HASIL PENELITIAN
B. Analisis Hasil Penelitian 1. Analisis Statistik Deskriptif
3. Analisis Regresi
Dari hasil uji asumsi klasik disimpulkan bahwa model regresi yang dipakai dalam penelitian ini telah memenuhi model estimasi yang Best Linear Unbiased
Estimator (BLUE) dan layak dilakukan analisis regresi. Pengujian hipotesis dalam
penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda. Berikut ini adalah hasil pengolahan data dengan program SPSS 16.
a. Persamaan Regresi
Pengolahan data dengan menggunakan regresi linear dilakukan dalam beberapa tahapan untuk mencari hubungan antara variabel independen dan variabel dependen, melalui pengaruh DTAR, KAP, dan GC terhadap ARL. Berikut ini adalah hasil regresi yang disajikan dalam tabel 4.8.
Tabel 4.8 Hasil Analisis Regresi
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 84.972 7.508 11.318 .000
DTAR 70.978 32.747 .323 2.167 .035 .822 1.216
KAP -2.420 4.258 -.080 -.568 .572 .912 1.096
GC -1.469 4.998 -.046 -.294 .770 .759 1.317
a. Dependent Variable: ARL
Sumber : Output SPSS, diolah penulis, 2010.
Berdasarkan tabel di atas diperoleh persamaan regresi sebagai berikut : ARL = 84,972 + 70,978DTAR – 2,420KAP – 1,469GC + e
Keterangan :
1) konstanta sebesar 84,972 menunjukkan bahwa apabila tidak ada variabel independen (X1, X2, X3 = 0) maka audit report lag sebesar 84,972 hari. 2) b1 sebesar 70,978 menunjukkan bahwa setiap kenaikan DTAR sebesar 1
satuan, maka akan meningkatkan audit report lag sebesar 70,978 dengan asumsi variabel lain tetap. Jika dihubungkan dengan rasio solvabilitas, DTAR mewakili rasio solvabilitas, maka dapat dikatakan bahwa jika solvabilitas meningkat sebesar 1 satuan , maka akan meningkatkan audit report lag sebesar 70,978.
3) b2 sebesar -2,240
a) Persamaan regresi estimasi KAP yang bermitra dengan ”The Big Four” (1) terhadap audit report lag.
ARL=84,972 + 70,978DTAR – 2,240KAP – 1,469GC ARL=84,972 + 70,978DTAR – 2,240(1) – 1,469GC ARL=82,732 + 70,978DTAR - 1,469GC
Artinya, apabila variabel dianggap konstan maka audit report lag pada perusahaan yang terdaftar di BEI adalah 82,732 hari.
b) Persamaan regresi estimasi KAP ”Non Big Four” (0) terhadap audit report
lag.
ARL=84,972 + 70,978DTAR – 2,240KAP – 1,469GC ARL=84,972 + 70,978DTAR – 2,240(0) – 1,469GC ARL=84,972 + 70,978DTAR - 1,469GC
Artinya, apabila variabel dianggap konstan maka audit report lag pada perusahaan yang memiliki KAP Non Big Four adalah 84,972 hari.
4) b3 sebesar -1,469.
a) Persamaan regresi estimasi opini going concern (1) terhadap audit report
lag
ARL=84,972 + 70,978DTAR – 2,240KAP – 1,469GC ARL=84,972 + 70,978DTAR – 2,240KAP – 1,469(1) ARL=83,503 + 70,978DTAR – 2,240KAP
Artinya, apabila variabel dianggap konstan maka audit report lag pada perusahaan yang menerima opini going concern adalah 83,503 hari.
b) Persamaan regresi estimasi opini non going concern (0) terhadap audit
report lag
ARL=84,972 + 70,978DTAR – 2,240KAP – 1,469(0) ARL=84,972 + 70,978DTAR – 2,240KAP
Artinya, apabila variabel dianggap konstan maka audit report lag pada perusahaan yang tidak menerima opini going concern adalah 84,972 hari. b. Analisis Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi
Nilai koefisien korelasi (R) menunjukkan seberapa besar korelasi atau hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel dependen. Koefisien korelasi dikatakan kuat apabila nilai R berada di atas 0,5 dan mendekati 1.
Koefisien determinasi (R square) menunjukkan seberapa besar variabel independen menjelaskan variabel dependennya. Nilai R square adalah nol sampaidengan satu. Apabila nilai R square semakin mendekati satu, maka variabel-variabel independen memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen, dan sebaliknya. Nilai R square memiliki kelemahan, yaitu nilai R square akan meningkat setiap ada penambahan satu variabel independen meskipun variabel independen tersebut tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Nilai koefisien korelasi dan koefisien determinasi disajikan dalam tabel 4.9.
Tabel 4.9
Hasil Analisis Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .323a .104 .049 14.800
a. Predictors: (Constant), GC, KAP, DTAR
b. Dependent Variable: ARL
Sumber : Output SPSS, diolah penulis, 2010.
Pada model summary, nilai koefisien korelasi (R) sebesar 0,323 yang berarti bahwa korelasi atau hubungan antara audit report lag (ARL) dengan variabel independennya (DTAR, KAP, GC) lemah karena berada di bawah 0,5. Angka R
square atau koefisien determinasi adalah 0,104. Hal ini berarti 10,4% variasi atau
perubahan dalam audit report lag dapat dijelaskan oleh variasi dari DTAR, KAP, dan GC, sedangkan sisanya (89,6%) dijelaskan oleh sebab-sebab lain.
c. Pengujian Hipotesis Penelitian
Pengujian hipotesis penelitian dilakukan untuk menguji keempat hipotesis penelitian yang telah dipaparkan sebelumnya. Untuk mengetahui apakah variabel independen dalam model regresi berpengaruh terhadap variabel dependen, maka dilakukan pengujian dengan menggunakan uji t (t test) dan uji F (F test).
1) Uji t (t test)
H1 sampai H3 akan diuji menggunakan uji t. Uji t dilakukan untuk menguji signifikansi konstanta dan setiap variabel independennya. Berdasarkan hasil pengolahan SPSS versi 16, diperoleh hasil seperti pada tabel 4.10 :
Tabel 4.10 Hasil Uji t Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 84.972 7.508 11.318 .000
DTAR 70.978 32.747 .323 2.167 .035 .822 1.216
KAP -2.420 4.258 -.080 -.568 .572 .912 1.096
GC -1.469 4.998 -.046 -.294 .770 .759 1.317
a. Dependent Variable: ARL
Sumber : Output SPSS, diolah penulis, 2010.
H1 : Terdapat pengaruh debt to total assets ratio terhadap audit report lag. Dari tabel 4.10 dapat dilihat besarnya thitung untuk variabel DTAR sebesar 2,167 dengan nilai signifikansi 0,035. Hasil uji statistik tersebut menunjukkan bahwa thitung adalah 2,167, sedangkan ttabel adalah 2,0057, sehingga thitung > ttabel (2,167 > 2,0057). Signifikansi penelitian ini juga menunjukkan angka yang lebih kecil dari 0,05 (0,035 < 0,05), maka dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh DTAR terhadap audit report lag.
H2 : Terdapat pengaruh kualitas audit terhadap audit report lag.
Tabel 4.10 menunjukkan besarnya thitung untuk variabel KAP sebesar 0,568, sedangkan ttabel adalah 2,0057, sehingga thitung < ttabel (0,568 < 2,0057). Signifikansi penelitian menunjukkan angka 0,572, dimana lebih besar dari 0,05 (0,572 > 0,05), maka H2 tidak dapat diterima, artinya tidak terdapat pengaruh kualitas audit terhadap audit report lag.
H3 : Terdapat pengaruh opini going concern terhadap audit report lag. Nilai thitung untuk variabel going concern adalah 0,294, sedangkan ttabel 2,0057, sehingga thitung < ttabel (0,294 < 2,0057). Signifikansi penelitian menunjukkan angka sebesar 0,770 menyimpulkan bahwa signifikansi penelitian lebih besar dari 0,05 (0,770 > 0,05), maka H3 tidak dapat diterima, artinya tidak terdapat pengaruh opini going concern terhadap audit report lag.
2) Uji F (F test)
H4 akan diuji dengan menggunakan uji F. Uji ini dilakukan untuk melihat pengaruh DTAR, kualitas audit (diukur dengan ukuran KAP), dan opini going
concern terhadap audit report lag secara bersama. Berdasarkan hasil pengolahan
data dengan menggunakan program SPSS versi 16, maka diperoleh hasil seperti pada tabel 4.11.
Tabel 4.11 Hasil Uji F
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 1248.167 3 416.056 1.900 .142a
Residual 10732.626 49 219.033
Total 11980.792 52
a. Predictors: (Constant), GC, KAP, DTAR
b. Dependent Variable: ARL
Sumber : Output SPSS, diolah penulis, 2010.
H4 : Terdapat pengaruh debt to total assets ratio, kualitas audit, dan opini going concern secara bersama terhadap audit report lag.
Hasil uji ANOVA atau F test menunjukkan Fhitung sebesar 1,900 dengan tingkat signifikansi 0,142, sedangkan Ftabel sebesar 2,7939 dengan signifikansi
0,05. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa H4 tidak dapat diterima, artinya tidak terdapat pengaruh DTAR, kualitas audit, dan opini going
concern secara bersama terhadap audit report lag karena Fhitung < Ftabel (1,900 < 2,7939) dan signifikansi penelitian lebih besar dari 0,05 (0,142 > 0,05).