Metode Analisis - METODOLOGI PENELITIAN - SEKAR LAKSMI PRADIPTA - 20141112079

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

3.6 Metode Analisis

Tabel 3.1

Variabel Operasional dan Pengukuran Variabel

No. Variabel Rumus

Variabel Dependen

1. Audit Delay Jangka waktu antara tanggal akhir tahun pajak sampai tanggal tanda tangan auditor eksternal pada laporan audit.

Variabel Independen

2. Penghindaran Pajak Book Tax Differences.

!"#$%& !""# !"#$%&−!"#"$%& !"#$%&

!"!#$ !""#$_!"−1

3. Kepemilikan Institusional Presentase jumlah saham yang dimiliki oleh pihak institusional terhadap jumlah saham yang beredar.

4. Kepemilikan Manajerial Presentase jumlah saham yang dimiliki oleh pihak manajerial terhadap jumlah saham yang beredar.

Variabel Kontrol

5. Ukuran Perusahaan Logaritma natural dari total aset.

6. Ukuran KAP 1 jika laporan keuangan tahunan perusahaan diaudit oleh kantor akuntan publik big four, 0 lainnya.

7. Hutang Debt to Equity Ratio, presentase total kewajiban perusahaan terhadap total ekuitas perusahaan.

3.6 Metode Analisis

Howles pada tahun 1950 yang merupakan data seksi silang (terdiri atas beberapa variabel), dan sekaligus terdiri atas beberapa waktu, sedangkan data pool, sebenarnya juga data panel, kecuali masing-masing kelompok dipisahkan berdasarkan objeknya.

Dalam Winarno (2011) terdapat langkah pengujian yang harus dilakukan untuk menentukan model estimasi yang tepat. Langkah-langkah tersebut yang pertama yaitu menggunaka uji signifikasi fixed effect (uji F) atau uji chow. Kedua dengan melakukan uji hausman.

3.6.2.1 Uji Chow

Menurut Widarjono (2009), dalam melakukan pengambilan keputusan atas hipotesis dalam uji chow ini dilakukan melalui uji statistic F dan uji statistik log likelihood ratio (uji LR). Berikut hipotesis yang digunakan:

- H_! = menggunakan model common effect - H_! = menggunakan model fixed effect

Dengan kriteria pengujian, H_! diterima apabila nilai probabilitas pada Cross Section Chi Square > 0,05 dan H_! diterima apabila nilai probabilitas Cross Section Chi Square < 0,05.

3.6.2.2 Uji Hausman

Uji Hausman dilakukan untuk mengetahui perubahan struktural dalam pendekatan jenis apa model regresi peneliti, yaitu diantara pendektakan jenis fixed effect atau random effect (Widarjono, 2009). Hipotesis yang digunakan dalam uji hausman yaitu:

- H_! = menggunakan model random effect - H_! = menggunakan model fixed effect

Dengan kriteria pengujian, H_! diterima apabila nilai probabilitas pada Cross Section Random > 0,05 dan H_! diterima apabila nilai probabilitas Cross Section Random < 0,05.

3.6.3 Uji Asumsi Klasik 3.6.3.1 Uji Normalitas

Uji normalitas menurut Widarjono (2009) merupakan uji signifikan pengaruh variabel bebas (x) dan variabel terikat (y) melalui uji t hanya akan valid jika residual yang kita dapatkan mempunyai distribusi normal. Uji normalitas di dalam penelitian ini didasarkan pada Uji Jarque-Bera, dimana hipotesis yang diuji yaitu (Winarno, 2011):

- H_! = data berdistribusi normal - H_! = data tidak berdistribusi normal

Jika nilai probabilitas yang diperoleh lebih besar dari ∝ = 5%, maka H_! diterima yang artinya data berdistribusi normal.

3.6.3.2 Uji Multikolinearitas

Multikolinearitas adalah kondisi adanya hubungan linier antar variabel independen. Karena melibatkan beberapa variabel independen, maka multikolinearitas tidak akan terjadi pada persamaan regresi sederhana (Winarno, 2011). Indikasi multikolinearitas dapat ditunjukan dengan berbagai informasi sebagai berikut:

1. Nilai !^! tinggi, tetapi variabel independen banyak yang tidak signifikan.

2. Dengan menghitung koefisien korelasi antar variabel independen.

3. Dengan melakukan regresi auxiliary. Regresi jenis ini dapat digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua (atau lebih) variabel independen yang secara bersama-sama mempengaruhi variabel independen yang lain.

Jika nilai !_!!"#$% > !_!"#$#! pada ∝ dan derajat kebebasan tertentu, maka model mengandung unsur multikolinearitas. Pada pengujian ini !_!"#$#%

yang ditetapkan adalah 0,85 (Widarjono, 2009) 3.6.3.3 Uji Autokorelasi

Autokorelasi adalah hubungan antara residual satu observasi dengan residual observasi lainnya (Winarno, 2011). Autokorelasi dapat diidentifikasi dengan melakukan uji Durbin-Watson. Hipotesis yang akan diuji yaitu:

- H_! = tidak terdapat masalah autokorelasi di dalam model.

- H_! = terdapat masalah autokorelasi di dalam model.

Kriteria pengujian dalam membangun hipotesis diatas menurut Winarno (2011) dapat digambarkan melalui tabel berikut:

Tabel 3.2

Tabel untuk menentukan ada tidaknya autokorelasi dengan uji Durbin -Watson

Tolak H_!(ada autokorelasi)

Tidak dapat diputuskan

Tidak

menolak H_! Tidak dapat diputuskan

Tolak H_! (ada autokorelasi)

0 d_! d_! 2 4−d_! 4-d_!

1,10 1,54 2,46 2,90

Apabila d berada di antara 1,54 dan 2,4, maka tidak ada autokorelasi, dan bila nilai d di antara 0 hingga 1,10, dapat disimpulkan bahwa data mengandung autokorelasi positif, dan seterusnya.

3.6.3.4 Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas merupakan pengujian apakah di dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain (Widarjono, 2009). Jika residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas. Sebaliknya, jika residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain berbeda, maka disebut heteroskedastisitas. Ada beberapa uji untuk mengetahui ada atau tidaknya heteroskedastisitas, salah satunya dengan uji White dengan melihat Chi Squares.

Sebelum melakukan pengujian, lebih dulu disusun hipotesis, yaitu:

- H_! = tidak terdapat heteroskedastisitas - H_! = terdapat heteroskedastisitas

Jika nilai probabilitas Chi Squares dari Obs*R-Square lebih besar dari

∝=5% maka H_! diterima, yang artinya tidak terdapat heteroskedastisitas (Widarjono, 2009).

3.6.4 Uji Statistik

Sebelum melakukan uji statistik, terlebih dahulu dilakukan proses winsorize untuk menghilangkan data outlier. Data dikategorikan sebagai outlier apabila nilainya lebih kecil dari persentil ke lima atau lebih besar dari persentil ke sembilan puluh lima dari total data secara keseluruhan. Proses winsorize dilakukan untuk semua variabel kecuali variabel dummy.

Setelah data bebas dari outlier, dilakukan uji statistik. Terdapat tiga tahap uji statistik, yaitu:

3.6.4.1 Uji Parsial

Uji t (uji parsial) bertujuan untuk menguji seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Menurut Ghozali (2016) uji parsial (Uji t) memiliki tujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh pada setiap variabel independen terhadap variabel terikat. Pengujian dilakukan dengan menggunakan significance level 0,05 (α=5%). Berikut kriteria penerapan hipotesis yang diajukan:

- Jika probabilitas ≤ 0,05 maka berpengaruh - Jika probabilitas ≥ 0,05 maka tidak berpengaruh - Coefficient “-“ memiliki pengaruh negatif - Coefficient “+” memiliki pengaruh positif 3.6.4.2 Koefisien Determinasi (!^!)

Uji koefisien determinasi atau Adjusted !^! dilakukan untuk mengetahui seberapa besar nilai variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel-variabel independen. Nilai Adjusted !^! akan selalu berada di antara 0 dan 1. Semakin mendekati 1, berarti semakin besar kemampuan variabel independen untuk menjelaskan pengaruhnya kepada variabel dependen. Adjusted !^! menyatakan proporsi atau persentase dari total variasi variabel tak bebas Y yang dijelaskan oleh sebuah variabel penjelas X (Winarno, 2011).

3.6.4.3 Uji Simultan

Uji ini untuk melihat apakah variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen (Ghozali, 2016). Probabilitas lebih kecil dari α menunjukkan bahwa variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen. Probabilitas lebih besar dari α menunjukkan bahwa variabel independen secara bersama-sama tidak mempengaruhi variabel dependen.

3.6.5 Uji Robustness

Uji robustness dilakukan untuk melihat konsistensi dan menguatkan hasil penelitian (Brian dan Martani, 2014). Banyak cara yang dapat digunakan untuk melihat konsistensi dan menguatkan hasil penelitian. Robustness dalam penelitian ini dilakukan dengan mengganti proksi variabel independen yaitu pengukuran penghindaran pajak dengan menggunakan pengukuran Book Tax Differences (BTD) kemudian menggantinya dengan pengukuran Effective Tax Rate (ETR), sehingga dapat dilihat apakah pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen tetap konsisten ketika dihitung dengan menggunakan pendekatan yang berbeda.

!"!"#$%_!" =!_!+!_!!"#_!"+ !_!!"#$_!"+!_!!"#_!"+!_!!"#$_!"

+!_!!"#$_!"+ !_!!"#_!"+ !_!"

Keterangan :

AUDELAY_!" = lama waktu pelaksanaan audit perusahaan i pada waktu t

ETR_!" = Effective Tax Rate perusahaan i pada periode pengamatan t

INST_!" = kepemilikan institusional perusahaan i pada periode pengamatan t

MAN_!" = kepemilikan manajerial perusahaan i pada periode pengamatan t

SIZE_!" = ukuran perusahaan i pada periode pengamatan t

BIG4_!" = ukuran KAP Big Four perusahaan i pada periode pengamatan t

LEV_!" = Debt to Equity Ratio perusahaan i pada perusahaan t

!" = waktu periode pengamatan

! = error

BAB IV

ANALISA DAN PEMBAHASAN

4.1 Gambaran Umum Objek Penelitian

Objek penelitian yang digunakan merupakan seluruh perusahaan di LQ 45 dari berbagai macam sektor yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan periode selama tiga tahun terakhir yaitu periode 2015 sampai dengan 2017. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data laporan tahunan yang menyediakan informasi keuangan pada periode 2015 sampai dengan periode 2017. Berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan (purposive sampling), maka jumlah observasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 25 perusahaan. Berikut adalah rincian pengambilan sampel penelitian dalam table 4.1:

Tabel 4.1

Proses Seleksi Sampel Penelitian

Kriteria Jumlah Perusahaan

Jumlah perusahaan LQ 45 45

Perusahaan yang tidak terdaftar secara berturut-turut dalam indeks LQ 45 selama periode 2015-2017

(11) Perusahaan yang terdaftar dalam indeks LQ 45 yang tidak

menggunakan rupiah dalam menerbitkan laporan keuangan (3) Perusahaan yang terdaftar dalam indeks LQ 45 yang tidak memiliki data lengkap yang dibutuhkan dalam penelitian

(3) Perusahaan yang terdaftar dalam indeks LQ 45 yang

memiliki rugi fiskal

(3)

Total perusahaan 25

Periode 3

Total observasi penelitian 75

Sumber: www.idx.co.id , data diolah oleh penulis, 2018

Berdasarkan populasi pada perusahaan yang terdaftar dalam indeks LQ 45 tahun 2015-2017 yang berjumlah 75 perusahaan, didapatkan sampel 25 perusahaan yang sesuai dengan kriteria-kriteria diatas. Berikut ini adalah tabel sampel perusahaan yang digunakan dalam penelitian ini:

Tabel 4.2

Daftar Sampel Perusahaan yang Terdaftar dalam Indeks LQ 45

NO KODE SAHAM NAMA PERUSAHAAN

1. AALI Astra Agro Lestari Tbk

2. AKRA AKR Corporindo Tbk

3. ASII Astra International Tbk

4. BBCA Bank Central Asia Tbk

5. BBNI Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk 6. BBRI Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk 7. BBTN Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk 8. BMRI Bank Mandiri (Persero) Tbk

9. BSDE Bumi Serpong Damai Tbk

10. GGRM Gudang Garam Tbk

11. ICBP Indofood CBP Sukses Makmur Tbk 12. INDF Indofood Sukses Makmur Tbk 13. INTP Indocement Tunggal Prakasa Tbk 14. JSMR Jasa Marga (Persero) Tbk

15. KLBF Kalbe Farma Tbk

16. LPKR Lippo Karawaci Tbk

17. LPPF Matahari Department Store Tbk 18. LSIP PP London Sumatera Indonesia Tbk 19. PTBA Bukit Asam (Persero) Tbk

20. SCMA Surya Citra Media Tbk

21. SMGR Semen Indonesia (Persero) Tbk

22. SMRA Summarecon Agung Tbk

23. UNTR United Tractors Tbk

24. UNVR Unilever Indonesia Tbk 25. WSKT Waskita Karya (Persero) Tbk

Sumber: Indonesian Stock Exchange (IDX)

4.2 Statistik Deskriptif

Analisis statistik deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran umum atas variabel-variabel independen yang diuji dalam penelitian ini. Ukuran- ukuran statistik yang digunakan dalam analisis ini adalah rata-rata (mean), nilai maksimum (max.), nilai minimum (min.) serta standar deviasi dari masing-masing variabel. Berikut ini merupakan tabel hasil pengujian untuk melakukan analisis statistik deskriptif untuk melihat angka pada setiap variabel yang digunakan dalam penelitian ini. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan menggunakan Eviews 9.0 diperoleh hasil analisis deskriptif sebagai berikut:

Tabel 4.3 Statistik Deskriptif

AUDELAY BTD INST MAN SIZE BIG4 LEV

Mean 58.73333 0.047356 0.401912 0.017487 24.70065 0.893333 2.112448 Median 58.00000 0.020191 0.501148 0.000400 24.36851 1.000000 0.891178 Maximum 94.00000 0.438226 0.849918 0.464000 27.74991 1.000000 11.39583 Minimum 15.00000 -0.026847 0.000000 0.000000 22.08150 0.000000 0.153487 Std. Dev. 19.14337 0.087318 0.299253 0.078132 1.526605 0.310768 2.528440 Skewness -0.257691 3.041382 -0.25 4.848210 0.537077 -2.548412 1.807089 Kurtosis 2.244215 12.99560 1.600106 25.05960 2.455335 7.494403 5.844900 Jarque-Bera 2.615093 427.8504 6.905320 1814.520 4.532707 144.3040 66.11168 Probability 0.270483 0.000000 0.031661 0.000000 0.103690 0.000000 0.000000 Sum 4405.000 3.551682 30.14343 1.311497 1852.549 67.00000 158.4336 Sum Sq. Dev. 27118.67 0.564209 6.626880 0.451745 172.4587 7.146667 473.0825

Observations 75 75 75 75 75 75 75

Sumber: Diolah Oleh Penulis, 2018.

a. Audit Delay

Variabel audit delay yang diproksikan dengan AUDELAY merupakan variabel dependen dalam penelitian ini, yang diukur dengan menghitung jangka waktu antara tanggal akhir tahun pajak sampai tanggal tanda tangan auditor eksternal pada laporan audit. Berdasarkan tabel 4.3 diatas, diketahui bahwa variabel AUDELAY memiliki nilai rata-rata (mean) pada AUDELAY sebesar 58.73333. Kemudian nilai standar deviasi dari variabel AUDELAY adalah 19.14337. Hal ini menunjukan bahwa nilai raat-rata (mean) lebih tinggi dibandingkan nilai standar deviasi yang membuktikan bahwa data di dalam variabel ini terdistribusi dengan baik.

Nilai maksimum sebesar 94.00000 dimiliki oleh Lippo Karawaci Tbk tahun 2017, sedangkan nilai minimum 15.00000 dimiliki oleh Bank Negara Indonesia Tbk tahun 2017. Nilai maksimum menunjukan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi audit delay yang paling lama, sedangkan nilai minimum menunjukan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi audit delay paling singkat. Nilai maksimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi audit delay terbesar dibandingkan dengan perusahaan lainnya selama periode penelitian, sedangkan nilai minimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi audit delay terkecil dibandingkan dengan perusahaan lainnya selama periode penelitian.

b. Penghindaran Pajak

Variabel penghindaran pajak yang diproksikan dengan BTD (Book Tax Differences) merupakan variabel independen dalam penelitian ini, yang diukur

dengan cara mencari selisih antara laba akuntansi dan laba pajak lalu dibagi dengan total asset tahun sebelumnya. Berdasarkan tabel 4.3 diatas, diketahui bahwa variabel BTD memiliki nilai rata-rata (mean) pada sebesar 0.047356 dengan nilai median sebesar 0.020191. Hasil ini menunjukan bahwa nilai rata- rata (mean) lebih tinggi dari nilai median yang berarti bahwa rata-rata perusahaan memiliki tingkat penghindaran pajak yang cenderung tinggi. Kemudian nilai standar deviasi dari variabel BTD sebesar 0.087318. Hal ini menunjukan bahwa nilai raat-rata (mean) lebih rendah dibandingkan nilai standar deviasi yang membuktikan bahwa data di dalam variabel ini tidak terdistribusi dengan baik.

Nilai maksimum penghindaran pajak yang paling tinggi sebesar 0.438226 dimiliki oleh Surya Citra Media Tbk tahun 2016, sedangkan nilai minimum penghindaran pajak paling rendah -0.026847 dimiliki oleh perusahaan PP London Sumatera Indonesia Tbk tahun 2016. Nilai maksimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi penghindaran pajak terbesar dibandingkan dengan perusahaan lainnya selama periode penelitian, sedangkan nilai minimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi penghindaran pajak terkecil dibandingkan dengan perusahaan lainnya selama periode penelitian.

c. Kepemilikan Institusional

Variabel kepemilikan institusional yang diproksikan dengan INST merupakan variabel independen dalam penelitian ini, yang diukur dengan menggunakan rasio antara jumlah saham yang dimiliki oleh pihak institusi terhadap jumlah saham yang beredar. Berdasarkan tabel 4.3 diatas, diketahui

bahwa variabel INST memiliki nilai rata-rata (mean) pada sebesar 0.401912 dengan nilai median sebesar 0.501148. Hasil ini menunjukan bahwa nilai rata-rata (mean) lebih rendah dari nilai median yang berarti bahwa rata-rata perusahaan memiliki tingkat kepemilikan institusional yang cenderung rendah. Kemudian nilai standar deviasi dari variabel INST sebesar 0.299253. Hal ini menunjukan bahwa nilai raat-rata (mean) lebih tinggi dibandingkan nilai standar deviasi yang membuktikan bahwa data di dalam variabel ini terdistribusi dengan baik.

Nilai maksimum kepemilikan institusional perusahaan yang paling tinggi sebesar 0.849918 dimiliki oleh Unilever Indonesia Tbk tahun 2015-2017, sedangkan nilai minimum kepemilikan institusional paling rendah 0.000000 dimiliki oleh perusahaan Bank Negara Indonesia Tbk tahun 2014-2017, Bank Rakyat Indonesia Tbk tahun 2014-2017, Bank Tabungan Negara Tbk tahun 2014- 2017, Bank Mandiri Tbk tahun 2014-2017, Jasa Marga Tbk 2014-2017, Semen Indonesia Tbk tahun 2014-2017, dan Waskita Karya Tbk tahun 2014-2017. Nilai maksimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi kepemilikan institusional terbesar dibandingkan dengan perusahaan lainnya selama periode penelitian, sedangkan nilai minimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi kepemilikan institusional terkecil dibandingkan dengan perusahaan lainnya selama periode penelitian.

d. Kepemilikan Manajerial

Variabel kepemilikan manajerial yang diproksikan dengan MAN merupakan variabel independen dalam penelitian ini, yang diukur dengan menggunakan rasio antara jumlah saham yang dimiliki oleh pihak manajerial

terhadap jumlah saham yang beredar. Berdasarkan tabel 4.3 diatas, diketahui bahwa variabel MAN memiliki nilai rata-rata (mean) sebesar 0.017487 dengan nilai median sebesar 0.000400. Hasil ini menunjukan bahwa nilai rata-rata (mean) lebih tinggi dari nilai median yang berarti bahwa rata-rata perusahaan memiliki tingkat kepemilikan manajerial yang cenderung tinggi. Kemudian nilai standar deviasi dari variabel MAN sebesar 0.078132. Hal ini menunjukan bahwa nilai raat-rata (mean) lebih rendah dibandingkan nilai standar deviasi yang membuktikan bahwa data di dalam variabel ini tidak terdistribusi dengan baik.

Nilai maksimum kepemilikan manajerial perusahaan yang paling tinggi sebesar 0.464000 dimiliki oleh Waskita Karya (Persero) Tbk tahun 2015, sedangkan nilai minimum kepemilikan manajerial paling rendah 0.000000 dimiliki oleh perusahaan Astra Agro Lestari Tbk tahun 2014-2017, Bumi Serpong Damai Tbk tahun 2014-2017, Gudang Garam Tbk tahun 2014-2017, Indofood CBP Sukses Makmur Tbk tahun 2014-2017, Indocement Tunggal Prakasa Tbk tahun 2014-2017, Lippo Karawaci Tbk tahun 2014-2017, dan PP London Sumatera Indonesia Tbk tahun 2014-2017. Nilai maksimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi kepemilikan manajerial terbesar dibandingkan dengan perusahaan lainnya selama periode penelitian, sedangkan nilai minimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi kepemilikan manajerial terkecil dibandingkan dengan perusahaan lainnya selama periode penelitian.

e. Ukuran Perusahaan

Variabel ukuran perusahaan yang diproksikan dengan SIZE merupakan variabel kontrol dalam penelitian ini, yang diukur dengan melihat logaritma natural dari total aset perusahaan. Berdasarkan tabel 4.3 diatas, diketahui bahwa variabel SIZE memiliki nilai rata-rata (mean) sebesar 24.70065 dengan nilai median sebesar 24.36851. Hasil ini menunjukan bahwa nilai rata-rata (mean) lebih rendah dari nilai median yang berarti bahwa rata-rata perusahaan memiliki tingkat ukuran perusahaan yang cenderung rendah berdasarkan total asetnya. Kemudian nilai standar deviasi dari variabel SIZE sebesar 1.526605. Hal ini menunjukan bahwa nilai raat-rata (mean) lebih tinggi dibandingkan nilai standar deviasi yang membuktikan bahwa data di dalam variabel ini terdistribusi dengan baik.

Nilai maksimum ukuran perusahaan yang paling tinggi sebesar 27.74991 dimiliki oleh Bank Rakyat Indonesia tahun 2017, sedangkan nilai minimum ukuran perusahaan paling rendah 22.08150 dimiliki oleh perusahaan Matahari Department Store Tbk tahun 2017. Nilai maksimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi ukuran perusahaan terbesar dibandingkan dengan perusahaan lainnya selama periode penelitian, sedangkan nilai minimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi ukuran perusahaan terkecil dibandingkan dengan perusahaan lainnya selama periode penelitian.

f. Ukuran Kantor Akuntan Publik (KAP)

Variabel ukuran kantor akuntan publik (KAP) yang diproksikan dengan BIG4 merupakan variabel kontrol dalam penelitian ini, diukur dengan menggunakan dummy yang diberi angka 1 jika laporan keuangan tahunan

perusahaan diaudit oleh kantor akuntan publik big four, 0 lainnya. Berdasarkan tabel 4.3 diatas, diketahui bahwa variabel BIG4 memiliki nilai rata-rata (mean) pada sebesar 0.893333 atau 89,33%. Hal ini menunjukan dari 25 perusahaan sebanyak 22 perusahaan menggunakan KAP Big Four, sedangkan perusahaan KAP non Big Four ialah yaitu sebanyak 3 perusahaan.

g. Leverage

Variabel leverage yang diproksikan dengan LEV merupakan variabel kontrol dalam penelitian ini, yang diukur dengan Debt to Equity Ratio yaitu membagi total kewajiban dengan total ekuitas perusahaan. Berdasarkan tabel 4.3 diatas, diketahui bahwa variabel LEV memiliki nilai rata-rata (mean) pada sebesar 2.112448 dengan nilai median sebesar 0.891178. Hasil ini menunjukan bahwa nilai rata-rata (mean) lebih tinggi dari nilai median yang berarti bahwa rata-rata perusahaan memiliki tingkat leverage yang cenderung tinggi. Kemudian nilai standar deviasi dari variabel LEV sebesar 2.528440. Hal ini menunjukan bahwa nilai raat-rata (mean) lebih rendah dibandingkan nilai standar deviasi yang membuktikan bahwa data di dalam variabel ini tidak terdistribusi dengan baik.

Nilai maksimum leverage dimiliki oleh Bank Tabungan Negara Tbk tahun 2015 sebesar 11.39583 dan nilai minimum leverage dimiliki oleh Indocement Tunggal Prakasa Tbk tahun 2016 sebesar 0.153487. Nilai maksimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi leverage terbesar dibandingkan dengan perusahaan lainnya selama periode penelitian, sedangkan nilai minimum menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki deteksi

leverage terkecil dibandingkan dengan perusahaan lainnya selama periode penelitian.

4.3 Penentuan Model Regresi Data Panel

Penentuan model estimasi regresi data panel antara model common effect, fixed effect, atau random effect dilakukan dengan Uji Chow dan Uji Hausman.

4.3.1 Uji Chow

Menurut Widarjono (2009), dalam melakukan pengambilan keputusan atas hipotesis dalam uji chow ini dilakukan melalui uji statistik F dan uji statistik log likelihood ratio (uji LR). Berikut hipotesis yang digunakan:

- H_! = menggunakan model common effect - H_! = menggunakan model fixed effect

Tabel 4.4 Uji Chow

Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 6.623383 (24,44) 0.0000

Cross-section Chi-square 114.661887 24 0.0000

Sumber: Output eviews diolah, 2018.

Berdasarkan tabel 4.4, hasil Uji Chow menunjukan nilai probabilitas Chi- Square sebesar 0,0000 atau 0% yang lebih kecil dari 5%, sehingga dapat disimpulkan bahwa H_! diterima untuk digunakan dalam penelitian adalah fixed effect. Dengan demikian penelitian ini dilanjutkan ke Uji Hausman.

4.3.2 Random Effect

- H_! = menggunakan model random effect - H_! = menggunakan model fixed effect

Tabel 4.5 Uji Hausman

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled

Test cross-section random effects

Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 6.631514 6 0.3563

Sumber: Output eviews diolah, 2018.

Berdasarkan tabel 4.5, hasil Uji Hausman menunjukan nilai probabilitas Chi-Square sebesar 0,3563 atau 35.63% yang lebih besar dari 5%, sehingga dapat disimpulkan bahwa H_! diterima untuk digunakan dalam penelitian adalah random effect.

4.4 Uji Asumsi Klasik 4.4.1 Uji Normalitas

Uji normalitas dilakukan pada hasil regresi persamaan dalam penelitian ini. Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah residual hasil regresi

persamaan terdistribusi normal atau tidak, karena data yang berdistribusi normal adalah salah satu syarat untuk melakukan teknik analisis regresi data panel. Hasil uji normalitas disajikan dalam gambar 4.1 berikut ini:

Gambar 4.1 Grafik Histogram

0 1 2 3 4 5 6 7

-30 -20 -10 0 10 20 30 40 50

Series: Standardized Residuals Sample 2015 2017

Observations 75 Mean 1.31e-14 Median -0.498902 Maximum 49.03158 Minimum -31.66160 Std. Dev. 14.55762 Skewness 0.232946 Kurtosis 3.343766 Jarque-Bera 1.047592 Probability 0.592268

Sumber: Output eviews diolah, 2018.

Berdasarkan gambar 4.1 di atas menunjukan bahwa semua variabel telah terdistribusi dengan normal. Hal ini ditunjukan dengan nilai probability Jarque- Bera yang lebih besar dari 5% yaitu 0.592268. Dengan hasil ini maka dapat disimpulkan bahwa data telah terdistribusi normal yang berarti menerima H_! dan menolak H_!.

4.4.2 Uji Multikolinieritas

Uji multikolinieritas digunakan untuk menguji apakah terdapat korelasi linier antar variabel independen. Salah satu syarat di dalam uji asumsi klasik adalah bahwa data yang diperoleh tidak boleh ada unsur multikolinieritas. Cara untuk melihat masalah di dalam multikolinieritas adalah dengan menggunakan correlation matrix seperti tabel di bawah ini:

Dalam dokumen SEKAR LAKSMI PRADIPTA - 20141112079 - IBS Repository (Halaman 63-70)