. P., & Watts, R. L.
(1998).  The  relation  between  earnings and cash flows. Journal of Accounting and Economics, 25 (2), 133-168.
DeFond,  M.  L.,  &  Park,  C.  W.  (2001).  The reversal  of  abnormal  accruals  and  the market valuation of earnings surprises. The  Accounting  Review,  76 (3),  375- 404.
Fedyk, T., Singer, Z., & Sougiannis, T. (2013).
Does  the  Accrual Anomaly  End  When Accruals Reverse?
Francis, J., LaFond, R., Olsson, P., & Schipper, K.  (2005).  The  market  pricing  of accruals quality. Journal of Accounting and Economics, 39 (2), 295-327.
Hung,  M.  (2000).  Accounting  standards  and value relevance of financial statements: An  international  analysis. Journal  of
Accounting  and  Economics,  30 (3), 401-420.
IAI. (2012). Kerangka Dasar Penyusunan dan Penyajian Laporan Keuangan. Standar
Akuntansi Indonesia Per 1 Juni 2012 .
Jones,  J.  J.  (1991).  Earnings  management during  import  relief  investigations. Journal  of  accounting  research ,  193- 228.
Moehrle,  S.  R.  (2002).  Do  firms  use restructuring  charge  reversals  to  meet earnings  targets? The  Accounting Review, 77 (2), 397-413.
Ozkan,  N.,  &  Kayali,  M.  M.  (2015).  The accrual anomaly: Evidence from Borsa Istanbul. Borsa Istanbul Review, 15 (2), 115-125.
Ratmono,  D.  (2004).  Persistensi  Relatif Earnings,  Anomali  Pasar  Berbasis Earnings,  dan  Earnings  Management.
Simposium  Nasional  Akuntansi  VII , 379-390.
Ratmono,  D.,  &  Cahyonowati,  N.  (2005).
Anomali Pasar Berbasis Earnings Dan Persistensi Abnormal Akrual.
Ryan, S. G., Tucker, J. W., & Zarowin, P. A. (2006).  Classification  and  market pricing of the cash flows and accruals on  trading  positions. The  Accounting Review, 81 (2), 443-472.
Siregar,  S.  V.  (2005). Pengaruh  Struktur Kepemilikan, Ukuran Perusahaan, dan Praktek Corporate Governance Terhadap  Pengelolaan  Laba  (Earning Management) dan Kekeliruan Penilian Pasar. (Doctoral Disertation), Universitas Indonesia, Depok.
Sloan,  R.  G.  (1996).  Do  stock  prices  fully reflect information in accruals and cash flows about future earnings?
Accounting review , 289-315.
Subramanyam,  K.,  &  Venkatachalam,  M.
(2007).  Earnings,  cash  flows,  and  ex post  intrinsic  value  of  equity. The Accounting Review, 82 (2), 457-481.
Sulhani,  S.,  &  Darisman,  H.  (2015).  The comparative  analysis  of  discretionary accruals viewed from the styles of audit and  IFRS  adoption. Journal  of Economics,  Business  &  Accountancy Ventura, 18 (3), 439-447.
Toha, E. L., & Harahap, S. N. (2012). Anomali Akrual  di  Indonesia  (Studi  Empiris Perusahaan yang Terdaftar pada Bursa Efek  Indonesia):  Simposium  Nasional Akuntansi (SNA) XV held Banjarmasin, on.
Xie,  H.  (2001).  The  mispricing  of  abnormal accruals. The  Accounting  Review,
76 (3), 357-373.
Zach,  T.  (2006).  Evaluating  the'accrual- fixation'hypothesis  as  an  explanation for the accrual anomaly.