I L M U   P E N G E TA H U A N ,   T E K N O L O G I ,   D A N   H U M A N I O R A
Pengaruh Rasio Profitabilitas,
Free Cash Flow , dan Leverage Terhadap Manajemen Laba

## Desi Jelanti
Fakultas Ekonomi, Universitas Pamulang d_jelanti@yahoo.co.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh rasio profitabilitas, free cash flow dan leverage terhadap manajemen laba (Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2012-2016). Populasi dalam penelitian ini sebanyak 30 perusahaan makanan dan minuman dengan periode pngamatan 2012 sampai 2017. Penelitian ini menggunkan data skunder dan teknik sampel yang dipakai yaitu purposive sampling diperoleh sampel 25 perusahaan makanan dan minuman yang memenuhui kriteria sampel. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi panel menggunakan aplikasi Eviews 8. Metode analisis yang digunakan adalah metode analisis linear berganda untuk menguji menguji pengaruh rasio profitabilitas, free cash flow dan leverage terhadap manajemen laba. Berdasarkan hasil yang diteliti: Rasio Profitabilitas didapat dengan nilai probabilitas sebesar 0.7395 > 0.05 , dan Free Cash Flow didapat dengan nilai 0.3156 > 0.05 berdasarkan hasil tersebut maka H 1 ditolak dan H 0 diterima maka profitabilitas dan free cah flow tidak berpengaruh terhadap Manajemen Laba. Sedangkan Leverage didapat dengan nilai 0.0003 < 0.05 maka H 1 ditolak dan H 0 diterima sehingga Leverage berpengaruh positif signifikan terhadap manajemen laba. Profitabilitas, free cash flow dan leverage diperoleh dengan nilai probabilitas sebesar 0.000000 < 0.05 maka secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap Manajemen Laba.
Kata Kunci : Rasio profitabilitas, Free Cash Flow, Leverage, Manajemen Laba

## Abstract
This study aims to examine the effect of profitability ratios, free cash flow, and leverage on management profit and loss (Empirical Study of Manufacturing Companies Listed on the Indonesia Stock Exchange 2012-2016). The population in the study was 30 food companies and with the observation period from 2012 to 2017. The data used in this study were secondary and the sample technique used was purposive sampling, with a sample of 25 food and beverage companies that met the criteria for the sample. The model used in this research is panel regression using the Eviews 8 application. The analytical method used is multiple linear analysis to examine the effect of profitability ratios, free cash flow and leverage on earnings management. Based on the results of the study: Profitability Ratios obtained with a probability value of 0.7395> 0.05, and Free Cash Flow obtained with a value of 0.3156> 0.05 based on these results then H 1 is rejected and H 0 is accepted then profitability and free flow have no effect on Profit management. While Leverage is obtained with a value of 0.0003 <0.05, then H 1 is rejected and H 0 is accepted. Leverage is valued positively significantly towards earnings management. Profitability, free cash flow, and leverage are obtained with a probability value of 0.000000 <0.05, so together they have a significant effect on earnings management.
Keywords : Profitability Ratios, Free Cash Flow, Leverage, Profit Management
ISSN : 2615-1995, E-ISSN : 2615-0654 J. Madani., Vol. 3, No. 2, September 2020 (289 - 303)
©2018 Lembaga Kajian Demokrasi dan Pemberdayaan Masyarakat (LKD-PM) DOI : https://doi.org/10.33753/madani.v3i2.123 I L M U   P E N G E TA H U A N ,   T E K N O L O G I ,   D A N   H U M A N I O R A
JURNAL MADANI : Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Humaniora, Vol. 3, No. 2, September 2020: 289 - 303

## PENDAHULUAN
Di dalam Statement of Financial Accounting Concept (SFAC) Nomor 1, dikatakan bahwa la- poran keuangan harus menyajikan informasi yang berguna untuk investor dan calon investor, kreditur dan pengguna lain dalam pengambilan keputusan investasi, kredit, dan keputusan lain yang sejenis, yang rasional. Informasi ter se- but harus dapat dipahami oleh mereka yang me miliki wawasan bisnis dan ekonomi su paya informasi yang disajikan dalam laporan ke- uangan cepat dipahami oleh semua pihak yang berkepentingan dan dapat digunakan untuk pe- ngambilan keputusan, maka penyajian laporan keuangan dalam laporan tahunan harus disertai pengungkapan yang penuh artinya memberikan informasi secara lengkap dan terbuka sehingga tidak menyesatkan orang yang membacanya. Ha- sil laporan keuangan adalah suatu bentuk per- tanggungjawaban yang menyediakan informasi yang bermanfaat untuk setiap penggunan agar mendapatkan hasil keputusan. Sehingga, la por- an keuangan yang dibuat dengan mencapai ke- butuhan dari setiap pengguna terutama yang ber- kaitan dengan validitas informasi yang terdapat dalam laporan keuangan. Tetapi pada prakteknya laporan keuangan biasanya disalah gunakan oleh pihak manajemen dengan melancarkan praktik manajemen laba tehadap laporan keuangan ter- sebut. Salah satu sumber informasi dari pihak eks ternal dalam menilai kinerja perusahaan ada- lah laporan keuangan. Penyampaian informasi me lalui laporan keuangaan dilakukan untuk me- menuhi kebutuhan pihak-pihak eksternal mau- pun internal yang kurang memiliki wewenang da lam memperoleh informasi yang mereka bu- tuhkan dari sumber langsung perusahaan (Ar- yani, 2011). Laporan keuangan adalah objek da lam praktik manajemen laba, sebab men cer- minkan kinerja keuangan dalam suatu peru sa- haan dilihat dalam jangka panjang ataupun jang- ka pendek. Tuntutan perusahaan untuk mencapai target laba yang ditentukan dapat menjadi moti- vasi untuk menentukan manajemen laba, alasan lain melakukan manajemen laba adalah adanya harga saham yang dipengauhi oleh laba, resiko,
dan spekulasi perusahaan. Pemegang saham (principal) mengharapkan manajemen dapat men jamin kepentingan mereka dan dengan ada- nya peningkatan laba sebagai indikasi adanya pe- ngambilan modal yang ditanamkan, sementara manajemen menginginkan penilaian kinerja yang baik ditunjukan dengan memperoleh laba yang terus meningkat sehingga dapat meningkatkan insentif manajemen. hal yang bisa dilakukan ma najemen untuk mempengaruhi nilai laba pe- rusahaan yang dikelolanya, yaitu melakukan ma najemen  laba (earnings management) . Pro- fita bilitas merupakan salah satu variabel yang se- ring diteliti kaitannya dengan manajemen laba. Jika perusahaan memiliki Rasio Profitabilitas yang baik, perusahaan mempunyai peluang un- tuk mempertahankan keberlanjutan usahanya (Solihin, 2009). Fahmi (2011) menyatakan bahwa investor yang berkompeten akan menganalisis dengan cermat kelancaran sebuah perusahaan dan kemampuannya untuk menghasilkan keuntungan Profitabilitas, karena mereka mengharapkan de viden dan harga pasar dari sahamnya. Profi- tabilitas merupakan rasio untuk menilai efek- ti fitas manajemen secara keseluruhan yang di- tunjukkan oleh besar kemapuan keuntungan yang didapat dalam hubungannya dengan hasil pe maskan maupun investasi (Kasmir,2010:80). Ra sio yang dipakai untuk mengukur profitabilitas adalah rasio ROE (return on quity) . Menurut Prasetya dan Rahardjo (2013) semakin tinggi tingkat profitabilitas perusahaan maka semakin be sar manajer perusahaan melakukan praktik ma najemen laba. Maka berdasarkan uraian diatas, peneliti tertarik untuk melakukan penelitian dengan judul “Pengaruh Rasio Profitabilitas, Free Cash Flow dan Leverage terhadap manajemen laba pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI (2012-2017).

## METODE
Analisis Data dan Pengujian Hipotesis Sugiyono (2011:147) analisis data adalah ke- giatan setelah data dari seluruh responden ter- kumpul. Kegiatan dalam analisis data adalah me  ngelompokkan data berdasarkan variabel dan
JURNAL MADANI : Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Humaniora, Vol. 3, No. 2, September 2020: 289 - 303
jenis responden, mentabulasi data berdasarkan variabel dari seluruh responden, menyajikan da- ta tiap variabel yang diteliti, melakukan per hi- tung an untuk menjawab masalah, dan me la ku- kan perhitungan untuk menguji hipotesis yang telah diajukan. Adapun metode analisis data dan pengujian hipotesis yang diperlukan dalam pe- nelitian ini sebagai berikut:

## 1.  Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif berfungsi men de- skripsikan objek yang diteliti melalui data sampel atau populasi apa adanya berdasarkan pada nilai minimum, nilai maksimum, mean, dan standar deviasi, dengan tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang ber- laku umum dari data tersebut. Pengujian ini dilakukan untuk mempermudah dalam me- mahami variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian. Untuk melihat deskriptif nilai variabel dari beberapa variabel dapat di lihat dari nilai mean, median atau standar deviasinya.
a.  Nilai Rata-rata (Mean)
Mean adalah nilai rata-rata yang di dapat dari gabungan kelompok data di bagi dengan banyaknya data. Mean ju ga merupakan suatu nilai pusat (ke- simbangan) untuk suatu variabel, tetapi mean tidak dapat digunakan sebagai ukuran pemusatan untuk jenis data no- minal dan ordinal. Simpangan Baku (Standar Deviasi).
2.  Metode Analisis Data
Metode analisis yang dipakai adalah analisis regresi data panel. Data panel adalah gabungan dari data cross section dan deret waktu (time series) yakni sejumlah variabel diobservasi atas sejumlah kategori dan di- kum pulkan dalam suatu jangka waktu ter- tentu.
3.  Metode Analisis Data Panel Metode estimasi model regresi dengan menggunakan data panel dapat dilakukan me lalui beberapa pendekatan anatara lain:
a. Metode Common Effect atau Pooled Least Square (PLS)
Pooled Least Square model adalah metode estimasi model regresi data pa nel yang paling sederhana dengan asum si intercept dan koefisien slope yang konstan antar waktu dan cross section (common effect) .
Kelemahan Pooled Least Square Model ini adalah dugaan parameter β akan biasa karena tidak dapat mem- be dakan observasi yang berbeda pada periode yang sama serta tidak dapat mem bedakan observasi yang sama pada periode yang berbeda.
b. Metode Fixed Effect Model (FEM) Teknik model Fixed Effect yaitu teknik mengestimasi data panel dengan menggunakan variabel dummy untuk menangkap adanya perbedaan intersep. Pengertian Fixed Effect ini didasarkan adanya perbedaan intersep antara pe ru- sahaan namun intersepnya sama antar waktu (time in variant) . Disamping itu, model ini juga mengasumsikan bah- wa koefisien regresi (slope) tetap an tar perusahaan dan antar waktu. Salah sa- tu cara paling sederhana untuk me nge - tahui perbedaan adalah dengan me- ngasusmsikan bahwa intersept adalah berbeda antar perusahaan sedangkan slope- nya tetap sama antar perusahaan.
c. Metode Random Effect Model (REM) Random effect model merupakan metode estimasi model regresi data pa - nel dengan asumsi koefisien slope dan intercept berbeda antar individu dan antar waktu (random effect) .  Di ma- suk kannya  variabel dummy di dalam fixed effect model bertujuan untuk me- wakili ketidaktahuan tentang model yang sebenarnya. “Namun, ini juga mem bawa konsekuensi berkurangnya dera jat  kebebasan (degree of freedom) yang pada akhirnya mengurangi efi- siensi parameter. Masalah ini bisa di- atasi dengan menggunakan variabel gangguan (error term) yang dikenal de- ngan metode Random Effect .
JURNAL MADANI : Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Humaniora, Vol. 3, No. 2, September 2020: 289 - 303
Pemilihan Model Estimasi Data Untuk memilih model mana yang paling tepat digunakan untuk pengolahan data panel, ma ka terdapat beberapa pengujian yang dapat di- lakukan, anatara lain:
1.  Uji Chow Uji Chow adalah pengujian untuk me- milih apakah model digunakan pooled least square model atau fixed effect model .
Uji ini digunakan untuk mengetahui apa kah teknik regresi data panel dengan metode fixed effect lebih baik dari regresi model data panel tanpa variabel dummy atau metode common effect .
Langkah-langkah yang dilakukan dalam Uji Chow-Test adalah sebagai berikut:
1)  Estimasi dengan fixed effect.
2)  Uji dengan menggunakan Chow-test.
3)  Melihat nilai probability F dan chi-square dengan hipotesis:
H 0 : Common Effect (CE).
H 1 : Fixed Effect (FE). a)  Bila nilai probability F dan Chi- square > α = 5%, maka uji regresi pa nel data menggunakan model
Common Effect . Dengan kata lain H 0 tidak dapat ditolak.
b)  Bila nilai probability F dan Chi- square < α = 5%, maka uji regresi panel data menggunakan model Fixed Effect . Dengan kata lain H 0 ditolak.
2.  Uji Hausman Hausman test adalah pengujian statistik untuk memilih model mana yang paling tepat digunakan antara fixed effect ataukah random effect . Uji ini dikembangkan oleh Hausman dengan didasarkan pada ide bahwa LSDV di dalam model fixed effect dan GLS adalah efisien sedangkan model OLS adalah tidak efisien, di lain pihak alternatifnya me- tode OLS efisien dan GLS tidak efisien. Ka- rena itu uji hipotesis nulnya adalah hasil esti- masi keduanya tidak berbeda sehingga uji Hausman bisa dilakukan berdasarkan per be- daan estimasi tersebut.
Langkah-langkah yang dilakukan dalam
Hausman-Test adalah sebagai berikut: 1)  Estimasi dengan Random Effect.
2)  Uji dengan menggunakan Hausman- Test .
3)  Melihat nilai probability F dan Chi- square dengan hipotesis : H 0 : Fixed Effect (FE). H 1 : Random Effect (RE). a)  Bila nilai probability F dan Chi- square > α = 5%, maka uji regresi panel data menggunakan model Random Effect . Dengan kata lain, H 0 ditolak.
b)  Bila nilai probability F dan Chi- square < α = 5%, maka uji regresi panel data menggunakan model Fixed Effect Dengan kata lain, H 0 tidak dapat ditolak.
3. Uji Lagrange Multiplier (LM)
Uji LM dinamakan juga uji signifikansi random effect yang dikembangkan oleh Bruesch-Pagan. Menurut Widarjono (2007: 260) dalam Iqbal (2015 yang diakses Juli 2017), untuk mengetahui apakah model Random Effect lebih baik dari model Common Effect digunakan Lagrange Multiplier (LM). Uji Signifikansi random effect ini dikembangkan oleh Breusch-Pagan. Pengujian didasarkan pada nilai residual dari metode common effect . Uji LM ini didasarkan pada distribusi Chi-Square dengan derajat kebebasan (df) sebesar jumlah variabel independen.
Hipotesis uji langrange multiplier dalam penelitian ini adalah:
H 0 : Common Effect Model. H 1 : Random Effect Model . Dasar penolakan terhadap hipotesis di- atas adalah dengan membandingkan nilai Breusch-Pagan dengan α =0,05. Per ban- dingan dipakai apabila hasil Breusch-Pagan lebih besar (>) nilai α, maka H 0 diterima yang berarti model yang lebih tepat digunakan ada lah common effect model . Begitupun se- baliknya, apabila hasil Breusch-Pagan lebih kecil (<) nilai α, maka H 0 ditolak dan model yang digunakan adalah random effect model .
JURNAL MADANI : Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Humaniora, Vol. 3, No. 2, September 2020: 289 - 303
4.  Uji Asumsi Klasik a.  Uji Normalitas Data Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel in dependen, variabel dependen atau ke  duanya memiliki distribusi normal atau tidak. Model Regresi yang baik ada  lah memiliki distribusi data nor mal atau mendekati normal (Ghozali, 2012). Pro ses uji normalitas data dilakukan de ngan  uji Kolmogorov-Smirnov (K-S)
Uji K-S dilakukan dengan melihat angka probabilitasnya dengan ketentuan:
1.  Nilai Signifikan < 0,05, maka H 0 di to- lak. Hal ini berarti ada data re si dual ter- distribusi tidak normal.
2.  Nilai Signifikan > 0,05, maka H 0 di teri- ma. Hal ini berarti data resi dual ter dis- tribusi normal Selain uji K-S, normal tidaknya sua tu data dapat dideteksi juga lewat plot grafik his to gram, hanya gambar grafik kadang-ka- dang dapat menyesatkan ka rena kelihatan dis tribusinya normal tetapi se cara satistik se- benarnya tidak normal (Ghozali, 2012).
Uji normalitas regresi bertujuan untuk menguji apakah dalam model re gresi, varia- bel pengganggu atau residual memiliki dis- tribusi normal. Model re gresi yang baik ada- lah data yang ber dis tribusi normal atau men- dekati normal. Uji normalitas pada penelitian ini meng gunakan Eviews. Dalam Eviews, uji nor  malitas dapat dilakukan dengan uji Jerque- Bera (JB–test). Untuk mengambil keputusan, fokus pada Jerque-Bera dan Probability . Dalam Ghozali (2013:165) Uji JB-test ada lah uji normalitas untuk sampel besar (asymptotic) . Pertama hitung nilai Skewness dan Kurtosis untuk Residual, kemudian laku- kan uji JB dengan rumus seperti dibawah ini:
Dimana: n  = besarnya sampel S  = koefisien skweness K  = koefisien Kurtosis.
Nilai JB statitistik mengikuti distribusi
Chi-square dengan 2 df. Nilai JB selanjutnya dapat dihitung signifikansinya untuk menguji hipotesis berikut:
H 0 : residual terdistribusi normal H a : residual tidak terdistribusi normal b.  Uji Heterokedastisitas Uji Heterokedastisitas bertujuan untuk me nguji apakah dalam model regresi ter- jadi ketidaksamaan varians dari residual sa tu pengamatan ke pengamatan yang lain (Ghozali: 2013). Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda di sebut Heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang Homoskedastisitas atau tidak terjadi Heterokedastisitas (Ghozali, 2013).
Salah satu asumsi dalam regresi ber- gan da adalah distribusi residual/error sama (ho moskedastisitas) dan independen atau tidak saling berhubungan dengan residual pengamatan lain dalam model. Asumsi ini didukung oleh nilai rata-rata error adalah 0, dan keragaman yang konstan. Ketika eror tidak memiliki keragaman yang konstan maka persamaan mengandung masalah hete- rokedastisitas atau:
Asumsi homoskesatisitas diberikan oleh persamaan berikut:
Var (e| X 1 , X 2 , ..., Xn) = σ2 Pada penerapannya error sulit memiliki keragaman yang konstan, hal ini sering terjadi pada data silang (cross section) dibanding da- ta runtun waktu (time series).
Menurut Ghozali dan Ratmono (2013), ada dua cara untuk mendeteksi ada tidak- nya heterokedastisitas, yaitu, metode gra fik dan metode uji statistik (uji formal). Me- tode grafik relatif lebih mudah dilakukan na mun memiliki kelemahan yang cukup sig nifikan karena jumlah pengamatan mem- pengaruhi tampilannya. Semakin sedi kit jum  lah pengamatan semakin sulit meng in- ter   prestasikan hasil grafik plots. Selain itu, in terprestasi setiap orang dengan melihat po-
JURNAL MADANI : Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Humaniora, Vol. 3, No. 2, September 2020: 289 - 303
la grafik bisa berbeda-beda. Oleh sebab itu, diperlukan uji statistik formal yang lebih da- pat menjamin keakuratan hasil.
Ada beberapa uji statistik yang dapat di gunakan untuk mendeteksi ada tidaknya heterokedastisitas, antara lain: 1) uji glejser , 2) uji white , 3) uji Breusch-Pagan-Godfrey , 4) uji Harvey , dan 5) uji Park . Glejser mengusulkan untuk meregres nilai absolute residual (AbsUi) terhadap variabel independen lain- nya dengan persamaan regresi sebagai beri- kut:
|Ui|=a+βXi+ui
Jika koefisien variabel independen Xi (yaitu β) signifikan secara statistik, yakni ≤ 0,05 maka mengindikasikan terdapat hete- rokedastisitas dalam model. Dan sebaliknya, jika nilai signifikansinya lebih besar dari 0,05 untuk masing-masing variabel independen, maka tidak terjadi masalah heterokedastisitas.
c. Uji Multikolinearitas Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regesi ditemukan ada nya korelasi antar variabel bebas atau inde penden (Ghozali,2012). Untuk menguji Multikolinearitas, amak dapat dilakukan dengan pengujian dengan menggunakan uji Variance inflation Factor (VIP) dengan ke- tentuan sebagai berikut:
1.  Mempunyai angka Tolerance mendekati > 0,10.
2.  Apabila memiliki nilai VIP (Variance Inflation Factor) <10.
3.  Jika kedua kriteria diatas terpenuhi, ma ka bisa disimpulkan bahwa variabel- variabel independen tidak memiliki ma- salah Multikolinearitas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi ko- re lasi antara variabel independen (Gho- zali, 2012).
d.  Uji Autokorelasi Uji ini diperuntukan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada ko - relasi anatra kesalahan pengganggu (resi- dual) pada periode t dengan kesalahan pe- ngganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Ge jala ini menimbulkan konsekunsi yaitu
interval keyakinan menjadi lebih lebar serta varians dan kesalahan standar akan ditafsir terlalu rendah. Uji autokorelasi dilakukan dengan Run test untuk menguji apakah antar residual terdapat korelasi yang tinggi. Cara mendeteksi autokorelasi dapat di- deteksi dengan menggunakan berbagai jenis analisis, yaitu antara lain: Uji Durbin Watson , Uji Breucsh Godfrey , Uji Durbin Watson h ,
The Engle’s ARCH test . Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk menguji autokorelasi penelitian ini menggunakan uji autokorelasi dengan uji Durbin-Watson hanya digunakan untuk autokoelasi satu (first order autocorrelation) dan mensyaratkan ada nya interpect (konstanta) dalam model re gresi dan tidak ada variabel lagi dalam va- riabel bebas (Ghazali 2014:90). Uji Durbin- Watson akan menghasilkan nilai Durbin- Watson yang nantinya akan dibandingkan dengan dua nilai Durbin-Watson Tabel dan Durbin Upper (DU). Dikatakan tidak ter da- pat autokorelasi jika nilai DW > DU atau (4 –DW) > DU.
5.  Pengujian Hipotesis
a.  Analisis Korelasi Suatu Model Regresi (Goodness of Fit)
Ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari goodness of fit . Secara statitik dapat diukur dari nilai koefisien determinasi, nilai sta- tistik F dan nilai statistik t. Perhitungan sta- tistik disebut signifikan secara statistik apa- bila nilai uji statistiknya berada dalam dae- rah kritis (daerah di mana H 0 ditolak). Se- baliknya disebut tidak signifikan bila nilai uji statistiknya berada dalam daerah dimana H 0 tidak dapat ditolak. (Ghozali, 2013).
b.  Korelasi Ganda (Uji Statistik F) Uji statistik F pada dasarnya menunjuk- kan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama atau simultan terhadap variabel dependen. Hipotesis nol adalah joint hypothesis bahwa β 1 , β 2 …..βk secara simultan sama dengan nol. (Ghozali,
JURNAL MADANI : Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Humaniora, Vol. 3, No. 2, September 2020: 289 - 303
2013:61). H 0 : β 1 = β 2 = ……….βk = 0 Pengujian hipotesis ini sering disebut pengujian signifikansi keseluruhan (overall significance) terhadap garis regresi yang ingin menguji apakah (Y) fraud secara linier ber hubungan dengan kedua (X 1 ) asimetri informasi dan (X 2 ) financial stability . Joint hypothesis dapat diuji dengan teknik analisis variance ANOVA (Ghozali, 2013:61).

## HASIL dan PEMBAHASAAN

## Hasil
Kesimpulan dari uji pemilihan model seperti yang dijabarkan model analisis regresi yang pa- ling cocok untuk penelitian ini adalah Random Effect Model . Berdasarkan nilai yang diperoleh nilai F hitung > f tabel (4.642881>2.43) dan signifikasi 0.05 probabilitas sebesar 0.000000. Oleh karena probabilitas jauh lebih kecil dari 0.05, maka da- pat disimpulkan bahwa koefisien regresi ra sio profitabilitas, free cash flow dan leverage dengan kata lain H 1 diterima dan menolak H 0 .  Ke sim- pulan hasil output -nya adalah ketiga variabel in- dependen secara bersama-sama berpengaruh po- sitif terhadap manajemen laba.
Pembahasan Berdasarkan pengolahan data melalui soft- ware Eviews 8 , diperoleh nilai minimum, mak- simum, rata-rata, dan standar deviasi dari ma- sing-masing variabel penelitian. Hal tersebut da- pat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Statistik Deskriptif MAN_LABA PROFIT FCF LEV Mean 0.384100 34.29987 0.584682 0.992325 Median 0.392252 20.77367 0.611519 0.950854 Maximum 2.029544 247.3863 2.419943 3.395605 Minimum 0.006701 -111.5639 -2.983871 -0.369239 Std. Dev. 0.257044 49.86771 0.564780 0.513870 Skewness 2.522408 2.010823 -1.330693 0.729924 Kurtosis 15.88843 9.123197 13.21418 5.571384 Jarque-Bera 1197.262 335.4198 696.3284 54.64481 Probability 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Sum 57.61503 5144.981 87.70237 148.8488 Sum Sq. Dev. 9.844645 370531.5 47.52746 39.34532
Observations 150 150 150 150
Sumber: Data Diolah Penulis menggunakan e-views 8, 2018
Berdasarkan hasil uji analisis statistik des- kriptif pada tabel di atas, menunjukkan bahwa banyak jumlah sampel penelitian (observations) yaitu sebesar 150 perusahaan. Jumlah tersebut me rupakan total sampel perusahaan manufaktur subsektor makanan dan minuman selama 6 tahun selama pendekatan pada penelitian dari tahun 2012 sampai dengan 2017 dimana setiap tahunnya terdapat 25 perusahaan manufaktur yang menjadi sampel penelitian.
Dari total pengamatan variabel profitabilitas (X 1 ) memiliki nilai rata-rata mean sebesar, 34.29987 nilai median sebesar 20.77367, nilai maksimum sebesar 247.3863, nilai minimum se besar -111.5639, nilai standar deviasi sebesar 49.86771, nilai skwness sebesar 2.010823, nilai kur tosis sebesar 9.123197, Jarque-Bare memiliki nilai 1197.262, nilai probablility sebesar 0.000000, nilai sum sebesar 5144.981, dan niai sum q. Dev sebesar 370531.5.
Variabel Free Cash Flow (X 2 ) memiliki nilai mean sebesar, 0.584682, nilai median sebesar 0.611519, nilai maksimum sebesar, 2.419943 nilai minimum sebesar, -2.983871 nilai standar deviasi sebesar 0.564780, nilai skwness sebesar -1.330693, nilai kurtosis sebesar 13.21481, Jarque-Bare me- miliki nilai 696.3284, nilai probablility sebesar 0.000000, nilai sum sebesar 73.99300, dan nilai sum q. Dev sebesar 47.52746.
Variabel Leverage (X 3 ) memiliki nilai mean sebesar, 0.992325 nilai median sebesar 0.950854, nilai maksimum sebesar 0.006701, nilai minimum sebesar 3.395605, nilai standar deviasi sebesar -0.369239, nilai skwness sebesar 0.153870, nilai kurtosis sebesar 5.571384, Jarque-Bare memiliki nilai 54.64481, nilai probablility sebesar 0.000000, nilai sum sebesar 148.8488, dan niai sum q. Dev sebesar 39.34532.
Variabel Manajemen Laba (Y) memiliki nilai mean sebesar, 0.384100, nilai median sebesar 0.392252, nilai maksimum sebesar 2.029544, nilai minimum sebesar 0.006701, nilai standar deviasi sebesar 0.257044, nilai skwness sebesar 2.522408, nilai kurtosis sebesar, 15.88843 Jarque-Bare
JURNAL MADANI : Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Humaniora, Vol. 3, No. 2, September 2020: 289 - 303
memiliki nilai 1197.262, nilai probablility sebesar 0.000000, nilai sum sebesar 57.61503, dan nilai sum q. Dev sebesar 9.844645.

## 1.  Pemilihan Model Estimasi
Didalam menganalisis data panel, ter- dapat tiga model regresi berganda yang perlu dipilih yang paling cocok dengan data yang di teliti,  yaitu Common Effect Model, Fixed Effect Model, dan Random Effect Model . Per- tama-tama penulis melakukan uji chow, un- tuk memilih antara Common Effect Model dengan Fixed Effect Model mana yang lebih se suai dijadikan model penelitian a.  Uji F Restricted (Uji Chow)

## Tabel 2. Hasil Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 4.471940 (24,122) 0.0000 Cross-section Chi-square 94.668895 24 0.0000 Cross-section fixed effects test equation: Dependent Variable: MAN_LABA
Method: Panel Least Squares Date: 10/13/18   Time: 22:22 Sample: 2012 2017 Periods included: 6
Cross-sections included: 25 Total panel (balanced) observations: 150 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.206228 0.067645 3.048653 0.0027 PROFIT -0.000303 0.000407 -0.745913 0.4569 FCF 0.031157 0.042287 0.736793 0.4624 LEV 0.171380 0.046469 3.688008 0.0003 R-squared 0.103821 Mean dependent var 0.384100 Adjusted R-squared 0.085406 S.D. dependent var 0.257044 S.E. of regression 0.245822 Akaike info criterion 0.057888 Sum squared resid 8.822566 Schwarz criterion 0.138171 Log likelihood -0.341589 Hannan- Quinn criter. 0.090505 F-statistic 5.637951 Durbin- Watson stat 0.827715 Prob(F-statistic) 0.001103 Berdasarkan uji chow pada tabel di atas dapat diketahui probabilitas cross- sec tion  chi-square menunjukkan nilai se- besar 0,0000, nilai tersebut kurang dari
α (0,05) ma ka dapat disimpulkan hasil dari uji chow memilih Fixed Effect Model . Selanjutnya saat Fixed Effect Model yang terpilih, penulis melakukan uji hausman untuk menguji antara Fixed Effect Model dengan Random Effect Model mana yang lebih tepat untuk dijadikan model pe- nelitian.
b. Uji Hausman

## Tabel 3. Uji Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 0.673045 3 0.8795 Cross-section random effects test comparisons: Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. PROFIT -0.000074 -0.000132 0.000000 0.7026 FCF 0.055766 0.043510 0.000571 0.6081 LEV 0.148893 0.158919 0.000311 0.5694 Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: MAN_LABA Method: Panel Least Squares Date: 10/13/18   Time: 22:25 Sample: 2012 2017
Periods included: 6 Cross-sections included: 25 Total panel (balanced) observations: 150 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.206287 0.060528 3.408142 0.0009 PROFIT -7.41E-05 0.000426 -0.173976 0.8622 FCF 0.055766 0.049377 1.129382 0.2610 LEV 0.148893 0.046827 3.179635 0.0019 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.523239 Mean dependent var 0.384100 Adjusted R-squared 0.417727 S.D. dependent var 0.257044 S.E. of regression 0.196142 Akaike info criterion -0.253238 Sum squared resid 4.693539 Schwarz criterion 0.308747 Log likelihood 46.99286 Hannan- Quinn criter. -0.024921 F-statistic 4.959024 Durbin- Watson stat 1.522981 Prob(F-statistic) 0.000000
Dari tabel di atas dapat diketahui nilai probabilitas cross-section random 0.8795, nilai tersebut lebih besar dari α (0,05) maka dapat disimpulkan hasil dari uji hausman memilih Random Effect
JURNAL MADANI : Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Humaniora, Vol. 3, No. 2, September 2020: 289 - 303
Model . Selanjutnya saat Random Effect Model yang terpilih, penulis melakukan uji lagrange multiplier untuk menguji antara Common Effect Model dengan Random Effect Model mana yang lebih tepat dipakai untuk penelitian ini.

## c. Uji Langrange Multiplier

## Tabel 4. Uji Lagrange Multiplier
Lagrange multiplier (LM) test for panel data Date: 10/13/18   Time: 22:10 Sample: 2012 2017
Total panel observations: 150 Probability in () Null (no rand. effect) Alternative Cross- section One-sided Period One-sided Both Breusch-Pagan 47.65382 0.673893 48.32771 (0.0000) (0.4117) (0.0000) Honda 6.903174 0.820910 5.461752 (0.0000) (0.2058) (0.0000) King-Wu 6.903174 0.820910 3.613183 (0.0000) (0.2058) (0.0002) GHM -- -- 48.32771 -- -- (0.0000) Sumber : Data diolah penulis menggunakan e- views 8
Dari tabel di atas dapat diketahui nilai Breusch-Pagan 0,0000, nilai tersebut lebih kecil dari α (0,05) maka dapat di- sim pulkan hasil dari uji Lagrange Multi- plier memilih Random Effect Model .
Kesimpulan atas uji pemilihan mo del da pat dilihat dalam tabel 4.
d.  Kesimpulan Pemilihan Model Estimasi
Tabel 5. Kesimpulan Uji Pemilihan Model Jenis Uji Perbandingan Model Model Terpilih Uji Chow CEM vs FEM FEM Uji Hausman REM vs FEM REM Uji Lagrange Multiplier CEM vs REM REM Sumber: Diolah penulis
Kesimpulan dari uji pemilihan mo- del seperti yang dijabarkan pada tabel 5, model analisis regresi yang paling cocok untuk penelitian ini adalah Random Effect Model .

## 2.  Uji Asumsi Klasik

## a.  Uji Normalitas
Gambar 1. Kurva Histogram Sumber : Data Diolah Penulis, 2018
Dilihat dari gambar grafik diatas terlihat bahwa nilai probability 0.000000 dari hasil tersebut dapat diartikan lebih kecil dari nilai signifikan yaitu 0.05 yang berarti bahwa data residul berdistribusi tidak normal.
b.  Uji Heterokedastisitas
Tabel 6. Uji Heterokedastisitas Heteroskedasticity Test: White F-statistic 0.211429 Prob. F(9,140) 0.9924 Obs*R- squared 2.011440 Prob. Chi-Square(9) 0.9913 Scaled explained SS 17.67727 Prob. Chi-Square(9) 0.0391 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 10/13/18   Time: 22:37 Sample: 1 150 Included observations: 150 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.061730 0.236108 -0.261447 0.7941 PROFIT^2 -2.18E-06 4.73E-06 -0.460759 0.6457 PROFIT*FCF -0.000594 0.001677 -0.354098 0.7238 PROFIT*LEV -0.000362 0.001552 -0.233379 0.8158 PROFIT 0.000866 0.002890 0.299528 0.7650 FCF^2 0.022273 0.046068 0.483485 0.6295 FCF*LEV 0.011155 0.072898 0.153019 0.8786 FCF 0.066541 0.080121 0.830509 0.4077 LEV^2 -0.006289 0.070769 -0.088872 0.9293 LEV 0.073922 0.257454 0.287126 0.7744 R-squared 0.013410 Mean dependent var 0.058817 Adjusted R-squared -0.050014 S.D. dependent var 0.254193 S.E. of regression 0.260472 Akaike info criterion 0.211698 Sum squared resid 9.498395 Schwarz criterion 0.412407 Log likelihood -5.877342 Hannan-Quinn criter. 0.293240 F-statistic 0.211429 Durbin-Watson stat 2.049191 Prob(F- statistic) 0.992426
JURNAL MADANI : Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Humaniora, Vol. 3, No. 2, September 2020: 289 - 303
Dalam uji white , hipotesis yang diajukan adalah: H o : Tidak ada heterokedastisitas H a : Ada Heterokedastisitas Berdasarkan tabel di atas, dapat dilihat nilai Obs*R-squared mempunyai nilai probabilitas Chi-square sebesar p=0,99130 yang mana p-value tersebut lebih dari (>) 0.05, Dengan demikian maka hipotesis tidak teradi maslah hete- rokedastisitas.
c.  Uji Multikolinearitas
Tabel 7. Uji Multikolinearitas Variance Inflation Factors Date: 10/13/18   Time: 22:39 Sample: 1 150
Included observations: 150 Variable Coefficient Variance Uncentered VIF Centered VIF C 0.004576 11.35866 NA PROFIT 1.66E-07 1.498242 1.014885 FCF 0.001788 2.923891 1.406451 LEV 0.002159 6.684273 1.406001 Berdasarkan tabel di atas dapat di - lihat bahwa nilai Centered VIF untuk variabel Profit, FCF dan LEV seluruhnya dibawah 10 dan diatas 0,10 yatitu 1.014885, 1.406451, 1.406001 maka da- pat diartikan bahwa tidak terdapat mul- ti kolonieritas pada penelitian ini.
d.  Uji Autokorelasi Uji ini bermaksud untuk menge ta- hui apakah ada korelasi antara anggota serangkaian data observasi yang diurai- kan menurut waktu (time series) dan ruang (cross section) . Uji Autokorelasi da lam penelitian ini dilakukan dengan me tode Durbin-Waston (DW).

## Tabel 8. Uji Autokorelasi
Correlated Random Effects - Hausman Test
Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 0.673045 3 0.8795 Cross-section random effects test comparisons: Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. PROFIT -0.000074 -0.000132 0.000000 0.7026 FCF 0.055766 0.043510 0.000571 0.6081 LEV 0.148893 0.158919 0.000311 0.5694
Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: MAN_LABA Method: Panel Least Squares Date: 10/13/18   Time: 22:25
Sample: 2012 2017
Periods included: 6 Cross-sections included: 25 Total panel (balanced) observations: 150 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.206287 0.060528 3.408142 0.0009 PROFIT -7.41E-05 0.000426 -0.173976 0.8622 FCF 0.055766 0.049377 1.129382 0.2610 LEV 0.148893 0.046827 3.179635 0.0019 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.523239 Mean dependent var 0.384100 Adjusted R-squared 0.417727 S.D. dependent var 0.257044 S.E. of regression 0.196142 Akaike info criterion -0.253238 Sum squared resid 4.693539 Schwarz criterion 0.308747 Log likelihood 46.99286 Hannan- Quinn criter. -0.024921 F-statistic 4.959024 Durbin- Watson stat 1.522981 Prob(F-statistic) 0.000000 Dari tabel di atas Uji Autokorelasi dalam penelitian ini dilakukan dengan metode Durbin-Waston (DW). Dapat dilihat bahwa Nilai Durbin Waston stat 1.522981 dan Nilai DU diperoleh 1.77406. Karena nilai DW<DU (1.522981 > 1.77406), Maka dapat disimpulkan ter- jadi autokorelasi pada data tersebut.

## 3.  Pengujian Hipotesis

## Tabel 9. Hasil Analisis Regresi Berganda
Hasil Analisis Regresi Berganda Model Random Effect Dependent Variable: MAN_LABA Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 10/13/18   Time: 22:24
Sample: 2012 2017 Periods included: 6
Cross-sections included: 25 Total panel (balanced) observations: 150 Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.205503 0.067155 3.060156 0.0026 PROFIT -0.000132 0.000398 -0.333124 0.7395 FCF 0.043510 0.043208 1.007008 0.3156 LEV 0.158919 0.043385 3.663036 0.0003 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.160615 0.4014 Idiosyncratic random 0.196142 0.5986
Weighted Statistics R-squared 0.087093 Mean dependent var 0.171376 Adjusted R-squared 0.068335 S.D. dependent var 0.201582 S.E. of regression 0.194573 Sum squared resid 5.527336 F-statistic 4.642881 Durbin- Watson stat 1.304008 Prob(F-statis tic) 0.003940 -0.024921 Unweighted Statistics R-squared 0.100272 Mean dependent var 0.384100 Sum squared resid 8.857499 Durbin- Watson stat 0.813739 Sumber: Diolah penulis menggunakan e-views
a.  Uji Signifikasi ANOVA (F test) Berdasarkan tabel output 4.12, di peroleh nilai F Statistic > f tabel (4.642881>2.43) dan signifikasi 0.05 pro babilitas sebesar 0.000000. Oleh ka- rena probabilitas jauh lebih kecil dari 0.05, maka dapat disimpulkan bahwa koefisien regresi rasio profitabilitas, free cash flow dan leverage dengan kata lain H 1 diterima dan menolak H 0 . Ke- sim pulan  hasil output nya adalah ketiga variabel independen secara bersama- sama berpengaruh positif terhadap ma- naje men  laba.
b.  Uji signifikansi parsial (uji t test) 1)  Hipotesis Pertama
Berdasarkan tabel 4.12 nilai signi- fikansi sebesar 0.7395 > 0.05 dengan nilai t hitung sebesar -0.333124 < t tabel sebesar 2.43 berdasarkan hasil diatas maka H 1 ditolak dan H 0 diterima, yang berarti rasio profitabilitas in- de penden tidak berpengaruh ter ha- dap manejemen secara parsial.
2)  Hipotesis Kedua Berdasarkan tabel 4.12 nilai signi- fikansi sebesar 0.3156 > 0.05 de- ngan nilai t hitung sebesar 1.007008 < t tabel sebesar 2.43, berdasarkan ha sil diatas maka H 0 diterima dan H 1 ditolak, yang berarti free cash flow tidak berpengaruh terhadap
manajemen laba secara parsial.
3)  Hipotesis Ketiga Berdasarkan tabel 4.12 nilai sig- ni fikansi sebesar 0.0003 < 0.05 dengan nilai t hitung sebesar 3.663036 > t tabel sebesar 2.43, berdasarkan ha- sil diatas maka H 0 ditolak dan H 1 diterima, yang berarti Leverage ber- pengaruh terhadap manjemen laba.
c.  Analisis berganda
Berdasarkan tabel 4.12 diatas hasil analisis regresi berganda menunjukkan bah wa nilai probabilitas kualitas Rasio pro  fitabilitas 0.7395 > 0.05, hal ini ber- arti varibel Rasio profitabilitas tidak ber pengaruh terhadap manajemen laba, nilai probabilitas free cash flow 0.3156 >
0.05 hal ini berarti variabel free cash flow tidak berpengaruh terhadap manajemen laba, nilai probablitas Leverage 0.0003 < 0.05 hal ini berarti menunjukkan va- riabel Leverage berpengaruh terhadap ma najemen  laba.
Persamaan regresi yang dihasilkan pada tabel 4.12 adalah sebagai berikut: Man_Lab = 0.205503 - 0.000132PROFIT + 0.043510FCF + 0.158919LEV. d.  Korelasi (Uji r) “Koefisien korelasi (r) digunakan untuk mengetahui kuat atau lemahnya hubungan antara variabel independen secara keseluruhan terhadap variabel de penden. Semakin besar nilai r (men- dekat angka 1) maka semakin kuat hu- bungan antara variabel independen dan dependennya. Koefisien kore lasi (R-squared) pada tabel 4.12 me nun juk- kan angka 0.100272. Angka ini men je- laskan bahwa hubungan pengaruh va- ria bel rasio profitabilitas, free cash flow dan Leverage terhadap manajemen laba adalah lemah.
e.  Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Tampilan output pada tabel 4.12 me nunjukkan besarnya adjusted R 2 se- besar 0.100272, hal ini berarti hanya 10.0272% variasi manajemen laba dapat
JURNAL MADANI : Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Humaniora, Vol. 3, No. 2, September 2020: 289 - 303
dijelaskan oleh variasi dari tiga variabel independen variabel sedangkan sisa ra- sio profitabilitas, Free Cash Flow dan Leverage sedangkan sisanya 89.9728% di jelaskan oleh sebab-sebab lain diluar mo del dalam penelitin ini.
Pembahasan Hasil Pengujian 1.  Rasio Profitabilitas Terhadap Manajemen Laba Berdasarkan hasil penelitian yang tertera pada tabel output 4.12 ditemukan propsi pro- fi tabilitas tidak berpengaruh terhadap ma - najemen laba. Dengan nilai signifikansi se- besar 0.7395 > 0.05 dengan nilai t hitung se besar -0.333124 < t tabel sebesar 1.65754 ber dasarkan hasil diatas maka H 1 ditolak dan H 0 diterima, yang berarti rasio profitabilitas in dependen tidak berpengaruh terhadap ma najemen se- cara parsial.
Dapat disimpulkan bahwa semakin ting- gi atau rendahnya profitabilitas yang di per- oleh tidak berpengaruh terhadap manajemen laba. Hal ini disebabkan karena kejadian pro fitabilitas setelah terjadinya manajemen laba, sehingga tidak berpengaruh dengan ma najemen laba nilai profit didapatkan dari pengurangan setelah pajak dan bunga baru ditemui profitabilitas, dan jika sema- kin tinggi profitabilitas, deviden yang di- ba gi  kan semakin besar. Profitabilitas yang se makin meningkat menunjukkan kinerja pe ru sahaan yang baik dan para pemegang sa ham akan menerima keuntungan yang se makin meningkat. Karena manajer juga men dapatkan keuntungan sehingga dia tidak me lakukan tindakan manajemen laba.
Penelitian ini mendukung hasil pene- li tian yang dilakukan oleh Muhammad Ar Irsayd (2008) dan Prasetya dan Rahardjo (2013) yang menyatakan profitabiltas tidak ber pengaruh terhadap manajemen laba.
Dan hasil penelitian ini tidak sejalan dengan hasil penelitian dari Guna dan He- rawaty (2010), Amerta (2013), Bok et al.
(2011), Hamza dan Lakhal (2010), Shimin et al. (2009), Widyastuti (2009), dalam hasil penelitiannya Rasio Profitabilitas memiliki
pe ngaruh terhadap Manajemen Laba. Pada tabel ouput hasil penelitian ini tidak sejalan dengan hasil penelitian dari Guna dan Herawaty (2010), Amerta (2013), Bok et al. (2011), Hamza dan Lakhal (2010), Shimin et al. (2009), Widyastuti (2009), dalam hasil penelitiannya Rasio Profitabilitas memiliki pengaruh terhadap Manajemen Laba.
2. Pengaruh Free Cash Flow
Terhadap Manajemen Laba Berdasarkan hasil pengolahan data pada tabel 4.12, variabel ditemukan bahwa H 1 di tolak  artinya, Free Cash Flow tidak ber- pengaruh terhadap manajemen laba. Hal ini terbukti dari nilai probablilitas nilai 0.3156 > 0.05 dengan nilai t hitung 1.007008 < t tabel sebesar 2.43. Dari Hasil penelitian ini membuktikan bahwa hipotesis yang menyatakan free cash flow berpengaruh terhadap manajemen laba tidak terbukti. Berdasakan hasil analisis ter- sebut dapat disimpulkan bahwa free cash flow yang tinggi akan membatasi praktik ma najemen laba, karena dalam hal ini seba- gian besar investor merupakan pemilik se- mentara perusahaan yang lebih terfokus pa da informasi arus kas bebas perusahaan yang menunjukkan bagaimana kemampuan perusahaan dalam membagikan deviden, se  hingga dengan arus kas yang tinggi tanpa ada  nya manajemen laba perusahaan sudah bisa meningkatkan harga sahamnya karena in vestor melihat bahwa perusahaan tersebut mem punyai kelebihan kas untuk pembagian deviden.
3. Pengaruh Leverage
Terhadap Manajemen Laba Berdasarkan tabel 4.12, variabel Leverage menunjukkan nilai probabilitas sebe sar 0.0003 < nilai signifikan 0.05 dengan nilai t hitung 3.66036 > t tabel 2.43 Sehingga hipotesis ke-3 didukung atau H 0 ditolak. Hal ini me- nunjukkan bahwa Leverage pengaruh ter- hadap terdeteksinya Manajemen Laba. Se - hingga, Leverage atau perusahaan da pat di  jadikan acuan untuk mendeteksi ter ja- dinya Manajemen Laba. Hal ini dise bab  kan ka rena perusahaan manufaktur yang di-
JURNAL MADANI : Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Humaniora, Vol. 3, No. 2, September 2020: 289 - 303
jadikan sampel tergantung pada utang da- lam membiayai aset perusahaan, se hingga mempengaruhi terhadap keputusan mana- jemen perusahaan, leverage juga dapat me- micu praktik manajemen laba dikarenakan kepentingan perusahaan untuk memperoleh modal dari kreditur dan perhatian investor. Hasil penelitian ini sesuai dengan teori keagenan yang dikemukakan Jansen dan Meckling (1976) bahwa terdapat hu bungan keagenan antara manajer dan kre ditur (debt to equity hypothesis) dimana perusahaan yang mempunyai rasio leverage yang tinggi maka manajer perusahaan tersebut cenderung me- nggunakan metode akutansi yang akan me- ningkatkan laba agar kinerja perusahaan ter lihat baikdengan harapan kreditur da- pat mempercayai kinerja perusahaan ter se- but. Sehingga informasi tersebut dapat me- yakinkan kreditur yang beranggapan bahwa debitur dapat membeyarkan hutangnya ke- pada (principal) kreditur.
Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan hasil penelitian dari Husna dan Zulfikar (2016), dan Mohamad et al. yang menyatakan Leverage tidak berpengaruh terhadap mana- je men  laba.
SIMPULAN Tujuan pertama dari penelitian ini ada lah untuk memberikan bukti empiris dan meng- analisis pengaruh profitabilitas terhadap mana- jemen laba. Dengan hipotesis pertama menye- butkan bahwa profitabilitas berpengaruh signi- fikan terhadap manajemen laba. Berdasarkan ha sil analisis data dan pembahasan yang telah di kemukakan, diperoleh hasil yang menyebutkan bahwa profitabilitas tidak berpengaruh signifikan terhadap manajemen laba. Sehingga tujuan per- tama dalam penelitian ini telah tercapai dan hi- potesis pertama dalam penelitian ini ditolak.
Tujuan kedua dari penelitian ini adalah untuk memberikan bukti empiris dan menganalisis penga ruh free cash flow terhadap manajemen laba. Dengan hipotesis kedua menyebutkan bahwa free cash flow berpengaruh positif signifikan terhadap
manajemen laba. Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan yang telah dikemukakan, di- per  oleh hasil yang menyebutkan bahwa free cash flow tidak berpengaruh signifikan terhadap ma- najemen laba. Sehingga tujuan kedua dalam pe- nelitian ini telah tercapai dan hipotesis kedua da- lam penelitian ini diterima.
Tujuan ketiga dari penelitian ini adalah untuk memberikan bukti empiris dan menganalisis penga ruh Leverage terhadap manajemen laba. Dengan hipotesis ketiga menyebutkan bahwa Leverage berpengaruh positif signifikan terhadap manajemen laba. Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan yang telah dikemukakan, di- peroleh hasil yang menyebutkan bahwa Leverage ber pengaruh signifikan terhadap manajemen laba. Sehingga tujuan ketiga dalam penelitian ini telah tercapai dan hipotesis ketiga dalam pene- litian ini diterima.
Tujuan keempat dari penelitian ini ada lah untuk memberikan bukti empiris dan meng- analisis pengaruh profitabilitas, free cash flow dan leverage secara bersama-sama terhadap mana- jemen laba. Dengan hipotesis keempat menye but- kan bahwa profitabilitas, free cash flow dan leverage secara bersama-sama berpengaruh signifikan se- cara bersama-sama terhadap manajemen laba.

## PENGHARGAAN
Terima kasih yang sebesar-besarnya kepada berbagai pihak yang telah memberikan dukungan kepada penulis dalam penyelesaian penelitian ini, terutama kepada:
1.  Bapak DR. (HC) Darsono selaku Ketua Ya- yasan Sasmita Jaya yang telah memberikan du kungan moril dan materiil kepada penulis sehingga dapat terselesaikan tepat waktu.
2.  Bapak DR. H. Endang Ruhiyat,. S.E., M.M., CSRA., CMA Selaku Dekan Akuntansi Uni- versitas Pamulang.
3.  Ibu Effriyanti, S.E., M.M., Akt., M.Si., CA., Selaku Ketua Program Studi Akuntansi Uni- versitas Pamulang.
4.  Bapak Dr. Hendry., MM selaku dosen Selaku Pembimbing 1 dalam penelitian ini.
5.  Bapak Prof. Dr. Adji Suratman, CA, CPMA,
JURNAL MADANI : Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Humaniora, Vol. 3, No. 2, September 2020: 289 - 303
CPA, Ak. Selaku Pembimbing 2 dalam pe- nelitian ini
6.  Keluarga tercinta yang selalu mendukung, memotivasi dan memberikan perhatiannya dengan tanpa pamrih.
7.  Rekan-rekan ikadin Y.A.I yang selalu me- ningatkan dan memberi dukungan satu sama lain.
8.  Semua Pihak yang telah membantu dan men  dukung penulis dalam menyelesaikan pe  nelitian ini yang tidak dapat disebutkan satu persatu.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustia, D. (2013). Pengaruh Faktor Good Cor- porate Governance, Free Cash flow, dan Le- verage Terhadap Manajemen Laba. Jurnal Akuntansi dan Keuangan 15(1): 27-42. Azlina, N. (2010). Analisis Faktor yang Mem- pengaruhi Manajemen Laba. Pekbis Jurnal . Vol.2, No.3, November 2010: 355-363. Belkaoui, A. R. (2004). Accounting Theory . Jakarta: Salemba Empat.
Brigham, E. F, and Houston, J. F. (2008). Manajemen Keuangan Edisi Delapan, Buku 1 . Jakarta: Salemba Empat. Brigham, E. F, and Houston, J. F. (2010). Dasar- dasar Manajemen Keuangan (Essential of Financial Management). Edisi ke sebelas, buku 1 . Terjemahan oleh Ali Akbar Yulianto. Jakarta: Salemba Empat.
Bukit, R. B. and Iskandar, T. M. (2009). Surplus Free Cash Flow, Earnings Management and Audit Committee. Int. Journal of Economics and Management , 3(1), 204–223.
Chariri, A., dan Ghozali, I. (2007). Teori Akuntansi. Semarang: Badan Penerbit Universitas Dipo- negoro.
Damayanthi, L. M. (2016). Pengaruh Arus Kas Bebas, Capital Adequacy Ratio dan Good Cor porate Governance Pada Manajemen Laba. E-Jurnal Akuntansi Universitas
Udayana , 1056-1085.
DeAngelo, H., DeAngelo, L., and Skinner. D. (1994). Accounting choice in troubled companies. Journal of Accounting and
Economic , 17 113-143.
Dechow, Patricia, Richard G. Sloan, Amy P.
Sweeney. (1995). “Detecting Earning Mana- ge ment. The Accounting Review, Vol.70, No.2 PP. 193-225.” Ghozali, I. dan Chariri, A. (2007). Teori Akuntansi .
Semarang: Badan Penerbit Universitas Dipo- negoro.
Gunawan, I. K., Darmawan, N. A. S, &
Purnamawati, I. G. A. (2015). Pengaruh Ukuran Perusahaan, Profitabilitas, dan Leverage terhadap Manajemen Laba pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI). E-journal S1 Ak Universitas Pendidikan Ganesha Jurusan Akuntansi Program S1 03(01): 1-10. Hafidza, A. U. (2017). Pengaruh Leverage Ter- hadap Manajemen Laba dengan Corporate Governance Sebagai Variabel Moderasi pada Perusahaan Perbankan Yang Terdaftar di BEI.
Handayani, Rr. S., Dan Rachadi, A. D. (2009) Pengaruh Ukuran Perusahaan Terhadap Manajemen Laba. Jurnal Akuntansi dan Keuangan , Vol.11, No. 1 Halaman 35-56.
Hery. (2015). Analisis Laporan Keuangan . (T. Atmojo, Penerj.) Yogyakarta: CAPS.
Jao, R., dan Pagulung, G. (2011). “Corporate Go- vernance, Ukuran perusahaan dan Leverage terhadap Manajemen Laba Perusahaan Ma nufaktur  Indonesia”. Jurnal Akuntasi &
Auditing Volume 8/No.1.
Kamaliah, et all. (2014). Aktivitas manajemen laba: Analisis Peran Komite Audit, Kepemilikan Institusional, Persentasi Saham Publik dan Leverage. Simposium Nasional Akuntansi XVII . Mataram, Lombok. Kusumawardhani, I. (2012). Pengaruh Corporate Governance, Struktur Kepemilikan dan Ukur- an Perusahaan Terhadap Manajemen Laba.
Lande, A., Subekti, I., dan Mardiati, E. (2014). Pengaruh Tata Kelola Perusahaan, Kecakapan Manajerial, dan Rasio Leverage terhadap Manajemen Laba. Simposium Nasional Akuntansi XVII . Mataram, Lombok. Muhidin, et.al. (2007). Analisis Korelasi, Regresi, dan Jalur Dalam Peneitian . Bandung: Pustaka Setia.
JURNAL MADANI : Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Humaniora, Vol. 3, No. 2, September 2020: 289 - 303
Pambudi, J. E. dan Sumantri, F. A. (2014). Kualitas Audit, Ukuran Perusahaan dan Leverage terhadap Manajemen Laba. Simposium Nasio nal Akuntansi XVII . Mataram, Lombok.
Puji, A. D. S. (2004). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Motivasi Manajemen Laba di Seputar Right Issue. Jurnal Akuntansi .
Universitas Slamet Riyadi.
Sarana Indonesia. Jakarta. Jurnal Ilmu dan Riset Akuntansi : Volume 5, Nomor 2, ISSN: 2460- 0585.
Sawir, A. (2009). Analisa Kinerja Keuangan dan Perusahaan . Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Scott, W. R. (2006). Financial Accounting Theory. Edisi Keempat . US: Prentice Hall. Sugiyono. (2012). Metodelogi Penelitian Kuantitatif Kulitatif dan R&D . Bandung: Alfbeta. Sugiyono, A. & Untung, E. (2008). Panduan
Praktis Dasar Analisa Laporan Keuangan . Sulistyanto, S. (2008). Manajemen Laba: Teori dan Model Empiris . Jakarta: PT. Grasindo.
Syafri, H. S. (2008). Analisa Kritis atas Laporan Keuangan . Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
Syamsuddin, L. (2001). Manajemen Keuangan Perusahaan . Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
Tampubolon, M. (2005). Manajemen Keuangan. Edisi Pertama . Jakarta: Ghalia Indonesia. Welvin, I. G., dan Arleen, H. (2010). Pengaruh Mekanisme Good Corporate Governance, Indenpendensi auditor, Kualitas Audit Dan Faktor Lainnya terhadap Manajemen Laba. Jurnal Akuntasi Vol.12 No 1 Hal 52-68. Winarno, W. W. (2009). Analisis Ekonometrika dan Statistik dengan Eviews. Edisi kedua .
Yogyakarta: UPP STIM YKPN.