## Kualitas Laba dan Tingkat Manipulasi Laporan Keuangan dimata Investor Pasar Modal Sektor Pertambangan. Pentingkah?

## Robith Hudaya

## Universitas Mataram, Nusa Tenggara Barat

## Abstract
This  study  aims  to  prove  empirically  whether  the  earnings  quality  and  the  level  of financial  statement  manipulation  have  an  effect  on  the  company  market  value.  The study used sample of 3 years from 2017 to 2019. Using the multiple linear regression method, it was found that the quality of earnings has a negative effect on the market value  of  the  company  and  is  contrary  to previous  theory  and  research.  Meanwhile, the level of financial statement manipulation has no effect on the company's market value.  These  results  indicate  that  the  quality  of  earnings  and  the  degree  of manipulation  of  financial  statements  are  not  the  main  information  used  by  capital market  players  in  determining  their  investment  choices.  Capital  market  players prefer other methods of analysis in determining their investment options.
Keywords : earnings quality; financial statement manipulation; market value; capital market; investment

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk membuktikan secara empiris apakah kualitas laba dan tingkat  manipulasi  laporan  keuangan  berpengaruh  terhadap  nilai  pasar  perusahaan. Penelitian  menggunakan  sampel  selama  3  tahun  dari  2017  sampai  2019. Menggunakan  metode  regresi  linier  berganda  ditemukan  bahwa  kualitas  laba memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  nilai  pasar  perusahaan  dan  bertolak  belakang dengan  teori  serta  penelitian  terdahulu.  Sedangkan  tingkat  manipulasi  laporan keuangan  tidak  berpengaruh  terhadap  nilai  pasar  perusahaan.  Hasil  ini mengindikasikan  bahwa  kualitas  laba  dan  tingkat  manipulasi  laporan  keuangan bukan  merupakan  informasi  utama  yang  digunakan  oleh  pelaku  pasar  modal  dalam menentukan pilihan investasinya. Pelaku pasar modal lebih memilih metode analisis lainnya dalam menentukan pilihan investasinya.
Kata  kunci :  kualitas  laba,  tingkat  manipulasi  laporan  keuangan,  nilai  pasar perusahaan, pasar modal, investasi.

## PENDAHULUAN
Investor cenderung melihat prospek berinvestasi pada sebuah perusahaan berdasarkan nilai perusahaannya  (Lestari et  al, 2014;  Hamdiah,  2015;  Zarviana et  al ,  2017).  Semakin  baik  nilai perusahaan  perusahaan,  seharusnya  akan  semakin  banyak  investor  yang  tertarik  menanamkan modalnya di perusahaan tersebut. Begitu juga sebaliknya, semakin buruk nilai perusahaan, maka investor  enggan  berinvestasi  pada  perusahaan  tersebut.  Hampir  dapat  dikatakan  bahwa  nilai perusahaan  merupakan  satu-satunya  indikator  utama  dalam  penentuan  keputusan  investasi  baik itu oleh trade maupun oleh investor.
Trader  maupun  investor  bisa  melihat  nilai  perusahaan  pada  rasio-rasio  keuangan  yang dihasilkan dalam laporan keuangan. Ada lima jenis perhitungan rasio keuangan yang digunakan untuk  melakukan  penilaian  perusahaan  yaitu  rasio  aktivitas,  rasio  likuiditas,  rasio  solvabilitas, rasio  profitabilitas  dan  rasio  valuasi  (Robinsonet  al,  2015).  Kelima  rasio  ini  dapat  dijadikan pedoman dalam menentukan baik-buruknya nilai perusahaan, tentunya dengan membandingkannya dengan rasio industri. Jika kelima jenis rasio keuangan tadi lebih baik dari
rasio-rasio  industri,  maka  nilai  perusahaan  bisa  dikatakan  baik.  Selain  dinilai  menggunakan penilaian dari sisi keuangan, perusahaan juga dinilai menggunakan penilaian pasar.
Penilaian  pasar  dari  sebuah  perusahaan  berpatokan  pada  harga  pasar  dari  saham  beredar. Penilaian  pasar  banyak  digunakan  sebagai  pedoman  oleh  trader  maupun  investor  dalam menentukan pilihan investasinya.  Banyak faktor yang mempengaruhi bagus tidak nya  penilaian pasar  sebuah  perusahaan  antara  lain  berbagai  faktor  eksternal  seperti  adanya  kebijakan pemerintah,  gejolak  pada  harga  komoditas  dan  wabah  penyakit  yang  melanda  dunia.  Selain faktor eksternal, faktor internal dalam perusahaan sendiri yang muncul ke publik seperti berbagai pengungkapan yang dipublikasikan perusahaan ikut mempengaruhi nilai pasar perusahaan. Hasil dari  pengungkapan  ke  publik  yang  dilakukan  oleh  perusahaan,  dapat  menghasilkan  informasi berupa  penilaian  kualitas  laba  dan  tingkat  manipulasi  laporan  keuangan  yang  seharusnya  ikut mempengaruhi nilai dari perusahaan.
Kualitas  laba  dihasilkan  dari  arus  kas  yang  masuk  kedalam  perusahaan  akibat  adanya penjualan. Semakin tinggi aliran kas yang masuk, maka semakin bagus kualitas laba perusahaan dan penilaian perusahaan meningkat (Lestari et al , 2014; Hamdiah, 2015; Zarviana et al , 2017). Penjualan  kredit  menyebabkan  tingginya  piutang  yang  berpotensi  tidak  tertagih.  Tingginya angka  ketidaktertagihan  ini  akan  membuat  kualitas  laba  perusahaan  turundan  otomatis  akan menurunkan  kinerja  perusahaan.  Penelitian  sebelumnya  menemukan  hasil  yang  sama  dimana Lestari et  al ,  (2014)  melakukan  penelitian  pada  24  perusahaan  manufaktur  dan  menemukan bahwa kualitas laba berpengaruh positif terhadap nilai perusahaan.  Hamdiah (2015) melakukan penelitian  terhadap  perusahaan  transportasi  di  Indonesia  dan  menemukan  bahwa  kualitas  laba berpengaruh  positif  terhadap  nilai  perusahaan.  Zarviana et  al ,  (2017)  melakukan  penelitian terhadap perusahaan yang masuk kedalam indeks Kompas 100 dan menemukan temuan serupa.
Selain  kualitas  laba,  tingkat  manipulasi  laporan  keuangan  juga  dapat  membuat  penilaian perusahaan terlihat menjadi baik dengan jalan mempengaruhi angka-angka di laporan keuangan sehingga  tampak  bagus  kinerja  perusahaan    (Tarjo  dan  Herawati,  2015;  Talab et  al ,  2017; Iswanaji, 2018; dan Hugo, 2019). Investor yang rasional seharusnya  tidak menyukai manipulasi laporan  keuangan  yang  dilakukan  dalam  perusahaan.  Setiap  investor  menginginkan  agar perusahaan dikelola dengan baik tanpa adanya manipulasi. Akan tetapi, menurut teori keagenan, hal  ini  sulit  dicapai  karena  masing-masing  pihak  dalam  perusahaan  bertindak  mewakili kepentingannya.  Manajer  sangat  berpotensi  untuk  memanipulasi  laporan  keuangan  perusahaan dengan tujuan agar nilai perusahaan terlihat baik. Semakin bagus nilai perusahaan, maka kinerja individu seorang manajer akan dianggap bagus oleh pemilik perusahaan dan akan meningkatkan bonus kinerja manajer (Watts dan Zimmerman, 1990).
Novriansa  (2019)  dalam  sebuah  artikel  yang  ditulis  di  DDTC  News  mengatakan  bahwa sektor  pertambangan  merupakan  sektor  yang  rawan  kecurangan  dalam  hal  transfer  pricing, penghindaran  pajak,  dan  banyak  menimbulkan  kerusakan  lingkungan  Pernyataan  ini  dapat menjadi  tanda  dan  menarik  untuk  dapat  dibuktikan  secara  empiris  apakah  kualitas  laba  yang dihasilkan  perusahaan  pertambangan  mempengaruhi  penilaian  perusahaan  oleh  investor  pasar modal. Akibat pernyataan ini, investor perlu waspada terhadap kualitas laba yang dihasilkan oleh perusahaan  pertambangan.  Jangan-jangan  laba  yang  dihasilkan  banyak  terjadi  karena  adanya penjualan secara kredit yang tinggi atau mungkin ada sebab lainnya. Selain itu, perlu dibuktikan juga  secara  empiris  apakah  tingkat  manipulasi  laporan  keuangan  perusahaan  pertambangan berpengaruh terhadap penilaian pasar oleh investor pasar modal.
Selain kedua hal tersebut, hasil penelitian yang dilakukan di Indonesia berkait kualitas laba dan  tingkat  manipulasi  laporan  keuangan  selama  ini  tidak  ada  yang  menggunakan  sampel perusahaan pertambangan dan belum adanya penelitian yang mengkaitkan pengaruh manipulasi laporan keungan terhadap nilai pasar dimata investor pasar modal sektor pertambangan. Tujuan utama penelitian ini untuk melihat apakah informasi berkait kualitas laba dan tingkat manipulasi laporan  keuangan  menjadi  sumber  informasi  yang  penting  dan  bermanfaat  bagi  investor  pasar
modal  sektor  pertambangan  dalam  menentukan  pilihan  investasinya.Hasil  dari  penelitian  ini diharapkan  mampu  memberi  kontribusi  kepada  para  investor  maupun  calon  investor  dalam berinvestasi di saham-saham sektor pertambangan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dikategorikan  sebagai  penelitian  asosiatif  karena  bertujuan  untuk    mencari pengaruh    atau    hubungan    dan    menganalisis    antara    variabel  independent  terhadap  variabel dependen. Populasi yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  laporan keuangan perusahaan pertambangan  yang  listing  di  Bursa  Efek  Indonesia  tahun  2017  sampai  tahun  2019.  Sampel penelitian    disaring    menggunakan    metode    purposive    sampling.  Sampel    yang    digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh  perusahaan yang termasuk kategori  saham pertambangan dan telah listing di Bursa Efek Indonesia sejak tahun 2017. Untuk periode pengamatan 3 tahun, diperoleh total 141 sampel pengamatan.
Variabel  dependen  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  nilai  pasar  dari perusahaan yang akan diproksikan dengan Tobin’s Q. Data harga saham, jumlah saham beredar, nilai buku utang dan aset dapat diperoleh melalui laporan keuangan perusahaan. Tobins’Q dapat dihitung dengan rumus:
Total Nilai Pasar saham diperoleh dengan mengalikan harga saham dengan  jumlah saham beredar perusahaan.
Variabel  independent  dalam  penelitian  ini  adalah  kualitas  laba  dari  perusahaan  yang diproksikan  dengan discretionary  accruals sesuai  pengukuran  dalam  penelitian  Yoon et  al . (2006). Model pengukuran ini memperbaiki model modified jones  yang tidak cocok digunakan untuk perusahaan-perusahaan di Asia (Korean Firms). Selain itu, menurut penelitian Islam et al. (2011), model ini telah terbukti memberikan hasil jauh lebih baik daripada model modified jones pada perusahaan-perusahaan di Banglades (Dhaka Stock Exchange). Berikut model pengukuran discretionary accruals yang digunakan dalam penelitian Yoon et al . (2006):
DA = TA/REV – [β 0 + β 1 ( Δ REV – Δ REC)/REV + β 2 ( Δ EXP- Δ PAY)/REV + β 3 (DEP+PEN)/REV
angka β 0 , β 1 , β 2 , β 3 diperoleh dengan meregresikan persamaan
TA/REV = β 0 + β 1 ( Δ REV – Δ REC)/REV + β 2 ( Δ EXP- Δ PAY)/REV + β 3 (DEP+PEN)/REV
Dimana
TA (Total Accruals ) = Laba Akuntansi–Arus Kas Operasi REV = Pendapatan Penjualan Bersih REC = Piutang Usaha
EXP  =  Jumlah  Harga  pokok  penjualan  +  beban  administrasi  dan  penjualan  dikurangi beban  non kas PAY =Utang usaha DEP = Beban Depresiasi PEN= Beban Pensiun
Variabel  independent  kedua  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  tingkat manipulasi laporan keuangan yang diproksikan dengan Beneish M-Score Model. Ada 8 indikator yang digunakan untuk penilaiannnya yaitu
1. Days Sales in Receivables Index (DSRI)

## Pengukurannya sebagai berikut
DSRI = (Pendapatan Bersih/Penjualan)/(Pendapatan Bersih t-1 /Penjualan t-1 )
2. Gross Margin Index (GMI)
Pengukurannya sebagai berikut GMI = (Penjualan–Harga Pokok Penjualan)/Penjualan
3. Asset Quality Index (AQI)
Pengukurannya sebagai berikut
AQI = [1 - (Aset Lancar + Aset Berwujud)/ Total Aset ]/[1 - (Aset Lancar t-1 + Aset Berwujud t-1 )/Total Asset t-1 )]
4. Sales Growth Index (SGI)
Pengukurannya sebagai berikut
SGI = Penjualan/Penjualan t- 1

## 5. Depreciation Index (DEPI)
Pengukurannya sebagai berikut DEPI  =  (Beban  Penyusutan t–  1 /(Aset  Tetap t-1 +  Beban  Penyusutan t–  1 ))/(Beban Penyusutan/ (Aset Tetap+ Beban Penyusutan))
6. Sales General and Administrative Expenses Index (SGAI) Pengukurannya sebagai berikut
SGAI  =  (Beban  Administrasi  dan  Penjualan/Penjualan)/(Beban  Administrasi  dan Penjualan t-1 / Penjualan t-1 )
7. Leverage Index (LVGI)
Pengukurannya sebagai berikut LVGI = Utang/Utang t-1
8. Total Accruals to Total Assets (TATA). Pengukurannya sebagai berikut
TATA = (Laba Akuntansi–Arus Kas Operasi) / Total Aset
Kedelapan  pengukuran  ini  digunakan  untuk  menghitung  Beneish  M-Score  Model  dengan persamaan :
M-score = -4.84 + 0.920*DSRI + 0.528*GMI + 0.404*AQI + 0.892*SGI + 0.115*DEPI - 0.172*SGAI + 4.679*TATA - 0.327*LVGI

## HASIL DAN PEMBAHASAN Statistika Deskriptif
Analisis  statistika  deskriptif  dilakukan  untuk  mengetahui  gambaran  umum  data  yang digunakan  dalam  penelitia.  Analisis  dilakukan  pada  setiap  variabel  meliputi  nilai  minimum, maksimum,  rata-rata,  dan  standar  deviasi.  Berikut  adalah  hasil  analisis  statistika  deskriptif
variabel-variabel  penelitian  yaitu  kualitas  laporan  keuangan,  tingkat  manipulasi  laporan keuangan dan nilai pasar:
Tabel 1. Descriptive Statistics N Minimum  Maximum Mean Std. Deviation Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Nilai Perusahaan 90 0.247 5.350 0.89943 0.635702 Kualitas Laba 90 -2.097 0.957 0.00141 0.391494 Manipulasi LK 90 -363.660 54.459 - 6.60872 38.673401 Valid N (listwise) 90
Sumber: Data Statistik yang diolah, 2021
Berdasarkan  tabel  diatas,  diketahui  bahwa  rata-rata  dari  nilai  pasar  perusahaan  selama  3 tahun  adalah  0.899  dimana  nilai  terendah  darii  kinerja  adalah  0.247  dengan  nilai  maksimum 5.350.  Untuk  Kualitas  laba,  rata-rata  perusahaan  selama  3  tahun  sebesar  0.001  dengan  nilai minimum  -2.097  dan  nilai  maksimum  0.957.  Terakhir  untuk  tingkat  manipulasi  laporan keuangan  nilai  rata-ratanya  -6.609  dengan  nilai  minimum  diketahui  -363.660  dan  nilai maksimumnya 54.459.

## Pengujian Asumsi Klasik
Pengujian asumsi normalitas menggunakan metode Kolmogorov-Smirnov di mana residual model dikatakan berdistribusi normal jika nilai signifikansi yang dihasilkan lebih besar dari 0,05. Hasil pengujian normalitas bisa dilihat di tabel berikut:
Tabel 2. Hasil Uji Normalitas Unstandardized Residual N 90 Normal Parameters a,b Mean 0.0000000 Std. Deviation 0.61203856 Most Extreme Differences Absolute 0.155 Positive 0.155 Negative -0.124 Test Statistic 0.155 Asymp. Sig. (2-tailed) .000 c

## Sumber: Data SPSS yang diolah, 2021
Berdasarkan hasil pengujiian diatas diketahui bahwa data tidak berdistribusi normal. Oleh karena  itu  akan  dilakukan  pembuangan outlier .  Hasil  uji  normalitas  setelah outlier dibuang sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Uji Normalitas Setelah Outlier Unstandardized Residual N 89 Normal Parameters a,b Mean -0.0499599 Std. Deviation 0.38943052
Most Extreme Differences Absolute 0.089 Positive 0.089 Negative -0.040 Test Statistic 0.089 Asymp. Sig. (2-tailed) .076 c

## Sumber: Data SPSS yang diolah, 2021
Berdasarkan  hasil  pengujian  diatas  diketahui  bahwa  data  sudah  berdistribusi  normal. Selanjutnya akan dilakukan uji asumsii klasik.

## Uji Multikolinieritas
Uji  multikolinieritas  dilakukan  untuk  mendeteksi  apakah  model  regresi  dalam  analisis antar variabel bebas satu dengan variabel bebas yang lain saling berhubungan atau tidak. Model regresi  yang  terbaik  adalah  apabila  variabel  bebas  di  dalam  model  regresi  tidak  saling berhubungan satu dengan yang lainnya. Berikut ini adalah hasil pengujian non multikolinieritas selengkapnya:
Tabel 4. Hasil Uji Multikolinieritas Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1  (Constant) Kualitas Laba 0.998 1.002 Manipulasi LK 0.998 1.002 Sumber: Data SPSS yang diolah, 2021
Berdasarkan  hasil  uji  non  multikolinieritas  yang  tertera  pada  tabel  diketahui  bahwa  nilai VIF  untuk  model  regresi  telah  lebih  kecil  dari  nilai  10,  begitu  juga  untuk  nilai  tolerance  yang semua sudah lebih besar dari 0,1. Dengan demikian, disimpulkan bahwa di dalam model regresi sudah terbebas dari pelanggaran atas asumsi multikolinieritas.

## Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  dilakukan  untuk  mendeteksi  apakah  model  regresi  antar  nilai  residual periode  t  memiliki  hubungan  yang  signifikan  dengan  residual  pada  periode  t-1  dan  seterusnya. Model  regresi  yang  terbaik  adalah  apabila  antara  residual  tidak  saling  berhubungan  dengan periode waktu sesudahnya. Pendeteksian atas asumsi non autokorelasi dilakukan dengan metode run test. Berikut ini adalah hasil pengujian non autokorelasi selengkapnya:
Tabel 5. Hasil Uji Autokorelasi dengan Runs Test
Unstandardized Residual Test Value a -0.06716 Cases < Test Value 44 Cases >= Test Value 45 Total Cases 89 Number of Runs 54 Z 1.814 Asymp. Sig. (2-tailed) 0.070
Sumber: Data SPSS yang diolah, 2021
Berdasarkan tabel di atas diketahui bahwa Asymp. Sig. (2-tailed) berada diatas 0.05. Nilai diatas 0.05 mengindikasiikan bahwa tidak terdapat masalah autokorelasi.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  dilakukan  untuk  mendeteksi  apakah  model  regresi  dalam  analisis path  antar  nilai  residual  memiliki  hubungan  yang  signifikan  dengan  variabel  bebas.  Model regresi  yang  terbaik  adalah  apabila  antara  residual  dengan  variabel  bebas  model  tidak  saling berhubungan.  Pendeteksian  atas  asumsi  non  autokorelasi  dilakukan  dengan  metode  Glejser dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Uji Heteroskedastisitas Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 0.311 0.025 12.300 0.000 Kualitas Laba -0.124 0.064 -0.204 -1.947 0.055 Manipulasi LK 0.001 0.001 0.129 1.235 0.220

## Sumber: Data SPSS yang diolah, 2021
Berdasarkan  tabel  di  atas  terlihat  bahwa  nilai  signifikansi  berada  diatas  0.05  sehingga disimpulkan tidak ada masalah heteroskedastisitas dalam model.

## Analisis Regresi
Setelah  pengujian  terhadap  normalitas  dan  asumsi  klasik  terpenuhi,  selanjutnya  akan dilakukan uji regresi. Berikut hasil pengujian terhadap model regresi dengan bantuan SPSS:
Tabel 7. Hasil Analisis Regresi Pengaruh t Value  Signifikansi Keterangan Kualitas Laba → Nilai Perusahaan -4.026 0 Signifikan Manipulasi LK → Nilai Perusahaan -0.556 0.58 Tidak Signifikan
Sumber: Data SPSS yang diolah, 2021
Nilai-nilai koefisien regresi di atas dapat dituliskan menjadi persamaan sebagai  berikut: Nilai perusahaan = -4.026 KualitasLaba -0.556 ManipulasiLK
Nilai koefisien variabel kualitas laba terhadap nilai perusahaan adalah -4.026. Artinya, jika kualitas  laba  suatu  perusahaan  meningkat  satu  kali  standar  deviasi,  maka  nilai  perusahaan perusahaan tersebut  akan  berkurang  sebesar  4.026  kali  standar  deviasi.  Nilai  koefisien  variabel manipulasi  LK  terhadap  nilai  perusahaan  adalah  -0.556.  Artinya,  jika  manipulasi  laporan keuangan  suatu  perusahaan  meningkat  satu  kali  standar  deviasi,  maka  nilai  perusahaan perusahaan tersebut akan berkurang sebesar 0.556 kali standar deviasi.

## Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  melihat  nilai  signifikansi  hubungan  antar  variabel. Tingkat  toleransi  yang  digunakan  adalah  5%.  Jika  nilai  koefisien  antar  variabel  signifikan,
berarti  hipotesis  tidak  diterima.  Akan  tetapi  jika  nilai  koefisien  antar  variabel  tidak  signifikan, berarti hipotesis diterima. Berikut adalah hasil pengujian hipotesis:

## Tabel 8. Hasil Pengujian Hipotesis
Pengaruh Signifikansi Keterangan Keputusan Kualitas Laba → Nilai Perusahaan 0.00 Signifikan Diterima Manipulasi  LK → Nilai Perusahaan 0.58 Tidak Signifikan Tidak diterima
Sumber: Data SPSS yang diolah, 2021
Pengaruh kualitas laba yang diukur dengan discretionary acrual terhadap nilai perusahaan adalah negatif signifikan. Dengan demikian kualitas laba berpengaruh terhadap nilai perusahaan yang diukur dengan kinerja pasar tobins’q diterima kebenarannya.
Pengaruh manipulasi laporan keuangan yang diukur dengan M Score model terhadap nilai perusahaan  negatif  tidak  signifikan.  Dengan  demikian  manipulasi  laporan  keuangan  tidak berpengaruh terhadap nilai perusahaan yang diukur dengan kinerja pasar tobins’q tidak diterima kebenarannya.

## Pembahasan
Perhitungan  statistik  menemukan  bahwa  kualitas  laba  berpengaruh  negatif  signifikan terhadap kinerja pasar perusahaan. Hasil ini mengindikasikan bahwa semakin tinggi kualitas laba perusahaan, maka nilai perusahaan akan semakin rendah.  Temuan ini bertentangan dengan teori dan  beberapa  peneliti  sebelumnya  seperti  penelitian  Lestari et  al .  (2014),  Hamdiah  (2015), Subagya  (2017)  dan  Utomo  dan  Dianawati  (2017).  Penyebab  perbedaan  temuan  ini  dengan penelitian  lainnya  adalah  penurunan  harga  saham  perusahaan-perusahaan  pertambangan khususnya  batubara  di  akhir  tahun  2018  dimana  perusahaan  batubara  merupakan  penggerak sektor  petambangan  di  Indonesia  (Kurniawan,  2018).  Penurunan  harga  komoditas  merupakan bad  news bagi  pemegang  saham  perusahaan  pertambangan  karena  akan  menurunkan  harga saham  di  pasar  modal  secara  cepat.  Sempat  terjadi  sedikit  kenaikan  di  sektor  pertambangan  di kuartal 1 tahun 2019, tetapi menurun lagi di kuartal 2 dan 3 tahun 2019 (Lawi, 2019).
Sektor pertambangan merupakan sektor yang penuh resiko dan return yang besar. Fluktuasi harga  saham  di  sektor  ini  cenderung volatile dan  susah  diprediksi  meskipun  menggunakan analisis teknikal dan fundamental. Jadi, meskipun kinerja perusahaan baik di tahun t, belum tentu harga saham akan mengikuti nya di tahun t. Selain itu, penggunaan tobins’q dengan dasar harga penutupan  saham  tahunan  perusahaan  sebagai  proksi  dari  penilaian  kinerja  pasar  perusahaan akan membuat nilai koefisiennya semakin rendah.
Untuk tingkat manipulasi laporan keuangan diketahui bahwa tidak terdapat pengaruh yang signifikan terhadap kinerja pasar perusahaan. Hasil ini mengindikasikan bahwa para pelaku pasar sektor pertambangan di periode pengamatan 2017 sampai 2019 tidak menggunakan informasi ini dalam  menentukan  keputusan  pembelian  saham,  padahal  di  beberapa  penelitian  terdahulu sebagian  besar  menyimpulkan  bahwa  M  Score  model  sebagai  proksi  dari  tingkat  manipulasi laporan keuangan mampu mendeteksi kecurangan dalam laporan keuangan perusahaanperusahaan  (Tarjo dan Herawati, 2015; Repousis, 2016; Talab et al , 2017; Iswanaji, 2018;  dan  Hugo,  2019).  Para  pelaku  pasar  sektor  pertambangan  menggunakan  indikator  lain dalam  menilai  kinerja  pasar  perusahaan  seperti  ROA,  PBV,  PER  atau  bahkan  menggunakan analisis teknikal dalam penilaiannya.
Hasil  temuan  ini  juga  membantah  pendapat  Novriansa  (2019)  yang  mengatakan  bahwa sektor  pertambangan  merupakan  sektor  yang  rawan  kecurangan.  Variabel  tingkat  manipulasi laporan  keuangan  yang  dihitung  dengan  M  score  model menunjukkan  rata-rata    -6.608  dimana
angka  ini  mengindikasikan  bahwa  kecil kemungkinan  terjadinya  kecurangan  dalam  perusahaan dengan  acuan threshold -1.78  (Robinson et  al .,  2015).  Berikut  tampilan  M  score  model  untuk tahun 2017, 2018, dan 2019:
Tabel 9. Tabel Hasil M Score Model Tiap Sampel
No Kode Nama Emiten M Score 2017 2018 2019 1 ADRO Adaro Energy Tbk -2.92 -3.43 -3.21 2 ARII Atlas Resources Tbk -1.76 -3.53 -2.71 3 BUMI Bumi Resources Tbk -2.63 54.46 -2.80 4 BYAN Bayan Resources Tbk -2.57 -3.03 -0.25 5 DOID Delta Dunia Makmur Tbk -3.64 -3.74 -3.39 6 DSSA Dian Swastatika Sentosa Tbk 0.18 -3.38 -3.08 7 FIRE Alfa Energi Investama Tbk -1.62 -363.66 -2.71 8 GEMS Golden Energi Mines Tbk -3.02 -2.33 -2.97 9 HRUM  Harum Energy Tbk -2.74 -3.18 -2.64 10 INDY Indika Energy Tbk -1.89 -1.63 -6.17 11 KKGI Resource Alam Indonesia Tbk -3.35 -2.34 -2.32 12 MBAP Mitrabara Adiperdana Tbk -3.28 -3.69 -3.84 13 MYOH  Samindo Resource Tbk -4.02 -3.90 -3.00 14 PKPK Perdana Karya Perkasa Tbk -27.79 -3.63 -6.38 15 PTBA Bukit Asam Tbk -2.24 -3.57 -2.92 16 PTRO Petrosea Tbk -3.59 4.66 -2.05 17 SMMT  Golden Eagle Energy Tbk -2.67 -8.90 -2.80 18 ELSA Elnusa Tbk -3.27 -3.22 -3.37 19 ESSA Surya Eka Perkasa Tbk -2.76 -1.00 -2.95 20 MEDC  Medco Energi Internasional Tbk -1.19 -1.98 -3.13 21 MITI Mitra Investindo Tbk -3.11 -2.53 -11.19 22 RUIS Radiant Utama Interinsco Tbk -3.48 -3.15 -3.29 23 ANTM  Aneka Tambang Tbk -2.77 3.66 -2.99 24 CITA Cita Mineral Investindo Tbk -2.67 -1.29 -2.15 25 DKFT Central Omega Resources Tbk -4.87 -3.70 -3.09 26 INCO Vale Indonesia Tbk -3.67 -3.29 -3.47 27 MDKA  Merdeka Copper Gold Tbk -5.45 -2.23 -3.25 28 SMRU SMR Utama Tbk -2.99 -3.92 -4.15 29 TINS Timah Tbk -2.93 -2.81 -2.58 30 ZINC Kapuas Prima Coal Tbk -0.97 -2.66 -3.34 Rata-rata tiap Tahun -3.66 -12.76 -3.41
Sumber: Hasil Perhitungan Laporan Keuangan, 2017-2019
Jika  melihat  pada  rata-rata  M  Score  model  tiap  tahunnya  dan  menggunakan  acuan thres hold -1.78  (Robinson et  al .,  2015),  maka  secara  keseluruhan  tidak  ditemukan  adanya  indikasi manipulasi  atas  laporan  keuangan  perusahaan  pertambangan  meskipun  tidak  100%  perusahaan pertambangan bebas dari manipulasi.

## SIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk melihat apakah kualitas laba dan tingkat manipulasi laporan keuangan berpengaruh terhadap nilai pasar perusahaan sehingga pada nantinya akan digunakan oleh  pelaku  pasar  sebagai  informasi  tambahan  dalam  melakukan  kegiatan  investasinya. Berdasarkan hasil penelitian ditemukan bahwa kualitas laba berpengaruh negative terhadap nilai pasar  perusahaan  sedangkan  tingkat  manipulasi  laporan  keuangan  tidak  berpengaruh  terhadap nilai pasar perusahaan. Keterbatasan dalam penelitian ini adalah penggunaan sampel yang hanya 3 tahun dan pada akhir 2018 sektor pertambangan dalam kondisi mengalamai penurunan harga komoditas  terutama  sector  batubara.  Kondisi  ini  kemungkinan  menyebabkan  hasil  penelitian berbeda  dengan  penelitian  lainnya  dan  juga  teori.  Untuk  penelitian  selanjutnya,  bisa menggunakan 5 tahun pengamatan diluar tahun 2018 dan 2019.

## DAFTAR PUSTAKA
Hamdiah,  C.  (2015).  Pengaruh  Kepemilikan  Institusional  Dan  Kualitas  Laba  Terhadap  Nilai Perusahaan Pada Perusahaan Transportasi Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Ekonomi Manajemen Dan Akuntansi , 1 (1), 1–9.
Hugo,  J.  (2019).  Efektivitas  Model  Beneish  M-score  dan  Model  F-score  dalam  Mendeteksi Kecurangan  Laporan  Keuangan. Jurnal  Muara  Ilmu  Ekonomi  Dan  Bisnis , 3 (1),  165. https://doi.org/10.24912/jmieb.v3i1.2296
Islam,  M.  A.,  Ali,  R.,  &  Ahmad,  Z.  (2011).  Is  Modified  Jones  Model  Effective  in  Detecting Earnings  Management?  Evidence  from  A  Developing  Economy. International  Journal  of Economics and Finance , 3 (2), 116–125. https://doi.org/10.5539/ijef.v3n2p116 Iswanaji,  C.  (2018).  Mendeteksi  Kecurangan  Laporan  Keuangan  Menggunakan  Beneish  Ratio Index Pada Pabrik Cambric Yogyakarta. Jurnal Reviu Akuntansi Dan Keuangan , 8 (1), 25– 34. https://doi.org/10.22219/jrak.v8i1.24
Kurniawan, R. (2018). Harga Batubara Terendah dalam 6 Bulan Terakhir, Bagaimana Prospek Emiten  Pertambangan  Batu  bara ? https://rivankurniawan.com/2018/12/11/penurunan- harga-batubara/
Lawi,  G.  F.  K. (2019). Ekonomi Kuartal II/2019, Sektor Pertambangan dan Penggalian Turun 0,71 Persen .
Lestari,  N.  B.,  Khafid,  M.,  &  Anisykurlillah,  I.  (2014).  Pengaruh  Good  Corporate  Governance terhadap Nilai Perusahaan dengan Kualitas Laba Sebagai Variabel Intervening. Accounting Analysis Journal , 3 (1), 34–43. Novriansa, A. (2019). Sektor Pertambangan Rawan Manipulasi Transfer Pricing? DDTC News. https://news.ddtc.co.id/sektor-pertambangan-rawan-manipulasi-transfer-pricing- 17422?page_y=0
Repousis,  S.  (2016).  Using  Beneish  model  to  detect  corporate  financial  statement  fraud  in Greece. Journal  of  Financial  Crime , 23 (4),  1063–1073.  https://doi.org/10.1108/JFC-11- 2014-0055
Robinson,  T.  R.,  Henry,  E.,  Pirie,  W.  L.,  &  Broihahn,  M.  A.  (2015).  International  Financial Statement Analysis (CFA Institute Investment Series) (3rd Edition). In BMC Public Health (3rd ed., Vol. 5, Issue 1). Wiley.
Subagya,  Y.  H.  (2017).  Keterkaitan  Kepemilikan  Manajerial,  Institusional,  dan  Komite  Audit pada Nilai Perusahaan di Mediasi Oleh Kualitas Laba. Jurnal Perilaku Dan Strategi Bisnis , 5 (2), 117–132. https://doi.org/10.26486/jpsb.v5i2.353
Talab, H. R., Hammood, H., & Ali, S. I. (2017). Role of Beneish M-score model in Detecting of Earnings Management Practices: Empirical Study in listed banks of Iraqi Stock Exchange. International Journal of Applied Business and Economic Research , 15 (23).
Tarjo,  &  Herawati,  N.  (2015).  Application  of  Beneish  M-score  Models  and  Data  Mining  to Detect  Financial  Fraud. 2nd  Global  Conference  on  Business  and  Social  Science-2015 , 211 (September), 924–930. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.11.122
Utomo,  F.  M.,  &  Dianawati,  W.  (2017).  Corporate  Governance  dan  Leverage  terhadap  Nilai Perusahaan Dengan Kualitas  Laba Sebagai Variabel Mediasi. Jurnal Investasi Islam , 2 (2), 21–44.
Watts, R. L., & Zimmerman, J. L. (1990). Positive Accounting Theory: A Ten Year Perspective. The Accounting Review , 65 (1), 131–156.
Yoon, S. S., Miller, G., & Jiraporn, P. (2006). Earnings management vehicles for Korean firms. Journal  of  International  Financial  Management  and  Accounting , 17 (2),  85–109. https://doi.org/10.1111/j.1467-646X.2006.00122.x
Zarviana, R., Nur, E., & Indrawati, N. (2017). Pengaruh IFR dan Mekanisme CG terhadap Nilai Perusahaan dengan Kualitas Laba sebagai Variabel Intervening. Jurnal Sorot , 12 (1), 25–39. https://doi.org/10.31258/sorot.12.1.4079