BAB III KERANGKA KONSEPTUAL
3.8 Hipotesis Penelitian
Menurut Manullang dan Pakpahan (2014) hipotesa adalah “dugaan atau jawaban sementara dari pertanyaan yang ada pada perumusan masalah” oleh karena itu, penulis merumuskan hipotesis dalam penelitian ini yaitu :
1. Profitabilitas diproyeksi melalui Return On Asset (ROA)
H0= ROA berpengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan pada perusahaan retail yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
48
H1= ROA tidak berpengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan pada perusahaan retail yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
2. Leverage (Solvabilitas) diproyeksikan melalui Debt to Equity Ratio (DER) H0 = DER berpengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu penyampaian
laporan keuangan pada perusahaan retail yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
H1= DER tidak berpengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan pada perusahaan retail yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
3. Likuiditas diproyeksikan melalui Current Ratio (CR)
H0= CR berpengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan pada perusahaan retail yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
H1= CR tidak berpengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan pada perusahaan retail yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
4. Ukuran Perusahaan
H0=Ukuran perusahaan berpengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan pada perusahaan retail yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
H1=Ukuran perusaahan tidak berpengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan pada perusahaan retail yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
5. Struktur Kepemilikan
H0 = Struktur kepemilikan berpengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan pada perusahaan retail yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
H1= Struktur kepemilikan tidak berpengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan pada perusahaan retail yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
6. Kantor Akuntan Publik (KAP)
H0 = Kantor Akuntan Publik berpengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan pada perusahaan retail yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
H1= Kantor Akuntan Publik tidak berpengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan pada perusahaan retail yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
BAB IV
METODOLOGI PENELITIAN
4.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini adalah penelitian asosiatif dan menurut Sugiyono (2012) penelitian asosiatif adalah “merupakan penelitian yang bertujuan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih”. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh profitabilitas, leverage, likuiditas, ukuran perusahaan, struktur kepemilikan dan kantor akuntan publik terhadap ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan.
4.2 Lokasi dan Waktu Penelitian 4.2.1 Lokasi Penelitian
Lokasi Penelitian dilakukan di Bursa Efek Indonesia (BEI) melalui media internet pada situs www.idx.co.id.
4.2.2 Waktu Penelitian
Waktu penelitian dilaksanakan dari bulan Agustus 2018 sampai dengan November 2018.
4.3 Populasi dan Sampel Penelitian 4.3.1 Populasi
Menurut Sugiyono (2012) Populasi adalah “objek/subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya”. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan sektor perdagangan dan jasa, sub sektor retail yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia per 31 Desember 2017 yang berjumlah 25 perusahaan.
4.3.2 Sampel
Menurut Sugiyono (2012) Sampel adalah “bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut”. Pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan metode purposive sampling dan menurut Pakpahan dan Manullang (2014) purposive sampling adalah “teknik pengambilan sampel dari suatu populasi berdasarkan pertimbangan tertentu”.
Adapun kriteria-kriteria yang digunakan sebagai pertimbangan dalam menentukan sampel adalah sebagai berikut :
1. Sektor perdagangan dan jasa, sub sektor retail yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dan tidak delisting sampai pada tanggal 31 Desember 2017 2. Perusahaan sektor perdagangan dan jasa, sub sektor retail yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia (BEI) yang dapat diketahui return on asset, debt to equity current rasio, total penjualan, status penanaman modalnya.
52
1 2 3
1 ACES PT Ace Hardware, Tbk √ √ √ Sampel 1
2 AMRT PT Sumber Alfaria Trijaya, Tbk √ √ √ Sampel 2 3 CENT PT.Centratama Telekomunikasi Indonesia,Tbk - - - -4 CSAP PT Catur Sentosa Adiprana, Tbk √ √ √ Sampel 3
5 DAYA PT. Duta Intidaya,Tbk √ √ √ Sampel 4
6 ECII PT Electronic City Indonesia, Tbk √ √ √ Sampel 5
7 ERAA PT Erajaya Swasembada, Tbk √ √ √ Sampel 6
8 GLOB PT Global Teleshop, Tbk - - -
-9 GOLD PT Golden Retailindo, Tbk - - -
-10 HERO PT Hero Supermarket, Tbk √ √ √ Sampel 7
11 KIOS PT. Kiosan Komersial Indonesia,Tbk - - -
-12 KOIN PT Kokoh Inti Arebama, Tbk √ √ √ Sampel 8
13 LPPF PT Matahari Department Store, Tbk √ √ √ Sampel 9
14 MAPI PT Mitra Adi Perkasa, Tbk √ √ √ Sampel 10
15 MCAS PT. Mcash Integrasi,Tbk - - -
-16 MIDI PT Midi Utama Indonesia, Tbk √ √ √ Sampel 11 17 MKNT PT. Mitra Komunikasi Nusantara,Tbk √ √ √ Sampel 12 18 MPPA PT Matahari Putra Prima, Tbk √ √ √ Sampel 13 19 RALS PT Ramayana Lestari Sentosa, Tbk √ √ √ Sampel 14
20 RANC PT Supra Boga Lestari, Tbk √ √ √ Sampel 15
21 RIMO PT Rimo internasional Lestari, Tbk √ √ √ Sampel 16
22 SKYB PT Skybee, Tbk - - -
-23 SONA PT.Sona Topas Tourism Industry,Tbk - - - -24 TELE PT Tiphone Mobile Indonesia, Tbk √ √ √ Sampel 17
25 TRIO PT. Trikomsel Oke, Tbk - - -
-KRITERIA
SAMPEL No KODE NAMA PERUSAHAAN
3. Perusahaan sektor perdagangan dan jasa, sub sektor retail yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) yang mempublikasikan laporan keuangan tahunan pada tahun 2016 dan 2017 auditan secara berturut-turut.
Berdasarkan kriteria diatas maka dapat ditentukan sampel dalam penelitian ini adalah berjumlah 17 perusahaan dan dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 4.1
Sampel Berdasarkan Kriteria
Sumber : Penulis,2018
4.4 Jenis dan Sumber Data 4.4.1 Jenis data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berasal dari hasil publikasi Bursa Efek Indonesia (BEI) tentang data laporan keuangan tahunan perusahaan tahun 2017, buku-buku referensi, internet, dan literatur ilmiah lainnya yang berkaitan dengan penelitian.
4.4.2 Sumber data
Sumber data penelitian ini bersumber dari eksternal. Sumber data eksternal umumnya disusun oleh entitas selain peneliti dari perusahaan yang bersangkutan.
Sumber data eksternal ini diperoleh dari website www.idx.co.id.
4.5 Teknik Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data laporan keuangan yang ada di Bursa Efek Indonesia tahun 2017 yang diperoleh melalui website www.idx.co.id untuk mendapatkan data variabel profitabilitas, leverage (solvabilitas), likuiditas, ukuran perusahaan, struktur kepemilikan dan Kantor Akuntan Publik (KAP) serta studi pustaka untuk mendapatkan teori-teori yang melatarbelakangi penelitian ini.
4.6 Definisi Operasional Variabel
Variabel-variabel yang dioperasikan dalam penelitian ini adalah variabel yang terkandung dalam hipotesis yang telah dirumuskan yaitu profitabilitas (X1),
54
Kantor Akuntan Publik (X6) dan ketepatan waktu pelaporan keuangan (Y) dan untuk memberikan jawaban yang jelas, maka perlu diberikan defenisi variabel-variabel yang akan diteliti guna memudahkan penelitian dan pengukuran seperti dalam tabel berikut ini :
Tabel 4.2
Defenisi Operasional Variabel
Variabel Definisi Indikator Skala
Profitabilitas (X1)
Profitabilitas adalah rasio
untuk mengetahui
kemampuan perusahaan untuk memperoleh laba dari berbagai kebijakan dan keputusan yang telah diambil
= ℎ melihat seberapa jauh perusahaan dibiayai oleh
hutang atau pihak luar. =
Rasio
Likuiditas ( X3)
Likuiditas adalah untuk mengetahui kemampuan
Ukuran besarnya kecilnya perusahaan
1= Perusahaan besar dengan nilai kekayaan bersih lebih besar dari Rp. 10 Milyar termasuk tanah dan bangunan 0= Bukan perusahaan besar dengan nilai kekayaan bersih kurang dari 10 Milyar termasuk
Perbandingan antara jumlah saham yang dimiliki oleh pihak dalam (Insider ownership’s) dengan jumlah saham yang dimiliki oleh pihak luar (outsider ownership’s)
1= saham dimiliki oleh pihak asing lebih dari 50
%
0= saham dimiliki oleh lokal/domestik lebih dari 50 %
Dummy
Kualitas Kantor Akuntan Publik
(X6)
Reputasi auditor sering digunakan sebagai gambaran dari kualitas audit dan auditor skala besar lebih cenderung untuk mengungkapkan masalah-masalah yang ada.
1= KAP the big four dan
menunjukkan rentang waktu antara penyajian informasi yang diinginkan dengan frekuensi pelaporan informasi.
1= Tepat waktu sebelum atau sampai tanggal 31 maret
0= tidak tepat waktu setelah tanggal 31 maret
Dummy
Sumber : Penulis,2018
4.7 Teknik Analisis 4.7.1 Statistik deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk mendiskripsikan variabel-variabel dalam penelitian ini dan yang digunakan adalah rata-rata (mean) dan standar deviasi.
4.7.2 Uji Regresi
1. Uji Regresi Logistik
Uji hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji regresi logistik (RegLog). Menurut Varamita (2017) regresi logistik merupakan metode statistik yang diterapkan untuk memodelkan variabel respon (Y) yang bersifat kategori (skala nominal/ordinal) berdasarkan satu atau lebih pengubah prediktor (X) yang dapat berupa variabel kategori maupun kontinu (skala interval atau rasio) dan apabila pengubah respon (Y) hanya terdiri dua kategori (Y=0, Y=1) maka metode regresi logistik yang dapat digunakan adalah regresi logistik biner.
Regresi logistik tidak mengasumsikan hubungan antara variabel independen
56
dimana model yang ditentukan akan mengikuti pola grafik linier seperti gambar dibawah ini :
Gambar 4.1 Grafik Regresi Logistik
Regresi logistik akan membentuk variabel prediktor (X) atau respon (Y) yang merupakan kombinasi linier dari variabel independen. Nilai variabel prediktor ini kemudian ditransformasikan menjadi probabilitas dengan fungsi logit dan regresi logistik tidak mensyaratkan adanya uji asumsi normalitas, Multikolonieritas dan homokedastisitas.
2. Uji Kesesesuaian atau Kelayakan Model (Goodness of fit test)
Uji kesesuaian berguna untuk mengetahui apakah model yang diperoleh telah sesuai atau tidak sesuai. Model telah sesuai jika tidak terdapat perbedaan antara hasil pengamatan dan kemungkinan hasil prediksi model. Pengujian kelayakan model regresi logistik dilakukan dengan menggunakan Goodness of fit test yang diukur dengan nilai Chi-Square pada bagian bawah uji Homser and Lemeshow. Adapun dasar pengambilan keputusan dalam uji Goodness of fit yaitu : jika probabilitas > 0,05 maka model sesuai (fit) atau layak dengan data namun jika probabilitas < 0,05 maka model tidak sesuai (fit) atau tidak layak dengan data.
3. Uji Kelayakan Keseluruhan Model (Overal of Fit)
Uji kelayakan seluruh model regresi (overall model fit) dilakukan untuk mengetahui seluruh model layak (fit) dengan data. Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai antara -2 Log Likelihood (-2LL) pada awal (Block Number
= 0) dengan nilai -2 Log Likelihood (-2LL) pada akhir (Block Number = 1).
Adanya pengurangan nilai antara -2LL awal dengan nilai –2LL pada langkah berikutnya menunjukkan bahwa model yang dihipotesakan fit dengan data.
4. Uji Koefisien Regresi
Uji koefisien regresi bertujuan untuk mengukur seberapa besar kemampuan variabel prediktor atau independen (X) dalam menjelaskan variabel respon atau dependen (Y)
5. Model Persamaan Regresi Logistik
Model persamaan regresi logistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
! "
#$"= β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 + ε Dimana :
= "
#$" = Ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan Β0 = Konstanta
β1X1 = Koefisien regresi ROA β2X2 = Koefisien regresi DER β3X3 = Koefisien regresi CR
β4X4 = Koefisien regresi Ukuran Perusahaan
58
β6X6 = Koefisien regresi Kantor Akuntan Publik (KAP) ε = Variabel gangguan
6. Uji Hipotesis
Uji menggunakan taraf signifikasi (α) sebesar 5% (0,05) serta kriteria hipotesa ditolak atau diterima berdasarkan signifikansi p-value (probabilitas value) yakni jika p-value < 0,05 , maka hipotesis H0 diterima dan H1 ditolak dan jika p-value > 0,05 maka hipotesis H1 diterima dan H0 ditolak.
BAB V
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5.1 Deskripsi Variabel Penelitian
Adapun hasil deskripsi variabel penelitian tentang profitabilitas atau rasio untuk mengetahui kemampuan perusahaan dalam memperoleh laba dari berbagai kebijakan dan keputusan yang telah diambil melalui ROA (X1), leverage yakni rasio yang melihat seberapa jauh perusahaan dibiayai oleh hutang atau pihak luar melalui DER (X2), Likuiditas yaitu mengetahui kemampuan perusahaan untuk menyelesaikan kewajiban jangka pendeknya melalui CR (X3), ukuran perusahaan yakni ukuran besar dan kecilnya perusaahan melalui total asset (X4), struktur kepemilikan yakni perbandingan antara jumlah saham melalui banding jumlah saham yang dimiliki oleh pihak dalam (Insider ownership’s) dengan jumlah saham yang dimiliki oleh pihak luar (outsider ownership’s) (X5), Kantor Akuntan Publik (KAP) yakni reputasi auditor sering digunakan sebagai gambaran dari kualitas audit dan auditor skala besar lebih cenderung untuk mengungkapkan masalah-masalah yang ada (X6) dan ketepatan waktu yaitu menunjukkan rentang waktu antara penyajian informasi yang diinginkan dengan frekuensi pelaporan informasi laporan keuangan tahun 2017 (Y). Keseluruhan variabel dideskripsikan pada tabel – tabel berikut ini:
60
Tabel 5.1
Return On Asset (ROA) Periode 2016-2017
Periode Kategori (%) Frequency Percent
2016
Valid
<10 15 88.2
>10 2 11.8
Total 17 100.0
2017
Valid
<10 14 82.4
>10 3 17.6
Total 17 100.0
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2018
Berdasarkan tabel 5.1 diketahui bahwa pada periode 2016 terdapat 15 perusahaan (88,2%) memiliki nilai return on asset (ROA) lebih kecil dari 10 % dan 2 perusahaan (11,2%) memiliki return on asset (ROA) lebih besar dari 10 % sedangkan pada periode 2017 terdapat 14 perusahaan (82,4%) yang memiliki >
10% ROA dan 3 perusahaan (17,6%) memiliki ROA > 10% yang berarti dari periode 2016-2017 ada 5 perusahaan sudah dikatakan lebih baik atau positif dalam kemampuan memperoleh laba namun pada perusahaan yang memiliki
>10% nilai ROA belum tentu tidak baik hal ini dapat terjadi karena penurunan daya beli masyarakat.
Tabel 5.2
Debt to Equity Ratio (DER) Periode 2016-2017
Periode Kategori (Kali) Frequency Percent
2016 Dibawah 10 kali 16 94.1
Diatas 10 kali 1 5.9
Total 17 100.0
2017 Dibawah 10 kali 16 94.1
Diatas 10 kali 1 5.9
Total 17 100.0
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2018
Berdasarkan tabel 5.2 diketahui bahwa pada periode 2016 ada 16 perusahaan (94,1%) memiliki nilai Debt to Equity Ratio (DER) dibawah dari 10 kali dan hanya 1 perusahaan (5,9%) memiliki Debt to Equity Ratio (DER) diatas 10 kali hal yang sama juga pada periode 2017. yang berarti ada 16 perusahaan yang memiliki ekuitas lebih besar dari hutang hal ini dimungkinkan karena belum berkeinginan melakukan ekspansi usaha dan atau karena perusahaan sudah menganggap lebih baik pada posisi saat ini.
Tabel 5.3
Current Ratio (CR) Periode 2016-2017
Periode Kategori (%) Frequency Percent
2016 <100
>100
5 29.4
12 70.6
Total 17 100.0
2017 <100
>100
4 23.5
13 76.5
Total 17 100.0
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2018
Berdasarkan tabel 5.3 diketahui pada periode 2016 terdapat 5 perusahaan (29.4%) memiliki nilai Current Ratio (CR) lebih kecil dari 100% dan 12 perusahaan (70.6%) memiliki Current Ratio (CR) lebih besar dari 100% yang berarti ada 12 perusahaan yang berada pada posisi dapat diterima atau lebih baik dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya dan 5 perusahaan belum berada posisi dapat diterima atau dapat dikatakan ada 5 perusahaan yang belum aman dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya. Selanjutnya pada periode 2017 terdapat 4 perusahaan (23.5%) yang memiliki nilai Current Ratio (CR) lebih kecil dari 100% dan 13 perusahaan (76.5%) memiliki Current Ratio (CR) lebih besar dari
62
lebih baik dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya dan 4 perusahaan belum berada posisi dapat diterima atau dapat dikatakan ada 4 perusahaan yang belum aman dalam memenuhi kewajiban jangka pendeknya.
Tabel 5.4
Ukuran Perusahaan Periode 2016-2017
Frequency Percent
Valid < 500 Milyar 2 11.8
> 500 Milyar 15 88.2
Total 17 100.0
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2018
Berdasarkan tabel 5.4 diketahui total asset 15 perusahaan (88,2%) lebih besar dari 500 milyar dan 2 perusahaan (11,8%) dibawah 500 milyar.
Tabel 5.5
Struktur Kepemilikan Periode 2016-2017
Kategori Frequency Percent
Saham Dimiliki Pihak Internal Lebih Dari
50 % 14 82.4
Saham Dimiliki Pihak Luar Lebih Dari 50
% 3 17.6
Total 17 100.0
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2018
Berdasarkan tabel 5.5 diketahui pada periode 2016-207 terdapat 14 perusahaan (82,4%) lebih dari 50 % saham dimiliki pihak internal kemudian 3 perusahaan (17,6%) lebih dari 50 % saham dimiliki pihak luar.
Tabel 5.6
Kantor Akuntan Publik (KAP) Periode 2016-2017
Kategori Frequency Percent
Tidak Bermitra Dengan The Big Four 14 82.4
Bermitra Dengan The Big Four 3 17.6
Total 17 100.0
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2018
Berdasarkan tabel 5.6 diketahui pada periode 2016 sampai dengan periode 2017 ada 14 perusahaan (82,4%) dalam audit keuangannya menggunakan jasa kantor akuntan publik yang tidak bermitra dengan the big four dan 3 perusahaan (17,6%) bermitra dengan the big four.
Tabel 5.7
Ketepatan Waktu Pelaporan Keuangan Periode 2016-2017
Periode Frequency Percent
2016 Tepat Waktu 1 5.9
Tidak Tepat Waktu 16 94.1
Total 17 100.0
2017 Tepat Waktu 12 70.6
Tidak Tepat Waktu 5 29.4
Total 17 100.0
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2018
Berdasarkan tabel 5.7 diketahui pada periode 2016 terdapat 1 perusahaan (5.9%) tepat waktu dalam pelaporan keuangannya dan 16 perusahaan (94.1%) tidak tepat waktu dalam melakukan pelaporannya sedangkan pada periode 2017 terdapat 12 perusahaan (70,6%) tepat waktu dalam pelaporan keuangannya yakni sebelum dan atau sampai pada tanggal 31 maret sedangkan 5 perusahaan (29,4%) tidak tepat waktu dalam pelaporan keuangan yakni melewati tanggal 31 Maret.
64
5.2 Analisa Statistik Deskriptif
Analisa statistik deskriptif digunakan untuk menggambarkan karateristik data variabel ROA, DER dan CR yang digunakan dalam penelitian ini melalui nilai minimum atau nilai paling rendah dari variabel, nilai maksimum atau nilai paling tinggi dari variabel, mean (rata-rata) dari kelompok data dan standar deviasi atau simpangan baku. Variabel Ukuran perusahan, struktur kepemilikan dan kantor akuntan publik tidak masuk pada perhitungan statistik deskriptif karena merupakan variabel dummy. Analisa statistik deskriptif disajikan dalam tabel – tabel berikut ini:
Tabel 5.8
Statistik Deskriptif Perusahaan Tepat Waktu Periode 2016-2017
2016 N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
ROA 1 1.46 1.46 1.4600 .
DER 1 .18 .18 .1800 .
CR 1 626,80 626,80 626,8000 .
Valid N (listwise) 1
2017 N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
ROA 12 -15 35 3.95 11.417
DER 12 .40 27.10 4.3383 7.33015
CR 12 67.70 388.40 157.5125 91.86476
Valid N (listwise) 12
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2019
Berdasarkan tabel 5.8 diketahui pada periode 2016 nilai minimum pada perusahaan tepat waktu yang paling rendah adalah variabel DER (0,18) dan tertinggi variabel CR (626,80), nilai maksimum terbesar (626,80) diperoleh oleh variabel CR dan terendah variabel DER (0,18), selanjutnya nilai mean tertinggi pada variabel CR (626,8000) dan terendah pada DER (0,1800) dan tidak ada nilai standar deviasi, selanjutnya pada periode 2017 nilai minimum pada perusahaan
tepat waktu yang paling rendah adalah variabel ROA (-0,15) dan tertinggi variabel CR (67,70), nilai maksimum terbesar (388,40) diperoleh oleh variabel CR dan terendah variabel DER (27,10), selanjutnya nilai mean tertinggi pada variabel CR (157.5125) dan terendah pada ROA (3.95) dan nilai standar deviasi tertinggi pada CR (91.86476) dan terendah DER (7.33015).
Tabel 5.9
Statistik Deskriptif Perusahaan Tidak Tepat Waktu Periode 2016-2017
2016 N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
ROA 16 -12.11 41.57 5.1163 11.98108
DER 16 .00 29.40 3.3137 7.08325
CR 16 1,03 726,26 189,0561 196,47548
Valid N (listwise) 16
2017 N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
ROA 5 -1 22 8.64 10.387
DER 5 .11 3.62 1.1660 1.52192
CR 5 .24 918.08 402.8160 389.46655
Valid N (listwise) 5
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2019
Berdasarkan tabel 5.9 diketahui pada periode 2016 nilai minimum pada perusahaan tidak tepat waktu yang paling rendah adalah variabel ROA (-12,11)) dan tertinggi pada CR (1,03) selanjutnya nilai maksimum terbesar (726,26) diperoleh oleh variabel CR dan terendah variabel DER (29,40), nilai mean terendah pada variabel DER (3.3137) dan tertinggi pada variabel CR (189,0561) serta nilai standar deviasi tertinggi pada variabel CR (196,47548) dan terendah pada variabel DER (7.08325). Periode 2017 diketahui nilai minimum pada perusahaan tidak tepat waktu yang paling rendah adalah variabel ROA (-1) dan tertinggi pada CR (24) selanjutnya nilai maksimum terbesar (918.08) diperoleh
66
variabel ROA (8.64) dan tertinggi pada variabel CR (402.8160) serta nilai standar deviasi tertinggi pada variabel CR (389.46655) dan terendah pada variabel DER (1.52192).
Tabel 5.10
Statistik Deskriptif Keseluruhan pada periode 2016 -2017
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
ROA 17 -12.11 41.57 4.9012 11.63448
DER 17 .00 29.40 3.1294 6.90031
CR 17 1,03 726,26 214,8058 217,85706
Valid N (listwise) 17
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
ROA 17 -15 35 5.33 11.019
DER 17 .11 27.10 3.4053 6.30390
CR 17 .24 918.08 229.6606 238.73958
Valid N (listwise) 17
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2019
Berdasarkan tabel 5.10 diketahui pada periode 2016 nilai minimum yang paling rendah adalah variabel ROA (-15) dan nilai tertinggi adalah variabel CR (24) berikutnya nilai maksimum terbesar pada variabel CR (918.08) dan terendah pada variabel DER (27.10), selanjutnya nilai terendah mean pada variabel DER (3.1294) dan tertinggi pada variabel CR (214,8058), serta nilai terendah standar deviasi pada variabel DER (6.90031) dan tertinggi pada variabel CR (217,85706).
Periode 2017 nilai minimum yang paling rendah adalah variabel ROA (-12.11) dan nilai tertinggi adalah variabel CR (1,03) berikutnya nilai maksimum terbesar pada variabel CR (726,26) dan terendah pada variabel DER (29.40), selanjutnya nilai terendah mean pada variabel DER (3.4053) dan tertinggi pada variabel CR (229.6606), serta nilai terendah standar deviasi pada variabel DER (6.30390) dan tertinggi pada variabel CR (238.73958).
5.3 Uji regresi Logistik 5.3.1 Hasil klasifikasi
Klasifikasi bertujuan untuk melihat persentase (%) variabel yang diproyeksikan (variabel independen) terhadap variabel respon (variabel dependen).
Hasil klasifikasi dapat dilihat pada tabel berikut ini : Tabel 5. 11
Overall Percentage 94.1
Observed Period 2017
Overall Percentage 70.6
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2019
Berdasarkan tabel 5.11 diatas dapat diketahui semua data independen pada periode 2016 yang dianalisis sebesar 94,1% dan periode 2017 yang dianalisis sebesar 70,6% berpengaruh terhadap nilai variabel dependen dengan mengikutsertakan parameter konstanta.
68
5.3.2 Uji Kelayakan Model (Goodness of fit test)
Uji kesesuaian adalah uji yang bertujuan untuk melihah kelayakan atau kesesuaian data dengan model yang diajukan.
1. Uji parameter β0
Tabel 5.12 Uji Parameter
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 0 Constant -2.773 1.031 7.235 1 .007 .063
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 0 Constant .875 .532 2.705 1 .100 2.400
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2019
Berdasarkan tabel 5.12 diatas diketahui nilai probabilitas 0,063 dan 2,400 > α 0,05 dengan demikian dapat diambil keputusan bahwa model sesuai dengan data yang diajukan.
2. Uji Hosmer and Lemeshow
Tabel 5.13
Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square df Sig.
1 .000 7 1.000
1 4.512 7 .719
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2019
Berdasarkan tabel 5.13 diatas dapat diketahui nilai sig 1.000 dan 0,719 > α 0,05 maka dapat diambil keputusan bahwa model sesuai dengan data yang diajukan.
5.3.3 Uji Kelayakan Keseluruhan Model (Overall of Fit)
Uji kelayakan seluruh model regresi (overall model fit) dilakukan untuk mengetahui seluruh model layak (fit) dengan data. Hasil uji overall model fit dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 5.14 Uji Overall Block Number = 0
-2 Log likelihood
Block Number = 1 -2 Log likelihood
20.597 11.246
Sumber : Data diolah, 2018
Berdasarkan tabel 5.14 diatas diketahui overall model fit pada -2 LL Block Number = 1 sebesar 11.246 menunjukkan adanya penurunan dibanding -2 LL Block Number = 0 yang sebesar 20,597, penurunan likelihood ini menunjukkan keseluruhan model regresi yang lebih baik atau dengan kata lain keseluruhan model yang dihipotesiskan fit dengan data.
5.4 Koefisien Regresi
Pengujian koefisien regresi bertujuan untuk mengukur seberapa besar kemampuan variabel prediktor atau independen (X) dalam menjelaskan variabel respon atau dependen (Y). Hasil uji dapat dilihat pada tabel 5.15 berikut ini :
Tabel 5.15 Koefisien Regresi
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1 11.246 .423 .602
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2018
Berdasarkan tabel 5.15 diketahui nilai Nagelkerke R Square sebesar 0,602 atau 60,2% memberikan penjelasan bahwa seluruh variabel prediktor atau independen (X) penelitian ini mampu menjelaskan tentang variabel respon atau dependen (Y) sebesar 60,2% sedang sisanya sebesar 39,8% dipengaruhi oleh faktor – faktor lain
70
5.5 Persamaan Regresi
Adapun hasil model persamaan regresi dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 5.16
Hasil Uji Persamaan Regresi t
β S.E. Wald Sig.
Step 1a
ROA -2.381 106.632 .000 .002
DER -4.240 536.005 .000 .004
CR -.168 2.160 .006 .938
Uk_Perusahaan -4.103 29933.361 .000 .999
St_Kepemilikan 7.568 2900.319 .000 .998
KAP -36.525 506.304 .005 .002
Constant 48.890 3383.010 .000 .988
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2019
Berdasarkan tabel 5.16 diketahui persamaan regresi adalah sebagai berikut :
! 0
120=48.890 + -2.381(ROA) + -4.240 (DER) +-0.168(CR) +-4.103 (Ukuran Perusahaan) +7.568 (Struktur Kepemilikan) +-36.525(KAP)+ε
Maka :
β0 : 48.890
Bilangan konstanta (β0) sebesar 48.890 menunjukkan probabilitas perusahaan tepat waktu dalam pelaporan keuangan apabila variabel X1, X2, X3, X4,X5 dan X6 sama dengan nol.
β1 : -2.381
Koefisien regresi pertama (β1) sebesar -2.381 menunjukkan probabilitas perusahaan untuk tepat waktu berhubungan negatif atau tidak searah dengan profitabilitas yang diproyeksikan melalui ROA. Jika ROA dianggap konstan maka setiap kenaikan ROA akan menyebabkan
probabilitas perusahaan menurun untuk tepat waktu dalam penyampaian laporan keuangan sebesar -2.381.
β 2 : -4.240
Koefisien regresi kedua (β2) sebesar -4.240 menunjukkan probabilitas perusahaan untuk tepat waktu berhubungan negatif atau searah dengan leverage yang diproyeksikan melalui DER. Jika DER dianggap konstan maka setiap kenaikan DER akan menyebabkan probabilitas perusahaan menurun untuk tepat waktu dalam penyampaian laporan keuangan sebesar-4.240 .
β 3 : -0.168
Koefisien regresi ketiga (β3) sebesar -0.168 menunjukkan probabilitas perusahaan untuk tepat waktu berhubungan negatif atau tidak searah dengan likuiditas yang diproyeksikan melalui CR. Jika CR dianggap konstan maka setiap kenaikan CR akan menyebabkan probabilitas perusahaan menurun untuk tepat waktu dalam penyampaian laporan
Koefisien regresi ketiga (β3) sebesar -0.168 menunjukkan probabilitas perusahaan untuk tepat waktu berhubungan negatif atau tidak searah dengan likuiditas yang diproyeksikan melalui CR. Jika CR dianggap konstan maka setiap kenaikan CR akan menyebabkan probabilitas perusahaan menurun untuk tepat waktu dalam penyampaian laporan