Untuk menghasilkan suatu model regresi yang baik, diperlukan pengujian asumsi klasik. Pengujian asumsi klasik meliputi uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi.
Uji Normalitas
Tujuan dilakukannya uji normalitas terhadap serangkaian dara adalah untuk mengetahui apakah populasi data berdistribusi normal atau tidak. Bila data berdistribusi normal, maka dapat digunakan ui statistik berjenis parametric. Analisis dari hasil tes uji normalitas ada 2, yang pertama kriteria pengujian yang diambil berdasarkan perbandingan antara Dhitung dan D table. Jika Dhitung < D tabel, maka data berdistribusi normal. Yang kedua kriteria pengujian yang diambil berdasarkan nilai p-value, jika nilai pvalue > α, maka dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal.
Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan menguji adanya korelasi antara variabel bebas pada model regresi. Pada model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi
15 korelasi diantara variabel bebas, karena adanya korelasi dapat mengakibatkan sulit mendapatkan estimasi yang tepat. Untuk menguji ada atau tidaknya multikolineritas dalam model regresi dapat dilihat dari tolerance and value
inflation factor atau VIF. Jika nilai tolerance > 0.10 dan VIF < 10, maka dapat
diartikan bahwa tidak terdapat multikolinearitas pada penelitian tersebut. Dan sebaliknya jika tolerance < 0.10 dan VIF > 10 maka terjadi gangguan multikolinearitas pada penelitian tersebut.
Ui Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas menggunakan metode Spearman Rank Correlation
Test. Pada Spearman Rank Correlation Test, apabila nilai signifikan (Sig.(2-tailed) korelasi masing-masing variable independen dengan nilai residual lebih
besar dari tingkat signifikansi (α) penelitian, maka dapat disimpulkan tidak terdapat heteroskedastisitas pada model penelitian. Untuk mendeteksi adanya multikolinearitas yang kuat menggunakan nilai VIF (Variance Inflation Factor) dan tolerance value. Apabila tolerance value lebih kecil daripada 0,2 dan nilai VIF melebihi 5, maka disimpulkan terdapat multikolinearitas yang kuat antar variabel independen.
Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan dengan uji Durbin Watson (DW). Apabila nilai statistik DW bernilai 2, maka hal tersebut berarti tidak terdapat autokorelasi. Apabila nilai statistik DW bernilai 0, maka hal tersebut berarti terdapat autokorelasi positif. Apabila nilai statistik DW bernilai 4, maka hal tersebut berarti terdapat autokorelasi negatif.
Koefisien Determinasi (Adjusted R2)
Ketepatan Perkiraan Model (Goodness of Fit) atau acapkali disebut Koefisien Determinasi (R2) bertujuan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi
16 adalah antara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel-variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Bila terdapat nilai adjusted R2 bernilai negatif, maka nilai adjusted R2 dianggap bernilai nol.
Uji T
Uji signifikansi parameter individual (uji statistik t) bertujuan untuk mengukur seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel independen. Pengujian secara simultan ini dilakukan dengan cara membandingkan antara
tingkat signifikansi t dari hasil pengujian dengan nilai signifikansi yang digunakan dalam penelitian ini. Cara pengujian parsial terhadap variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Jika nilai signifikansi t dari masing-masing variabel yang diperoleh dari pengujian lebih kecil dari nilai signifikansi yang dipergunakan yaitu sebesar 5 persen maka secara parsial variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen.
b. Jika nilai signifikansi t dari masing-masing variabel yang diperoleh dari pengujian lebih besar dari nilai signifikansi yang dipergunakan yaitu sebesar 5 persen maka secara parsial variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
Uji F
Uji signifikansi simultan (uji statistik F) bertujuan untuk mengukur apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Pengujian secara simultan ini dilakukan dengan cara membandingkan antara tingkat signifikansi F dari hasil pengujian dengan nilai signifikansi yang digunakan dalam penelitian ini. Cara
17 pengujian simultan terhadap variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Jika tingkat signifikansi F yang diperoleh dari hasil pengolahan nilainya lebih kecil dari nilai signifikansi yang digunakan yaitu sebesar 5 persen maka dapat disimpulkan bahwa semua variabel independen secara simultan berpengaruh terhadap variabel dependen.
b. Jika tingkat signifikansi F yang diperoleh dari hasil pengolahan nilainya lebih besar dari nilai signifikansi yang digunakan yaitu sebesar 5 persen maka dapat disimpulkan bahwa semua variabel independen secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
Uji Regresi Berganda
Ui regresi berganda dilakukan untuk mengetahui pengaruh satu atau lebih variabel bebas (independent) terhadap satu variabel tak bebas (dependent). Model regresi berganda dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
AUDLY = β0 + β1 (UMUR) + β2 (BAK) + β3 (SOLV) + β4 (IKA) + β5 (LR) + e
Dimana:
AUDLY : Audit delay
β0 : Konstanta
UMUR : Umur Perusahaan
BAK : Besaran Komite Audit
SOLV : Solvabilitas
IKA : Independensi Komite Audit
LR : Pengungkapan Laba Rugi
β1, β2, β3, β4, β5 : koefisien variable independen
18 HASIL DAN PEMBAHASAN
Deskripsi statistik variabel untuk penelitian ini terlampir pada tabel. 2 Tabel. 2 Statistik Deskriptif
N Minimum Maximum Mean
Std. Deviation
AUDIT DELAY 105 45.00 120.00 78.1810 11.21536
UMUR 105 11.00 60.00 26.9905 7.79607
BESARAN KOMITE AUDIT 105 2.00 4.00 2.9810 .27669
SOLVABILITAS 105 .02 .84 .4042 .17509
INDEPENDENSI KOMITE AUDIT
105 .50 .67 .6570 .04532
Berdasarkan hasil statistik deskriptif secara keseluruhan, diketahui bahwa rata-rata audit delay dari perusahaan-perusahaan sampel adalah 78. 18 hari yang berarti rata-rata audit delay perusahaan sampel masih di bawah 90 hari, yaitu sesuai dengan ketentuan BAPEPAM. Standar deviasi 11. 21 hari. Lama audit
delay terbesar pada perusahaan-perusahaan sampel adalah 120 hari, sedangkan
lama audit delay terkecil pada perusahaan-perusahaan sampel adalah 45 hari. Umur perusahaan yang dilambangkan dengan UMUR sebagai variabel independen pertama memiliki nilai minimal sebesar 11 nilai maksimal sebesar 60, rata-rata sebesar 26. 99 dan standar deviasi sebesar 7. 79. Besaran Komite Audit sebagai variabel independen kedua memiliki nilai minimal sebesar 2, nilai maksimal sebesar 4, rata-rata sebesar 2, 98 dan standar deviasi sebesar 0,28. Solvabilitas sebagai variabel independen ketiga memiliki nilai minimal sebesar 0, 02 nilai maksimal 0, 84, rata-rata sebesar 0, 40 dan standar deviasi sebesar 0, 17. Independensi Komite Audit yang dilambangkan dengan IKA sebagai variabel independen keempat memiliki nilai minimal 0, 50 nilai maksimal sebesar 0, 67, rata-rata 0, 66, dan standar deviasi sebesar 0, 04. Pengungkapan laba rugi yang dilambangkan dengan LR sebagai variabel independen kelima memiliki nilai minimal sebesar 0 nilai maksimal sebesar 1, rata-rata 0, 12 dan standar deviasi 0,33.
19 Uji Normalitas
Data yang diuji normalitasnya adalah audit delay, umur perusahaan, besaran komite audit, solvabilitas, independensi komite audit, dan pengungkapan laba atau rugi perusahaan. Hasil dari uji normalitas adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Uji Normalitas
Unstandardized Residual
Kolmogorov-Smirnov Z 1.023
Asymp. Sig. (2-tailed) .246
Uji normalitas menggunakan α sebesar 5% atau 0. 05 dan hasilnya menunjukkan nilai p-value > α yaitu sebesar 0. 246, sehingga dapat disimpulkan data berdistribusi normal.
Uji Mulltikolinearitas
Data yang diuji multikolinearitasnya adalah audit delay, umur perusahaan, besaran komite audit, solvabilitas, independensi komite audit, dan pengungkapan laba atau rugi perusahaan. Hasil dari uji multikolinearitas adalah sebagai berikut:
Tabel. 4 Uji Multikolinearitas
Model
t Sig.
Collinearity Statistics Tolerance VIF
(Constant) 7.251 .000
Besaran komite audit -2.386 .019 .846 1.182
Solvabilitas -.820 .414 .987 1.013
Umur -2.849 .005 .890 1.123
Independensi Komite Audit -1.948 .054 .998 1.002
20 Berdasarkan hasil uji multikolinearitas pada tabel 4, diperoleh nilai
Tolerance diatas 0.1 dan nilai VIF semua variabel independen dibawah 10. Maka
dapat disimpulkan dalam model penelitian ini tidak terjadi masalah multikolinearitas, dan berarti bahwa tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas dalam model penelitian ini.
Uji Heteroskedasitas
Data yang diuji heteroskedasitasnya adalah audit delay, umur perusahaan, besaran komite audit, solvabilitas, independensi komite audit, dan pengungkapan laba atau rugi perusahaan. Hasil dari uji heteroskedasitas adalah sebagai berikut:
Tabel. 5 Uji Heteroskedasitas
Model t Sig. (Constant) -1.499 .137 BKA .421 .675 SOLV 1.851 .067 UMUR 1.217 .227 IKA 1.792 .076 LR .696 .488
Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan Spearman Rank
Correlation Test. Berdasarkan hasil analisis data pada tabel 6 diketahui bahwa
nilai signifikan (Sig. 2-tailed) korelasi seluruh variable independen memiliki nilai residual lebih besar dari 5% dan t hitung dibawah t tabel yang bernilai 1. 98282, sehingga dapat diketahui bahwa sampel tidak terjadi heterokesdastisitas.
21 Uji Autokorelasi
Data yang diuji autokorelasinya adalah audit delay, umur perusahaan, besaran komite audit, solvabilitas, independensi komite audit, dan pengungkapan laba atau rugi perusahaan. Hasil dari uji autokorelasi adalah sebagai berikut:
Tabel. 6 Hasil Uji Autokorelasi
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .405a .164 .122 10.50842 1.865
Berdasarkan hasil uji autokorelasi pada Tabel 6 diperoleh nilai statistik DW adalah 1. 865. Nilai statistik DW dalam peneitian ini lebih besar dari batas atas (dU) 1.5837 dan kurang dari 2. 4163 (4-dU atau 4 – 1. 5837). Oleh karena itu, penelitian ini menunjukkan bahwa dalam model regresi tidak terdapat masalah autokorelasi.
Uji Hipotesis
Tabel 7 merupakan hasil uji regresi linear berganda atas hipotesis yang dibangun dalam penelitian ini.
Tabel. 7 Uji Regresi Linear Berganda
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta (Constant) 147.901 20.398 7.251 0
Besaran Komite Audit -9.661 4.05 -0.238 -2.386 0.019
22
Solvabilitas 4.857 5.923 0.076 0.82 0.414
Independensi Komite Audit -44.34 22.758 -0.179 -1.948 0.054
Laba Rugi 7.111 3.119 0.217 2.28 0.025
Berdasarkan tabel hasil analisis regresi linier berganda diatas, didapatkan persamaan sebagai berikut: AUDLY = 147. 901– 0. 399 Umur – 9. 661 Besaran Komite Audit – 4. 857 Solvabilitas – 44. 340 Independensi Komite Audit + 7. 111 Pengungkapan Laba atau Rugi. Nilai Konstanta adalah positif sebesar 147. 901 yang mengandung arti bahwa tanpa adanya variabel independen (umur, besaran komite audit, solvabilitas, independensi komite audit, pengungkapan laba atau rugi) maka audit delay yang dilakukan oleh perusahaan-perusahaan yang diteliti adalah 148 (147. 901) hari.
Koefisien regresi umur adalah sebesar –0. 399. Tabel 7 menunjukkan variabel umur perusahaan memiliki thitung sebesar -2. 849 dan nilai signifikansi sebesar 0. 005. Nilai signifikansi sebesar 0. 005 < 0. 05 berarti variabel umur perusahaan signifikan berpengaruh terhadap audit delay. Oleh karena itu Ha1 yaitu umur Perusahaan berpengaruh negatif terhadap audit delay diterima. Menurut Lianto dan Kusuma (2010) perusahaan yang telah lama berdiri, umumnya telah melakukan ekspansi dengan membuka cabang-cabang atau usaha di beberapa daerah, bahkan di luar negeri. besarnya skala operasi ini menunjukkan bahwa banyak pemeriksaan yang perlu dilakukan auditor, ditambah lagi tingkat kerumitan transaksi. Hal ini tentu akan memperpanjang proses audit yang pada akhirnya akan mempengaruhi pelaporan keuangan yang disebut audit delay. Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Lianto dan Kusuma (2010) dan Indra dan Arisudhana (2011).
Koefisien regresi besaran komite audit adalah sebesar –9. 661. Variabel besaran komite audit memiliki thitung sebesar -2. 386 dan nilai sig sebesar 0. 019. Nilai sig sebesar 0. 019 < 0.05, berarti variabel besaran komite audit berpengaruh negatif terhadap audit delay. Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Apadore dan Noor (2013) yang menunjukkan bahwa besaran komite audit
23 berpengaruh negatif terhadap audit delay. Apadore dan Noor (2013) menyatakan bahwa perusahaan yang memiliki jumlah komite audit yang besar dapat mengurangi tekanan di dalam manajemen sehingga dapat mempercepat pelaporan audit dan dapat memperpendek audit delay yang terjadi.
Koefisien regresi solvabilitas adalah sebesar 4. 857. Variabel solvabilitas memiliki thitung sebesar 0. 820 dan nilai signifikansi sebesar 0. 414. Nilai signifikansi sebesar 0. 414 > 0, 005, maka Ha3 tidak diterima dan Ho3 diterima yang berarti solvabilitas tidak berpengaruh secara signifikan terhadap audit delay. Hasil ini bertentangan dengan penelitian yang dilakukan oleh Wirakusuma (2010) yang menyatakan bahwa solvabilitas mempengaruhi audit delay. Rasio solvabilitas yang tinggi akan mengakibatkan panjangnya waktu yang dibutuhkan oleh auditor dalam mengaudit laporan keuangan. Hal tersebut mungkin dikarenakan perusahaan dengan utang yang besar maupun yang kecil tidak mempengaruhi pelaporan keuangan diterbitkan secara tepat waktu (Widyantari dan Wirakusuma, 2012).
Koefisien regresi Independensi komite audit adalah sebesar -44. 340. Variabel independensi komite audit memiliki thitung sebesar -1. 948 dan nilai signifikansi sebesar 0,054. Nilai signifikansi sebesar 0, 054 > 0, 05 yang berarti variabel independensi komite audit tidak berpengaruh secara signifikan terhadap
audit delay. Hasil penelitian ini bertentangan dengan penelitian yang dilakukan
oleh Wardhani dan Raharja (2013) bahwa semakin besar proporsi komite audit independen dapat memperpendek audit report lag. Dan dapat disimpulkan bahwa semakin banyak pihak independen dalam pengawasan maka diharapkan semakin efektif pengawasan yang terjadi, dengan begitu dapat meminimalisir kesalahan yang terjadi sehingga diharapkan mempersingakat audit delay. Tetapi jika keberadaan komite audit independen adalah hanya untuk mematuhi ketentuan, peran komite audit di perusahaan itu tidak akan efektif sehingga kehadiran mereka juga tidak dapat mempengaruhi panjang atau pendek audit delay dalam perusahaan tersebut ( Setiawan dan Nahumury, 2014).
24 Koefisien regresi pengungkapan laba atau rugi adalah sebesar 7. 111. Variabel pengungkapan laba atau rugi perusahaan memiliki thitung sebesar 2. 280 dan nilai signifikansi sebesar 0. 025. Nilai sig sebesar 0. 025 < 0. 05, berarti variabel pengungkapan laba atau rugi perusahaan berpengaruh positif terhadap
audit delay. Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Saputri
(2010) yang menyatakan bahwa perusahaan yang mengalami rugi akan meminta auditornya untuk menjadwalkan pengauditan lebih lambat dari biasanya sehingga menunda untuk mengumumkan ”bad news” kepada publik. Dan dapat terjadi
audit delay pada perusahaan tersebut.
Uji Hipotesis Alternatif Serempak (Uji F)
Berikut ini adalah hasil uji F atau uji serempak dari variabel independen yang dibangun dalam penelitian ini
Tabel. 8 Uji F
Model F Sig.
Regression 3.893 .003b
Berdasarkan tabel 8, hasil pengujian statistik dengan menggunakan uji F diperoleh F hitung = 3. 893 > F tabel (2.46) dan nilai p-value sebesar 0.003 < 0.05. Dari hasil tersebut dapat dinyatakan bahwa kelima variabel independen (umur, besaran komite audit, solvabilitas, independensi komite audit, dan pengungkapan laba atau rugi perusahaan) secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen (audit delay).
Tabel 9. Hasil pengujian determinasi
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .405a .164 .122 10.50842
25 Berdasarkan hasil pengujian determinasi tersebut, determinasi R2 (Adjusted R Square) adalah sebesar 0.122 yang berarti bahwa besar variabel independen (umur, besaran komite audit, solvabilitas, independensi komite audit, dan pengungkapan laba atau rugi perusahaan) mempengaruhi variabel dependen (audit delay) yaitu sebesar 12. 2% sedangkan sisanya sebesar 87. 8% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
PENUTUP