PENGARUH LEVERAGE DAN PERENCANAAN PAJAK TERHADAP MANAJEMEN LABA DENGAN PROFITABILITAS SEBAGAI VARIABEL MODERASI
Bibliographic record
Abstract
Perusahaan menghadapi persaingan yang keras untuk dapat bertahan dalampasar global, perusahaan diharuskan untuk memiliki keunggulan kompetitifdibandingkan perusahaan lainnya. Suatu perusahaan tidak hanya diharuskanmenghasilkan produk yang berkualitas baik bagi konsumen, melainkan jugamampu mengelola perusahaannya dengan baik. Pihak manajemen perusahanbertanggung jawab untuk mengelola keuangan perusahaan sesuai denganprinsip-prinsip akuntabilitas. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahuipengaruh Leverage dan Perencanaan Pajak terhadap Manajemen Laba denganProfitabilitas sebagai variabel moderasi. Objek penelitian yang digunakan dalampenelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa EfekIndonesia (BEI) pada tahun 2013 sampai dengan 2017. Jumlah sampel yangdigunakan dalam penelitian sebanyak 116 perusahaan. Dalam penelitian inimenggunakan uji statistik deskriptif, Uji Kualitas Data, Uji Normalitas DataResidual Setelah Uji Outlier, Uji Asumsi Klasik dan Pengujian Hipotesis. Hasilpenelitian ini menunjukkan bahwa Leverage berpengaruh negatif terhadapManajemen Laba. Perencanaan Pajak tidak berpengaruh terhadap ManajemenLaba, Profitabilitas dapat memperlemah pengaruh negatif leverage terhadapManajemen Laba dan Profitabilitas tidak dapat memperkuat pengaruhperencanaan Pajak terhadap Manajemen Laba.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.060 | 0.010 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".