LAMPIRAN 1 - Daftar Populasi dan Sampel No Nama Perusahaan Kode Kriteria Penentuan
Sampel
11 Alumindo Light Metal Industry Tbk
ALMI √ √ √ √ √ √ Sampel 6
12 Saranacentral Bajatama Tbk
BAJA √ √ X
13 Beton Jaya Manunggal Tbk
BTON √ √ √ √ √ √ Sampel 7
14 Citra Turbindo Tbk CTBN √ √ √ X
15 Gunawan Dianjaya Steel Tbk
GDST √ √ X
16 Indal Aluminium Industry Tbk
INAI √ √ √ √ √ √ Sampel 8
17 Itamaraya Tbk ITMA √ X
18 Jakarta Kyoei Steel Work Ltd Tbk
25 Pelangi Indah Canindo Tbk
PICO √ X
26 Tembaga Mulia Semanan Tbk
No Nama Perusahaan Kode Kriteria Penentuan
29 Duta Pertiwi Nusantara Tbk
32 Intan Wijaya International Tbk
No Nama Perusahaan Kode Kriteria Penentuan
57 Kertas Basuki Rachmat Indonesia
KBRI √ √ X
58 Surabaya Agung Industri Pulp Tbk
SAIP √ X
59 Suparma Tbk SPMA √ √ √ √ X
60 Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk
76 Ever Shine Textile Industry Tbk
83 Ricky Putra Globalindo Tbk
RICY √ X
84 Sunson Textile Manufacturer Tbk
No Nama Perusahaan Kode Kriteria Penentuan Sampel
Sampel 1 2 3 4 5 6
85 Trisula Internasional Tbk TRIS √ √ X 86 Nusantara Inti Corpora
Tbk
92 Jembo Cable Company Tbk
JECC √ √ √ √ √ √ Sampel 25
93 Kabelindo Murni Tbk KBLM √ √ X
94 Voksel Electric Tbk VOKS √ √ √ √ X
95 Akasha Wira International Tbk
ADES X
96 Tiga Pilar Sejahtera Food Tbk
AISA X
97 Tri Banyan Tirta Tbk ALTO X
98 Cahaya Kalbar Tbk CEKA √ √ √ √ √ √ Sampel 26
99 Davomas Abadi Tbk DLTA √ √ √ √ √ √ Sampel 27
100 Indofood Sukses Makmur Tbk
INDF √ √ √ √ √ √ Sampel 28
101 Multi Bintang Indonesia Tbk
No Nama Perusahaan Kode Kriteria Penentuan Sampel
Sampel 1 2 3 4 5 6
112 Wismilak Inti Makmur Tbk
WILM √ √ X
Industri Farmasi
113 Darya Varia Laboratoria Tbk
DVLA √ √ X
114 Indofarma tbk INAF √ √ √ √ X
115 Kimia Farma Tbk KAEF √ √ √ √ √ √ Sampel 34
116 Kalbe Farma Tbk MERK √ √ √ √ √ √ Sampel 35
117 Pyridam Farma Tbk PYFA √ √ √ √ √ √ Sampel 36
Industri Kosmetik
118 Martina Berto Tbk MBTO √ √ √ √ √ √ Sampel 37
119 Mustika Ratu Tbk MRAT √ √ √ √ X
120 Mandom Indonesia tbk TCID √ √ √ X
121 Unilever Indonesia tbk UNVR √ √ √ √ √ √ Sampel 38
Industri Peralatan Rumah Tangga
122 Kedawung Setia industrial tbk
KDSI √ X
123 Kedaung Indag Can TBk KICI √ √ √ √ √ √ Sampel 39
124 Langgeng Makmur Indsutry Tbk
TABEL KOEFISIEN VARIABEL AUDIT TENURE (Z) DALAM MODEL REGRESI 1
LAMPIRAN 2 – OUTPUT SPSS
TABEL KOEFISIEN VARIABEL SPESIALISASI (X) DALAM MODEL REGRESI 1
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients
TABEL KOEFISIEN VARIABEL INTERAKSI VARIABEL X DAN Z DALAM MODEL REGRESI 2
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized
SCATTERPLOT UJI PARK
TABEL KOEFISIEN VARIABEL MODERASI
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1
(Constant) .038 .018 2.136 .035
ABSRES_1 -.026 .029 -.083 -.898 .371
DAFTAR PUSTAKA
Accounting and Auditing Enforcement Releases, 2015. AAERs Dataset and Description.https://www.google.co.id/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&sourcew
Alvin A. Arens, Randal J. Elder, Mark S. Beasley, Auditing dan Jasa Assurance, Edisi 12, Penerbit Erlangga, Jakarta : 2008
Al-Thuneibat, Ibrahim Al Issadan Ata Baker. 2011. “Do audit tenure and firm size
contribute to audit quality?”.Empirical evidence from Jordan, Managerial
Auditing Journal, Vol. 26 Iss: 4 , May. pp. 317 - 334
Andreas, Hans Hananto, 2012. “Spesialisasi Industri Auditor Sebagai Prediktor Earnings Response Coefficient Perusahaan Publik yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia”, Jurnal Akuntansi dan Keuangan, Vol. 14, No. 2, November 2012: 69-80.
Assih, Prihat dan M. Gudono, 2000. “Tentang Hubungan Tindakan Perataan Laba Dengan Reaksi Pasar Atas Pengumuman Informasi Laba Perusahaan Yang Terdaftar di Bursa Efek Jakarta” Jurnal Riset Akuntansi Indonesia, Vol. 3, No. 1, hal 35-53
Balsam, S., Krishnan, J., &Yang , J. S. (2003). Auditor industry specialization and earning quality.Auditing: Journal of Practice & Theory, 22, 71-97.
BPK RI (2007a), Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia (Booklet), BPK RI, Jakarta
Carcello, Joseph V. & Albert Nagy. 2004. Audit Firm Tenure and Fraudulent Financial Reporting. Auditing: A Journal of Practice and Theory.Vol. 23. No. 2, pp. 55-69.
DeAngelo, L.E. 1981. Auditor Independence, “Lowballing” and Disclosure
Regulation. Journal of Accounting and Economics 3, 113–127.
Diajeng Chrisnoventie, 2012. “Pengaruh Ukuran KAP dan Spesialisasi Industri
KAP Terhadap Kualitas Audit: Tingkat Risiko Litigasi Perusahaan Sebagai
Variabel Moderasi”
Creswell, John W. 2010. Research Design Pendekatan Kualitatif, Kuantitatif, dan Mixed.Yogyakarta : Pustaka Pelajar
Fatmawati, Dewi dan Arifin Sabeni. 2013. “ Pengaruh Diversifikasi Geografis, Diversifikasi Industri, Konsentrasi Kepemilikan Perusahaan, dan Masa
Perikatan Audit Terhadap Manajemen laba”, Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Universitas Diponegoro.
Ghozali, Imam, 2001. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 21, Badan Penerbit UNDIP, Semarang.
Hartanto, Andrian. 2010. Pengaruh tenure dan spesialisasi audit terhadap kualitas laba dengan pendekatan nilai prediksi, netralitas, ketepatwaktu, dan penyajian jujur: studi pada perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2005-2007. Skripsi Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia Departemen Akuntansi: Depok.
Healy, P., dan Wahlen J. 1999. A Review of The Earnings Manajement Literature and Its Implications for Standard Setting. Accounting Horizon 12(4).
Hunt, and Lulseged. 2007. Client importance and non-Big 5 auditors’ reporting decisions Journal of Accounting and Public Policy 26 (2007) 212–248.
Ikatan Akuntan Indonesia, 2015. Berita IAI
http://www.iaiglobal.or.id/v02/berita/detail.php?catid=&id=708. (24 September 2015).
Institute of Internal Auditors. 2009. The Professional Practice Framework. USA : The IIA Global Practice Center
Johnson, P.E., K. Jamal, dan R.G. Berryman. 1991. “Effects of Framing on
Auditor Decisions”. Organizations Behavior and Human Decision Process,
50: 75-105.
Komite Standar Profesi Akuntan Publik (SPAP) 2001. Standar Profesional Akuntan Publik. Jakarta : Salemba Empat
Leuz, C. 2003, “IAS Versus U.S. GAAP: Information Asymmetry-based
Evidence from Germany‟s New Market”, Journal of Accounting Research,
41 (3), pp. 445-472.
Li, Dan, 2010, Does auditor tenure affect accounting conservatism? Further evidence, Elsevier J. Account. Public Policy 29 (2010) 226–241.
Lilmuttaqin, April. 2014. Pengertian Analisis Akuntansi.
http://aprililmuttaqin.blogspot.co.id/2014/01/pengertian-analisis-akuntansi.html/ 10 Maret 2016.
Maletta, M., & Wright, A. 1996.Audit Evidence Planning: An Examination of Industry Error Characteristics. Auditing: A Journal of Practice & Theory 15 (1), 71-86.
Michelson, S.E., Jordan Wagner, & CharleS Wotton, 1995, “ A Market Based
Analysis of Income Smoothing”, Journal of Business, Finance, and
Accounting, Desember, P. 1179-1193
Nabila, Atia Rahma, 2013. “Deteksi Kecurangan Laporan Keuangan Dalam Perspektif Fraud Triangle.”
Novianty, Retty. 2001. Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Independensi Penampilan Akuntan Publik.Jurnal Akuntansi dan Auditing Indonesia Vol 5 (1).
Owhoso, V. E., Messier, W. F., &Linch, J. G. (2002).Error detection by industry-specialized teams during sequential audit review.Journal of Accounting Research. 40(3), 883-900.
Peraturan Menteri Keuangan RI Nomor : 17/PMK.01/2008 (PMKRI). 2008. Tentang Jasa Akuntan Publik.
Rahayu, Karina 2012. “Pengaruh Tenure Audit Terhadap Audit Report Lag
Dengan Spesialisasi Industri Auditor Sebagai Variabel Pemoderasi: Studi Pada Bank Umum Konvensional Di Indonesia Tahun 2008-2010.”
Rezaee, Zabihollah. 2002. Financial Statement Prevention and Detection. John Wiley & Sons, Inc.
Rusmin. 2010. “Auditor Quality and Earnings Management: Singaporean Evidence”. Managerial Auditing Journal, Vol. 25, No. 7, pp. 618-638.
Romanus, R. N., Maher, J. J., & Fleming, D. M. (2008). Auditor industry specialization, auditor changes, and accounting restatements.Accounting Horizons, 22(4), 389-413.
Schipper, K. 1989. Earnings Management. Accounting Horizons 3, 91-106.
Scott, W. 2009.Financial Accounting Theory. Canada. Prentice Hall, 3rd Edition.
Setiawati, L. dan A. Naíim. 2000. Manajemen Laba. Journal Ekonomi dan Bisnis. Mei: 159-176.
Sekaran, Uma dan Roger Bougie. (2010). Edisi 5, Research Method For Business: A Skill Building Approach. John Wiley @ Sons, New York.
Sulistiawan, Dedhy, Yeni Januarsi, Liza Alvia, 2010. Creative Accounting, Edisi 14, Salemba Empat, Jakarta.
Suprajadi, Lusy, 2009. “Teori Kecurangan, Fraud Awareness, dan Metodologi Untuk Mendeteksi Kecurangan Pelaporan Keuangan”, Jurnal Fakultas Ekonomi Universitas Katolik Parahyangan Volume 13, Nomor 2 hal 8.
Tuanakotta, Theodorus M. 2010. Akuntansi Forensik dan Audit Investigatif. Jakarta: Penerbit Salemba Empat
Ujiyantho, Muh. Arief, dan B.A. Pramuka 2007. Mekanisme Corporate Governance, Manajemen Laba Dan Kinerja Keuangan: Studi Pada Perusahaan go publik Sektor Manufaktur. Kumpulan Makalah, Simposium Nasional Akuntansi (SNA) X, Makasar, 26-27 Juli, h 1-26.
LAMPIRAN 1 - Daftar Populasi dan Sampel No Nama Perusahaan Kode Kriteria Penentuan
Sampel
11 Alumindo Light Metal Industry Tbk
ALMI √ √ √ √ √ √ Sampel 6
12 Saranacentral Bajatama Tbk
BAJA √ √ X
13 Beton Jaya Manunggal Tbk
BTON √ √ √ √ √ √ Sampel 7
14 Citra Turbindo Tbk CTBN √ √ √ X
15 Gunawan Dianjaya Steel Tbk
GDST √ √ X
16 Indal Aluminium Industry Tbk
INAI √ √ √ √ √ √ Sampel 8
17 Itamaraya Tbk ITMA √ X
18 Jakarta Kyoei Steel Work Ltd Tbk
25 Pelangi Indah Canindo Tbk
PICO √ X
26 Tembaga Mulia Semanan Tbk
BAB 3
METODE PENELITIAN
3.1. Pengertian Variabel Penelitian
3.1.1. Variabel Dependen – Deteksi Kecurangan Laporan Keuangan
Variabel dependen (Sekaran dan Bougie, 2010) adalah variabel yang
menjadi perhatian utama penelitian, dimana pemahaman, penggambaran, serta
penjelasan variabilitas atas variabel ini merupakan tujuan utama peneliti. Dalam
penelitian ini, yang menjadi variabel dependen peneliti adalah deteksi kecurangan
dalam laporan keuangan yang diukur dengan menggunakan manajemen laba,
merujuk pada penelitian Rezaee (2002) yang menyatakan bahwa suatu kecurangan
laporan keuangan sering kali diawali dengan salah saji atau manajemen laba dari
laporan keuangan kuartal yang dianggap tidak material tetapi akhirnya tumbuh
menjadi fraud secara besar-besaran dan menghasilkan laporan keuangan tahunan
yang menyesatkan secara material. Oleh karena itu, dalam penelitian ini
manajemen laba digunakan untuk mengukur kecurangan laporan keuangan.
Manajemen laba oleh Setiawati dan Naim (2000) diartikan sebagai salah satu
faktor yang dapat mengurangi kredibilitas laporan keuangan, dan manajemen laba
menambah bias dalam laporan keuangan dan dapat mengganggu pemakai laporan
keuangan yang mempercayai angka laba hasil rekayasa tersebut sebagai angka
laba tanpa rekayasa. Manajemen laba dapat terjadi karena manajer diberikan
wewenang untuk menyusun laporan keuangan sesuai dengan kebijakan akuntansi
yang dipilih untuk digunakan, namun wewenang tersebut sering kali
kepentingan pribadi atau perusahaan semata dan mengesampingkan kepentingan
pemangku kepentingan dan pengguna lainnya yang membutuhkan informasi laba
perusahaan yang dapat dipercaya untuk pengambilan keputusan.
Manajemen laba (DACC) dapat diukur melalui discretionary accrual yang
dihitung dengan cara menyelisihkan total accruals (TACC) dan nondiscretionary
accruals (NDACC). Discretionary accruals (DACC) merupakan tingkat akrual
yang tidak normal yang berasal dari kebijakan manajemen untuk melakukan
rekayasa terhadap laba sesuai dengan yang mereka inginkan. Dalam menghitung
DACC, digunakan Modified Jones Model. Alasan penggunaan model ini karena
Modified Jones Model dapat mendeteksi manajemen laba lebih baik dibandingkan
dengan model-model lainnya sejalan dengan hasil penelitian Dechow et al. (1995)
dalam Ujiyantho dan Pramuka (2007).
Model perhitungannya sebagai berikut:
Untuk mengukur discretionary accruals, terlebih dahulu menghitung total
akrual untuk tiap perusahaan i di tahun t dengan metode modifikasi Jones yaitu:
TAC it = Niit –CFOit ……….…(1)
Dimana,
TACit = Total akrual
Niit = Laba Bersih
Nilai total accrual (TAC) diestimasi dengan persaman regresi OLS sebagai
berikut:
TACit/Ait-1= β1(1/Ait-1)+β2(ΔRevt/Ait-1)+β3(PPEt/Ait-1)+ e ...(2)
Dengan menggunakan koefisien regresi diatas, nilai non discretionary accrual
(NDA) dapat dihitung dengan rumus :
NDAit=β1(1/Ait-1)+β2(ΔRevt/Ait-1-ΔRect/Ait-1)+β3(PPEt/Ait-1)……….…...(3)
Selanjutnya discretionary accrual (DA) dapat dihitung sebagai berikut:
DAit = TACit/Ait-NDAit ………..…...(4)
Dimana,
DAit = Discretionary Accruals perusahaan i pada periode ke t
NDAit = Non Discretionary Accruals perusahaan i pada periode ke t
TACit = Total akrual perusahaan i pada periode ke t
Niit = Laba bersih perusahaan i pada periode ke t
CFOit = Aliran kas dari aktivitas operasi perusahaan i pada periode ke- t
Ait-1 = Total aktiva perusahaan i pada periode ke t-1
ΔRevt = Perubahan pendapatan perusahaan i pada periode ke t
PPEt = Aktiva tetap perusahaan pada periode ke t
ΔRect = Perubahan piutang perusahaan i pada periode ke t
Discretionary accruals atau abnormal accruals merupakan residual error
(є) dari hasil persamaan regresi (1) atau selisih antara total accrual dengan
nondiscretionary accrual (merupakan fitted value). Nilai residual error (DAC)
digunakan sebagai proksi dari earning management. Perusahaan dengan
discretionary accrual rendah menunjukkan tingkat manajemen laba rendah yang
berarti kecurangan laporan keuangan yang dilakukan perusahaan rendah,
sedangkan jika perusahaan memiliki discretionary accrual tinggi menunjukkan
tingkat manajemen laba tinggi yang berarti kecurangan laporan keuangan
cenderung tinggi.
3.1.2. Variabel Independen- Spesialisasi Industri Auditor
Menurut Sekaran dan Bougie (2010), variabel independen adalah variabel
yang memiliki pengaruh terhadap variabel dependen, baik secara positif maupun
secara negatif. Variabel independen dalam penelitian ini yaitu, spesialisasi industri
auditor pada tingkat Kantor Akuntan Publik. Spesialisasi industri auditor
(Solomon, 1999) adalah auditor yang memiliki banyak pengalaman melakukan
audit dan terkonsentrasi di suatu industri tertentu. Seorang auditor disebut sebagai
spesialis karena memiliki banyak pengalaman mengaudit jenis industri tertentu
dan mendapat pelatihan tertentu sebelum melakukan audit, sehingga informasi
dan pengetahuan yang dimiliki lebih baik daripada auditor nonspesialis.
Pengukuran spesialisasi industri auditor pada penelitian ini mengikuti
Craswell et al. (1995) yang berpendapat bahwa auditor dikatakan spesialis jika
auditor tersebut mengaudit 15% dari total perusahaan yang ada dalam industri
dengan asumsi bahwa keahlian industri dibangun oleh pengulangan dalam hal
yang sama atau dalam hal ini dimaksudkan melakukan audit pada jenis industri
yang sama secara berulang-ulang. Balsam et al. (dikutip dalam Hartanto, 2010)
menyatakan bahwa auditor dengan volume klien terbesar pada suatu industri
mempunyai pemahaman yang komprehensif dan merupakan spesialis pada industri
tersebut Spesialisasi industri dinilai melalui dominasi auditor tersebut pada suatu
industri, dimana dalam hal ini auditor dikatakan sebagai spesialis apabila memiliki
jumlah klien yang paling banyak dalam suatu industri.
Perusahaan yang diteliti dalam penelitian ini adalah
perusahaan-perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2012-2014.
Sektor manufaktur terbagi kedalam 3 jenis sub sektor yaitu : 1) Industri Dasar dan
Kimia; 2) Aneka Industri; dan 3) Industri Barang dan Konsumsi. Spesialisasi
industri auditor dilihat dari volume klien Kantor Akuntan Publik pada
masing-masing sub sektor. Jika volume klien adalah 15% atau lebih dari total perusahaan
yang terdaftar di masing-masing sub sektor, maka KAP tersebut dikatakan
memiliki auditor spesialis. Total perusahaan selama tahun 2012-2014 untuk sub
sektor Industri Dasar dan Kimia adalah 55 perusahaan, untuk sub sektor Aneka
Industri adalah 35 perusahaan, dan untuk sub sektor Industri Barang Konsumsi
adalah 34 perusahaan. Total keseluruhan perusahaan manufaktur adalah 124
Berdasarkan penghitungan volume klien yang dilakukan, hasil yang
didapat adalah bahwa yang menjadi KAP dengan auditor spesialis adalah Kantor
Akuntan Publik Purwantono, Suherman & Surja yang merupakan KAP yang
berafiliasi dengan salah satu KAP Big Four, yaitu Ernst&Young, dimana
ditemukan pula hasil bahwa KAP Purwantono, Suherman, Surja ini juga menjadi
KAP spesialis di ketiga sub sektor yang terdapat pada sektor manufaktur. Rincian
klien KAP Purwantono, Suherman, & Surja adalah sebagai berikut:
Industri Dasar dan Kimia
Sub sektor ini terdiri atas 8 jenis perusahaan dengan total 55
perusahaan yang terdaftar. Jenis perusahaan adalah semen, keramik,
logam, kimia, plastik, pakan ternak, kayu, dan pulp. KAP Purwantono,
Suherman, & Surja (EY) menjadi KAP spesialis dalam sub sektor ini
dengan total volume klien 21,81% (mengaudit 12 perusahaan dari 55
perusahaan) selama tahun 2012 sampai 2014. Perusahaan yang
menjadi klien KAP Purwantono selama tahun 2012-2014 adalah:
Sumalindo Lestari Jaya Tbk
Arwana Citra Mulia Tbk
Surya Toto Indonesia Tbk
Unggul Indah Cahaya Tbk
Citra Turbindo Tbk
Krakatau Steel Tbk
Charoen Pokphand Indonesia Tbk
Indocement Tunggal Prakasa Tbk
Holcim Indonesia Tbk
Asiaplast Industry Tbk
Trias Sentosa Tbk
Aneka Industri
Sub sektor ini terdiri atas 5 jenis perusahaan dengan total 35
perusahaan yang terdaftar. Jenis perusahaan adalah otomotif dan
komponen, tekstil, alas kaki, kabel, dan elektronika. KAP
Purwantono, Suherman, & Surja menjadi KAP spesialis di sub sektor
ini dengan volume klien 17,14% (mengaudit 6 perusahaan dari total
35 perusahaan) selama tahun 2012 sampai 2014. Perusahaan yang
menjadi klien KAP Purwantono selama 2012-2014 adalah:
Indomobil Sukses International Tbk
Multistrada Arah Sarana Tbk
Ever Shine Textile Industry
Karwell Indonesia Tbk
Sepatu Bata Tbk
Sumi Indo Kabel Tbk
Industri Barang Konsumsi
Sub sektor ini terdiri atas 5 jenis perusahaan dengan total 34
perusahaan yang terdaftar selama tahun 2012-2014. Jenis perusahaan
pada sub sektor ini adalah makanan&minuman, rokok, farmasi,
kosmetik, dan peralatan rumah tangga. Pada sub sektor ini KAP
Purwantono, Suherman & Surja menjadi KAP spesialis dengan
perusahaan dari total 34 perusahaan). Perusahaan yang menjadi klien
KAP Purwantono adalah :
Cahaya Kalbar Tbk
Indofood CBP Sukses Makmur Tbk
Indofood Sukses Makmur Tbk
Prashida Aneka Niaga Tbk
Nippon Indosari Corporindo Tbk
Darya Varia Laboratoria Tbk
3.1.3. Variabel Moderasi – Audit Tenure
Ketentuan mengenai audit tenure diatur dalam Peraturan Menteri
Keuangan RI No.17/PMK.01/2008 tentang Jasa Akuntan Publik pasal 3 ayat 1
tahun 2008, yang menyatakan bahwa pemberian jasa audit oleh KAP paling lama
menjadi enam tahun berturut-turut, sedangkan untuk partner tetap paling lama
yakni tiga tahun berturut-turut. Berdasarkan Peraturan Menteri Keuangan tersebut,
dalam penelitian kali ini perhitungan tenure audit yang difokuskan adalah tenure
partner. Pengukuran variabel ini dilakukan dengan menelusuri nama partner yang
tercantum pada laporan auditor independen dan menghitung berapa tahun
berturut-turut seorang partner menandatangani laporan auditor independen
sepanjang tahun penelitian. Dengan asumsi bahwa perusahaan yang menggunakan
jasa auditor yang sama dalam kurun waktu 3 tahun berturut-turut akan cenderung
memoderasi hubungan antara spesialisasi industri auditor terhadap deteksi
kecurangan laporan keuangan, dengan merujuk pada penelitian Al-Thuneibat et al.
(2011) dan Fatmawati (2013) yang menyimpulkan bahwa semakin lama masa
lemah pula independensi auditor tersebut, karena dapat memicu terciptanya
hubungan kekerabatan yang lebih atau keterikatan terhadap klien yang membuat
auditor dapat menutupi kecurangan dalam laporan keuangan yang dilakukan oleh
klien.
3.2. Jenis Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh spesialisasi industri
auditor tingkat KAP terhadap deteksi kecurangan dalam laporan keuangan dengan
audit tenure sebagai moderasi, maka sesuai dengan pengertian Sugiyono (2003)
yang menyatakan penelitian asosiatif adalah penelitian yang bertujuan untuk
mengetahui pengaruh atau hubungan antara dua variabel atau lebih, penelitian ini
juga termasuk kedalam penelitian asosiatif. Variabel independen spesialisasi
industri diukur dengan volume klien Kantor Akuntan Publik, variabel dependen
deteksi kecurangan dalam laporan keuangan diproksikan dengan manajemen laba,
diukur dengan discretionary accruals, sementara variabel moderasi audit tenure
diukur dengan penerapan PMK No.17 Tahun 2008.
Tabel 3.1 Definisi Operasional Variabel Penelitian
Variabel Definisi Indikator Pengukuran
Kecurangan
Masa perikatan auditor Jumlah tahun audit oleh partner
Sumber: Berbagai literature pendukung penelitian
3.3. Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan-perusahaan manufaktur
yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan periode tahun 2012-2014
yang dimuat dalam IDX 2012-2014. Perusahaan manufaktur yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia pada tahun 2012-2014 berjumlah 124 perusahaan.
Pengambilan sampel dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan
purposive sampling method, yaitu penentuan sampel atas dasar kesesuaian
Kriteria pemilihan sampel sebagai berikut:
1) Emiten berada pada industri manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia (BEI) selama periode 2012-2014. Pemilihan industri manufaktur
dikarenakan industri manufaktur adalah sampel industri yang memiliki
banyak perusahaan. Hal ini diperlukan dalam mengukur spesialisasi
industri auditor yang menjadi variabel independen dalam penelitian ini.
2) Emiten mempublikasikan laporan keuangan dan laporan tahunan yang
berakhir untuk periode 31 Desember 2012-2014 (sampel tidak meliputi
laporan keuangan tahunan secara parsial). Alasan yang mendasari yaitu
penggunaan laporan tahunan sebagai bahan dasar analisis harus memiliki
laporan keuangan yang lengkap. Pemilihan tahun 2012 – 2014 karena
merupakan tiga tahun terakhir sehingga masih relevan untuk diteliti.
3) Perusahaan menggunakan jasa Kantor Akuntan Publik yang sama di tahun
2012- 2014.
4) Perusahaan menggunakan mata uang Rupiah dalam laporan keuangannya.
5) Perusahaan tidak mengalami kerugian (loss) sepanjang tahun penelitian.
6) Data–data mengenai variabel penelitian yang dibutuhkan dalam penelitian
tersedia lengkap dalam laporan keuangan perusahaan yang diterbitkan
Tabel 3.2 Pemilihan Sampel
Kriteria Jumlah
Populasi perusahaan manufaktur yang terdaftar di BEI tahun 2012-2014
124
Populasi perusahaan yang tidak memenuhi kriteria 2 (10)
Populasi perusahaan yang tidak memenuhi kriteria 3 (35)
Populasi perusahaan yang tidak memenuhi kriteria 4 (21)
Populasi perusahaan yang tidak memenuhi kriteria 5 (19)
Populasi perusahaan yang tidak memenuhi kriteria 6 -
Jumlah populasi yang memenuhi kriteria 39 Jumlah sampel selama 2012-2014 = 39 x 3 117 Sumber : Data yang diolah
3.4. Jenis dan Sumber Data
Data dalam penelitian ini adalah data kuantitatif. Data kuantitatif adalah
data yang dinyatakan dalam bentuk angka (Lubis et.al, 2007). Jenis data yang
digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa laporan keuangan
perusahaan manufaktur yang telah diaudit tahun 2012-2014. Data sekunder adalah
data yang diperoleh melalui sumber yang ada dan tidak perlu dikumpulkan sendiri
oleh peneliti (Sekaran, 2001). Data-data tersebut diperoleh dari situs BEI yaitu
www.idx.co.id dan www.sahamok.com.
3.5. Metode Pengumpulan Data
Data dikumpulkan dengan menggunakan metode studi pustaka dan
dokumentasi. Studi pustaka dilakukan dengan mengolah literatur, artikel, jurnal
penelitian ini. Sedangkan dokumentasi dilakukan dengan mengumpulkan
sumber-sumber data dokumenter seperti laporan keuangan perusahaan yang menjadi
sampel penelitian.
3.6. Metode Analisis
3.6.1. Analisis Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu
data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum,
minimum, sum, range, kurtosis dan skewness (Ghozali, 2011). Pengukuran yang
digunakan dalam penelitian ini adalah mean, standar deviasi, maksimum, dan
minimum. Mean digunakan untuk mengetahui rata-rata data yang bersangkutan.
Standar deviasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar data yang
bersangkutan bervariasi dari rata-rata. Maksimum digunakan untuk mengetahui
jumlah terbesar data yang bersangkutan. Minimum digunakan untuk mengetahui
jumlah terkecil data yang bersangkutan.
3.6.2. Uji Asumsi Klasik Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi,
variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Kalau asumsi ini
dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil.
Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak
yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Dasar pengambilan keputusan untuk
dari 5% (>0,05) maka model regresi memenuhi asumsi normalitas (Ghozali,
2011).
Uji Heteroskedastisitas
Salah satu kriteria agar model penelitian bersifat BLUE adalah apabila
semua residual atau error memiliki varian yang sama, atau yang disebut juga
homoskedastis. Namun sering ditemukan juga permasalahan dimana varian dari
error atau residual dari suatu model tidak konstan, yang disebut sebagai
heteroskedastis. Heteroskedastis cenderung sering ditemukan pada data
cross-section. Hal ini dikarenakan pengamatan dilakukan pada individu yang berbeda.
Namun demikian, heteroskedastis juga berpeluang muncul pada data time series.
Akibat yang ditimbulkan dengan adanya kondisi heteroskedastis dalam model
diantaranya 1) varian cenderung besar; 2) interval kepercayaan melebar; dan 3) uji
hipotesis tidak akurat.
Uji Autokorelasi
Masalah yang sering ditemukan pada data time series seperti yang
digunakan dalam penelitian ini yaitu autokorelasi. Autokorelasi merupakan gejala
korelasi yang terjadi antarobservasi dalam satu variabel. Mengingat objek yang
diuji pada data time series adalah satu individu yang sama dalam suatu rentang
waktu, terdapat indikasi adanya hubungan atau korelasi dari satu waktu ke waktu
lainnya. Hal yang sering ditemukan yakni apabila residual faktor (error) dalam
satu individu pada periode t kemudian mempengaruhi residual (error) dalam
BLUE, error diasumsikan bersifat independen dan tidak berkolerasi. Autokorelasi
yang kuat dapat mengakibatkan dua variabel yang tidak berhubungan menjadi
berhubungan. Apabila dalam metode OLS, koefisien signifikansi (Adjusted � )
akan cenderung memiliki nilai yang besar dan menghasilkan kondisi spurious
regression atau regresi palsu. Pengujian yang dilakukan untuk mendeteksi gejala
autokorelasi pada penelitian ini adalah dengan uji Durbin-Watson (DW).
Pengujian ini dilakukan dengan mengidentifikasi nilai statistik DW. Apabila nilai
statistik DW bernilai atau mendekati 2, maka hal tersebut mengindikasikan model
yang bebas dari autokolerasi. Sementara apabila nilai statistik DW bernilai 0, hal
ini mengindikasikan adanya autokorelasi positif sedangkan dengan nilai statistik
DW yang bernilai 4, hal ini menunjukkan autokorelasi negatif.
3.7. Pengujian Hipotesis 3.7.1. Analisis Regresi
Penelitian ini dianalisis dengan model regresi berganda untuk melihat
seberapa besar pengaruh spesialisasi industri auditor tingkat KAP terhadap deteksi
kecurangan laporan keuangan yang diproksikan dengan manajemen laba, dimana
manajemen laba diukur dengan menggunakan discretionary accruals. Analisis ini
menggunakan Simple Linier Regression dan Moderated Regression Analysis
Hipotesis 1 yang menyatakan spesialisasi auditor memiliki pengaruh
positif signifikan terhadap deteksi kecurangan laporan keuangan diuji melalui
Model 1 :
DAC = + SPEC + є
Hipotesis 2 yang menyatakan tenure audit cenderung melemahkan
pengaruh positif spesialisasi industri auditor terhadap pendeteksian kecurangan
laporan keuangan secara signifikan, diuji melalui identifikasi nilai dan
probabilitas β2 dengan Moderated Regression Analysis (MRA). Moderated
Regression Analysis merupakan aplikasi khusus regresi berganda linear untuk
menguji pengaruh variabel moderasi terhadap hubungan variabel independen dan
dependen dimana dalam persamaan regresinya mengandung unsur interaksi
(perkalian dua atau lebih variabel independen) dijelaskan oleh Ghozali (2001).
Rumus persamaan dalam model 2 sebagai berikut:
Model 2 :
DAC = + SPEC + TENURE + SPEC*TENURE + є
dimana:
DAC : nilai abnormal accrual (yang diperoleh dari model Khotari dkk
(2005) dari persamaan 1)
α : konstanta
TENURE : Dummy tenure audit, lama masa pemberian jasa audit oleh suatu
sama selama ≥ 3 tahun atau dengan kata lain menerapkan PMK
no.17 tentang masa perikatan auditor , dan 0 apabila perusahaan
tidak diaudit oleh auditor yang sama atau tidak menerapkan PMK
no.17.
SPEC : Dummy auditor spesialis industri (bernilai 1 untuk auditor
spesialis industri dan 0 apabila nonspesialis)
TEN*SPEC : Interaksi tenure audit dengan auditor spesialis industri
є : koefisien error
3.7.2. Uji Koefisien Determinasi (Uji Adjusted � )
Uji ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar variabel independen
dapat menjelaskan pergerakan variabel dependen dalam persamaaan atau model
yang akan diteliti. Nilai Adjusted � memiliki interval mulai dari 0 sampai 1 (0 ≤
� ≤ 1). Semakin besar nilai Adjusted � semakin baik model regresi yang
menunjukkan variabel independen secara keseluruhan dapat menjelaskan variasi
dari variabel dependen. Bila Adjusted � = 0, hal ini menunjukkan bahwa variabel
independen sama sekali tidak dapat memberikan informasi yang dibutuhkan untuk
memprediksi pergerakan variabel dependen. Sementara bila Adjusted � = 1,
artinya variabel independen memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk
3.7.3. Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
Uji F bertujuan untuk menguji goodness of fit test yang menunjukkan
variasi pengaruh variabel independen secara bersama-sama atau simultan terhadap
variabel dependen. Signifikansi pengaruh variabel independen secara simultan
terhadap variabel dependen dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas F
(F-stat) dengan nilai pada tabel pada masing-masing taraf uji (F-tabel, pada
tingkat α = 1, 5, dan 10%). Hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini
dirumuskan sebagai berikut:
� = 0 (variabel independen secara simultan tidak memiliki pengaruh
signifikan terhadap variabel dependen)
� = 1 (variabel independen secara simultan memiliki pengaruh signifikan
terhadap variabel dependen)
Jika probabilitas F bernilai kurang dari α, maka � ditolak sehingga dapat
dinyatakan bahwa variabel independen dalam model secara serentak
BAB 4
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Penelitian
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
analisis statistik yang menggunakan persamaan regresi sederhana dan Moderated
Regresion Analysis. Analisis data dimulai dengan mengolah data dengan
menggunakan Microsoft Excel, selanjutnya dilakukan pengujian asumsi klasik,
pengujian menggunakan regresi sederhana dan MRA diakhiri dengan pengujian
hipotesis. Pengujian dilakukan dengan menggunakan software SPSS versi 21.
Metode pengambilan sampel dilakukan dengan teknik purposive sampling.
Objek penelitian ini adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia selama periode 2012 sampai dengan 2014, dimana jumlah perusahaan
manufaktur pada periode tersebut adalah 124 perusahaan. Dari jumlah tersebut,
perusahaan yang memenuhi kriteria dalam pemilihan sampel tersebut adalah
sejumlah 39 perusahaan, untuk diteliti selama 3 tahun.
4.2. Analisis Hasil Penelitian
4.2.1. Analisis Statistik Deskriptif
Menurut Imam Ghozali (2013) statistik deskriptif memberikan gambaran
atau deskripsi data yang dilihat dari nilai rata-rata, standar deviasi, varian,
minimum, maximum, dan mean. Berikut ini ditampilkan hasil analisis statistik
deskriptif dari variabel spesialisasi industri auditor, deteksi kecurangan laporan
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
Sumber : Data sekunder yang diolah dengan SPSS, 2016.
Output tampilan SPSS untuk uji analisis statistik deskriptif adalah sebagai
berikut :
1) Jumlah sampel (N) dalam penelitian adalah 117.
2) Pada variabel dependen yaitu manajemen laba yang diproksikan dengan
discretionary accruals didapati bahwa discretionary accruals yang
terkecil adalah sebesar -0.1583 dan yang terbesar adalah 0.4309. Jumlah
discretionary accruals adalah 2.815 dan yang menjadi nilai rata-rata atau
mean dari data discretionary adalah 0.024.
3) Pada variabel independen yaitu spesialisasi auditor yang diukur secara
dummy yaitu pemberian angka 1 untuk perusahaan yang diaudit oleh KAP
spesialis dan angka 0 untuk perusahaan yang diaudit oleh KAP
nonspesialis, nilai terkecil adalah 0 dan nilai tertinggi adalah 1. Jumlah
KAP spesialis adalah 33 dan nilai mean adalah 0.282.
4) Pada variabel moderasi yaitu audit tenure, diukur masa perikatan partner
yang mengaudit perusahaan dengan menjumlahkan tahun partner selama
mengaudit perusahaan secara nominal. Nilai terkecil untuk variabel ini
adalah 1 dan nilai terbesar adalah 3. Jumlah audit tenure adalah 164 dan
nilai mean adalah 1.402.
Tabel 4.2 Statistik Frekuensi Sampel
Sumber : Data sekunder yang diolah dengan SPSS, 2016
Pada output SPSS ini ditampilkan statistik bahwa sampel yang berjumlah
117 telah diproses secara keseluruhan dalam masing-masing variabel, dan
dibuktikan bahwa tidak ada sampel yang hilang atau yang tidak diproses.
Statistics
Manajemen
Laba
Spesialisasi Tenure
N
Valid 117 117 117
Tabel 4.3 Statistik Frekuensi Variabel Deteksi Kecurangan Manajemen Laba
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
-.036185914 1 .9 .9 22.2
-.034666830 1 .9 .9 23.1
-.034549856 1 .9 .9 23.9
-.033546001 1 .9 .9 24.8
-.033238070 1 .9 .9 25.6
-.033232565 1 .9 .9 26.5
-.031593545 1 .9 .9 27.4
-.030799064 1 .9 .9 28.2
-.027672229 1 .9 .9 29.1
-.027523647 1 .9 .9 29.9
-.024578422 1 .9 .9 30.8
-.023779779 1 .9 .9 31.6
-.022522568 1 .9 .9 32.5
-.022003601 1 .9 .9 33.3
-.021931714 1 .9 .9 34.2
-.021574866 1 .9 .9 35.0
-.021443731 1 .9 .9 35.9
-.020381940 1 .9 .9 36.8
-.015488498 1 .9 .9 37.6
-.013595934 1 .9 .9 38.5
-.012629135 1 .9 .9 39.3
-.009664630 1 .9 .9 40.2
-.008652400 1 .9 .9 41.0
-.007453631 1 .9 .9 41.9
-.006842260 1 .9 .9 42.7
-.001421990 1 .9 .9 43.6
-.001256361 1 .9 .9 44.4
.005177562 1 .9 .9 46.2
.006634997 1 .9 .9 47.0
.009689498 1 .9 .9 47.9
.011905228 1 .9 .9 48.7
.012088217 1 .9 .9 49.6
.012619453 1 .9 .9 50.4
.012896590 1 .9 .9 51.3
.015548066 1 .9 .9 52.1
.016088700 1 .9 .9 53.0
.016797756 1 .9 .9 53.8
.017553709 1 .9 .9 54.7
.019102153 1 .9 .9 55.6
.019836663 1 .9 .9 56.4
.024100492 1 .9 .9 57.3
.025105536 1 .9 .9 58.1
.028749139 1 .9 .9 59.0
.029543217 1 .9 .9 59.8
.032347811 1 .9 .9 60.7
.033584925 1 .9 .9 61.5
.034304629 1 .9 .9 62.4
.034634038 1 .9 .9 63.2
.035652393 1 .9 .9 64.1
.040255153 1 .9 .9 65.0
.042410606 1 .9 .9 65.8
.045687388 1 .9 .9 66.7
.050422962 1 .9 .9 67.5
.050907746 1 .9 .9 68.4
.054259688 1 .9 .9 70.1
.057355609 1 .9 .9 70.9
.059530592 1 .9 .9 71.8
.060876763 1 .9 .9 72.6
.062999088 1 .9 .9 73.5
.063505708 1 .9 .9 74.4
.067775615 1 .9 .9 75.2
.069123848 1 .9 .9 76.1
.069412477 1 .9 .9 76.9
.069491199 1 .9 .9 77.8
.070003603 1 .9 .9 78.6
.071084516 1 .9 .9 79.5
.074864392 1 .9 .9 80.3
.076516082 1 .9 .9 81.2
.076660619 1 .9 .9 82.1
.078070631 1 .9 .9 82.9
.087222448 1 .9 .9 83.8
.093279010 1 .9 .9 84.6
.095659324 1 .9 .9 85.5
.095811251 1 .9 .9 86.3
.099498059 1 .9 .9 87.2
.104956832 1 .9 .9 88.0
.105708163 1 .9 .9 88.9
.109972176 1 .9 .9 89.7
.111497726 1 .9 .9 90.6
.123705838 1 .9 .9 91.5
.136780017 1 .9 .9 92.3
Sumber : Data sekunder yang diolah dengan SPSS, 2016.
Output SPSS ini menunjukkan tabel frekuensi untuk variabel deteksi
kecurangan laporan keuangan yang diukur dengan manajemen laba dan
diproksikan menggunakan discretionary accruals. Tabel menunjukkan
masing-masing jumlah discretionary accruas dari total 117 sampel penelitian.
Tabel 4.4 Statistik Frekuensi Variabel Spesialisasi
Sumber : Data sekunder yang diolah dengan SPSS, 2016.
.145086939 1 .9 .9 94.0
.149624277 1 .9 .9 94.9
.223768559 1 .9 .9 95.7
.258939324 1 .9 .9 96.6
.264030688 1 .9 .9 97.4
.337838026 1 .9 .9 98.3
.356244169 1 .9 .9 99.1
.430952284 1 .9 .9 100.0
Total 117 100.0 100.0
Spesialisasi
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid
Auditor Non Spesialis 84 71.8 71.8 71.8
Auditor Spesialis 33 28.2 28.2 100.0
Output SPSS ini menunjukkan tabel frekuensi untuk variabel spesialisasi
auditor yang diukur dengan volume klien Kantor Akuntan Publik , dimana jika
suatu KAP memiliki volume klien minimal 15% dalam tiap subsektor di sektor
manufaktur dianggap sebagai KAP spesialis. Tabel menunjukkan bahwa terdapat
33 perusahaan yang diaudit oleh auditor spesialis dan 84 perusahaan yang diaudit
oleh auditor nonspesialis sepanjang tahun penelitian.
Tabel 4.5 Statistik Frekuensi Variabel Audit Tenure
Sumber : Data sekunder yang diolah dengan SPSS, 2016.
Output SPSS ini menunjukkan tabel frekuensi untuk variabel audit tenure
yang diukur dengan masa perikatan auditor sesuai penerapan PMK No.17 tahun
2008 dengan cara menjumlahkan tahun partner yang mengaudit suatu perusahaan
untuk melihat pengaruh apakah auditor spesialis terganggu independensinya jika
terlalu lama mengaudit perusahaan sehingga tidak mendeteksi kecurangan laporan
keuangan yang terjadi. Tabel menunjukkan bahwa terdapat 78 perusahaan yang
diaudit oleh auditor yang memiliki masa perikatan 1 tahun, 31 perusahaan diaudit
oleh auditor yang memiliki masa perikatan 2 tahun, dan 8 perusahaan yang diaudit
oleh auditor yang memiliki masa perikatan 3 tahun sepanjang tahun penelitian.
Tenure
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent
Valid
1.0 78 66.7 66.7 66.7
2.0 31 26.5 26.5 93.2
3.0 8 6.8 6.8 100.0
4.2.2. Uji Asumsi Klasik 4.2.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan pendekatan grafik
berupa histogram dan P-Plot serta uji Kolmogorov Smirnov. Uji
normalitas yang pertama dengan melihat grafik histogram berikut.
Gambar 4.1 Grafik Histogram
Gambar 4.2 Normal P-Plot
Sumber : Data sekunder yang diolah dengan SPSS, 2016.
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi,
variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal (Ghozali, 2013).
Pada penelitian ini, cara yang digunakan peneliti untuk mendeteksi apakah
residual berdistribusi normal adalah dengan analisis grafik.
Pada tampilan grafik histogram dapat disimpulkan bahwa grafik histogram
memberikan pola distribusi yang tampak menggunung atau menyerupai lonceng,
tampilan grafik normal plot juga menampilkan titik-titik yang menyebar di sekitar
garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka hal ini menunjukkan pola
Sumber : Data sekunder yang diolah dengan SPSS, 2016.
Normalitas juga diuji melalui Kolmogorov-Smirnov Test dan diperoleh
nilai Kolmogorov Smirnov 1.205 dan Asymp.Sig sebesar 0.109 atau berarti lebih
besar dari taraf signifikansi α sebesar 0.05 disimpulkan data berdistribusi normal.
4.2.2.2. Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat apakah didalam model
regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain.
Tabel 4.6 Kolmogorov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized
Residual
N 117
Normal Parametersa,b
Mean .0000000
Std.
Deviation
.09270296
Most Extreme
Differences
Absolute .111
Positive .111
Negative -.076
Kolmogorov-Smirnov Z 1.205
Asymp. Sig. (2-tailed) .109
a. Test distribution is Normal.
Uji Glejser
T a b
Sumber : Data sekunder yang diolah dengan SPSS, 2016.
Berdasarkan uji Glejser dengan peregresian variabel nilai residual, maka
didapat bahwa hasil bahwa signifikansi variabel spesialisasi adalah 0.491 dan
untuk signifikansi variabel tenure sebesar 0.104. Kedua variabel ini memiliki
signifikansi lebih besar dari taraf signifikansi α sebesar 0.05. Ini berarti bahwa
dalam model regresi ini tidak mengandung heterokedastisitas.
Uji Park
Menurut Imam Ghozali (2013), untuk uji Park, jika didapatkan parameter
beta variabel independen tidak signifikan secara statistik, maka asumsi
homokedastistitas tidak dapat ditolak atau tidak terjadi heterokedastisitas.
Tabel 4.7 Uji Gletser Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1
(Constant) .091 .016 5.752 .000
Spesialisasi -.009 .013 -.064 -.691 .491
Tenure -.016 .010 -.152 -1.637 .104
Tabel 4.8 Uji Park
Sumber : Data sekunder yang diolah dengan SPSS, 2016.
Berdasarkan uji Park dengan peregresian logaritma dari kuadrat residual,
koefisien parameter beta untuk variabel spesialisasi dan tenure tidak ada yang
signifikan, maka dapat disimpulkan bahwa dalam model regresi tidak terdapat
heterokedastisitas.
4.2.2.3. Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model linier ada
kolerasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada
periode t-1 (sebelumnya). Salah satu cara menguji mendeteksi ada tidaknya
autokorelasi adalah dengan Uji Durbin-Watson (DW Test). Berikut ditampilkan
hasil Uji Durbin-Watson pada variabel penelitian:
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1
(Constant) .033 .023 1.439 .153
Spesialisasi -.002 .019 -.010 -.113 .911
Tenure -.023 .014 -.150 -1.613 .109
Oleh karena nilai DW 1.973 lebih besar dari batas atas (du) untuk jumlah
sampel (N) 117 yaitu 1.7156 dan kurang dari 4-1.7156 (4-du), maka dapat
disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi positif atau negatif atau dapat juga
dikatakan bahwa tidak terdapat autokorelasi.
4.2.3. Pengujian Hipotesis
4.2.3.1. Analisis Koefisien Determinasi
Uji ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar variabel independen
dapat menjelaskan pergerakan variabel dependen dalam persamaaan atau model
yang akan diteliti. Nilai Adjusted � memiliki interval mulai dari 0 sampai 1 (0 ≤
� ≤ 1). Semakin besar nilai Adjusted � semakin baik model regresi yang
menunjukkan variabel independen secara keseluruhan dapat menjelaskan variasi
dari variabel dependen. Bila Adjusted � = 0, hal ini menunjukkan bahwa variabel
independen sama sekali tidak dapat memberikan informasi yang dibutuhkan untuk
memprediksi pergerakan variabel dependen. Sementara bila Adjusted � = 1,
artinya variabel independen memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk
memprediksi pergerakan variabel dependen.
Tabel 4.9 Uji Durbin-Watson
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .178a .032 .015 .093512612815 1.973
a. Predictors: (Constant), Tenure, Spesialisasi b. Dependent Variable: Manajemen Laba
Tabel 4.10 Analisis Koefisien Determinasi
Sumber : Data sekunder yang diolah dengan SPSS, 2016
Berdasarkan output SPSS pada tabel 4.8 diketahui bahwa nilai adjusted �
adalah 0.015. Hal ini menunjukkan bahwa kemampuan atau kontribusi variabel
audit tenure dan spesialisasi industri auditor untuk memprediksi variabel deteksi
kecurangan dalam laporan keuangan adalah sebesar 1,5%, disimpulkan bahwa
nilai � dalam penelitian ini kecil sehingga berarti kemampuan semua variabel
independen dalam menjelaskan variasi-variabel dependen amat terbatas.
Kesimpulan lainnya adalah variabel dependen yaitu deteksi kecurangan dalam
laporan keuangan dipengaruhi oleh 98,5% variabel-variabel lain di luar penelitian.
4.2.3.2. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Hipotesis 1 menyatakan spesialisasi auditor memiliki pengaruh positif
signifikan terhadap deteksi kecurangan laporan keuangan diuji melalui identifikasi
nilai dan probabilitas model 1 di bawah ini.
Model 1 : DAC = + SPEC + є
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
1 .178a .032 .015 .093512612815
a. Predictors: (Constant), Tenure, Spesialisasi
Tabel 4.11 Uji F-Test Model 1 ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression .010 1 .010 1.100 .296b
Residual 1.020 115 .009
Total 1.029 116
a. Dependent Variable: DAitTotalAkrualY
b. Predictors: (Constant), KonstantaSpes
Sumber : Data sekunder yang diolah dengan SPSS, 2016
Berdasarkan tabel 4.9 diatas, nilai F adalah sebesar 1.1 yang berarti F lebih
kecil dari 4 dan probabilitas F lebih besar dari derajat kepercayaan (α), maka
Hipotesis 1 dalam penelitian ini ditolak, atau dengan kata lain � diterima sehingga dapat dinyatakan bahwa variabel independen dalam penelitian yaitu
spesialisasi industri auditor secara serentak tidak mempengaruhi variabel
dependen dalam penelitian yaitu deteksi kecurangan laporan keuangan.
Hipotesis 2 dalam penelitian menyatakan tenure audit memoderasi
pengaruh spesialisasi industri auditor terhadap pendeteksian kecurangan laporan
keuangan secara signifikan, diuji melalui identifikasi nilai dan probabilitas β2
dengan Moderated Regression Analysis (MRA). Hipotesis 2 diuji melalui model
berikut:
Tabel 4.12 Uji F-Test Model 2 dengan MRA ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression .241 3 .080 11.483 .000b
Residual .789 113 .007
Total 1.029 116
a. Dependent Variable: DAitTotalAkrualY
b. Predictors: (Constant), KoefSpesTenure, Tenure, Spesialisasi
Berdasarkan tabel 4.10 diatas, nilai F adalah sebesar 11.483 yang berarti F
lebih besar dari 4 dan probabilitas F lebih kecil dari derajat kepercayaan (α) yaitu
sebesar 0.000, maka Hipotesis 2 dalam penelitian ini diterima, atau dengan kata
lain � ditolak sehingga dapat dinyatakan bahwa variabel moderasi dalam
penelitian yaitu audit tenure memoderasi pengaruh spesialisasi industri auditor
terhadap deteksi kecurangan dalam laporan keuangan.
4.3. Pembahasan Hasil Penelitian
4.3.1. Pengaruh Spesialisasi Industri Auditor (X) terhadap Deteksi Kecurangan Laporan Keuangan (Y)
Variabel spesialisasi industri auditor menunjukkan koefisien regresi
sebesar 1.014, dan setelah diuji dengan menggunakan Uji Signifikansi Simultan
atau F-Test diperoleh bahwa hasil F hitung adalah 1.10 berarti lebih kecil dari F
tabel, dan dengan taraf signifikansi 0.296 berarti lebih besar dari taraf signifikansi
yang ditetapkan yaitu 0.05. Hal ini menyimpulkan bahwa hasil penelitian ini
menolak hipotesis 1 yang diajukan, atau dengan kata lain variabel spesialisasi
industri auditor yang diukur dengan menggunakan volume klien Kantor Akuntan
perusahaan. Dalam penelitian ini, disimpulkan juga bahwa perusahaan yang
diaudit oleh auditor spesialis tidak mampu menekan praktik manajemen laba yang
terjadi, yang dibuktikan dengan tetap tingginya angka discretionary accruals yang
dipakai untuk menjadi acuan pengukuran manajemen laba.
Hasil penelitian ini sama seperti hasil penelitian oleh Antonius Herusetya
(2009) yang menyimpulkan bahwa praktik earning management masih sering
dilakukan walaupun perusahaan diaudit oleh auditor spesialis dan bahkan KAP
yang menaungi adalah KAP afiliasi The Big Four. Penjelasan yang dapat
diberikan mengapa auditor spesialis tidak mempengaruhi earning management
dalam penelitian ini adalah tenur partner dalam perusahaan yang menjadi sampel
penelitian tergolong tinggi dan jarang diberlakukan rotasi audit sehingga bisa saja
mempengaruhi independensi auditor. Penjelasan selanjutnya yang dapat diberikan
adalah adanya keterbatasan proksi market share atau volume klien minimal 15%
yang digunakan dalam pengukuran spesialisasi industri auditor. Penelitian Karina
Rahayu Wiguna (2012) menyebutkan bahwa pengukuran spesialisasi industri
berdasarkan pangsa pasar memiliki berbagai keterbatasan. Diantaranya
ketidakjelasan apakah keuntungan sebagai spesialis dalam suatu industri diperoleh
dari pengalaman auditor mengaudit perusahaan dalam jumlah besar atau
mengaudit perusahaan besar dalam jumlah terbatas (Gramling et al., 2001;
Khrisnan, 2001). Hal ini mengakibatkan pemahaman yang bersifat ambigu atas
pengukuran spesialisasi industri suatu KAP. Dapat dikatakan pula bahwa
pengukuran spesialisasi indsutri auditor pada penelitian ini belum menunjukkan
industri auditor yang telah terbukti paling relevan, menyebabkan Balsam et al.
(2003) menggunakan beberapa proksi sekaligus atas dasar konsistensi hasil
penelitian terkait spesialisasi industri auditor.
4.3.2. Pengaruh Audit Tenure (Z) terhadap Spesialisasi Industri Auditor (X) dengan Deteksi Kecurangan Laporan Keuangan (Y)
Variabel audit tenure menunjukkan koefisien regresi sebesar -0.022, dan
setelah diuji dengan menggunakan Uji Signifikansi Simultan atau F-Test
diperoleh bahwa hasil F hitung adalah 11.483 berarti lebih besar dari F tabel, dan
dengan taraf signifikansi 0.000 berarti lebih kecil dari taraf signifikansi yang
ditetapkan yaitu 0.05. Hal ini menyimpulkan bahwa hipotesis 2 dalam penelitian
ini diterima atau dengan kata lain variabel moderasi dalam penelitian ini yaitu
audit tenure mampu memoderasi variabel spesialisasi industri auditor terhadap
deteksi kecurangan laporan keuangan.
Hasil ini sama seperti penelitian yang dilakukan oleh Al-Thuneibat et al.
(2011) dan Fatmawati (2013) yang menemukan bukti bahwa audit tenure
berpengaruh positif terhadap discretionary accruals (proksi manajemen laba). Hal
ini disimpulkan berdasarkan pemikiran bahwa semakin lama masa perikatan
auditor tingkat KAP dalam melaksanakan tugasnya kepada klien, semakin lemah
pula independensi auditor tersebut. Penerimaan hipotesis 2 yaitu tenure audit
memoderasi auditor spesialis dalam pendeteksian kecurangan laporan keuangan
ini juga menyiratkan mengapa penolakan hipotesis 1 terjadi dalam penelitian.
Tenure partner dalam perusahaan yang menjadi sampel penelitian kali ini
auditor spesialis, angka discretionary accruals yang menjadi acuan pengukuran
praktik manajemen laba tetap saja tinggi. Hal ini pulalah yang menjadi alasan
mengapa variabel audit tenure mampu memoderasi spesialisasi industri auditor
BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Atas analisis yang dilakukan, maka kesimpulan yang dapat diberikan atas
penelitian ini adalah :
1) Berdasarkan pengujian yang dilakukan diketahui bahwa variabel
Spesialisasi Industri Auditor (X) tidak berpengaruh secara signifikan
terhadap Deteksi Kecurangan dalam Laporan Keuangan (Y) pada
perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun
2012-2014.
2) Berdasarkan pengujian yang dilakukan diketahui bahwa variabel Audit
Tenure (Z) memoderasi hubungan variabel Spesialisasi Industri Auditor
(X) terhadap variabel Deteksi Kecurangan dalam Laporan Keuangan (Y).
3) Berdasarkan analisis koefisien determinasi, kemampuan variabel
Spesialisasi Industri Auditor (X) untuk mempengaruhi variabel Deteksi
Kecurangan dalam Laporan Keuangan (Y) adalah 1.5% , sisanya sebesar
98.5% dipengaruhi oleh variabel lain diluar penelitian.
5.2. Keterbatasan Penelitian
Keterbatasan dalam penelitian ini adalah:
1) Variabel independen yang digunakan untuk menganalisis deteksi
kecurangan dalam laporan keuangan hanya satu variabel yaitu spesialisasi
yang terbatas kemampuannya untuk mencerminkan realitas spesialisasi
yang ada.
2) Periode pengamatan dalam penelitian tergolong cukup singkat untuk
mendeteksi pengaruh auditor spesialis terhadap penemuan kecurangan
laporan keuangan yaitu hanya 3 tahun.
5.3. Saran
Berdasarkan hasil analisis pembahasan serta beberapa kesimpulan dan
keterbatasan pada penelitian ini, adapun saran-saran yang dapat diberikan melalui
hasil penelitian ini agar mendapatkan hasil yang lebih baik, yaitu:
1) Penelitian selanjutnya disarankan menambah jumlah sampel penelitian
sehingga hasil penelitian menjadi lebih representatif dalam mencerminkan
kondisi perusahaan yang sebenarnya, dengan memperpanjang tahun
penelitian dan berfokus pada industri dengan jumlah yang lebih banyak
agar hasil yang didapat lebih baik.
2) Penelitian selanjutnya dapat menggunakan proksi lain dalam pengukuran
masing-masing variabel dalam penelitian misalnya untuk menentukan
auditor spesialis industri berdasarkan persentase penjualan klien dan atau
persentase pangsa pasar total aset, dan pengukuran manajemen laba
dengan reaksi pasar.
3) Penelitian selanjutnya disarankan menambah variabel independen selain
yang sudah digunakan dalam penelitian untuk mendeteksi kecurangan
BAB 2
TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Laporan Keuangan
Laporan Keuangan adalah suatu penyajian terstruktur dari posisi keuangan
dan kinerja keuangan suatu entitas (Pernyataan Standar Akuntansi Keuangan
Nomor 1 tentang Penyajian Laporan Keuangan Revisi 2013). Dengan kata lain,
laporan keuangan adalah sumber informasi keuangan bagi pihak-pihak yang
berkepentingan terhadap informasi. Laporan keuangan menyajikan informasi
mengenai asset, liabilitas, ekuitas, pendapatan dan beban termasuk keuntungan
dan kerugian, kontribusi dari dan distribusi kepada pemilik dalam kapasitasnya
sebagai pemilik, juga arus kas suatu entitas. Tujuan laporan keuangan menurut
PSAK No.1 adalah untuk memberikan informasi mengenai posisi keuangan,
kinerja keuangan, arus kas entitas yang bermanfaat bagi sebagian besar kalangan
pengguna laporan dalam pembuatan keputusan ekonomi. Laporan keuangan
menunjukkan hasil pertanggungjawaban manajemen atas penggunaan sumber
daya yang dipercayakan kepada mereka.
Komponen-komponen laporan keuangan menurut PSAK 1 tahun 2013
adalah:
a. Laporan Posisi Keuangan
Laporan yang menginformasikan keadaan asset, kewajiban, dan ekuitas
b. Laporan Laba Rugi dan Penghasilan Komprehensif Lain
Laporan yang menginformasikan jumlah penghasilan, unsur laba komprehensif
dan beban suatu perusahaan selama suatu periode.
c. Laporan Perubahan Ekuitas
Laporan yang menginformasikan penambahan atau berkurangnya kekayaan
selama periode tertentu.
d. Laporan Arus Kas
Laporan yang menginformasikan aliran kas perusahaan selama periode yang
dibagi atas aktivitas operasi, investasi, dan pendanaan.
e. Catatan atas Laporan Keuangan
Laporan yang berisi ringkasan kebijakan akuntansi penting dan informasi
penjelasan lain yang penting diketahui pengguna.
f. Laporan Posisi Keuangan Pada Awal Periode Komparatif Sebelumnya
Laporan ini disajikan ketika entitas menerapkan suatu kebijakan akuntansi
secara retrospektif atau membuat penyajian kembali pos-pos laporan keuangan,
atau ketika entitas mereklasifikasi pos-pos dalam laporan keuangannya.
2.1.1. Karakteristik Laporan Keuangan
Karakteristik kualitatif laporan keuangan ialah ciri khas laporan keuangan
yang harus dipenuhi agar para pengguna laporan keuangan mendapatkan
informasi yang diperlukan untuk pengambilan keputusan ekonomik. Adapun
1) Relevan
Informasi akuntansi dalam laporan keuangan disebut relevan apabila
informasi tersebut mampu mempengaruhi keputusan manajer atau pemakai
laporan keuangan lainnya.
2) Keandalan
Informasi dapat dikatakan andal apabila informasi tersebut dapat
menggambarkan secara wajar keadaan sesuai dengan kondisi yang sebenarnya
(representatif faithfulness), dapat diuji kebenarannya, dan bebas dari unsur bias.
3) Dapat Dibandingkan
Informasi dalam laporan keuangan harus dapat dibandingkan dengan
laporan keuangan periode sebelumnya dari perusahaan yang sama, maupun
dengan laporan keuangan perusahaan-perusahaan lainnya pada periode yang sama
untuk mengukur posisi dan kinerja keuangan.
4) Dapat Dipahami
Informasi dalam laporan keuangan yang disajikan perusahaan harus
disesuaikan dengan kemampuan pengguna laporan keuangan pengguna dalam
memahami aktifitas ekonomi dalam laporan keuangan, sehingga pengguna
laporan keuangan dapat memahami informasi yang disajikan.
2.2. Teori Keagenan (Agency Teory)
Teori keagenan membahas tentang hubungan antara pihak prinsipal (pemilik
saham) dengan pihak agen (manajer). Michelson et al. (1995) mendefinisikan
dimana manajer setuju untuk bertindak atas nama pihak lain yaitu pemilik.
Wewenang yang diberikan pemilik saham kepada manajer yaitu untuk mengolah
informasi dalam perusahaan seringkali disalahgunakan oleh manajer karena
manajer memiliki kepentingan pribadi yakni menguntungkan diri sendiri. Hal ini
bertentangan dengan kepentingan pemilik saham yang menginginkan agar
kekayaannya dimaksimumkan. Masalah ini disebut masalah agensi, atau adanya
perbedaan kepentingan antara pemilik saham dengan manajer, yang dapat
disebabkan oleh adanya ketidaksesuaian informasi yang diterima pihak pemilik
dengan pihak agen. Asimetri informasi dapat berupa informasi yang terdistribusi
dengan tidak merata diantara agen dan prinsipal, serta tidak mungkinnya prinsipal
untuk mengamati secara langsung usaha yang dilakukan oleh agen (Diajeng
Chrisnoventie, 2012). Hal ini menyebabkan agen cenderung melakukan perbuatan
yang curang atau penyelewengan. Salah satu kasus kecurangan yang dapat
dilakukan agen atau lebih dikenal sebagai manajer adalah praktik manajemen laba
yang menyebabkan berkurangnya keandalan laporan keuangan. Dengan adanya
masalah agensi seperti yang dijelaskan sebelumnya, peran auditor sebagai pihak
ketiga yang menjembatani kepentingan pemilik dengan kepentingan agen
(manajer) sangat dibutuhkan. Auditor/Kantor Akuntan Publik diperlukan untuk
menilai dan memeriksa kinerja manajer sebagai bentuk pertanggungjawabannya
kepada pemilik saham secara independen. Hal ini diperlukan untuk menjamin
bahwa manajer bekerja sesuai dengan kepentingan pemilik saham. Auditor
ditugasi mengaudit laporan keuangan yang disajikan manajer sebagai bentuk
