BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN
2. Pengujian Hipotesis Penelitian
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan regresi sederhana. Berikut adalah model regresi sederhana yang digunakan untuk menguji hipotesis penelitian.
T1= α + β1S + ε T2 = α + β2 A + ε T3= α + β3ROA + ε T4= α + β4O + ε T5= α + β5ARL + ε Keterangan :
T = timeliness (ketepatan waktu) pelaporan keuangan
α = konstanta
β1,β2,β3,β4,β5 = parameter koefisien regresi S = size (ukuran) perusahaan
A = age (umur) perusahaan
ROA = return to total assets
O = opinion (opini) audit
ARL = audit report lag
ε = error term (tingkat pengganggu kesalahan)
Hipotesis dalam penelitian ini menggunakan uji statistik t yang pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variabel dependen. Uji t digunakan untuk menguji signifikansi pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen.
G. Jadwal Penelitian
Tabel 3.3 Jadwal Penelitian Tahapan Penelitian Juli 2010 Ags 2010 Sep 2010 Okt 2010 Nov 2010 Des 2010 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 Pemilihan Judul Penyelesaian proposal Bimbingan Proposal Seminar Proposal Pengumpulan Data Pengolahan Data Bimbingan Skripsi Penyelesaian Laporan Penelitian Ujian Komprehensif
BAB IV
ANALISIS HASIL PENELITIAN A. Data Penelitian
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik yang menggunakan persamaan regresi sederhana. Analisis data dimulai dengan mengolah data dengan menggunakan microsoft excel, selanjutnya dilakukan pengujian asumsi klasik dan pengujian menggunakan regresi sederhana. Pengujian asumsi klasik dan regresi sederhana digunakan dengan menggunakan
software SPSS versi 18. Prosedur dimulai dengan memasukkan variabel-variabel
penelitian ke program SPSS tersebut dan menghasilkan output-output sesuai metode analisis data yang telah ditentukan. Berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, diperoleh empat belas perusahaan yang memenuhi kriteria (Tabel 3.1) diamati selama periode 2007-2009 dengan 42 unit analisis dan dijadikan sampel dalam penelitian ini yang disajikan dalam Tabel 4.1 berikut.
Tabel 4.1 Sampel Penelitian
No. Nama Perusahaan Kode
1 PT Indo Kordsa Tbk BRAM
2 PT Fajar Surya Wisesa Tbk FASW 3 PT Gozco Plantations Tbk GZCO
4 PT SMART Tbk SMAR
5 PT Aneka Tambang Tbk ANTM
6 PT Apexindo Pratama Duta Tbk APEX
7 PT Bumi Resources Tbk BUMI
8 PT Cita Mineral Investindo Tbk CITA 9 PT International Nickel Indonesia Tbk INCO 10 PT Medco Energi Internasional Tbk MEDC 11 PT Mitra Investindo Tbk MITI
12 PT Petrosea Tbk PTRO
13 PT Radiant Utama Interinsco Tbk RUIS
B. Analisis Hasil Penelitian 1. Pengujian Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Pengujian normalitas data pada penelitian ini menggunakan analisis grafik dan analisis statistik. Analisis grafik untuk melihat normalitas data dilakukan dengan melihat grafik histogram dan kurva normal probability plot. Analisis statistik dilakukan dengan uji Kolmogorov-Smirnov.
Gambar 4.1 Histogram
Pada histogram tersebut (Gambar 4.1), dapat dilihat bahwa bentuk kurva cenderung di tengah dan tidak condong ke kiri maupun ke kanan. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa data dalam penelitian berdistribusi normal.
Gambar 4.2 Grafik Normal P-Plot
Sumber : Output SPSS, diolah penulis, 2010.
Pada gambar 4.2 data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Tabel 4.2
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 42
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation .33487984 Most Extreme Differences Absolute .095
Positive .078
Negative -.095
Kolmogorov-Smirnov Z .617
Asymp. Sig. (2-tailed) .840
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : Output SPSS, diolah penulis, 2010.
Tabel 4.2 menunjukkan besarnya Kolmogorov-Smirnov (K-S) adalah 0,617 dan signifikansi pada 0,840 sehingga dapat disimpulkan bahwa data dalam model regresi telah terdistribusi secara normal, dimana nilai signifikansinya lebih besar dari 0,05 (p = 0,840 > 0,05).
b. Uji Multikolonieritas
Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada tidaknya gejala multikolonieritas adalah dengan melihat besaran korelasi antar variabel independen dan besarnya tingkat kolonieritas yang masih dapat ditolerir, yaitu
tolerance ≥ 0,10 dan Variance Inflation Factor (VIF) ≤ 10 (Ghozali, 2006:95). Hasil pengujian disajikan dalam tabel 4.3 berikut ini.
Table 4.3
Hasil Uji Multikolonieritas
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 4.352 .996 4.369 .000 LNSIZE -.046 .014 -.436 -3.194 .003 .900 1.111 LNAGE -.028 .089 -.041 -.310 .758 .949 1.054 LNROA .077 .034 .315 2.271 .029 .870 1.150 DOPINION .065 .126 .070 .514 .611 .901 1.110 LNARL -.477 .202 -.322 -2.355 .024 .898 1.113
a. Dependent Variable: DTIMELINESS
Sumber : Output SPSS, diolah penulis, 2010.
Hasil perhitungan nilai tolerance menunjukkan variabel independen memiliki nilai tolerance ≥ 0,10 yaitu 0,900; 0,949; 0,870; 0,901; 0,898 yang berarti tidak terjadi korelasi antar variabel independen. Hasil perhitungan VIF juga menunjukkan hal yang sama dimana variabel independen memiliki nilai VIF ≤ 10 yaitu 1,111; 1,054; 1,150; 1,110; 1,113 yang juga berarti tidak terjadi korelasi antar variabel independen (tidak terjadi mulitikolonieritas).
c. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ada korelasi pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Uji yang digunakan untuk melihat autokorelasi dalam penelitian ini adalah Runs
Tabel 4.4
Hasil Uji Autokorelasi
Runs Test
Unstandardized Residual
Test Valuea .02128
Cases < Test Value 21
Cases >= Test Value 21
Total Cases 42
Number of Runs 23
Z .156
Asymp. Sig. (2-tailed) .876
a. Median
Sumber : Output SPSS, diolah penulis, 2010.
Hasil output SPSS pada tabel 4.4 menunjukkan bahwa nilai test adalah 0,2128 dengan probabilitas 0,876. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terjadi autokorelasi pada penelitian ini karena nilai signifikan lebih besar dari 0,05.
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini memiliki tujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Ada tidaknya heterokedastitas dapat dilakukan dengan menggunakan uji glejser.
Tabel 4.5
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) -1.488 .489 -3.044 .004 LNSIZE .021 .007 .440 3.023 .065 LNAGE -.018 .044 -.060 -.423 .675 LNROA -.007 .017 -.062 -.421 .676 DOPINION .067 .062 .157 1.080 .287 LNARL .265 .099 .388 2.664 .071
a. Dependent Variable: AbsUt
Sumber : Output SPSS, diolah penulis, 2010.
Hasil pengujian yang terlihat pada tabel 4.5 menunjukkan bahwa data penelitian ini tidak terkena heteroskedastisitas karena nilai signifikan kelima variabel independen lebih besar dari 0,05.
2. Pengujian Hipotesis Penelitian
Pengujian hipotesis penelitian dilakukan untuk menguji keempat hipotesis penelitian yang telah dipaparkan sebelumnya. Untuk mengetahui apakah variabel independen dalam model regresi berpengaruh terhadap variabel dependen, maka dilakukan pengujian dengan menggunakan uji t (t test). Uji t dilakukan untuk menguji signifikansi konstanta dan setiap variabel independennya. Berdasarkan hasil pengolahan SPSS versi 18, diperoleh hasil seperti pada tabel 4.6.
Tabel 4.6 Hasil Uji t Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 4.352 .996 4.369 .000 LNSIZE -.046 .014 -.436 -3.194 .003 .900 1.111 LNAGE -.028 .089 -.041 -.310 .758 .949 1.054 LNROA .077 .034 .315 2.271 .029 .870 1.150 DOPINION .065 .126 .070 .514 .611 .901 1.110 LNARL -.477 .202 -.322 -2.355 .024 .898 1.113
a. Dependent Variable: DTIMELINESS
Sumber : Output SPSS, diolah penulis, 2010.
H1 : Terdapat pengaruh ukuran perusahaan terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan.
Tabel 4.6 menunjukkan besarnya thitung untuk variabel ukuran perusahaan sebesar 3,194, sedangkan ttabel adalah 2,02, sehingga thitung > ttabel (3,194 > 2,02). Signifikansi penelitian menunjukkan angka 0,003, dimana kurang dari 0,05 (0,003 < 0,05), maka H1 dapat diterima, artinya terdapat pengaruh negatif signifikan ukuran perusahaan terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan.
H2 : Terdapat pengaruh umur perusahaan terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan.
Tabel 4.6 menunjukkan besarnya thitung untuk variabel umur perusahaan sebesar 0,310, sedangkan ttabel adalah 2,02, sehingga thitung < ttabel (0,310 < 2,02). Signifikansi penelitian menunjukkan angka 0,758, dimana lebih besar dari 0,05 (0,758 > 0,05), maka H2 tidak dapat diterima, artinya tidak terdapat pengaruh signifikan umur perusahaan terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan.
H3 : Terdapat pengaruh profitabilitas terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan.
Tabel 4.6 menunjukkan besarnya thitung untuk variabel profitabilitas sebesar 2,271, sedangkan ttabel adalah 2,02, sehingga thitung > ttabel (2,271 > 2,02). Signifikansi penelitian menunjukkan angka 0,029, dimana kurang dari 0,05 (0,029 < 0,05), maka H3 dapat diterima, artinya terdapat pengaruh positif signifikan profitabilitas terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan.
H4 : Terdapat pengaruh opini audit terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan.
Tabel 4.6 menunjukkan besarnya thitung untuk variabel opini audit sebesar 0,514, sedangkan ttabel adalah 2,02, sehingga thitung < ttabel (0,514 < 2,02). Signifikansi penelitian menunjukkan angka 0,611, dimana lebih besar dari 0,05 (0,611 > 0,05), maka H4 tidak dapat diterima, artinya tidak terdapat pengaruh opini audit terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan.
H5 : Terdapat pengaruh audit report lag terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan.
Tabel 4.6 menunjukkan besarnya thitung untuk variabel audit report lag sebesar 2,355, sedangkan ttabel adalah 2,02, sehingga thitung > ttabel (2,355 > 2,02). Signifikansi penelitian menunjukkan angka 0,024, dimana lebih kecil dari 0,05 (0,024 < 0,05), maka H5 dapat diterima, artinya terdapat pengaruh negatif signifikan audit report lag terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan.