A. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif bertujuan untuk melihat bagaimana karakteristik sampel yang digunakan dalam penelitian, baik variabel dependen maupun independen pada tahun 2012. Statistik deskriptif secara ringkas disajikan dalam tabel sebagai berikut:
Tabel 4.
Hasil Uji Statistik Deskriptive
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
IFR 85 .368 .908 .59053 .107401 SIZE 85 9.629 20.270 16.04561 1.829597 ROA 85 .001 .404 .08405 .074466 LEVERAGE 85 .147 12.147 1.85101 2.477298 KAP 85 .0 1.0 .682 .4683 LISTING 85 1.0 30.0 13.447 7.7789 Valid N (listwise) 85
Sumber : Data sekunder yang diolah menggunakan SPSS 21.0
Dari tabel diatas diketahui bahwa :
1. Jumlah sampel (N) ada 85 perusahaan yang terdiri dari variabel Internet Financial Reporting (IFR), Ukuran Perusahaan (Size), ROA, Leverage, Reputasi Auditor (KAP Big-4), dan Umur Listing (Listing Age).
2. Internet Financial Reporting (IFR) memiliki nilai terendah (minimum) sebesar 0,368 yaitu PT Polychem Indonesia Tbk. dan nilai terbesar (maximum) sebesar 0,908 yaitu PT Adaro Energy
Tbk., PT Indo Tambangraya Megah Tbk., PT Medco Energi Internasional Tbk. Nilai rata-rata (mean) sebesar 0,59053, hal ini berarti nilai rata-rata indeks Internet Financial Reporting (IFR) dari seluruh sampel penelitian adalah sebesar 0,59053 dengan standar deviasi sebesar 0,107401.
3. Ukuran Perusahaan (Size) memiliki nilai terendah (minimum) sebesar 9,629 yaitu PT Agung Podomoro Land Tbk. dan nilai terbesar (maximum) sebesar 20,270 yaitu Bank Mandiri (Persero) Tbk. Nilai rata-rata (mean) sebesar 16,04561,hal ini berarti nilai rata-rata ukuran perusahaan dari seluruh sampel penelitian adalah sebesar16,04561 dengan standar deviasi sebesar 1,829597.
4. ROA memiliki nilai terendah (minimum) sebesar 0,001 yaitu PT Star Petrochem Tbk. dan nilai terbesar (maximum) sebesar 0,404 yaitu PT Uniliver Indonesia Tbk. Nilai rata-rata (mean) sebesar 0,08405, hal ini berarti nilai rata-rata ROA dari seluruh sampel penelitian adalah sebesar 0,08405 dengan standar deviasi sebesar 0,074466.
5. Leverage memiliki nilai terendah (minimum) sebesar 0,147 yaitu PT Jaya Pari Steel Tbk. dan nilai terbesar (maximum) sebesar 12,147yaitu Bank Bukopin Tbk.Nilai rata-rata (mean) sebesar 1,85101, hal ini berarti nilai rata-rata leverage dari seluruh sampel
penelitian adalah sebesar 1,85101 dengan standar deviasi sebesar 2,477298.
6. Reputasi Auditor (KAP Big-4) memiliki nilai terendah (minimum) sebesar 0.0 yaitu 27 perusahaan sampel. dan nilai terbesar (maximum) sebesar 1.0 yaitu 58 perusahaan sampel. Nilai rata-rata (mean) sebesar 0,682, hal ini berarti nilai rata-rata reputasi auditor dari seluruh sampel penelitian adalah sebesar0,682 dengan standar deviasi sebesar 0,4683.
7. Umur Listing (Listing Age) memiliki nilai terendah (minimum) sebesar 1.0 yaitu PT Garuda Indonesia (Persero) Tbk., PT Salim Ivomas Pratama Tbk., dan PT Star Petrochem Tbk., dan nilai terbesar (maximum) sebesar 30.0 yaitu PT Uniliver Indonesia Tbk. Nilai rata-rata (mean) sebesar 13,447, hal ini berarti nilai rata-rata umur listing dari seluruh sampel penelitian adalah sebesar13,447 dengan standar deviasi sebesar 7,7789.
B. Uji Asumsi Klasik
Sebelum dilakukan pengujian regresi, terlebih dahulu dilakukan pengujian asumsi klasik agar penaksiran parameter dan koefisien tidak bias.
Uji normalitas data digunakan untuk mengetahui apakah data-data telah terdistribusi normal. Uji normalitas data-data dapat dilakukan dengan cara uji statistik Kolmogorov-Smirnov dan dengan menggunakan grafik normal probability plot. Hasil uji normalitas data yang diperoleh sebagai berikut :
Sumber : Data sekunder yang diolah menggunakan SPSS 21.0
Gambar 4.
Grafik Normal Probability Plot
Dengan melihat grafik normal plot dapat disimpulkan bahwa pada grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal serta penyebarannya mengikuti dari garis diagonal.Grafik ini menunjukkan bahwa model regresi tidak menyalahi asumsi normalitas.
Selain dengan melihat grafik normal plot, uji normalitas juga dapat dideteksi dengan uji Kolmogorov-Smirnov. Pengambilan keputusan untuk menentukan data terdistribusi normal atau tidak adalah sebagai berikut :
a. Nilai Asymp. Sig (2-tailed)> 0.05 maka data terdistribusi secara normal.
b. Nilai Asymp. Sig (2-tailed)< 0.05 maka data tidak terdistribusi secara normal.
Hasil uji normalitas data yang diperoleh sebagai berikut : Tabel 4.
Hasil Uji Normalitas Data Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual
N 85
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation .09845873
Most Extreme Differences
Absolute .047
Positive .045
Negative -.047
Kolmogorov-Smirnov Z .430
Asymp. Sig. (2-tailed) .993
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : Data sekunder yang diolah menggunakan SPSS 21.0
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa besarnya nilai kolmogorov-smirnovadalah 0,430 dan signifikan pada 0,993.Besarnya asymp.Sig (2-tailed) lebih besar dari 0.05, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa data residual terdistribusi secara normal.
b. Uji Multikoloniearitas
Pengujian ini dimaksudkan untuk melihat apakah terdapat dua atau lebih variabel bebas yang berkorelasi secara linier.Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen, jika variabel independen saling berkolerasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal (variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol).Untuk mendeteksi adanya gejala multikolonieritas dalam model penelitian dapat dilihat dari nilai Tolerance atau Variance Inflantion Factor (VIF).Batas Tolerance> 0.10 dan batas VIF < 10.00.berikut hasil uji multikoloniearitas dalam penelitian ini :
Tabel 4.
Hasil Uji Multikoloniearitas
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF 1 SIZE .661 1.513 ROA .787 1.271 LEVERAGE .598 1.673 KAP .877 1.140 LISTING .881 1.135
a. Dependent Variable: IFR
Hasil perhitungan nilai Tolerance menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0.10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95%.Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor (VIF) lebih dari 10.Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikoloniearitas antar variabel independen dalam model regresi.
c. Uji Heteroskedadtisitas
Cara yang digunakan mendeteksi adanya heteroskedastisitas dalam penelitian ini yaitu dengan metode chart (diagram scatterplot). Berikut adalah hasil uji heterskedastisitas dengan diagram scatterplot :
Sumber : Data sekunder yang diolah menggunakan SPSS 21.0
Hasil Uji Heteroskedatisitas
Dari gambar diagram scatterplot di atas dapat dilihat bahwa titik-titik data yang menyebar dan tidak membentuk pola. Terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka dalam hal ini dapat dikatakan bahwa tidak terdapat masalah heteroskedastisitas dalam data yang digunakan dalam penelitian ini.
C. Analisis Regresi Linier Berganda Tabel 4.
Hasil Uji Regresi Linier Berganda
Coefficientsa Model Unstandardiz ed Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .341 .109 3.133 .002 SIZE .015 .007 .260 2.052 .044 ROA .066 .168 .046 .395 .694 LEVERAGE .006 .006 .139 1.039 .302 KAP .025 .025 .108 .981 .330 LISTING -.002 .002 -.155 -1.410 .162
a. Dependent Variable: IFR
Sumber : Data sekunder yang diolah menggunakan SPSS 21.0
Setelah melakukan analisis regresi berganda, maka nilai-nilai koefisien regresi tersebut dapat dimasukan ke dalam persamaan regresi berganda sebagai berikut :
Persamaan tersebut dapat menunjukkan bahwa jika seluruh variabel independen (ukuran perusahaan, ROA, leverage, reputasi auditor (KAP), dan umur listing) bernilai 0, maka tingkat pelaporan keuangan berbasis internet (Internet Financial Reporting(IFR)) nilainya positif, yaitu 0,341.Koefisien konstanta bernilai positif menyatakan bahwa dengan mengasumsikan ketiadaan variabel ukuran perusahaan, ROA, leverage, reputasi auditor dan umur listing, maka praktik Internet Financial Reporting (IFR) cenderung mengalami peningkatan.
Size (SZ) atau ukuran perusahaan memiliki hubungan yang positif dengan IFR karena koefisien regresinya bernilai positif, yaitu 0,015. Artinya jika ukuran perusahaan mengalami peningkatan sebanyak 1, maka tingkat IFR akan meningkat sebanyak 0,015.
ROAmemiliki koefisien regresi yang bernilai positif, yaitu 0,066.hal ini berarti setiap peningkatan ROA sebanyak 1, maka tingkat IFR akan meningkat sebanyak 0,066.
Leverage (LV) juga berhubungan positif dengan tingkat IFR karena memiliki koefisien regresi positif yaitu 0,006. Hal ini berarti setiap peningkatan leverage sebanyak 1, maka tingkat IFR akan meningkat sebanyak 0,006.
Reputasi Auditor (KAP Big-4) memiliki koefisien regresi yang positif yaitu 0,025. Artinya setiap peningkatan reputasi auditor sebanyak 1, maka akan meningkatkan IFR sebanyak 0,025.
Listing age (LA) atau umur listing memiliki koefisien regresi yaitu -0,002. Sehingga jika setiap peningkatan umur listing sebanyak 1, maka tingkat IFR akan menurun sebanyak 0,002.
D. Pengujian Hipotesis
1. Koefisien Determinasi (Uji Adjusted R2)
Hasil uji koefisien determinasi (Uji Adjusted R2) ditunjukkan di
dalam tabel berikut :
Tabel 4.
Hasil Uji Koefisien Determinasi (Adj R2) Model Summary
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .399a .160 .106 .101527
a. Predictors: (Constant), LISTING, KAP, LEVERAGE, ROA, SIZE
Sumber : Data sekunder yang diolah menggunakan SPSS 21.0
Dari tampilan output SPSS model summary besarnya adjusted R2 adalah 0,106. Hal ini berarti 10,6% variabel IFR dapat dijelaskan
oleh variasi dari ke lima variabel independen yaitu ukuran perusahaan, ROA, leverage, reputasi auditor (KAP Big-4), dan umur listing. Sedangkan sisanya (100% - 10,6% = 89,4%) dijelaskan oleh sebab-sebab lain diluar model. Dan nilai Std. Error of the Estimate (SEE) yang diperoleh 0,101527 atau 10,15%. Dimana semakin kecil nilai
SEE akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel dependen.
2. Uji Signifikan Simultan (Uji tatistik F)
Hasil dari uji statistik F antara variabel independen (ukuran perusahaan, ROA, leverage, reputasi auditor (KAP Big-4), dan umur listing) terhadap variabel dependen (Internet Financial Reporting (IFR)) terdapat dalam tabel uji F di bawah ini :
Tabel 4. Hasil Uji Statistik F
ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression .155 5 .031 3.000 .016b Residual .814 79 .010 Total .969 84
a. Dependent Variable: IFR
b. Predictors: (Constant), LISTING, KAP, LEVERAGE, ROA, SIZE
Sumber : Data sekunder yang diolah menggunakan SPSS 21.0
Dari uji ANOVA atau F-test didapat nilai Fhitung sebesar 3,000
dengan nilai signifikansi sebesar 0,016.Nilai probabilitas jauh lebih kecil dari 0.05 atau 0,016 < 0.05.maka model regresi dapat disimpulkan bahwa ukuran perusahaan, ROA, leverage, reputasi
auditor (KAP Big-4), dan umur listing secara bersama-sama (simultan) berpengaruh terhadap Internet Financial Reporting (IFR).
3. Uji Signifikan Parameter Individual (Uji Statistik t)
Uji t digunakan untuk mengetahui apakah model regresi variabel independen (variabel bebas) secara parsial berpengaruh terhadap variabel dependen (variabel terikat).Dengan menentukan tingkat signifikansi (α) yaitu sebesar 5%.Jika nilai probabilitas > 0,05 maka H0 diterima dan jika nilai probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak.
Secara umum hipotesisnya dituliskan sebagai berikut : H0 = Variabel bebas secara parsial tidak signifikan
mempengaruhi variabel terikat
Ha = Variabel bebas secara parsial signifikan mempengaruhi
variabel terikat
Hasil uji t antara variabel ukuran perusahaan, ROA, leverage, reputasi auditor (KAP Big-4), dan umur listing terdapat dalam tabel di bawah ini :
Tabel 4. Hasil Uji Statistik t
Coefficientsa Model Unstandardiz ed Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) .341 .109 3.133 .002
SIZE .015 .007 .260 2.052 .044
ROA .066 .168 .046 .395 .694
LEVERAGE .006 .006 .139 1.039 .302
KAP .025 .025 .108 .981 .330
LISTING -.002 .002 -.155 -1.410 .162
a. Dependent Variable: IFR
Sumber : Data sekunder yang diolah menggunakan SPSS 21.0
Hasil pengujian dapat dilihat dari nilai uji t dan hasil signifikansi pengujiannya dapat dilihat dari tabel diatas. Dari uji statistik t antara masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Pengaruh Ukuran Perusahaan (Size) terhadap IFR
Hasil pengujian terhadap variabel ukuran perusahaan (size) menunjukkan nilai t sebesar 2,052 dengan probabilitas sebesar 0,044 < 0,05 dengan nilai signifikansi yang lebih kecil dari 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak yang artinya ukuran
perusahaan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap IFR. 2. Pengaruh ROA terhadap IFR
Hasil pengujian terhadap variabel ROA menunjukkan nilai t sebesar 0,395dengan probabilitas sebesar 0,694> 0,05 dengan nilai signifikansi yang lebih besar dari 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 diterima yang artinyaROA tidak
berpengaruh signifikan terhadap IFR. 3. Pengaruh Leverage terhadap IFR
Hasil pengujian terhadap variabel leverage menunjukkan nilai t sebesar 1,039 dengan probabilitas sebesar 0,302> 0,05 dengan nilai signifikansi yang lebih besar dari 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 diterima yang artinya leverage tidak
berpengaruh signifikan terhadap IFR.
4. Pengaruh Reputasi Auditor (KAP Big-4) terhadap IFR Hasil pengujian terhadap variabel reputasi auditor (KAP Big-4) menunjukkan nilai t sebesar 0,981 dengan probabilitas sebesar 0,330> 0,05 dengan nilai signifikansi yang lebih besar dari 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 diterima yang artinya
reputasi auditor tidak berpengaruh signifikan terhadap IFR. 5. Pengaruh Umur Listing (Listing Age) terhadap IFR
Hasil pengujian terhadap variabel umur listing (listing age) menunjukkan nilai t sebesar -1,410 dengan probabilitas sebesar 0,162 > 0,05 dengan nilai signifikansi yang lebih besar dari 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 diterima yang artinya umur
listing (listing age) tidak berpengaruh signifikan terhadap IFR.
E. Pembahasan
Hasil pengujian hipotesis yang telah dilakukan dapat dirangkum dalam tabel sebagai berikut :
Tabel 4.
Hipotesis Variabel Hasil Uji
Keterangan
H1 Ukuran
Perusahaan
0,044 Ha1 diterima, terdapat pengaruh
signifikan
H2 ROA 0,694 Ha2tidak dapat diterima, tidak
terdapat pengaruh signifikan
H3 Leverage 0,302 Ha3tidak dapat diterima, tidak
terdapat pengaruh signifikan H4 Reputasi Auditor 0,330 Ha4tidak dapat diterima, tidak
terdapat pengaruh signifikan H5 Umur Listing 0,162 Ha5tidak dapat diterima, tidak
terdapat pengaruh signifikan
H6 Ukuran
Perusahaan, ROA, Leverage, Reputasi Auditor, dan Umur Listing
0,016 Ha6 diterima, terdapat pengaruh
simultan
Ha1 (hipotesis pertama) yaitu ukuran perusahaan berpengaruh
secara signifikan terhadap IFR, dapat diterima.Dari perhitungan secara parsial diperoleh nilai thitungsebesar 2,052 dengan nilai signifikansi sebesar
0,044 lebih kecil dari 5% atau 0.05.Berarti terdapat pengaruh yang signifikan antara perubahan variabel ukuran perusahaan terhadap variabel IFR. Hasil penelitian ini mendukung dengan penelitian yang dilakukan oleh Geerlings (2002), Chairiri (2007), Almilia (2008), Amyulianthy (2011), Mellisa dan Soni (2012),Keumala (2013) dan Marina (2013) yang menunjukkan bahwa ukuran perusahaan berpengaruh secara signifikan terhadap IFR, artinya semakin besar ukuran sebuah perusahaan semakin banyak informasi yang diungkapkan sehingga berpengaruh terhadap praktik pelaporan keuangan perusahaan melalui internet atau Internet Financial Reporting (IFR).
Ha2 (hipoteisis kedua) yaitu ROAberpengaruh secara signifikan
terhadap IFR, tidak dapat diterima.Dari perhitungan secara parsial diperoleh nilai thitungsebesar 0,395 dengan nilai signifikansi sebesar 0,694
lebih besar dari 5% atau 0.05.Berarti tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara perubahan variabel ROA terhadap variabel IFR. Hasil penelitian ini mendukung dengan penelitian yang dilakukan oleh Chariri (2007), Melisa dan Soni (2012), Anggraini (2012) Masykur (2013), Keumala (2013), dan Puri (2013) yang menunjukkan bahwa profitabilitasyang dihitung dengan ROA tidak berpengaruh secara signifikan terhadap IFR, artinya semakin besar ROA sebuah perusahaan tidak berpengaruh terhadap praktik pelaporan keuangan perusahaan melalui internet atau Internet Financial Reporting (IFR).
Ha3 (hipoteisis ketiga) yaitu leverage berpengaruh secara signifikan
terhadap IFR, tidak dapat diterima.Dari perhitungan secara parsial diperoleh nilai thitungsebesar 1,039 dengan nilai signifikansi sebesar 0,302
lebih besar dari 5% atau 0.05. Berarti tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara perubahan variabel leverage terhadap variabel IFR. Hasil penelitian ini mendukung dengan penelitian yang dilakukan oleh Almilia (2008), Kusumawardani (2011), Amyulianty (2011), Anggraini (2012), Melisa dan Soni (2012), Masykur (2013), Keumala (2013), Marina (2013) dan Puri (2013) yang menunjukkan bahwa leverage tidak berpengaruh secara signifikan terhadap IFR, artinya semakin besar leverage sebuah
perusahaan tidak berpengaruh terhadap praktik pelaporan keuangan perusahaan melalui internet atau Internet Financial Reporting (IFR).
Ha4 (hipoteisis keempat) yaitu reputasi auditor (KAP Big-4)
berpengaruh secara signifikan terhadap IFR, tidak dapat diterima.Dari perhitungan secara parsial diperoleh nilai thitungsebesar 0,981 dengan nilai
signifikansi sebesar 0,330 lebih besar dari 5% atau 0.05.Berarti tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara perubahan variabel reputasi auditor (KAP Big-4) terhadap variabel IFR. Hasil penelitian ini mendukung dengan penelitian yang dilakukan oleh Kusumawardani (2011) dan Anggraini (2012) yang menunjukkan bahwa reputasi auditor (KAP Big-4) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap IFR, artinya semakin besar reputasi auditor (KAP Big-4) sebuah perusahaan tidak berpengaruh terhadap praktik pelaporan keuangan perusahaan melalui internet atau Internet Financial Reporting (IFR).
Ha5 (hipoteisis kelima) yaitu umur listing berpengaruh secara
signifikan terhadap IFR, tidak dapat diterima. Dari perhitungan secara parsial diperoleh nilai thitungsebesar -1,410 dengan nilai signifikansi sebesar
0,162 lebih besar dari 5% atau 0.05. Berarti tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara perubahan variabel umur listing terhadap variabel IFR.Hasil penelitian ini mendukung dengan penelitian yang dilakukan oleh Kusumawardani (2011) dan Melisa dan Soni (2012) yang menunjukkan bahwa umur listing tidak berpengaruh secara signifikan terhadap IFR.Artinya semakin lama sebuah perusahaan tersebut listing, hal
tersebut tidak berpengaruh terhadap bagaimana perusahaan melakukan praktik pelaporan keuangan perusahaan melalui internet atau Internet Financial Reporting (IFR).
Ha6 (hipotesis keenam) yaitu ukuran perusahaan, ROA, leverage,
reputasi auditor (KAP Big-4), dan umur listing secara simultan berpengaruh terhadap Internet Financial Reporting (IFR), dapat diterima. Dari perhitungan uji ANOVA atau F test diperoleh nilai Fhitung sebesar
3,000 dengan nilai signifikansi sebesar 0,016 lebih kecil dari 5% atau 0.05.Berarti secara bersama-sama terdapat pengaruh yang signifikan antara ukuran perusahaan, ROA, leverage, reputasi auditor (KAP Big-4), dan umur listing terhadap Internet Financial Reporting (IFR).Hasil penelitian mendukung dengan penelitian yang dilakukan oleh Puri (2013) yang menunjukkan bahwa profitabilitas (ROA), leverage dan ukuran perusahaan secara bersama-sama berpengaruh terhadap praktik pelaporan keuangan perusahaan Internet Financial Reporting (IFR).Dengan demikian, variabel-variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi praktik pelaporna keuangan perusahaan Internet Financial Reporting (IFR) secara signifikan.
