BAB II TINJAUAN PUSTAKA
4.2 Hasil Penelitian
4.2.1 Analisis Statistik Deskriptif
Dalam penelitian ini statistik deskriptif digunakan untuk melihat nilai mean,maximum,minimum dan standart deviasi dari variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu, audit delay (Y) sebagai variabel dependen, profitabilitas (X1), solvabilitas (X2), opini audit (X3), reputasi KAP (X4) sebagai
Statistik deskriptif dari variabel tersebut dari sampel perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2011-2014 disajikan dalam tabel dibawah ini.
Tabel 4.1 Deskriptif statistik
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
profitabilitas 124 ,20 66,00 14,4655 13,95996 solvabilitas 124 ,01 141,00 13,6036 29,25355 size perusahaan 124 316048000,00 5822060000000 0,00 4212176068858 ,6540 9537022460562 ,36300 audit delay 124 38,00 319,00 74,9395 24,76553 Valid N (listwise) 124
Sumber :SPSS 20, Data diolah 2016
Berikut ini adalah penjelasan dari tabel 4.1 yang telah diolah.
1. Variabel profitabilitas (X1) sebagai variabel independen memiliki jumlah
sampel (N) sebanyak 124 perusahaan manufaktur selama priode 4 tahun, dengan nilai minimun profitabilitas 0,20% yang dimiliki oleh perusahaan Langgeng Makmur Industri Tbk (LMPI) tahun 2014, nilai maximum profitabilitas 66% dimiliki oleh perusahaan Multi Bintang Indonesia Tbk (MLBI) tahun 2012, nilai rata-rata (Mean) profitabilitas 14,4 % dan nilai standart deviasi (simpangan baku) profitabilitas adalah 13,95%. Profitabilitas dinilai dari laba bersih dibanding total aktiva.
2. Variabel solvabilitas (X2) sebagai variabel independen memiliki jumlah
sampel (N) sebanyak 124 perusahaan manufaktur selama priode 4 tahun, dengan nilai minimun solvabilitas 0,01 % yang dimiliki perusahaan H.M Sampoerna Tbk (HMSP) tahun 2011, nilai maximum solvabilitas 141 % dimiliki perusahaan Kedawung Setia Industrial Tbk (KDSI) tahun 2013, nilai
rata-rata (Mean) solvabilitas 13,6 % dan nilai standart deviasi (simpangan baku) solvabilitas adalah 29,2%. Solvabilitas dinilai dari total kewajiban dibanding total ekuitas.
3. Variabel size perusahaan (Z) sebagai variabel independen memiliki jumlah sampel (N) sebanyak 124 perusahaan manufaktur selama priode 4 tahun, dengan nilai minimun total aset Rp.316.048.000 dimiliki oleh perusahaan Akasha Wira Internasional Tbk (ADES) tahun 2011, nilai maximum total aset Rp. 58.220.600.000.000 dimiliki oleh perusahaan Gudang Garam Tbk (GGRM) tahun 2014, nilai rata-rata (Mean) total aset Rp. 4.212.176.068.858,6 dan nilai standart deviasi (simpangan baku) total aset adalah Rp. 9.537.022.460.562,3. Tampak bahwa terdapat fluktuasi yang relatif tinggi dalam hal ukuran perusahaan pada perusahaan sampel yang diukur dengan total aktiva perusahaan.
4. Variabel audit delay (Y) sebagai variabel dependen memiliki jumlah sampel (N) sebanyak 124 perusahaan manufaktur selama priode 4 tahun, dengan nilai minimun audit delay 38 hari dimiliki oleh perusahaan Industri Jamu dan Farmasi Sido Muncul Tbk (SIDO) tahun 2013, nilai maximum audit delay 319 hari dimiliki perusahaan Multi bintang Indonesia Tbk (MLBI) tahun 2012, nilai rata-rata (Mean) audit delay 74,93 hari dan nilai standart deviasi (simpangan baku) audit delay adalah 24,765 hari. Tampak bahwa rata-rata
audit delay perusahaan sampel masih di bawah 90 hari kalender yang
merupakan batas yang ditetapkan oleh BAPPEPAM dalam penyampaian laporan keuangan atau tanggal 31 Maret pada tiap tahunnya. Terlihat juga
bahwa terdapat perusahaan yang terlambat karena mempunyai audit delay diatas 90 hari.
Tabel 4.2
Statistik frekuensi opini audit
opini audit
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid
,00 0 0 0 0
1,00 124 100,0 100,0 100,0
Total 124 100,0 100,0
Sumber :SPSS 20, Data diolah 2016
Tabel 4.2 menjelaskan tentang statistik deskriptif untuk variabel opini audit yang merupakan variabel dummy. Opini audit yang bernilai ,00 merupakan opini wajar dengan pengecualian yang tidak dimiliki oleh perusahaan manufaktur yang menjadi sampel dan yang bernilai 1,00 merupakan opini wajar tanpa pengecualian yang dimiliki 124 perusahaan manufaktur yang dapat dilihat dalam lampiran 2 dengan persentase 100,0 dari total 124 perusahaan manufaktur.
Tabel 4.3
Statistik frekuensi reputasi KAP
reputasi kap
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid
,00 57 46,0 46,0 46,0
1,00 67 54,0 54,0 100,0
Total 124 100,0 100,0
Sumber :SPSS 20, Data diolah 2016
Tabel 4.3 menjelaskan tentang statistik deskriptif untuk variabel reputasi KAP yang merupakan variabel dummy. Reputasi KAP yang bernilai ,00 merupakan KAP yang tidak berafiliasi dengan big four yang dimiliki oleh 57 perusahaan
manufaktur yang dapat dilihat dalam lampiran 2 dengan persentase 46% dan yang bernilai 1,00 merupakan KAP yang berafiliasi dengan big four yang dimiliki 67 perusahaan manufaktur yang dapat dilihat dalam lampiran 2 dengan persentase 54% dari total 124 perusahaan manufaktur.
4.2.2 Uji Asumsi Klasik 4.2.2.1Uji Normalitas
1. Analisis Statistik
Pengujian normalitas data dalam penelitian ini menggunakan uji statistik non parametic Kolmogorav-Smirnov (K-S) dengan membuat hipotesis.
Ho : data residual berdistribusi normal Ha : data residual tidak berdistribusi normal
Apabila nilai signifikansinya lebih besar dari 0,05 maka Ho diterima, sedangkan bila signifikansinya lebih kecil dari 0,05 maka Ho di tolak. Berikut merupakan tabel pengujian K-S.
Tabel 4.4
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 124
Normal Parametersa,b Mean 0E-7
Std. Deviation ,66485428 Most Extreme Differences
Absolute ,116
Positive ,090
Negative -,116
Kolmogorov-Smirnov Z 1,287
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber :SPSS 20, Data diolah 2016
Tabel 4.4 diatas menunjukkan bahwa nilai signifikansi adalah 0,073 yang berada diatas 0,05. Dengan demikian residual terdistribusi secara normal sehingga model penelitian dinyatakan telah memenuhi asumsi normalitas.
2. Analisis Grafik
Pengujian dengan grafik histogram dengan kriteria pada distribusi yang tidak mencong kekiri dan kekanan maka dapat dinyatakan bahwa berdistribusi normal. Pengujian normalitas menggunakan P- P Plot, dengan kriteria apabila titik-titik pada P-P Plot berada pada garis lurus maka dapat dinyatakan bahwa data berdistribusi normal. Berikut hasil dari pengujian normalitas berdasarkan grafik.
Gambar 4.1
Histogram Normalitas Data
Sumber :SPSS 20, Data diolah 2016
Grafik 4.1 diatas menunjukkan bahwa kurva yang ada tidak berbentuk mencong kekiri atau kenan. Hal ini berarti bahwa data yang diambil dari populasi merupakan data yang berdistribusi normal.
Sumber :SPSS 20, Data diolah 2016
Gambar 4.2
P-P Plot Normalitas Data
Gambar 4.2 P-P Plot diatas menunjukkan grafik normalitas data dimana data yang digunakan berdistribusi normal terlihat dari seluruh titik-titik menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti garis diagonal tersebut. Maka data penelitian ini telah diambil dari populasi yang berdistribusi normal.
4.2.2.2Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Ketentuan untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas yaitu jika nilai variance inflation factor (VIF) tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak kurang dari 0,1, maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolinieritas. VIF = 1/Tolerance, jika VIF = 0 maka Tolerance = 1/10 = 0,1. Semakin tinggi VIF maka semakin rendah tolerance.
Hasil pengujian untuk multikolinearitas dapat dilihat dalam tabel berikut.
Tabel 4.5 Uji Multikoleniaritas
Sumber :SPSS 20, Data diolah 2016
Berdasarkan tabel 4.5 diatas dapat dilihat bahwa hasil uji multikoleniaritas menunjukkan nilai tolerance yang lebih besar dari 0,10 dan nilai VIF lebih kecil dari 10 untuk setiap variabel. Pada variabel Profitabilitas nilai tolarance 0,759 > 0,10 kemudian nilai VIF 1,317 > 10. Solvabilitas memiliki nilai tolerance 0,873 > 0,10 kemudian nilai VIF 1,146 < 10. Variabel opini audit memiliki nilai tolarance 0,942 > 0,10 dan nilai VIF 1,061 < 10. Variabel reputasi KAP memiliki nilai
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 profitabilitas ,759 1,317 solvabilitas ,873 1,146 opini audit ,942 1,061 reputasi kap ,670 1,493 size perusahaan ,949 1,054 a. Dependent Variable: audit delay
tolerance 0,670 > 0,10 kemudian nilai VIF 1,493 < 10. Selanjutnya variabel size perusahaan memiliki nilai tolerance 0,949 > 0,10 dan nilai VIF 1,054 < 10.
Berdasarkan hasil tersebut maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dan layak untuk digunakan dalam penelitian.
4.2.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan kepengamatan lain jika variance dari residual satu pengamatan kepengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Cara memprediksi heteroskedastisitas adalah :
1. jika pola gambar scatterplot model tersebut adalah titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0,
2. titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja, 3. penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang,
melebar kemudian menyempit dan melebar kembali. Penyebaran titik- titik data sebaiknya tidak berpola.
Gambar 4.3 Uji Heteroskedastisitas
Sumber :SPSS 20, Data diolah 2016
Berdasarkan gambar 4.3 diatas dapat dilihat bahwa titik-titik yang ada pada pola gambar scatterplot model tersebut adalah tidak menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0 tetapi menyebar keseluruhan. Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja tetapi menyebar kesmua arah. Penyebaran titik-titik data tidak membentuk pola bergelombang, melebar kemudian menyempit dan melebar kembali. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi ini sehingga model ini layak digunakan untuk melihat pengaruh solvabilitas dan reputasi KAP terhadap audit
delay pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI. 4.2.2.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya), jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem
autokorelasi. Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi dengan dilakukan uji Durbin-Watson. Jika nilai Durbin Watson berada diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi.
Hasil pengujian autokorelasi dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4.6 Uji Autokorelasi
Sumber :SPSS 20, Data diolah 2016
Berdasarkan tabel 4.6 diatas diperoleh hasil yang menunjukkan bahwa durbin watson yang dimiliki adalah 2,025 yang lebih besar dari batas atas (du) 1,79 dan kurang dari 4 – 1,79 (4-du). Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi pada model regresi ini dan layak untuk dilakukan pengujian ketahap selanjutnya.
4.2.3 Pengujian Hipotesis Pertama
Pengujian yang dilakukan untuk hipotesis pertama ini terdiri dari uji koefisien determinasi. Uji F dan uji t. Berikut adalah penjelasannya.
1. Koefisien Determinasi
Berikut merupakan hasil uji koefisien determinasi dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Model Summaryb
Model Durbin-Watson
1 2,025a
a. Predictors: (Constant), , profitabilitas,solvabilitas,opini,reputasi b. Dependent Variable: audit delay
Tabel 4.7
Uji Koefisien Determinasi
Sumber :SPSS 20, Data diolah 2016
Berdasarkan tabel 4.7 hasil uji koefisien determinasi diatas menunjukkan bahwa besarnya adjusted R2 adalah 0,801 atau 80,1 %. Maka besarnya pengaruh profitabilitas, solvabilitas, opini audit dan reputasi KAP terhadap audit delay pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI periode 2011-2014 adalah hanya sebesar 80,1 % sedangkan sisanya sebesar 19,9 % adalah dipengaruhi oleh variabel lain diluar model yang tidak diteliti oleh penelitian ini. Standart Error of the Estimate pada penelitian ini adalah 2,412. Semakin kecil nilai Standart Error of the Estimate akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel dependen. Pada penelitian Widyantari (2012) memiliki R2 4,6 % dengan menggunakan variabel ukuran perusahaan, solvabilitas, profitabilitas ,opini auditor, ukuran KAP, sedangkan penelitian Lestari (2010) menunjukkan angka R2 yang lebih tinggi yaitu 14,5 % dengan menggunakan variabel opini auditor, ukuran perusahaan, solvabilitas, kualitas auditor dan profitabilitas.
2. Uji F
Berikut merupakan hasil pengujian koefisien regresi simultan dapat dilihat pada tabel berikut.
Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 ,827a ,802 ,801 2,412022
a. Predictors: (Constant), reputasi kap, opini audit, solvabilitas, profitabilitas
Tabel 4.8 Uji F
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 6207,396 4 1551,849 2,667 ,036b Residual 69232,401 119 581,785
Total 75439,796 123
a. Dependent Variable: audit delay
b. Predictors: (Constant), reputasi kap, opini audit, solvabilitas, profitabilitas
Sumber :SPSS 20, Data diolah 2016
Syarat pengambilan keputusan untuk uji F adalah jika F hitung < F tabel maka Ho diterima , jika F hitung > F tabel maka Ho ditolak, dan jika signifikansi < 0,05 . Dari tabel 4.8 uji F diperoleh F hitung 2,667 dan F tabel 2,45, hal ini berarti F hitung > dari F tabel maka Ho ditolak dan HA diterima. Kemudian signifikansi yang didapat sebesar 0,036 lebih kecil dari signifikansi 0,05. Berdasarkan hasil tersebut maka dapat disimpulkan bahwa profitabilitas (X1),
solvabilitas (X2), opini audit (X3), reputasi KAP (X4) secara simultan berpengaruh
terhadap audit delay
Menurut penelitian Widyantari (2012) dari hasil uji F mendapatkan hasil bahwa Fhitung (2.488) > Ftabel (2.44) maka dinyatakan kalau terdapat pengaruh serempak dari ukuran perusahaan, solvabilitas, profitabilitas, opini auditor dan ukuran KAP terhadap audit delay perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2008-2011, sedangkan penenelitian Lestari (2010) mendapatkan hasil bahwa nilai F hitung pada model penelitian sebesar 4,369
dengan taraf signifikansi 0,001. Nilai signifikansi berada di bawah 0,05 yang menunjukkan bahwa variabel bebas secara serempak mempunyai pengaruh signifikan terhadap audit delay.
3. Uji –t
Berikut merupakan hasil pengujian untuk uji t dapat dillihat dalam tabel berikut.
Tabel 4.9 Uji t
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 43,118 17,568 2,454 ,016 profitabilitas ,547 ,179 ,308 3,060 ,003 solvabilitas -,001 ,079 -,001 -2,752 ,009 opini audit 27,894 17,711 ,142 3,755 ,001 reputasi kap -6,529 5,248 -,132 -3,672 ,002 a. Dependent Variable: audit delay
Sumber :SPSS 20, Data diolah 2016
Syarat pengambilan keputusan untuk uji t adalah jika t hitung < F tabel maka Ho diterima , jika t hitung > t tabel maka Ho ditolak, dan jika signifikansi < 0,05.
1. Pengaruh Profitabilitas terhadap Audit Delay
Dari tabel 4.9 hasil uji t didapatkan hasil yang dapat dilihat dalam tabel diatas bahwa pada variabel profitabilitas nilai t hitung yang didapat 3,060 sedangkan t tabel sebesar 1,657, hal ini bearti t hitung > t tabel sehingga Ha diterima dan nilai signifikansi solvabilitas 0,003 lebih kecil dari 0,05, Maka dapat disimpulkan bahwa secara parsial variabel profitabilitas
berpengaruh positif terhadap audit delay karena nilai koefisien solvabilitas bertanda positif.
2. Pengaruh Solvabilitas terhadap Audit Delay
Dari tabel 4.9 hasil uji t didapatkan hasil yang dapat dilihat dalam tabel diatas bahwa pada variabel solvabilitas memiliki nilai t hitung sebesar 2,752 sedangkan t tabel sebesar 1,657 yang artinya t hitung > t tabel sehingga Ha diterima dan nilai signifikansi solvabilitas 0,009 lebih kecil dari 0,05, Maka dapat disimpulkan bahwa secara parsial variabel solvabilitas berpengaruh negatif terhadap audit delay, karena nilai koefisien solvabilitas bertanda negatif.
3. Pengaruh Opini audit terhadap Audit Delay
Dari tabel 4.9 hasil uji t didapatkan hasil yang dapat dilihat dalam tabel diatas bahwa pada variabel opini audit, nilai t hitung yang didapat 3,755 sedangkan t tabel sebesar 1,657 yang artinya t hitung > t tabel sehingga Ha diterima dan nilai signifikansi solvabilitas 0,001 < 0,05, Maka dapat disimpulkan bahwa secara parsial variabel opini audit berpengaruh positif terhadap audit delay, karena mempunyai nilai t hitung yang lebih besar dari t tabel dan signifikansi yang lebih kecil dari signifikansi yang telah ditentukan yaitu 0,05.
4. Pengaruh Reputasi KAP terhadap Audit Delay
Dari tabel 4.9 hasil pengujian pada uji t didapatkan hasil yang dapat dilihat dalam tabel diatas bahwa pada variabel reputasi KAP nilai t hitung yang didapat 3,672 sedangkan t tabel sebesar 1,657 yang artinya t hitung < t
tabel sehingga Ha diterima dan nilai signifikansi reputasi KAP 0,002 < 0,05, Maka dapat disimpulkan bahwa secara parsial variabel reputasi KAP berpengaruh negatif terhadap audit delay karena mempunyai nilai signifikansi yang lebih kecil dari signifikansi yang telah ditentukan yaitu 0,05.
Berdasarkan tabel 4.9 diatas diperoleh nilai-nilai koefisien yang disusun dalam persamaan berikut.
Y = 43,118 + 0,547X1 - 0,001X2 + 27,894 X3 - 6,529X4 + e
persamaan tersebut menunjukkan bahwa audit delay dipengaruhi oleh profitabilitas, solvabilitas, opini audit dan reputasi KAP. Hasil ini dapat dijelaskan sebagai berikut.
1. Konstanta sebesar 43,118 menunjukkan nilai konstan, dimana jika semua variabel bebas ( profitabilitas, solvabilitas, opini audit dan reputasi KAP ) dianggap konstan maka nilai dari audit delay adalah sebesar 43,118 hari. 2. Koefisien profitabilitas = 0,547 menunjukkan bahwa profitabilitas (X1)
berpengaruh positif terhadap audit delay (Y). Hal ini berarti jika variabel profitabilitas ditingkatkan 1 % maka akan memperpanjang audit delay sebesar 0,547 hari dengan syarat variabel lainnya dianggap konstan. Profitabilitas memiliki tanda positif yang berarti bahwa semakin tinggi nilai profitabilitas maka akan memperpanjang audit delay.
3. Koefisien solvabilitas = -0,001 menunjukkan bahwa solvabilitas (X2)
berpengaruh negatif terhadap audit delay (Y). Hal ini berarti jika variabel solvabilitas ditingkatkan 1 % maka akan mempercepat audit delay sebesar
0,001 hari dengan syarat variabel lainnya dianggap konstan. Solvabilitas memiliki tanda negatif yang berarti bahwa semakin tinggi nilai solvabilitas maka akan mempercepat audit delay.
4. Koefisien opini audit = 27,894 menunjukkan bahwa opini audit (X3)
berpengaruh positif terhadap audit delay (Y). Hal ini berarti jika variabel opini audit yang diberikan adalah wajar tanpa pengecualian maka akan memperpanjang audit delay sebesar 27,894 hari dengan syarat variabel lainnya dianggap konstan. Opini audit memiliki tanda positif yang berarti bahwa semakin tinggi nilai opini audit maka akan memperpanjang audit
delay.
5. Koefisien reputasi KAP = -6,529 menunjukkan bahwa reputasi KAP (X2)
berpengaruh negatif erhadap audit delay (Y). Hal ini berarti jika perusahaan memilih menggunakan jasa KAP yang berafiliasi dengan big
four maka audit delay akan cepat 6,529 hari dengan syarat variabel bebas
lainnya konstan. Nilai reputasi KAP memiliki tanda negatif yang berarti semakin baik reputasi KAP tersebut maka akan mempercepat audit delay.
H1 : Profitabilitas, Solvabilitas, Opini Audit dan Reputasi KAP
berpengaruh terhadap audit delay baik secara simultan maupun parsial pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI).
4.2.4 Pengujian Hipotesis Kedua
Pengujian ini dilakukan untuk menguji interaksi antara variabel X1 dan Z yang
dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 4.10
Interaksi Profitabilitas dan Size Perusahaan
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -70,075 27,927 -2,509 ,013 profitabilitas 8,755 1,147 4,935 7,632 ,000 Size 5,243 1,037 ,593 5,054 ,000 profitsize -,317 ,043 -4,745 -7,323 ,000
a. Dependent Variable: audit delay
Uji t
Syarat pengambilan keputusan untuk uji t adalah jika t hitung < t tabel maka Ho diterima, jika t hitung > t tabel maka Ho ditolak, dan jika signifikansi < 0,05. Berdasarkan tabel 4.10 menunjukkan hasil uji t variabel profitabilitas yang memiiliki nilai t hitung sebesar 7,632 dan nilai t tabel 1,657. Hal ini berarti bahwa t hitung > dari t tabel maka Ha diterima. Variabel size perusahaan yang memiiliki nilai t hitung sebesar 5,054 dan nilai t tabel 1,657. Hal ini berarti bahwa t hitung > dari t tabel maka Ha diterima. Variabel interaksi profitabilitas dan size perusahaan yang memiiliki nilai t hitung sebesar 7,323 dan nilai t tabel 1,657. Hal ini berarti bahwa t hitung > dari t tabel maka Ha diterima. Nilai signifikan variabel profitabilitas sebesar 0,000, size perusahaan sebesar 0,000, dan interaksi profitabilitas dengan size perusahaan memiliki nilai signifikan sebesar 0,000 yang
berada dibawah nilai signifikansi yang ditentukan yaitu 0,05 berarti bahwa secara parsial variabel profitabilitas, size perusahaan dan interaksi profitabilitas dan size perusahaan berpengaruh terhadap audit delay.
Berdasarkan tabel 4.10 diatas diperoleh nilai-nilai koefisien yang dapat dibuat dalam persamaan berikut.
Y = -70,705 + 8,755X1 + 5,243Z - 0,317X1Z + e Penjelasan persamaan 2 tersebut adalah sebagai berikut.
1. Konstanta sebesar 70,705 menunjukkan jika semua variabel independen (profitabilitas, size perusahaan dan interaksi profitabilitas dengan size perusahaan) dianggap konstan, maka nilai audit delay adalah 70,705hari. 2. Koefisien profitabilitas = 8,755 menunjukkan bahwa profitabilitas (X1)
berpengaruh positif terhadap audit delay (Y). Hal ini berarti jika variabel profitabilitas ditingkatkan 1 % maka akan memperpanjang audit delay sebesar 8,755 hari dengan syarat variabel bebas lainnya konstan. Profitabilitas perusahaan memiliki tanda positif yang berarti semakin besar profitabilitas maka akan semakin panjang audit delay.
3. Koefisien size perusahaan = 5,243 menunjukkan bahwa size perusahaan (Z) berpengaruh positif terhadap audit delay (Y). Hal ini berarti jika nilai variabel size perusahaan ditingkatkan Rp. 1 dengan syarat variabel lainnya konstan, maka audit delay akan lebih panjang 5,243 hari. Nilai size perusahaan positif yang berarti bahwa semakin tinggi size perusahaan maka audit delay akan semakin panjang.
4. Koefisien interaksi profitabilitas (X1) dan size perusahaan (Z) = -0,317
menunjukkan bahwa interaksi profitabilitas (X1) dan size perusahaan (Z)
berpengaruh negatif terhadap audit delay (Y). Hal ini berarti jika nilai variabel interaksi profitabilitas dan size perusahaan ditingkatkan maka akan menurunkan audit delay sebesar 0,317 hari. Interaksi profitabilitas dengan size perusahaan memiliki tanda negatif yang berarti bahwa semakin tinggi interaksi profitabilitas dengan size perusahaan maka akan semakin pendek audit delay.
H2 : Interaksi Profitabilitas dengan size perusahaan berpengaruh terhadap audit delay pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI).
4.2.5 Pengujian Hipotesis Ketiga
Pengujian ini dilakukan untuk menguji interaksi antara variabel X2 dan Z yang
dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 4.11
Interaksi Solvabilitas dan Size Perusahaan
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 95,169 22,845 4,166 ,000 solvabilitas ,437 3,629 ,516 3,120 ,009 size -,748 ,846 -,085 3,884 ,003 solvasize -,016 ,133 -,519 ,121 ,904
Syarat pengambilan keputusan untuk uji t adalah jika t hitung < t tabel maka Ho diterima, jika t hitung > t tabel maka Ho ditolak, dan jika signifikansi < 0,05. Berdasarkan tabel 4.11 menunjukkan hasil uji t variabel solvabilitas yang memiiliki nilai t hitung sebesar 3,120 dan nilai t tabel 1,657. Hal ini berarti bahwa t hitung > dari t tabel maka Ha diterima. Variabel size perusahaan yang memiiliki nilai t hitung sebesar 3,884 dan nilai t tabel 1,657. Hal ini berarti bahwa t hitung > dari t tabel maka Ha diterima. Nilai signifikan variabel solvabilitas sebesar 0,009, size perusahaan sebesar 0,003, yang berada dibawah nilai signifikansi yang ditentukan yaitu 0,05 , hal ini berarti bahwa secara parsial variabel solvabilitas,
size perusahaan berpengaruh terhadap audit delay. Sedangkan interaksi
solvabilitas dengan size perusahaan memiliki nilai t hitung sebesar 0,121 dan nilai t tabel 1,657. Hal ini berarti bahwa t hitung < dari t tabel maka Ho diterima dan nilai signifikan 0,904 yang lebih besar dari signifikansi 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa interaksi solvabilitas dengan size perusahaan tidak berpengaruh terhadap audit delay .
Berdasarkan tabel 4.15 diatas diperoleh nilai-nilai koefisien yang dapat dibuat dalam persamaan berikut.
Y = 95,169 + 0,437X2 - 0,748Z - 0,016X2Z + e Penjelasan persamaan 3 tersebut adalah sebagai berikut.
1. Konstanta sebesar 95,169 menunjukkan jika semua variabel independen (solvabilitas, size perusahaan dan interaksi solvabilitas dengan size perusahaan) dianggap konstan, maka nilai audit delay 95,169 hari.
2. Koefisien solvabilitas = 0,437 menunjukkan bahwa solvabilitas (X2)
berpengaruh positif terhadap audit delay (Y). Hal ini berarti jika variabel solvabilitas ditingkatkan 1 % maka akan memperpanjang audit delay sebesar 0,437 hari dengan syarat variabel bebas lainnya konstan. Solvabilitas memiliki tanda positif yang berarti semakin tinggi solvabilitas maka akan semakin panjang audit delay.
3. Koefisien size perusahaan = -0,748 menunjukkan bahwa size perusahaan (Z) berpengaruh negatif terhadap audit delay (Y). Hal ini berarti jika nilai variabel size perusahaan ditingkatkan Rp. 1 dengan syarat variabel lainnya konstan, maka audit delay akan lebih cepat sebesar 0,748 hari. Nilai size perusahaan negatif yang berarti bahwa semakin tinggi size perusahaan maka audit delay akan semakin pendek.
4. Koefisien interaksi solvabilitas (X2) dan size perusahaan (Z) = -0,016
menunjukkan bahwa interaksi solvabilitas (X2) dan size perusahaan (Z)
berpengaruh negatif terhadap audit delay (Y). Hal ini berarti jika nilai variabel interaksi solvabilitas dengan size perusahaan ditingkatkan maka