BAB III
METODE PENELITIAN
A. Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada perusahaan yang memperoleh opini audit going concern dan non going concern dengan time series penelitian selama 3 tahun yaitu periode 2012 sampai dengan 2014 pada perusahaan manufaktur sektor industri dasar dan kimia yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). Sumber data yang diperoleh dalam penelitian ini adalah www.idx.co.id
B. Desain Penelitian
Dalam penelitian ini desain yang digunakan adalah penelitian kausal yang bertujuan untuk menguji seberapa besar pengaruh variabel bebas (independent variable) terhadap variabel terikat (dependent variable). Dalam hal ini variabel dependen yang digunakan adalah opini audit going concern, sedangkan variabel independen yang digunakan adalah ukuran dewan komisaris, proporsi dewan komisaris independen, ukuran komite audit, kondisi keuangan, dan ukuran perusahaan.
C. Definisi dan Operasionalisasi Variabel
Definisi operasional variabel adalah bagaimana menemukan dan mengukur variabel-variabel tersebut di lapangan dengan merumuskan secara singkat dan jelas, serta tidak menimbulkan berbagai tafsiran.
1. Variabel Terikat (Dependent Variable)
Variabel terikat atau dependen adalah tipe variabel yang dijelaskan atau dipengaruhi variabel yang lain. Variabel terikat dinamakan pula dengan variabel yang diduga sebagai akibat (presumed effect variable) atau dapat juga disebut sebagai variabel konsekuensi (consequent variable) (Indriantoro dan Supomo, 2009)
a. Opini Audit Going Concern
Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah opini audit going concern atau going concern audit opinion (GCAO), yaitu merupakan opini audit modifikasi yang dilakukan oleh auditor akan ketidakmampuan atau ketidak pastian signifikan atas kelangsungan hidup perusahaan. Variabel opini audit going concern merupakan variabel dummy,
yaitu variabel yang bersifat kategorikal atau dikotomi (Ghozali, 2013), dimana kategori 1 diberikan kepada perusahaan yang menerima opini audit
going concern, sedangkan kategori 0 diberikan kepada perusahaan yang tidak menerima opini audit going concern.
2. Variabel Tidak Terikat (Independent Variable)
Variabel tidak terikat atau independen adalah tipe variabel yang menjelaskan atau mempengaruhi variabel yang lain. Variabel independen dinamakan pula dengan variabel yang diduga sebagai sebab (presumed cause variable) atau dapat juga disebut sebagai variabel yang mendahului
(antecedent variable) (Indriantoro dan Supomo, 2009). Variabel independen dalam penelitian ini terdiri dari kepemilikan manajerial, proporsi dewan komisaris independen, ukuran komite audit, kondisi keuangan dan ukuran perusahaan. Penjelasan mengenai variabel independen tersebut akan diuraikan sebagai berikut:
a. Kepemilikan Manajerial
Menurut Gideon (2005) dalam Farida (2010), indikator untuk mengukur kepemilikan manajerial adalah persentase jumlah saham yang beredar.
Rumus Kepemilikan Manajerial :
b. Proporsi Dewan Komisaris Independen
Indikator yang digunakan adalah indikator yang digunakan dalam penelitian Eng dan Mak (2005) dalam Suhardjanto (2010), yaitu persentase anggota dewan komisaris yang berasal dari luar perusahaan dari seluruh ukuran anggota dewan komisaris perusahaan.
c. Ukuran Komite Audit
Ukuran komite audit dihitung dengan jumlah anggota komite audit yang ada dalam perusahaan (Nugroho dan Purwanto, 2013).
d. Kondisi Keuangan
Penelitian ini menggunakan The Altman Model (1968) yang diformulasikan khusus untuk perusahaan manufaktur (Arga dan Linda, 2007). Formulanya adalah sebagai berikut.
Keterangan:
Z1 = working capital/total asset
Z2 = retained earnings/total asset
Z3 = earnings before interest and taxes/total asset
Z4 = market value of equity/book value of debt
Z5 = sales/total asset
Nilai Z diperoleh dengan menghitung kelima rasio tersebut berdasarkan data pada neraca dan laporan laba/rugi dikalikan dengan koefisien tiap- tiap rasio kemudian hasilnya dijumlahkan.
Z = 1,2Z
e. Ukuran Perusahaan
Ukuran perusahaan diukur menggunakan logaritma total aset (Alexander, 2006, dalam Suaryana dan Febriana, 2012). Perhitungan Ukuranperusahaan berdasarkan logaritma total aset adalah sebagai berikut:
Tabel 3.1 Pengukuran Variabel
No. Variabel Pengukuran Skala
1 Opini Audit Going Concern
Variabel Dummy
2 Kepemilikan Manajerial Rasio
3
Proporsi Dewan Komisaris
Independen Rasio
4 Ukuran Komite Audit Rasio
5 Kondisi Keuangan
Rasio Z-Altman
6 Ukuran Perusahaan Rasio
GC = opini going concern (variabel dummy, 1 jika opini going concern, 0 jika opini non going
concern)
D. Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan periode pengamatan tahun 2012-2014. Sampel yang diambil adalah perusahaan yang termasuk dalam sektor manufaktur di Bursa Efek Indonesia (BEI). Periode 3 tahun dipilih karena merupakan data terbaru yang bisa diperoleh dan diharapkan dengan periode waktu 3 tahun akan diperoleh hasil yang baik dalam menjelaskan faktor- faktor yang mempengaruhi opini audit going concern. Sampel dipilih dengan menggunakan metode
purposive sampling yaitu metode pengumpulan sampel berdasarkan pertimbangan tertentu yang sesuai dengan tujuan penelitian. Adapun kriteria pertimbangan dalam pemilihan sampel penelitian ini adalah:
1. Perusahaan manufaktur sektor industri dasar dan kimia yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia 2012-2014.
2. Perusahaan yang memiliki nilai laba positif selama periode 2012-2014 dan laporan keuangan yang telah diaudit.
3. Perusahaan melakukan pembukuan dengan menggunakan mata uang rupiah.
4. Perusahaan dengan tingkat Financial Distress Z<2,90, dengan menggunakan Z-Altman Score.
Tabel 3.2
Rincian Sampel Penelitian
No. Kriteria Seleksi dan Sampel
Jumlah Populasi
1 Perusahaan manufaktur sektor industri dasar dan
kimia yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia 65
2 Perusahaan yang tidak memiliki nilai laba positif
selama periode penelitian 2012-2014 (14)
3 Perusahaan yang tidak menggunakan mata uang
rupiah (11)
4 Perusahaan dengan tingkat Financial Distress
Z>2,90 (20)
Jumlah data yang digunakan dalam penelitian 20 Sumber: data sekunder diolah
Maka, total data yang memenuhi kriteria adalah sebanyak 20 data. Sehingga total data akhir yang digunakan adalah sebanyak 20 data perusahaan dari tahun 2012-2014.
Tabel 3.3 Sampel Perusahaan
No Nama Perusahaan Kode
1 Holcim Indonesia Tbk SMCB
2 Budi Acid Jaya Tbk BUDI
3 Indal Aluminium Industry Tbk INAI
4 Asahimas Flat Glass Tbk AMFG
5 Eterindo Wahanatama Tbk ETWA 6 Gunawan Dianjaya Steel Tbk GDST
7 Argha Karya Prima Industry Tbk AKPI
8 Asiaplast Industries Tbk APLI
9 Arwana Citramulia Tbk ARNA
10 Indocement Tunggal Prakasa Tbk INTP
11 Duta Pertiwi Nusantara Tbk DPNS
12 Trias Sentosa Tbk TRST
13 Suparma Tbk SPMA
14 Fajar Surya Wisesa Tbk FASW
15 Sierad Produce Tbk SIPD
16 Surya Toto Indonesia Tbk TOTO 17 Saranacentral Bajatama Tbk BAJA
18 Charoen Pokphand Indonesia Tbk CPIN
19 Lion Metal Works Tbk LION
20 Champion Pasific Indonesia Tbk IGAR Sumber : www.idx.co.id
E. Teknik Pengumpulan Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Dalam memperoleh data- data pada penelitian ini, peneliti menggunakan penelitian pustaka (library research). Penelitian dilakukan dengan cara pengambilan data laporan tahunan (annual report) perusahaan yang terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia dengan melakukan download langsung melalui situs resmi Bursa Efek Indonesia yaitu www.idx.co.id
F. Metode Analisis Data
Metode analisis data dalam penelitian ini menggunakan pendekatan keilmuan statistika yaitu analisis statistik deskriptif dan regeresi logistik. Penelitian ini melakukan serangkaian tahap untuk menghitung dan mengolah data- data, agar dapat mendukung hipotesis yang telah diajukan. Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini, adalah sebagai berikut:
1. Analisis Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif digunakan untuk memberikan deskripsi atas variabel-variabel penelitian secara statistik. Statistik deskriptif dapat
dilihat dari nilai rata-rata (mean), median, modus, standar deviasi, nilai maksimum, dan nilai minimum (Ghozali, 2013).
2. Analisis Regresi Logistik
Dalam buku aplikasi analisis Multivariate Ghozali menyatakan bahwa regresi logistik digunakan untuk menguji apakah probabilitas terjadinya variabel terikat dapat diprediksi dengan variabel bebasnya. “Teknik analisis regresi logistik tidak memerlukan asumsi normal distribution data untuk variabel bebasnya”(Ghozali, 2013), dan mengabaikan heteroskeditas Gujarati (2003) dalam Setyarno dkk (2006). Oleh sebab itu digunakan analisis regresi logistik, karena variabel terikatnya yaitu penerimaan opini audit going concern merupakan data kualitatif yang menggunakan variabel dummy dan variabel bebasnya merupakan kombinasi antara variabel metrik dan non-metrik. Analisis regresi logistik dilakukan dengan menggunakan bantuan program Statistical Package For Social Science (SPSS) 21 for Windows.
Model regresi logistik yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan dalam perasmaan sebagai berikut :
Y = α + β1Kep_Man + β2DK_IND + β3Kom_ADT + β4FIN + β5Size
+e
Dimana :
α = Konstanta
β = Koefisien Regresi Model
Kep_Man = Kepemilikan Manajerial
DK_IND = Ukuran Dewan Komisaris
Kom_ADT = Proporsi Dewan Komisaris Independen
FIN = Ukuran Komite Audit
Size = Size
e = Error
3. Menilai Keseluruhan Model (Overall Model Fit)
Overall model fit adalah pengukuran untuk menentukan keseluruhan model yang dihipotesiskan fit dengan data. Hipotesis untuk menilai model fit adalah :
H0 : Model yang dihipotesiskan fit dengan data Ha : Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data. Dari hipotesis ini, agar model fit dengan data maka H0 harus diterima. Statistik yang digunakan berdasarkan Likelihood. Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwa model yang dihipotesiskan menggambarkan data input. Untuk menguji hipotesis nol dan hipotesis alternative, L ditransformasikan menjadi -2 LogL.
Output SPSS memberikan dua nilai -2 Log L yaitu satu untuk model yang hanya memasukan konstanta saja dan satu model dengan konstanta serta tambahan bebas. Adanya pengurangan nilai antara 02
model yang dihipotesiskan fit dengan data (Ghozali, 2013). Data dikatakan memiliki model fit baik apabila p-value Hosmer and Lemeshow’s Googness of Fit Test lebih besar dari 0,05, yang berarti model mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan model dapat diterima karena cocok dengan data observasinya.
Logg Likelihood pada regresi logistik mirip dengan pengertian “Sum of Square Error” pada model regresi, sehingga penurunan model Log Likelihood menunjukan model regresi yang semakin baik.
4. Menilai Kelayakan Model Regresi
Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow’s goodness of Fit Test. Model ini untuk menguji hipotesis nol bahwa data empiris sesuai dengan model (tidak ada perbedaan antara model dengan data sehingga model dapat dikatakan fit). Adapun hasilnya (Ghozali, 2013) :
a. Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow’s goodness of Fit Test
sama dengan atau kurang dari 0,05 maka hipotesis nol ditolak. Hal ini berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga Goodness Fit model tidak baik karena model tidak dapat memprediksi nilai observasinya.
b. Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow’s goodness of Fit Test
dikatakan bahwa model dapat diterima karena sesuai dengan data observasinya.
5. Koefisien Determinasi (Nagelkerke R Square)
Besarnya nilai koefisien determinasi pada model regresi logistik ditunjukan dengan nilai Nagelkerke R square. Nilai Nagelkerke R square
menunjukan variabilitas variable dependen yang dapat dijelaskan oleh variabilitas variable independen, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variable-variabel lain di luar model penelitian (Ghozali, 2013).
6. Tabel Klasifikasi
Tabel klasifikasi menunjukan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan terjadinya variable terikat. Kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan terjadinya variabel terikat dinyatakan dalam persen.
7. Estimasi Parameter dan Interprestasinya
Model regresi logistik yang terbentuk dan pengujian hipotesis Estimasi parameter dari model dapat dilihat pada output Variable in the Equation.
1) Output Variable in the Equation menujukkan nilai koefisien regresi dan tingkat signifikannya.
2) Koefisien regresi dari tiap variabel yang diuji menunjukkan bentuk hubungan antarvariabel.
3) Pengujian hipotesis dalam penelitian ini merupakan uji satu sisi yang dilakukan dengan cara membandingkan antara tingat signifikan dengan tingkat kesalahan α = 5% apabila sig ˂ α maka dapat dikatakan variabel bebas berpengaruh signifikan pada variabel terikat.