BAB III METODE PENELITIAN
3.8. Teknik Analisis Data
3.8.3. Uji Hipotesis
Menurut Priyatno (2009:47), analisis regresi linier berganda digunakan untuk meramalkan variabel dependen jika variabel independen dinaikkan dan diturunkan. Penelitian ini digunakan untuk melihat seberapa besar pengaruh rasio solvabilitas, total asset turnover ratio, debt to equity ratio, ukuran perusahaan, opini auditor dan total revenue terhadap audit report lag dengan model dasar sebagai berikut:
ππ = ππ + π·π·πππΏπΏππ + π·π·π·π·πΏπΏπ·π· + π·π·π·π·πΏπΏπ·π· + π·π·π·π·πΏπΏπ·π· + π·π·π·π·πΏπΏπ·π· + π·π·π·π·πΏπΏπ·π· + π«π« Keterangan:
Y = Lamanya hari penyelesaian audit (audit report lag) Ξ± = Konstanta
X1 = Solvabilitas
X2 = Total asset turnover ratio X3 = Debt to equity ratio X4 = Ukuran Perusahaan
X5 = Opini auditor X6 = Total Revenue
Ξ² = Koefisien Regresi Setiap Variabel Ξ΅ = Error (Tingkat Kesalahan)
1. Pengujian Signifikansi Serentak (Uji F)
Uji F digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independen secara serentak (simultan) terhadap variabel dependen apakah pengaruhnya signifikan atau tidak (Ghozali, 2012:98). Tahap-tahap pengujian sebagai berikut:
a. Merumuskan Hipotesis Ho: Ξ² 1 = Ξ² 2 = Ξ² 3= Ξ²4= Ξ²5
H
= 0 artinya tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara bersama-sama (simultan) dari variabel independen terhadap variabel dependen.
a: Ξ² 1 = Ξ² 2 = Ξ² 3= Ξ²4= Ξ²5
b. Menentukan taraf signifikansi
β 0 artinya terdapat pengaruh yang signifikan secara bersama-sama (simultan) dari variabel independen terhadap variabel dependen.
Signifikan atau tidaknya pengaruh variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen dilakukan dengan melihat probabilitas dari F rasio seluruh variabel independen pada taraf uji Ξ± = 5 %.
c. Kriteria pengambilan keputusan
β’ Jika probabilitas lebih kecil daripada Ξ± maka Ho ditolak dan Ha diterima yang memiliki arti bahwa variabel independen secara
bersama-sama memiliki pengaruh signifikansi terhadap variabel dependen.
β’ Jika probabilitas lebih besar daripada Ξ± maka Ho diterima dan Ha ditolak yang memiliki arti bahwa variabel independen secara bersama-sama tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Dapat juga digunakan perbandingan signifikansi Fhitung
2. Pengujian Signifikansi Parsial (Uji t)
Uji statisttik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas/variabel independen secara individual dalam menerangkan variabel dependen, apakah pengaruhnya signifikan atau tidak (Ghozali, 2012:98) Tahap-tahap pengujian sebagai berikut:
a. Merumuskan Hipotesis Ho
H
: Ξ²= 0, artinya tidak terdapat pengaruh dari variabel independen terhadap variabel dependen.
a
b. Menentukan taraf signifikansi
: Ξ²β 0, artinya terdapat pengaruh dari variabel independen terhadap variabel dependen.
Signifikan atau tidaknya pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen dilakukan dengan melihat probabilitas dari t rasio seluruh variabel independen pada taraf uji Ξ± = 5 %.
c. Kriteria pengambilan keputusan
β’ Jika probabilitas lebih kecil daripada Ξ± maka Ho ditolak dan Ha
β’ Jika probabilitas lebih besar daripada Ξ± maka H
diterima yang memiliki arti bahwa variabel independen memiliki pengaruh signifikansi terhadap variabel dependen.
o diterima dan Ha
ditolak yang memiliki arti bahwa variabel independen tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Dapat juga digunakan perbandingan signifikansi Thitung
H
dengan ketentuan:
o diterima jika Thitung < T H
tabel a diterima jika Thitung> Ttabel
3. Analisis Koefisien Determinasi
Menurut Ghozali (2012:97), koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu.
Nilai R2
Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan kedalam model. Setiap tambahan satu variabel independen, maka R
yang kecil berarti kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen.
2 pasti meningkat tidak perduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Oleh karena itu banyak peneliti menganjurkan untuk menggunakan nilai adjusted R2 pada saat mengevalusi mana model regresi terbaik.
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
a. Deskripsi Objek Penelitian
Berdasarkan metode purposive sampling dan kriteria-kriteria pengambilan sampel yang telah ditetapkan pada perusahaan Food and Beverage, yang memilikiSolvabilitas, Total Asset Turnover Ratio, Debt to Equity Ratio, Ukuran Perusahaan, Opini Auditor, dan Total Revenue, serta variabel pengukur yang lain pada perusahaan yang terdaftar di BEI tahun 2011 hingga tahun 2015 terpilih 12 perusahaan sampel yang mewakili dalam lima tahun berturut-turut sehingga diperoleh sebanyak 12x5 periode maka didapatkan sampel data sebanyak 60 data amatan. Selanjutnya sejumlah data tersebut dingunakan untuk analisis data dan pengujian hipotesis. Indetifikasi audit report lag dalam penelitian ini dilakukan dengan selisih hari antara berakhirnya laporan keuangan sampai dengan tanggal diselesaikannya laporan audityang selanjutnya dingunakan sebagai variabel dependen.
b. Analisis Data
Tujuan dari analisis data adalah untuk mendapatkan informasi yang relevan yang terkandung di dalam data tersebut dan menggunakan hasilnya untuk memecahkan suatu masalah. Dalam penelitian ini, digunakan analisis regresi linear berganda. Analisis regresi linier berganda digunakan untuk melihat pengaruh pengaruh Solvabilitas, Total Asset Turnover Ratio, Debt to Equity Ratio,
Ukuran Perusahaan, Opini Auditor, dan Total Revenue terhadap auditreport lag.
Sebelum dilakukan pengujian regresi berganda terhadap hipotesis penelitian, maka terlebih dahulu perlu dilakukan suatu pengujian untuk mengetahui ada tidaknya pelanggaran terhadap uji asumsi klasik. Hasil uji asumsi yang baik adalah pengujian yang tidak melanggar uji asumsi klasik yang mendasari model regresi berganda. Uji asumsi klasik digunakan untuk menguji apakah model regresi yang digunakan dalam penelitian ini layak digunakan atau tidak.
i. Hasil Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskriptif suatu data yang dilihat dari jumlah data (N), nilai rata-rata (mean), standar deviasi, maksimum, dan minimum. Dari hasil pengujian statistik deskriptif atas kelima variabel independen dan satu variabel dependen, melalui data asli, maka diperoleh hasil sesuai dengan tabel 4.1 sebagai berikut :
Tabel 4.1 Descpritive Statistic
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Variance
Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic Statistic
ARL 60 59.00 94.00 79.6333 .93457 7.23917 52.406
SO 60 .17 1.30 .4868 .02697 .20892 .044
TA 60 .22 2.96 1.2847 .07340 .56858 .323
DER 60 .22 113.00 2.8907 1.86786 14.46837 209.334
UP 60 5.33 7.96 6.4037 .08849 .68544 .470
OA 60 0 1 .28 .059 .454 .206
TR 60 20085.00 6.81E11 7.0022E10 2.23760E10 1.73324E11 3.004E22
Valid N (listwise) 60
Sumber : Output spss 17
Pengolahan data mentah dari penelitian ini dapat dilihat sebagaimana diringkas pada tabel 4.1 diatas menunjukkan bahwa jumlah sampel atau N data yang diteliti adalah 60 sampel. Dari data variabel audit report lag yang merupakan model dari variabel dependen menunjukkan nilai minimum sebesar 59 padaSTTP, Tbk tahun 2015 dan untuk data maksimum sebesar 94 padaINDF pada tahun 2014, dengan nilai mean atau rata-ratanya sebesar 79,63 dan standar deviasi 7,23. Nilai standar deviasinya audit report lagnilainya dibawah rata-rata yang berarti menggambarkan bahwa kesenjangan antara nilai maksimum dengan nilai minimum audit report lag rendah.
Hasil uji statistik deskriptif variabel independen pada tabel 4.1 menunjukkan bahwa nilai minimum Solvabilitas adalah sebesar 0,17 dan nilai maksimum sebesar 1,30 dengan nilai rata-rata sebesar 0,48 dan standar deviasi sebesar 0,208. Nilai minimum variabel Total Asset Turnover Ratio 0,22 dan nilai maksimum sebesar 2,96 dengan nilai rata-rata sebesar 1,28 dan standar deviasi sebesar 0,56.Nilai minimum variabel Debt Equity Ratio 0,22 dan nilai maksimum sebesar 133 dengan nilai rata-rata sebesar 2,89 dan standar deviasi sebesar 14,46.
Nilai minimum variabel ukuran perusahaan5,33 dan nilai maksimum sebesar 7,96 dengan nilai rata-rata sebesar 0,28 dan standar deviasi sebesar 0,454.Nilai minimum variabel Opini Auditor0 dan nilai maksimum sebesar 1 dengan nilai rata-rata sebesar 0,28 dan standar deviasi sebesar 0,454. Nilai minimum variabel Total Revenue 20085 dan nilai maksimum sebesar 68111 dengan nilai rata-rata sebesar 7,002 dan standar deviasi sebesar 2,237.
ii. Hasil Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan dengan menggunakan analisis regresi terhadap variabel independen dan variabel dependen. Agar model regresi yang dipakai menghasilkan nilai yang sesuai, terlebih dahulu data harus memenuhi empat uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik yang telah dilakukan dan hasilnya adalah sebagai berikut :
1. Uji Normalitas
Uji normalitas pada dasarnya bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel independen dan variabel dependen atau keduanya telah terdistribusi secara normal atau tidak. Suatu model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Dalam penelitian ini pengujian dilakukan dengan menggunakan model Uji Normalitas. Hasil pengujian normalitas dapat dilihat pada gambar 4.1 sebagai berikut :
Sumber : Output spss 17
Gambar 4.1 Uji Normalitas
Dengan melihat tampilan grafik histogram maupun grafik normal plot (Gambar 4.1) dapat disimpulkan bahwa kedua grafik ini menunjukkan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas. Karena pada grafik histogram, data menunjukkan distribusi normal dan pada grafik normal plot data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal.
2. Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Untuk mendeteksi adanya problem multiko, maka dapat dilakuykan dengan melihat nilai tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF) serta besaran korelasi antar variabel independen. Berikut ini adalah tabel yang menunjukkan hasil uji
Tabel 4.2
a. Dependent Variable: ARL
Sumber : Output spss 17
Berdasarkan tabel 4.2 diatas dapat diketahui bahwa hasil uji multikolinieritas menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan hasil yang sama, tidak ada satupun variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Dapat disimpulkan tidak ada multikolinieritas antar variabel independen dalam model regresi.
3. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya) jika korelasi, maka
dinamakan ada masalah autokorelasi (Ghozali, 2006). Dalam penelitian ini, pengujian autokorelasi dilakukan dengan menggunakan Durbin Watson. Jika antar residual tidak terdapat hubungan korelasi maka dikatakan bahwa residual terjadi secara random atau tidak (Ghozali, 2006). Berikut ini adalah tabel 4.3 yang menunjuklkan hasil uji autokorelasi.
Tabel 4.3
Hasil Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .344a .118 .018 7.17208 2.470
a. Predictors: (Constant), TR, TA, DER, OA, SO, UP b. Dependent Variable: ARL
Sumber : Output spss 17
Dari hasil pengujian diatas menunjukkan nilai Durbin Watson adalah 2,470 dimana angkatersebut lebih besar dari 2 yang berarti terjadi masalah autokorelasi.
4. Uji Heteroskedasitas
Uji heteroskedasitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat ada atau tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED. Jika terdapat pola tertentu seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratut (bergelombang, melebar kemudian
menyempit), maka terjadi heteroskedasitas. Adapun hasil uji heteroskedasitas dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 4.2
Sumber : Output spss 17
Gambar 4.2 Uji Heteroskedasitas
Gambar uji scatter plot diatas menjelaskan bahwa data sampel tersebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu. Data tersebar baik berada di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini menunjukkan tidak terdapat heterokodesitas dalam model regresi yang digunakan.
4.3 Uji Model Regresi
Model persamaan regresi yang terbentuk dari hasil pengujian data dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
ππ = π·π·ππ, ππππππ + ππ, πππ·π·ππππππ β ππ, ππππππππππ β ππ, πππ·π·π·π·ππππππ + π·π·, π·π·πππ·π·ππππ + ππ, π·π·π·π·ππππππ + π·π·, πππ·π·π·π·ππππ + ππ
Berdasarkan persamaan regresi diatas, menunjukkan pengaruh masing-masing variabel dependen dijelaskan sebagai berikut :
- Nilai konstanta diperoleh sebesar 61,888. Hal ini menunjukkan bahwa jika tidak terdapat pengaruh independenSolvabilitas, Total Asset Turnover Ratio, Debt to Equity Ratio, Ukuran Perusahaan, Opini Auditor, dan Total Revenue,maka nilai audit report lag (Y) adalah sebesar 61,888.
- Nilai koefisienSolvabilitasdiperoleh sebesar 7,947. Hal ini menunjukkan bahwa setiap peningkatan Solvabilitas sebesar satu satuan akan menaikkanaudit report lag sebesar 7,947 dengan asumsi variabel lain konstanta.
- Nilai koefisien Total Asset Turnover Ratio diperoleh sebesar -0,809. Hal ini menunjukkan bahwa setiap peningkatan Total Asset Turnover Ratio akan menurunkan audit report lag sebesar 0,809 dengan asumsi variabel lain konstanta.
- Nilai koefisien Debt to Equity Ratio diperoleh sebesar -0,163. Hal ini menunjukkan bahwa setiap peningkatan Debt to Equity Ratio akan menurunkan audit report lag sebesar 0,163 dengan asumsi variabel lain konstanta.
- Nilai koefisien ukuran perusahaan diperoleh sebesar 2,314. Hal ini menunjukkan bahwa setiap peningkatan ukuran perusahaan akan menaikkanaudit report lag sebesar 2,314 dengan asumsi variabel lain konstanta.
- Nilai koefisien opini auditor diperoleh sebesar 1,237 Hal ini menunjukkan bahwa setiap peningkatan opini auditor akan menaikkanaudit report lag sebesar 1,237 dengan asumsi variabel lain konstanta.
- Nilai koefisien Total Revenue diperoleh sebesar 3,145 Hal ini menunjukka n bahwa setiap peningkatan Total Revenue akan menaikkanaudit report lag sebesar 3,145 dengan asumsi variabel lain konstanta.
Tabel 4.4 Persamaan Regresi
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 61.888 12.337 5.016 .000
SO 7.947 5.313 .229 1.496 .141
TA -.809 1.928 -.064 -.420 .676
DER -.163 .078 -.326 -2.091 .041
UP 2.314 1.650 .219 1.402 .167
OA 1.237 2.289 .078 .540 .591
TR 3.145E-12 .000 .075 .510 .612
a. Dependent Variable: ARL
Sumber : Output spss 17
1. Uji Statistik F (Uji Simultan)
Uji simultan dapat diketahui dengan melakukan uji statistik F. Uji statistik F bertujuan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat (Ghozali, 2006). Hasil uji statistik F dapat dilihat pada tabel 4.5 sebagai berikut :
Tabel 4.5 Hasil Uji F Test
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 365.680 6 60.947 1.185 .329a
Residual 2726.254 53 51.439
Total 3091.933 59
a. Predictors: (Constant), TR, TA, DER, OA, SO, UP b. Dependent Variable: ARL
Sumber : Output spss 17
Hasil uji F diatas menunjukkan nilai F hitung sebesar 1,185 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,329. Tingkat signifikansi tersebut lebih besar dari 0,05 yang dapat disimpulkan bahwa model regresi dari variabel independen secara simultan tidak berpengaruh terhadap audit report lag.
2. Uji Statistik t (Parsial)
Dari hasil pengujian terhadap asumsi klasik, diperoleh model regresi tersebut telah memenuhi asumsi normalitas, multikolinieritas, autokorelasi, dan heteroskedasitas. Pengujian hipotesis dilakukan dengan menguji model persamaan regresi secara parsial terhadap masing-masing variabel bebas. Hasil
Tabel 4.6 Hasil Uji Statistik t
Coefficientsa
a. Dependent Variable: ARL
Sumber : Output spss 17
Hasil pengujian signifikansi variabel bebas secara parsial sebagaimana pada tabel di atas sebagai berikut :
a. Solvabilitas berpengaruh positif terhadap audit report lag.
Berdasarkan hasil uji statistik pada tabel 4.6 dapat dilihat bahwa Solvabilitasmemiliki nilai signifikansi 0,141> 0,05 dan nilai koefisien Ξ² positif yaitu 0,229. Hal ini menunjukkan bahwa variabel Solvabilitas berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap Audit Report Lag, kesimpulannya hipotesis I dapat diterima
b. Total Asset Turnover Ratio berpengaruh negatif terhadap audit report lag Berdasarkan hasil uji statistik pada tabel 4.6 dapat dilihat bahwa Total Asset Turnover Ratio memiliki nilai signifikansi 0,676> 0,05 dan nilai koefisien Ξ² negatif yaitu -0,064. Hal ini menunjukkan bahwa variabel Total Asset
Turnover Ratioberpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap audit report lag, kesimpulannya hipotesis II diterima.
c. Debt to Equity Ratio berpengaruh positif terhadap audit report lag
Berdasarkan hasil uji statistik pada tabel 4.6 dapat dilihat bahwa Debt to equity ratio memiliki nilai signifikansi 0,041< 0,05 dan nilai koefisien Ξ² negatif yaitu-0,326. Hal ini menunjukkan bahwa variabel Debt to equity ratio berpengaruh negatif dan signifikan terhadap audit report lag kesimpulannya hipotesis III tidak diterima.
d. Ukuran Perusahaan berpengaruh positif terhadap audit report lag.
Berdasarkan hasil uji statistik pada tabel 4.6 dapat dilihat bahwa ukuran perusahaan memiliki nilai signifikansi 0,167> 0,05 dan nilai koefisien Ξ² positif yaitu 0,219. Hal ini menunjukkan bahwa variabel ukuran perusahaan (UP) berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap audit report lag, kesimpulannya hipotesis IV diterima.
e. Opini Auditor berpengaruh positif terhadap Audit Report Lag.
Berdasarkan hasil uji statistik pada tabel 4.6 dapat dilihat bahwa Opini auditor memiliki nilai signifikansi 0,591> 0,05 dan nilai koefisien Ξ² positif yaitu 0,078. Hal ini menunjukkan bahwa variabel Opini auditor berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap audit report lag, kesimpulannya hipotesis V diterima.
f. Total Revenue berpengaruh positif terhadap Audit Report Lag.
Berdasarkan hasil uji statistik pada tabel 4.6 dapat dilihat bahwa Total Revenuememiliki nilai signifikansi 0,612> 0,05 dan nilai koefisien Ξ²
positifyaitu 0,075. Hal ini menunjukkan bahwa variabel Total Revenue berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap audit report lag, kesimpulannya hipotesis VI diterima.
3. Uji Koefisien Determinasi
Uji koefisien determinasi bertujuan untuk mengukur seberapa jumlah kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Berikut hasil uji determinasi yang dapat dilihat dalam tabel 4.7 sebagai berikut :
Tabel 4.7
Hasil Uji Koefisien Determinasi
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .344a .118 .018 7.17208 2.470
a. Predictors: (Constant), TR, TA, DER, OA, SO, UP b. Dependent Variable: ARL
Sumber : Output spss 17
Hasil uji koefisien determinasi pada tabel 4.7 menunjukkan nilai R Square sebesar 0,118atau 11,8% nilai ini menunjukkan bahwa variabel independen mampu menjelaskan variabel dependen sebesar 11,8% sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lain di luar model penelitian ini.
4.4 Pembahasan
Hasil analisis dalam penelitian ini menunjukkan bahwa besarnya Audit Report Lag pada laporan perusahaan secara simultan tidak dapat dijelaskan oleh kombinasi penggunaan variabelSolvabilitas, Total Asset Turnover Ratio, Debt to
Equity Ratio, Ukuran Perusahaan, Opini Auditor, dan Total Revenue. Hal ini dapat diketahui dari hasil uji F yang memperlihatkan nilai F sebesar 1,185 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,329. Karena signifikansi lebih besar dari 0,05 maka variabel independen memperlihatkan bahwa secara simultan tidak dapat mempengaruhi Audit Report Lag.
4.4.1 Solvabilitas Terhadap Audit Report Lag
Berdasarkan hasil perhitungan statistik, dapat disimpulkan bahwa Solvabilitas memiliki pengaruh positif terdahap audit report lag. Hal ini berarti hipotesis yang menyatakan bahwa Solvabilitas berpengaruh positif terhadap audit report lagdapat diterima. Dari penelitian tersebut dapat diartikan bahwa semakin tinggi solvabilitas perusahaan maka audit report lag akan meningkat atau dengan kata lain berpengaruh.
Menurut Hanafi dan Halim, solvabilitas merupakan kemampuan suatu perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka panjang. Analisis solvabilitas difokuskan terutama pada reaksi dalam neraca yang menunjukkan kemampuan untuk melunasi utang lancar dan utang tidak lancar. Solvabilitas dalam hal ini diukur dengan menghitung Debt to total asset dengan membandingkan antara jumlah aktiva (total asset) dengan jumlah utang (baik jangka pendek ataupun jangka panjang). Rasio ini dingunakan untuk mengetahui sejauh mana utang perusahaan dapat ditutupi oleh aktiva yang dimiliki serta mengindikasikan tingkat kesehatan perusahaan.
Menurut Lianton dan Kusuma (2010), semakin besar tingkat utang terhadap tingkat aktiva sebuah perusahaan mencerminkan tingginya resiko keuangan perusahaan tersebut. Tingginya resiko ini menunjukkan adanya kemungkinan bahwa perusahaan tersebut tidak bisa melunasi kewajiban atau hutangnya berupa pokok pinjaman maupun bunga.
4.4.2 Total Asset Turnover RatioTerhadap Audit Report Lag.
Berdasarkan hasil uji statistik, dapat disimpulkan bahwa Total Asset Turnover Ratiomemiliki pengaruh negatif dan tidak signifikan. Hal ini berarti yang menyatakan bahwa Total Asset Turnover Ratio berpengaruh negatif terhadap audit report lag dapat diterima.
Hal ini didukung oleh penelitian oleh Iskandar dan Trisnawati (2010) yang menyatakan bahwa total asset tidak mempunyai pengaruh audit report lag.
Total asset turnover ratio merupakan rasio yang dingunakan untuk mengukur perputaran semua aktiva yang dimiliki perusahaan dan mengukur berapa jumlah penjualan yang diperoleh dari tiap rupiah aktiva. Variabel ini dingunakan untuk mengukur efisiensi pemakaian aktiva perusahaan untuk menghasilkan penjualan.
4.4.3 Debt to Equity Ratio Terhadap Audit Report Lag.
Berdasarkan hasil uji statistik, dapat disimpulkan bahwa Debt to Equity memiliki pengaruh negatif dan signifikan. Hal ini berarti yang menyatakan
bahwa opini audit berpengaruh positif terhadap audit report lag tidak dapat diterima.
Hal ini didukung dengan peneliti sebelumnya oleh Ratnawati dan Sugiharto (2005) yang menyatakan bahwa Debt to Equity Ratio mempunyai pengaruh negatif terhadap Audit report lag dan tidak signifikan. Namun hal ini berbeda dengan penelitian Indriyani dan Supriyati (2012) yang menyatakan bahwa debt to equity ratio berpengaruh terhadap audit report lag.
4.4.4 Ukuran Perusahaan Terhadap Audit Report Lag.
Berdasarkan hasil uji statistik, dapat disimpulkan bahwa ukuran perusahaan memiliki pengaruh positif dan tidak signifikan. Hal ini berarti yang menyatakan bahwa ukuran perusahaan berpengaruh positif terhadap audit report lag dapat diterima.
Hal ini tidak didukung salah satu pendapat oleh Andi Kartika yang menyatakan bahwa ukuran perusahaanmempunyai pengaruh negatif terhadap audit report lag. Sedangkan, penelitian Indriyani dan Supriyati (2012) dan Kartika (2009) menyatakan bahwa ukuran perusahaan mempunyai pengaruh terhadap audit report lag. Hal ini menunjukkan bahwa bukan merupakan jaminan ukuran perusahaan memberikan peningkatan pada audit report lag. Dan bukan merupakan jaminan dapat memberikan tingkat pengembalian investasi yang lebih besar dan menguntungkan.
4.4.5 Opini Auditor Terhadap Audit Report Lag
Berdasarkan hasil uji statistik, dapat disimpulkan bahwa opini auditor memiliki pengaruh positif dan tidak signifikan. Hal ini berarti yang menyatakan bahwa opini auditor berpengaruh positif terhadap audit report lag dapat diterima.
Hasil penelitian ini berbeda dengan penelitian mengenai Opini auditor oleh Kartika (2009), memperoleh hasil bahwasanya opini auditor independen mempunyai pengaruh negatif dan signifikan terhadap audit report lag sementara didukung dengan penelitian Ahmad dan Kamarudin (2003), opini audit berpengaruh positif terhadap audit report lag. Hasil penelitian tersebut juga sama dengan hasil penelitian Iskandar dan Trisnawati (2010), Susilawati, Agustina, dan Prameswari (2012) yang menyatakan bahwa opini audit tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap audit report lag.
4.4.6 Total Revenue Terhadap Audit Report Lag
Berdasarkan hasil uji statistik, dapat disimpulkan bahwa total revenue memiliki pengaruh positif dan tidak signifikan. Hal ini berarti yang menyatakan bahwa total revenue berpengaruh positif terhadap audit report lag dapat diterima.
Ada beberapa macam penerimaan, salah satunya adalah Total Revenue (Penerimaan total). Total Revenue merupakan jumlah seluruh penerimaan perusahaan dari hasil penjualan sejumlah produk (barang yang dihasilkan).
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
KESIMPULAN DAN SARAN