BAB II TINJAUAN PUSTAKA
D. Hipotesis
Hipotesis diartikan sebagai dugaan sementara peneliti pada hubungan antara variabel independen dan variabel dependen. Hipotesis juga dapat dikatakan sebagai jawaban berdasarkan teori dari rumusan masalah penelitian.
Hipotesis dalam penelitian ini disajikan sebagai berikut : Ukuran Perusahaan (X1)
Laba Rugi (X2)
Leverage (X3)
Opini Audit (X4) H1
H2
H3
H4
Audit Report Lag (Y)
H1 : Diduga terdapat pengaruh ukuran perusahaan secara parsial terhadap audit report lag pada perusahaan subsektor makanan dan minuman yang terdaftar di BEI Tahun 2016-2019.
H2 : Diduga terdapat pengaruh laba rugi secara parsial terhadap audit report lag pada perusahaan subsektor makanan dan minuman yang terdaftar di BEI Tahun 2016-2019.
H3 : Diduga terdapat pengaruh leverage secara parsial terhadap audit report lag pada perusahaan subsektor makanan dan minuman yang terdaftar di BEI Tahun 2016-2019.
H4 : Diduga terdapat pengaruh opini audit secara parsial terhadap audit report lag pada perusahaan subsektor makanan dan minuman yang terdaftar di BEI Tahun 2016-2019.
37
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kuantitatif dengan pendekatan deskriptif. Penelitian kuantitatif merupakan penelitian yang digunakan untuk meneliti populasi atau sampel tertentu, dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah dibuat peneliti, sedangkan pendekatan deskriptif bertujuan untuk mengetahui sifat atau karakter dan hubungan yang lebih spesifik antara dua variabel di mana data tersebut diolah, dianalisis menggunakan teori-teori yang ditetapkan kemudian ditarik sebuah kesimpulan (Sugiono, 2017).
B. Populasi dan Sampel 1. Populasi
Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan manufaktur subsektor makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang berjumlah 23 perusahaan. Berikut merupakan populasi dalam penelitian ini:
Tabel 3.1
Daftar Populasi Penelitian
No. Kode Nama Perusahaan
1. ADES Akasha Wira International Tbk 2. AISA Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk
Dilanjutkan
3. ALTO Tri Banyan Tirta Tbk
4. BTEK Bumi Tenokultural Unggul Tbk 5. BUDI Budi Starch & Sweetener Tbk 6. CAMP Campina Ice Cream Industry Tbk 7. CEKA Wilmar Indonesia Tbk
8. CLEO Sariguna Primatirta Tbk
9. COCO Wahana Interfood Nusantara Tbk 10. DLTA Delta Djakarta Tbk
11. FOOD Sentra Food Indonesia Tbk 12. GOOD Garuda Food Indonesia Tbk 13. HOKI Buyung Poetra Sembada Tbk 14. ICBP Indofood CBP Sukses Makmur Tbk 15. INDF Indofood Sukses Makmur Tbk 16. MLBI Multi Bintang Tbk
17. MYOR Mayora Indah Tbk
18. PCAR Prima Cakrawala Abadi Tbk 19. PSDN Prasidha Aneka Niaga Tbk 20. ROTI Nippon Indosari Corporindo Tbk 21. SKLT Sekar Laut Tbk
22. STTP Siantar Top Tbk 23. ULTJ Ultra Jaya Tbk
Sumber: www.idx.co.id 2020
2. Sampel
Metode pengambilan sampel yang digunakan pada penelitian ini adalah metode purposive sampling. Metode purposive sampling merupakan metode pengambilan sampel dengan pertimbangan atau kriteria tertentu, di mana populasi yang dapat memenuhi kriteria tersebut dapat menjadi sampel (Sugiono, 2017). Adapun kriteria dalam pemilihan sampel, di antaranya sebagai berikut:
Tabel 3.2
Prosedur Penentuan Sampel
No. Kriteria Sampel
1. Perusahaan Subsektor Makanan dan Minuman yang
terdaftar di Bursa Efek Indonesia. 23
2.
Perusahaan Subsektor Makanan dan Minuman yang menerbitkan laporan keuangan secara lengkap dan konsisten pada tahun 2016-2019.
(12)
Perusahaan yang memenuhi kriteria menjadi sampel 11
Jumlah tahun penelitian 4
Jumlah sampel penelitian 44
Sumber: Data diolah peneliti (2020).
Dari kriteria di atas maka perusahaan yang memenuhi persyaratan sebagai sampel sebanyak 11 perusahaan dengan tahun penelitian selama 4 tahun (2016-2019), sehingga total sampel dalam penelitian ini adalah 44 data laporan keuangan. Berikut perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini:
Tabel 3.3
Daftar Sampel Penelitian
No. Kode Nama Perusahaan
1. BTEK Bumi Teknokultural Unggul Tbk
Dilanjutkan
2. BUDI Budi Starch & Sweetener Tbk 3. CEKA Wilmar Indonesia Tbk
4. DLTA Delta Djakarta Tbk
5. ICBP Indofood CBP Sukses Makmur Tbk 6. INDF Indofood Sukses Makmur Tbk 7. MLBI Multi Bintang Tbk
8. MYOR Mayora Indah Tbk
9. ROTI Nippon Indosari Corporindo Tbk 10. SKLT Sekar Laut Tbk
11. ULTJ Ultra Jaya Tbk Sumber: Data diolah peneliti (2020)
C. Definisi Konseptual dan Operasional Variabel 1. Definisi Konseptual
a. Audit Report Lag (Y)
Audit report lag merupakan selisih waktu antara akhir tahun laporan keuangan dengan tanggal penyelesaian proses audit yang tertera dalam laporan keuangan (Hermawan & Suzan, 2018). Dengan kata lain Audit report lag merupakan lamanya waktu penyelesaian audit yang diukur mulai dari tanggal tutup buku tahunan sampai laporan keuangan auditan dipublikasi (Verawati & Wirakusuma, 2016).
b. Ukuran Perusahaan (X1)
Ukuran perusahaan dapat didefinisikan sebagai pengklasifikasian perusahaan berdasarkan besar dan kecilnya (Agustin et al., 2018).
Perusahaan besar cenderung mendapat tekanan lebih karena diawasi secara ketat oleh investor, badan pengawas, pemerintah dan krediturnya,
perusahaan besar juga memiliki proses perencanaan audit yang lebih lama apabila dibandingkan dengan perusahaan kecil, hal ini disebabkan karena besarnya aset yang dimiliki.
c. Laba Rugi (X2)
Laporan laba rugi merupakan laporan yang menyajikan informasi kinerja perusahaan mengenai hasil usaha dalam satu periode, di mana ketika terjadi kenaikan hasil usaha berarti perusahaan mengalami laba sebaliknya jika terjadi penurunan hasil usaha maka perusahaan menderita kerugian (Ginting & Sembiring, 2018).
d. Leverage (X3)
Leverage merupakan kapasitas perusahaan dalam melunasi utang-utangnya, baik utang jangka panjang maupun utang jangka pendek (Hermawan & Suzan, 2018). Semakin tinggi tingkat leverage yang dimiliki perusahaan maka semakin memerlukan banyak pengujian yang dilakukan auditor (Pratiwi, 2018).
e. Opini Audit (X4)
Opini audit merupakan pendapat yang diberikan auditor kepada perusahaan atas kebenaran laporan keuangan atas penilaian dari proses audit yang telat dilakukan (Verawati & Wirakusuma, 2016). Semakin baik opini yang didapatoleh perusahaan maka akan menambah citra baik perusahaan yang dapat memperngaruhi keputusan investor dan calon investor (Saraswati & Herawaty, 2019).
2. Definisi Operasional Variabel
Operasional variabel merupakan panduan mengenai cara mengukur suatu variabel dalam suatu penelitian. Berikut merupakan operasional variabel yang digunakan dalam penelitian ini :
Tabel 3.4 mana diberikan nilai 1
apabila perusahaan mengalami laba dan diberikan nilai 0 apabila
perusahaan mengalami
selain wajar
tanpapengecualian akan diberi nilai 0.
Sumber: Data diolah peneliti (2020)
D. Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari laporan keuangan auditan perusahaan subsektor makanan dan minuman yang terdaftar di BEI Tahun 2016-2019 yang dapat diperoleh melalui Bursa Efek Indonesia Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pancasakti Tegal dan di akses melalui www.idx.co.id. Kemudian jenis data yang digunakan adalah data sekunder. Data sekunder merupakan data yang sudah ada dan peneliti tidak perlu mengumpulkannya sendiri. Teknik pengumpulan data menggunakan dokumentasi, di mana pengumpulan datanya berupa catatan yang berbentuk tulisan, gambar, atau karya orang yang terdahulu (Sekaran, 2016). Kemudian Medote pengolahan data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda dan dibantu dengan menggunakan program komputer yaitu Statistical Product and Service Solution (SPSS) versi 22. Penggunaan program ini bertujuan untuk menghindari kesalahan pada kalkulasi oleh peneliti atau human error.
E. Metode Analisis Data dan Uji Hipotesis
Analisis data merupakan kegiatan mengklasifikasikan data menurut variabel dan jenis responden, mentabulasi atau menyajikan data dalam bentuk
tabel menurut variabel dan keseluruhan responden, menyajikan data setiap variabel yang diteliti, melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah dan melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis yang telah dirumuskan (Sugiono, 2017).
1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif merupakan sekumpulan data dalam bentuk angka yang dipergunakan dalam menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan suatu data dengan melihat nilai rata-rata (mean), standar deviasi, maksimum, minimum (Ghozali, 2018).
2. Uji Asumsi Klasik
Suatu model regresi yang baik harus memenuhi asumsi klasik, yaitu asumsi normalitas, autokorelasi, multikolonieritas dan heteroskedastisitas.
Untuk memenuhi asumsi klasik tersebut diperlukan adanya pengujian normalitas, autokorelasi, multikolonieritas dan heteroskedastisitas. Berikut penjelasan mengenai uji asumsi klasik dalam penelitian ini (Ghozali, 2018).
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi variabel pengganggu atau residal mempunyai distribusi normal. Uji normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data pada sumbu diagonalnya, apabila data menyebar di sekitar garis diagonal serta mengikuti arah garis diagonalnya, artinya model regresi memenuhi asumsi normalitas. Untuk menguji normalitas juga dapat menggunakan
one sample kolmogorov smirnov test, dengan cara melihat nilai asymp.
sig. > 0,05 (Ghozali, 2018: 161).
b. Uji Mutikolonieritas
Tujuan dari uji ini adalah untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak saling berhubungan di antara variabel independen, apabila ada korelasi antar variabel independen maka variabel-variabel ini tidak ortogonal atau variabel independen sama dengan nol. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolonieritas dengan cara melihat nilai tolerance dan variance inlation factor (VIF). Model regresi dikatakan bebas multikolonieritas jika nilai VIF < 10 dan nilai tolerance > 0,1 (Ghozali, 2018: 107).
c. Uji Autokorelasi
Dalam uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya), jika terdapat korelasi dinamakan ada problem autokorelasi (Ghozali, 2018).
Dalam mendeteksi autokorelasi dapat menggunakan uji Durbin Watson dengan pengambilan keputusan sebagai berikut:
1) Apabila DU < DW < 4 - DU maka diterima yang artinya tidak terjadi autokorelasi.
2) Apabila DL ≤ DW ≤ DU atau 4 – DU ≤ DW ≤ 4 – DL artinya tidak ada kesimpulan yang pasti.
3) Apabila DW < DL atau DW > 4 – DL maka ditolak yang artinya terjadi autokorelasi.
d. Uji Heteroskedastisitas
Tujuan dari pengujian heteroskedastisitas adalah untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variasi dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Sedangkan homoskedastisitas terjadi apabila variasi dari residual satu pengamatan kepengamatan lain tetap. Model regresi yang baik adalah ketika terjadi homoskedastisitas.
Untuk pengujian ini dapat menggunakan Uji Park. Dengan analisis jika nilai signifikansi (sig.) pada variabel > α = 0,05 maka dapat dikatakan bahwa dalam model regresi tidak terjadi heteroskedastisitas (Ghozali, 2018: 137).
3. Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linear berganda adalah ketika jumlah variabel yang digunakan lebih dari dua, yaitu satu variabel dependen dan selebihnya merupakan variabel independen (Qudratullah, 2013).
Secara umum regresi linear berganda dengan variabel dependennya (Y) yang merupakan fungsi linear dari ρ variabel independen (X1, X2, X3, Xρ), dapat dirumuskan :
Di mana:
Y : Variabel dependen (audit report lag) Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 +β4X4 + ε
X1 : Ukuran perusahaan X2 : Laba rugi
X3 : Leverage
X4 : Opini audit
β0 : Intercept
β1, β2, β3, β4 : Koefisien regresi pada variabel Xρ
ε : Variabel pengganggu / residual 4. Uji Hipotesis
a. Uji Signifikan Parameter Individual (Uji Statistik t)
Uji signifikan parameter individual untuk menunjukkan seberapa besar pengaruh dari setiap variabel independen yaitu ukuran perusahaan, laba rugi, leverage dan opini audit dalam mempengaruhi variabel dependennya atau audit report lag (Ghozali, 2018). Dalam menguji hipotesis dalam uji statistik t digunakan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut:
1) Apabila nilai signifikansi < 0,05 maka hipotesis diterima yang artinya variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen.
2) Apabila nilai signifikansi > 0,05 maka hipotesis ditolak yang artinya variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
b. Koefisien Determinasi (Adjusted R2)
Koefisien determinasi (R2) bertujuan untuk mengukur seberapa jauh variabel independen dalam mempengaruhi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi berkisar antara 0 dan 1. Apabila nilai R2 yang kecil berarti pengaruh variabel-variabel independen sangat terbatas, dan sebaliknya apabila nilai R2 yang besar (mendekati 1) maka variabel-variabel independen semakin berpengaruh terhadap variabel-variabel dependen (Ghozali, 2018: 97).
49 1. Sejarah Bursa Efek Indonesia
Pasar modal telah lama hadir bahkan jauh sebelum Indonesia merdeka. Pasar modal atau disebut dengan bursa efek telah hadir tepatnya tahun 1912 di Batavia yang pada masa itu merupakan jaman kolonial Belanda. Pasar modal didirikan oleh pemerintah Hindia Belanda dengan tujuan untuk kepentingan pemerintah kolonial atau VOC.
Perkembangan dan pertumbuhan pasar modal tidak berjalan seperti yang diharapkan, seperti saat terjadinya perang dunia ke I, perpindahan kekuasaan dari pemerintah Belanda kepada pemerintah Republik Indonesia, serta kondisi-kondisi lain yang menyebabkan kegiatan pasar modal sempat mengalami kevakuman.
Dampak positif dari pengoperasian bursa efek di Batavia mendorong pemerintah kolonial untuk membuka bursa efek di Semarang dan Surabaya pada tahu 1925-1942. Diawal tahun 1939 terjadi isu politik perang dunia II, keadaan yang tidak menguntungkan bagi kolonial sehingga menjadikan bursa efek di Semarang dan Surabaya ditutup. Menyusul bursa efek di Semarang dan Surabaya, bursa efek Jakarta akhirnya ditutup kembali pada tahun 1942-1952 akibat perang dunia ke II.
Pada tahun 1977 pemerintah Republik Indonesia pada era kepemimpinan Soeharto bursa efek kembali diaktifkan yang dijalankan di
bawah BAPEPAM, yang hingga saat ini dan mengalami pertumbuhan dengan berbagai insentif serta regulasi yang dikeluarkan pemerintah.
2. Visi dan Misi Bursa Efek Indonesia
Visi : Menjadi bursa yang kompetitif dengan kredibilitas tingkat dunia.
Misi : Menyediakan insfrastruktur untuk mendukung terselenggaranya perdagangan efek yang teratur, wajar dan efisien serta mudah diakses oleh seluruh pemangku kepentingan (stakeholders).
3. Struktur Organisasi
Penjelasan struktur organisasi di Bursa Efek Indonesia sebagai berikut:
Divisi Hukum Divisi
Pengelolaan
Sedangkan susunan pengurus Bursa Efek Indonesia adalah sebagai berikut:
a. Dewan Komisaris
1) Komisaris Utama : John Asritianto Prasetio 2) Komisaris : Garibaldi Thohir
3) Komisaris : Hendra H. Kustarjo 4) Komisaris : Lydia Trivelly Azhar 5) Komisaris : M. Noor Rachman b. Dewan Direksi
1) Direktur Utama : Inarno Djajadi
2) Direktur Penilaian Perusahaan : I Gede Nyoman Yetna
3) Direktur Perdagngan dan Pengaturan Anggota Bursa: Laksono W.
Widodo
4) Direktur Pengawasan Transaksi dan Kepatuhan : Kristian S.
Manullang
5) Direktur Teknologi Informasi dan Manajemen Resiko : Fithri Hado 6) Direktur Pengembangan : Hasan Fawzi
7) Direktur Keuangan dan Sumber Daya Manusia : Risa S. Rustam.
B. Hasil Penelitian 1. Hasil Uji Statistik
Sampel dalam penelitian ini merupakan perusahaan subsektor makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yang dapat memenuhi kriteria dalam pengambilan sampel dengan metode purposive
sampling sejumlah 11 perusahaan. Penjelasan deskriptif mengenai ukuran perusahaan (X1), laba rugi X2), leverage (X3), opini audit (X4) dan audit report lag (Y) dengan melihat dari nilai minimum, nilai maksimum, nilai mean (rata-rata) dan standar deviasi pada tabel 4.1:
Tabel 4.1
Sumber: Output SPSS 22, data sekunder dioleh 2020
Dari hasil uji statistik deskriptif informasi yang didapat sebagai berikut:
1. Data dari ukuran perusahaan menunjukkan nilai maksimum (tertinggi) dari ukuran perusahaan pada perusahaan subsektor makanan dan minuman yang menjadi sampel dalam penelitian ini adalah sebesar 32,30 satuan. Nilai minimum (terendah) sebesar 17,34 satuan, dan nilai mean sebesar 28,2673 satuan, sedangkan standar deviasi sebesar 3,24302 satuan. Hal ini menunjukkan bahwa ukuran perusahaan pada posisi yang baik karena nilai standar deviasi di bawah nilai mean.
2. Data dari laba rugi menunjukkan nilai maksimum (tertinggi) dari laba rugi pada perusahaan subsektor makanan dan minuman yang menjadi
sampel dalam penelitian ini adalah sebesar 1 satuan. Nilai minimum (terendah) sebesar 0 satuan, nilai mean sebesar 0,9318 satuan, sedangkan standar deviasi sebesar 0,25497 satuan. Hal ini menunjukkan bahwa laba rugi pada posisi yang baik karena nilai standar deviasi di bawah nilai mean.
3. Data dari leverage menunjukkan nilai maksimum (tertinggi) dari leverage pada perusahaan subsektor makanan dan minuman yang menjadi sampel dalam penelitian ini adalah sebesar 2,23 satuan. Nilai minimum (terendah) sebesar 0,16 satuan, nilai mean sebesar 0,8707 satuan, sedangkan standar deviasi sebesar 0,53763 satuan. Hal ini menunjukkan leverage pada posisi baik karena nilai standar deviasi di bawah nilai mean.
4. Data dari opini audit menunjukkan nilai maksimum (tertinggi) dari opini audit pada perusahaan subsektor makanan minuman yang menjadi sampel dalam penelitian ini adalah sebesar 1 satuan. Nilai minimum (terendah) sebesar 0, nilai mean sebesar 0,7727 satuan, sedangkan standar deviasi sebesar 0,42392 satuan. Hal ini menunjukkan bahwa opini audit pada posisi baik karena nilai standar deviasi di bawah nilai mean.
5. Data dari audit report lag menunjukkan nilai maksimum (tertinggi) dari audit report lag pada perusahaan subsektor makanan dan minuman yang menjadi sampel dalam penelitian ini adalah sebesar 150,00 satuan. Nilai minimum (terendah) sebesar 46,00 satuan, nilai mean sebesar 77,6591
satuan, sedangkan standar deviasi sebesar 14,97741 satuan. Hal ini menunjukkan bahwa audit report lag pada posisi baik karena nilai standar deviasi di bawah nilai mean
2. Hasil Uji Asumsi Klasik
Untuk menjadi model regresi yang baik, maka penelitian ini harus memenuhi uji asumsi klasik, seperti asumsi multikolonieritas, asumsi autokorelasi, asumsi normalitas dan asumsi heteroskedastisitas (Ghozali, 2018).
a. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji adanya variabel pengganggu atau residual memiliki diistribusi normal atau tidak dalam model regresi. Normalitas dapat dideteksi dari pernyebaran data pada sumbu diagonal atau histogram dari residunya, apabila data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikut arah garis diagonal atau grafik histogramnya, maka menunjukkan pola distribusi normal sehingga model regresi memenuhi asumsi normalitas (Ghozali, 2018).
Sumber: Output SPSS 22, data sekunder diolah 2020.
Gambar 4.3
Grafik Normal Probability Plot
Dari hasil Normal P-Plot of Regression Standarized Residual, menunjukkan data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, sehingga model regresi ini memenuhi asumsi normalitas.
b. Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas memiliki tujuan untuk menguji korelasi antar variabel bebas (independen) dalam model regresi. Model regresi yang baik seharusnya tidak terdapat korelasi di antara variabel bebas (independen), Namun apabila terdapat korelasi antar variabel bebas maka variabel-variabel ini tidak ortogonal atau variabel bebas sama dengan nol.
Untuk mendeteksi bahwa suatu model regresi tidak terjadi multikolonieritas adalah dengan melihat nilai tolerance dan variance inlation factor (VIF) pada model regresi tersebut, dengan nilai tolerance lebih 0,1 atau tolerance > 0,1 dan variance inlation factor kurang dari 10 atau (VIF) < 10 (Ghozali, 2018).
Tabel 4.2
Ukuran Perusahaan ,756 1,323
Laba Rugi ,799 1,251
Leverage ,758 1,320
Opini Audit ,799 1,252
a. Dependent Variable: Audit Report Lag
Sumber: Output SPSS 22, data sekunder dioleh 2020.
Berdasarkan hasil perhitungan uji asumsi klasik pada uji multikolonieritas diperoleh nilai VIF masing-masing yaitu 1,323; 1,251;
1,320 dan 1,252. Nilai VIF dari keempat variabel independen tersebut lebih kecil dari batas nilai VIF yang diperbolehkan yaitu sebesar 10, kemudian nilai tolerance masing-masing 0,756; 0,799; 0,758 dan 0,799, di mana keempat nilai tolerance tersebut lebih dari 0,1. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat multikolonieritas pada model regresi dalam penelitian.
c. Uji Autokorelasi
Tujuan uji autokorelasi adalah untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya).
(Ghozali, 2018).
Tabel 4.3
Hasil Analisis Autokorelasi Model Summaryb
Model Durbin-Watson
1 1,956
a. Predictors: (Constant), Opini Audit, Leverage, Laba Rugi, Ukuran Perusahaan
b. Dependent Variable: Audit Report Lag
Sumber: Output SPSS 22, data sekunder diolah 2020.
Berdasarkan hasil uji asumsi klasik pada uji autokorelasi menunjukkan nilai Durbin Watson sebesar 1,956 dengan sampel sebanyak 4 variabel bebas dan 44 sampel, maka DU < DW < 4-DU, yaitu 1,7200 < 1,956 < 2,2800, sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi autokorelasi pada model regresi.
d. Uji Heteroskedastisitas
Tujuan dari uji heteroskedastisitas untuk menguji ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Model regresi harus homoskedatisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Dalam penelitian ini, Uji Park digunakan untuk mendeteksi terjadinya homoskedastisitas, dengan melihat nilai signifikansinya (Sig.) > 0,05 (Ghozali, 2018).
Ukuran Perusahaan -1,177 ,247
Laba Rugi -1,282 ,207
Leverage ,874 ,387
Opini Audit -,635 ,529
a. Dependent Variable: LnU2i
Sumber: Output SPSS 22, data sekunder diolah 2020.
Berdasarkan tabel 4.5 nilai signifikansi masing masing sebesar 0,247; 0,207; 0,387 dan 0,529 > 0,05. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
3. Analisis Regresi Linear Berganda
Dari hipotesis yang telah disusun dalam penelitian ini, maka metode analisis data yang digunakan adalah analisis regresi linear berganda. Dengan analisis regresi linear berganda peneliti dapat mengukur arah hubungan antara variabel independen dan variabel dependen (Ghozali, 2018).
Tabel 4.5
Hasil Analisis Regresi Linear Berganda
Coefficientsa
a. Dependent Variable: Audit Report Lag
Sumber: Output SPSS 22, data sekunder diolah 2020.
Berdasarkan tabel hasil analisis regresi linear berganda di atas, nilai kolom B constant sebesar 136,051; ukuran perusahaan sebesar (-0,563);
laba rugi sebesar (-45,487); leverage sebesar (-10,282) dan opini audit sebesar 11,480. Apabila dibentuk dalam persamaan regresi linear berganda maka didapat persamaan sebagai berikut:
Y = 136,051 – 0,563 X1 – 45,487 X2 – 10,282 X3 + 11,480 X4 + ε Dari hasil persamaan tersebut diperoleh:
1) Nilai constanta sebesar 136,051 artinya apabila ukuran perusahaan, laba rugi, leverage dan opini audit bernilai 0, maka audit report lag sebesar 136,051 satuan.
2) Variabel ukuran perusahaan diperoleh nilai β sebesar (-0,563), dengan tanda negatif berarti setiap kenaikan satu satuan dari ukuran perusahaan, maka akan menurunkan audit report lag sebesar 0,563 satuan.
3) Variabel laba rugi diperoleh nilai β sebesar (-45,487), dengan tanda negatif berarti setiap kenaikan satu satuan dari laba rugi, maka akan menurunkan audit report lag sebesar 45,487 satuan.
4) Variabel leverage diperoleh nilai β sebesar (-10,282), dengan tanda negatif berarti setiap kenaikan satu satuan dari leverage, maka akan menurunkan audit report lag sebesar 10,282 satuan.
5) Variabel opini audit diperoleh nilai β sebesar 11,480 artinya setiap kenaikan satu satuan dari opini audit, maka akan menaikkan audit report lag sebesar 11,480 satuan.
4. Pengujian Hipotesis
a. Uji Signifikan Parameter Individual (Uji Statistik t)
Tujuan uji statistik t adalah untuk menunjukkan seberapa jauh pengaruh setiap variabel independen secara individual terhadap variabel dependen (Ghozali, 2018).
Tabel 4.6 Hasil Analisis Uji T Coefficientsa
a. Dependent Variable: Audit Report Lag
Sumber: Output SPSS 22, data sekunder diolah 2020.
Pada tabel 4.5 didapat persamaan regresi linear berganda sebagai berikut:
Y = 136,051 – 0,563 X1 – 45,487 X2 – 10,282 X3 + 11,480 X4 + ε Berdasarkan persamaan regresi linear berganda di atas, diketahui:
1) Nilai signifikan dari variabel ukuran perusahaan 0,335 > 0,05; hal ini menunjukkan bahwa ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap audit report lag.
2) Nilai signifikan dari variabel laba rugi 0,000 < 0,05; hal ini menunjukkan bahwa laba rugi berpengaruh terhadap audit report lag.
3) Nilai signifikan dari variabel leverage sebesar 0,005 < 0,05; hal ini menunjukkan bahwa leverage berpengaruh terhadap audit report lag.
4) Nilai signifikan dari variabel opini audit sebesar 0,011 < 0,05; hal ini menunjukkan bahwa opini audit berpengaruh terhadap audit report lag.
b. Pengujian Koefisien Determinasi (Adjusted R2)
b. Pengujian Koefisien Determinasi (Adjusted R2)