BAB III METODE PENELITIAN
3.6 Teknik Analisis
berdistribusi normal. Namun sebaliknya, jika nilai yang dihasilkan signifikansi lebih kecil dari α = 0,05 maka data tersebut tidak berdistribusi normal.
3.6.2.2 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk melihat apakah ada korelasi antara suatu periode t dengan periode sebelumnya (t-1) (Duli, 2019). Autokorelasi muncul karena dilakukan observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Analsisi regresi linear dianggap baik jika terbebas dari masalah autokorelasi.
Untuk mengetahui ada atau tidaknya autokorelasi dalam model analisis regresi linear berganda bisa dilakukan dengan uji Durbin-Waston (DW test). Kriteria untuk pengambilan keputusan ada atau tidaknya autokorelasi menurut (Ismanto &
Pebruary, 2021) yaitu sebagai berikut :
1) Bila dU<DW<4-dU maka koefisien autokorelasi = 0 atau bebas autokorelasi
2) Bila DW<dL maka koefisien autokorelasi > 0 atau terdapat autokorelasi positif
3) Bila DW>4-dL maka koefisien autokorelasi > 0 atau ada autokorelasi negatif
4) Bila dL<DW<dU maka tidak dapat disimpulkan 5) Bila 4-dU<DW<4-dL maka tidak dapat disimpulkan
3.6.2.3 Uji Multikolonieritas
Multikolinearitas merupakan keadaan dimana antara variabel independen pada model regresi terjadi hubugan linear yang mendekati sempurna atau bahkan
sempurna (Priyatno, 2022). Menurut Widarjono (2010) dalam Duli (2019) uji multikolinearitas bertujuan untuk melihat apakah ada atau tidak korelasi yang tinggi antar variabel bebas dalam analisis regresi linear berganda. Jika terdapat korelasi yang tinggi maka hubungan antara variabel bebas terhadap variabel terikat menjadi terganggu. Untuk melihat ada atau tidaknya multikolinearitas dalam model analisis regresi linear berganda dapat diketahui dari nilai variance inflaction factor (VIF) dan nilai tolerance. Dasar pengambilan keputusan yaitu :
1) Tidak terjadi multikolonieritas apabila tolerance > 0,1 atau Jika VIF < 10 2) Terjadi multikolonieritas apabila tolerance < 0,1 atau Jika VIF > 10
3.6.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas merupakan keadaan dimana terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan dengan pengamatan lainnya. Sedangkan homoskedastisitas merupakan keadaan dimana terdapat kesamaan varian dari residual satu pengamatan dengan pengamatan lainnya. Model regresi yang baik adalah homoskedastisitas dan harus terbebas dari adanya heteroskedastisitas (Duli, 2019). Untuk melihat ada atau tidaknya heteroskedastisitas dalam model analisis regresi linear berganda dapat diketahui dengan melakukan uji korelasi spearman”s rho, dasar pengambilan keputusan yaitu :
1) Terjadi homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas apabila nilai signifikansi > α = 5%
2) Terjadi heteroskedastisitas apabila nilai signifikansi < α = 5%.
3.6.3 Model Regresi Linear Berganda
Metode telaah yang berguna untuk melihat apakah ada pengaruh secara persial atau simulat pada satu variabel terikat dan dua atau lebih variabel bebas, untuk mengetahui apa pengaruh itu positif atau negatif, kemudian untuk mengetahui berapa pengaruhnya (Priyatno, 2022). Model regresi yang digunakan yaitu :
Y = b0 + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X4 + b5 X5 + b6 X6 + b7 X7 + e Keterangan :
Y = Integritas laporan keuangan b0 = Konstanta
b1 – b7 = Koefisien regresi
X1 = Kepemilikan institusional X2 = Kepemilikan manajerial X3 = Komite audit
X4 = Komisaris independen X5 = Spesialisasi industri auditor X6 = Audit tenure
X7 = Leverage e = Error
3.6.4 Uji Hipotesis
Uji hipotesis pada pengaruh kepemilikan institusional, kepemilikan manajerial, komite audit, komisaris independen, spesialisasi industri auditor, audit tenure, dan leverage terhadap integrias laporan keuangan akan menggunakan :
3.6.4.1 Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji statistik F berguna untuk mengidentifikasi model regresi yang digunakan layak atau tidak, layak yang dimaksud adalah bahwa variabel-variabel independen dapat berpengaruh terhadap variabel dependen (Ismanto & Pebruary,
2021). Apabila nilai F < 0,05 maka model regresi yang digunakan layak atau Ha
diterima, sedangkan apabila nila F > 0,05 maka model regresi yang digunakan tidak layak atau Ha ditolak.
3.6.4.2 Uji Determinasi (R2)
Uji R2 berguna untuk mengukur seberapa besar prosentase model regresi dalam menjelaskan variabel dependen. Nilai R2 berada diantara 0 samapi 1 (0 ≤ R2 ≤ 1). Apabila nilai R2 semakin kecil yaitu mendekati 0 maka kemampuan variabel independen tidak dapat menjelaskan variabel dependen, namun apabila nilai R2 semakin besar yaitu mendekati 1 maka semakin baik hasil untuk model regresi dan berarti variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen (Priyatno, 2022).
3.6.4.3 Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t)
Menurut Priyatno (2022) uji statistik t digunakan untuk melihat apakah model regresi yang digunakan untuk variabel independen secara parsial memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. Apabila nilai t < 0,05 maka variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen atau Ha
diterima, sedangkan apabila nila t > 0,05 maka variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen atau Ha ditolak (Ismanto & Pebruary, 2021).
50 4.1 Deskripsi Sampel
Dari seluruh perusahaan sektor keuangan yang sudah terdaftar di BEI dari tahun 2018-2022 dihasilkan populasi sebanyak 106 perusahaan. Data ini didapat dari situs asli BEI (www.idx.ac.id). Metode purposive sampling dipakai untuk memperoleh sampel penelitian, dan sampel diperoleh sebanyak 14 perusahaan.
Kriteria dalam menentukan sampel disajikan pada tabel berikut : Tabel 4. 1
Kriteria Pemilihan Sampel
No Kriteria Penelitian Jumlah
1 Perusahaan sektor keuangan yang terdaftar di BEI tahun
2018-2022 106
2 Perusahaan sektor keuangan yang tidak terdaftar di BEI
secara berurutan selama tahun 2018-2022 (10)
3 Perusahan sektor keuangan yang tidak menyampaikan laporan keuangan setelah diaudit secara berurutan selama tahun 2018-2022
(5) 4 Perusahaan sektor keuangan tidak punya saham manajerial
secara berurutan selama tahun 2018-2022 (59)
5 Perusahaan sektor keuangan memiliki audit tenure lebih dari
lima tahun (18)
Jumlah sampel sesuai kriteria 14
Jumlah sampel selama lima tahun 70
Sumber : Data sekunder yang diolah, 2023
Berdasarkan tabel 4.1, disimpulkan bahwa jumlah sampel yang diperoleh sebanyak 14 perusahaan dikali 5 tahun penelitia sama dengan 70 data pengamatan.
4.2 Analisis Data 4.2.1. Statistik Deskriptif
Data penelitian ini terdiri dari tujuh variabel bebas yaitu kepemilikan institusional, kepemilikan manajerial, komite audit, komisaris independen, spesialisasi industri auditor, audit tenure, dan leverage. Sedangkan untuk variabel terikat yaitu integritas laporan keuangan. Berdasarkan pengumpulan data dari laporan keuangan diperoleh sebanyak 70 data, namun karena terdapat data yang perlu dihapus outlier maka data yang diperoleh sebanyak 58 data. Berikut ini data statistik deskriptif sebelum dan sesudah dilakukan hapus outlier data yaitu :
Tabel 4.2
Statistik Deskriptif (Sebelum Hapus Outlier Data)
N Minimum Maksimal Rata-rata Std. Deviation
Kepemilikan
Instituional 70 0,02820 0,99702 0,70578 0,25977 Kepemilikan
Manajerial 70 0,00001 0,27755 0,03209 0,06866
Komite Audit 70 3 7 3,59 0,970
Komisaris
Independen 70 0,33333 0,70000 0,51955 0,08020 Spesialisasi
Industri Auditor 70 0 1 0,06 0,234
Audit Tenure 70 1 5 2,47 1,282
Leverage 70 0,03547 0,91118 0,60374 0,29388 Integritas Laporan
Keuangan 70 0,29382 31,41568 2,78530 5,23293 Sumber : Data sekunder yang diolah SPSS, 2023
Tabel 4. 3
Statistik Deskriptif (Setelah Hapus Outlier Data)
N Minimum Maksimal Rata-rata Std. Deviation
Kepemilikan
Instituional 58 0,19416 0,99702 0,78236 0,15789
Kepemilikan
Manajerial 58 0,00001 0,18943 0,01655 0,03158
Komite Audit 58 3 7 3,70690 1,02613
Komisaris
Independen 58 0,33333 0,7 0,52934 0,07369
Spesialisasi
Industri Auditor 58 0 1 0,06897 0,25561
Audit Tenure 58 1 5 2,48276 1,23176
Leverage 58 0,06303 0,91118 0,65957 0,26491
Integritas Laporan
Keuangan 58 0,29382 5,48956 1,43292 1,15926
Sumber : Data sekunder yang diolah SPSS, 2023
Berdasarkan hasil pada tabel 4.3 di atas didapat nilai deskriptif dari 58 data hasil dari melakukan penghapusan outlier. Berikut penjelasan dari masing-masing variabel:
Integritas laporan keuangan (Y) dalam penelitian ini diperoleh nilai minimum sebesar 0,29382 yaitu milik perusahaan Bank KB Bukopin TBK tahun 2019, dan nilai maksimal sebesar 5,48956 yaitu milik Bank Jago TBK tahun 2019. Nilai standar deviasi pada integritas laporan keuangan sebesar 1,15926 lebih rendah dari nilai rata-rata yaitu sebesar 1,43292. Maka dapat disimpulkan bahwa penyebaran data dari variabel integritas laporan keuangan dalam penelitian ini tidak bervariasi.
Kepemilikan institusional (X1) dalam penelitian ini diperoleh nilai minimum sebesar 0,19416 yaitu milik perusahaan Minna Padi Investama Sekuritas tahun 2021, dan nilai maksimal sebesar 0,99702 yaitu milik Bank Maspion Indonesia TBK tahun 2022. Nilai standar deviasi pada kepemilikan institusional sebesar 0,15789 lebih rendah dari nilai rata-rata yaitu sebesar
0,78236. Maka dapat disimpulkan bahwa penyebaran data dari variabel kepemilikan institusional dalam penelitian ini tidak bervariasi.
Kepemilikan manajerial (X2) dalam penelitian ini diperoleh nilai minimum sebesar 0,00001 yaitu milik perusahaan Bank KB Bukopin TBK tahun 2020 – 2022, Bank Danamon Indonesia TBK tahun 2019, dan Bank Maspion Indonesia TBK tahun 2022. Nilai maksimal sebesar 0,18943 yaitu milik Panca Global Kapital TBK tahun 2022. Nilai standar deviasi pada kepemilikan manajerial sebesar 0,03158 lebih tinggi dari nilai rata-rata yaitu sebesar 0,01655.
Maka dapat disimpulkan bahwa penyebaran data dari variabel kepemilikan manajerial dalam penelitian ini menyebar dan bervariasi.
Komite audit (X3) dalam penelitian ini diperoleh nilai minimum sebesar 3 yaitu milik perusahaan Bank Jago TBK, Auransi Jasa Tania TBK, Bank Mestika Dharma TBK, Bank Maspion Indonesia TBK, Bank Mayapada Internasional TBK, Mandala Multifinance TBK, Minna Padi Investama Sekuritas, Panca Global Kapital TBK, Bank Pan Indonesia TBK, Trust Finance Indonesia TBK tahun 2018-2022 dan nilai maksimal sebesar 7 yaitu milik Bank KB Bukopin TBK tahun 2020. Nilai standar deviasi pada komite audit sebesar 1,02613 lebih kecil dari nilai rata-rata yaitu sebesar 3,7069. Maka dapat disimpulkan bahwa penyebaran data dari variabel komite audit dalam penelitian ini tidak bervariasi.
Komisaris Independen (X4) dalam penelitian ini diperoleh nilai minimum sebesar 0,33333 yaitu milik perusahaan Bank Mayapada Internasional TBK tahun 2021-2022. Nilai maksimal sebesar 0,7 yaitu milik Bank Negara Indonesia (Persero) tahun 2021-2022. Nilai standar deviasi pada komisaris independen
sebesar 0,07369 lebih rendah dari nilai rata-rata yaitu sebesar 0,52934. Maka dapat disimpulkan bahwa penyebaran data dari variabel komisaris independen dalam penelitian ini tidak bervariasi.
Spesialisasi industi auditor (X5) dalam penelitian ini diperoleh nilai minimum sebesar 0 yaitu milik perusahaan Bank Jago TBK, Auransi Jasa Tania TBK, Bank KB Bukopin TBK, Bank Mestika Dharma TBK, Bank Negara Indonesia (Persero), Bank Danamon Indonesia TBK, Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur, Bank Maspion Indonesia TBK, Bank Mayapada Internasional TBK, Mandala Multifinance TBK, Minna Padi Investama Sekuritas, Panca Global Kapital TBK, Bank Pan Indonesia TBK, dan Trust Finance Indonesia TBK tahun 2018-2022. Nilai maksimal sebesar 1 yaitu milik Bank Negara Indonesia (Persero) tahun 2018-2020, dan Bank Maspion Indonesia TBK tahun 2018. Nilai standar deviasi pada spesialisasi industri auditor sebesar 0,25561 lebih tinggi dari nilai rata-rata yaitu sebesar 0,06897. Maka dapat disimpulkan bahwa penyebaran data dari variabel spesialisasi industri auditor dalam penelitian ini menyebar dan bervariasi.
Audit tenure (X6) dalam penelitian ini diperoleh nilai minimum sebesar 1 yaitu milik perusahaan Bank Jago TBK, Auransi Jasa Tania TBK, Bank KB Bukopin TBK, Bank Mestika Dharma TBK, Bank Negara Indonesia (Persero), Bank Danamon Indonesia TBK, Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur, Bank Maspion Indonesia TBK, Bank Mayapada Internasional TBK, Mandala Multifinance TBK, Bank Pan Indonesia TBK, dan Trust Finance Indonesia TBK tahun 2018 – 2022. Nilai maksimal sebesar 5 yaitu Bank Mestika Dharma TBK
tahun 2022, Bank Negara Indonesia (Persero) tahun 2020, Bank Mayapada Internasional TBK tahun 2022, dan Mandala Multifinance TBK tahun 2022. Nilai standar deviasi pada audit tenure sebesar 1,23176 lebih rendah dari nilai rata-rata yaitu sebesar 2,48276. Maka dapat disimpulkan bahwa penyebaran data dari variabel audit tenure dalam penelitian ini tidak bervariasi.
Leverage (X7) dalam penelitian ini diperoleh nilai minimum sebesar 0,06303 yaitu milik perusahaan Trust Finance Indonesia TBK tahun 2022, dan nilai maksimal sebesar 0,91118 yaitu milik Bank KB Bukopin TBK tahun 2019.
Nilai standar deviasi pada leverage sebesar 0,26491 lebih rendah dari nilai rata- rata yaitu sebesar 0,65957. Maka dapat disimpulkan bahwa penyebaran data dari variabel leverage dalam penelitian ini tidak bervariasi.
4.2.2. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik berguna untuk mengetahui ada tidaknya penyimpangan model regresi, sehingga hasil yang diperoleh baik. Uji asumsi klasik yang digunakan yaitu uji normalitas, uji autokorelasi, uji multikolonieritas, dan uji heteroskedastisitas.
4.2.2.1.Uji Normalitas
Untuk menentukan bahwa nilai residual telah terdistribusi normal atau tidak digunakan uji normlitas (Duli, 2019). Uji normalitas data yang digunakan yaitu uji kolmogoro smirnov yang bisa dilihat hasilnya dalam tabel berikut ini :
Tabel 4. 4
Uji Normalitas (Sebelum Hapus Outlier Data)
Unstandardized Residual
N 70
Normal Parameters Mean 0,0000000
Std. Deviation 4,68698
Most Extreme Differences Absolute 0,215
Positive 0,215
Negative -0,138
Test Statistic 0,215
Monte Carlo Sig. (2-tailed) Sig. 0,002
Sumber : Data sekunder yang diolah SPSS, 2023
Dari tabel 4.4 di atas terlihat hasil signifikansi monte carlo senilai 0,002 yang berarti nilai signifikansi di bawah 0,05 sehingga nilai seluruh residual tidak berdistribusi normal. Dikarenakan data belum terdistribusi normal maka perlu diobati dengan cara mendeteksi dan menghapus data outlier, yaitu data dengan karakteristik nilai yang sangat jauh berbeda dari nilai-nilai lainnya yang biasanya disebut nilai ekstrim (Ghozali, 2021). Maka pada penelitian ini, outlier akan dihapus melalui teknik boxplot.
Gambar 4. 1
Hasil Uji Outlier Variabel Integritas Laporan Keuangan
Gambar 4. 2
Hasil Uji Outlier Variabel Kepemilikan Institusional
Mengacu pada hasil uji boxplot tersebut maka data outlier yang harus dibuang sebanyak 12 data yaitu baris 1, 3, 4, 5 milik Bank Jago TBK tahun 2018, 2020, 2021, dan 2022. Baris 40 milik Bank Maspion Indonesia TBK tahun 2021, baris 51, 53, 55 milik Minna Padi Investama Sekuritas tahun 2018, 2019, dan 2022. Baris 56, 57, 58, 59 milik Panca Global Kapital TBK tahun 2018 hingga 2021. Setelah menghapus outlier, pengujian kolmogorov smirnov dilakukan kembali dan hasilnya dalam tabel 4.5 berikut :
Tabel 4. 5
Uji Normalitas (Setelah Hapus Outlier Data)
Unstandardized Residual
N 58
Normal Parameters Mean ,0000000
Std. Deviation ,90708
Most Extreme Differences Absolute ,170
Positive ,170
Negative -,072
Test Statistic ,170
Monte Carlo Sig. (2-tailed) Sig. ,062
Sumber : Data sekunder yang diolah SPSS, 2023
Berdasarkan tabel 4.5, nilai signifikansi monte carlo setelah menghilangkan 12 data outlier yaitu senilai 0,062 artinya nilai ini memiliki signifikansi lebih tinggi dari 0,05. Oleh karena itu, seluruh variabel residual sudah berdistribusi secara normal.
4.2.2.2.Uji Autokorelasi
Tujuan uji autokorelasi adalah untuk menganalisis apakah terdapat hubungan antara periode tahun t dengan periode tahun sebelumnya (t-1) (Duli, 2019). Berdasarkan tabel DW dengan nilai signifikansi 0,05 kuantitas sampel (n) 58 dan kuantitas variabel bebas (k) 7 diketahui punya nilai dU sebesar 1,8542 dan nilai dL sebesar 1,3193. Ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat dengan menggunakan uji Durbin Watson pada tabel berikut:
Tabel 4. 6
Uji Autokorelasi (Setelah Hapus Outlier Data)
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 ,623 0,388 0,302 0,96849 1,981
Sumber : Data sekunder yang diolah SPSS, 2023
Berdasarkan tabel 4.6 terlihat nilai DW sebesar 1,981. Menurut pengambilan keputusan pada uji autokorelasi, diperoleh nilai DW berada diantara nilai dU dan nilai 4-dU yaitu 1,8542 < 1,981 < 2,1458. Model regresi linear pada penelitian ini menunjukan tidak ada gejala autokorelasi.
4.2.2.3.Uji Multikolonieritas
Menurut Ghozali (2021) uji multikolonieritas berguna untuk melihat apakah ada tidaknya korelasi antara variabel independen. Ada tidaknya gejala multikolonieritas bisa dilihat dari nilai VIF dan nilai tolerance tabel berikut :
Tabel 4. 7
Uji Multikolonieritas (Setelah Hapus Outlier Data)
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 (Constant)
Kepemilikan Instituional 0,410 2,439
Kepemilikan Manajerial 0,700 1,429
Komite Audit 0,626 1,597
Komisaris Independen 0,687 1,456
Spesialisasi Industri Auditor 0,727 1,376
Audit Tenure 0,780 1,282
Leverage 0,394 2,540
Sumber : Data sekunder yang diolah SPSS, 2023
Berlandas pada pengambilan keputusan pada uji multikolonieritas bahwa tolerance > 0,1 atau VIF < 10. Dilihat tabel 4.7 bahwa semua nilai tolerance diatas 0,1 kemudian untuk nilai VIF menunjukan nilai di bawah angka 10.
Sehingga semua variabel bebas pada penelitian ini yaitu kepemilikan institusional, kepemilikan manajerial, komite audit, komisaris independen, spesialisasi industri auditor, audit tenure, dan leverage terbebas dari masalah multikolonieritas.
4.2.2.4.Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas berguna untuk melihat varian nilai residual satu pengamatan dengan pengamatan lainnya berbeda (Ghozali, 2021). Ada tidaknya
heteroskedastisitas dapat dilihat melalui uji korelasi spearman’s rho dalam tabel berikut:
Tabel 4. 8
Uji Heteroskedasititas (Setelah Hapus Outlier Data) Correlations
Unstandardized Residual Spearman's
rho Kepemilikan Institusional Sig. (2-tailed) 0,210 Kepemilikan Manajerial Sig. (2-tailed) 0,570
Komite Audit Sig. (2-tailed) 0,795
Komisaris Independen Sig. (2-tailed) 0,744
Spesialisasi Industri Auditor Sig. (2-tailed) 0,585
Audit Tenure Sig. (2-tailed) 0,311
Leverage Sig. (2-tailed) 0,122
Sumber : Data sekunder yang diolah SPSS, 2023
Berlandas pada pengambilan keputusan pada uji heteroskedastisitas bahwa model regresi perlu terbebas dari masalah heteroskedastisitas yaitu dimana signifikansi harus diatas 0,05. Pada tabel 4.8 menunjukan hasil yang signifikansi seluruh variabel bebas di atas 0,05 maka kesimpulannya adalah bahwa model regresi telah bebas dari masalah heteroskedastisitas.
4.2.3. Model Regresi Linear Berganda
Tujuan dilakukannya analisis regresi linear berganda yaitu melihat pengaruh signifikansi simultan atau parsial pada variabel bebas yang lebih dari satu terhadap satu variabel terikat, seberapa besar pengaruhnya, dan apakah pengaruhnya positif atau negatif (Priyatno, 2022). Hasil analisis regresi ini dijabarkan oleh tabel berikut :
Tabel 4. 9
Analisis Regresi Linear Berganda
Model Unstandardized Coefficients
B Std. Error
1 (Constant) 0,211 1,874
Kepemilikan Instituional -1,649 1,269
Kepemilikan Manajerial 15,832 4,856
Komite Audit -0,517 0,158
Komisaris Independen 5,142 2,100
Spesialisasi Industri Auditor 0,010 0,589
Audit Tenure -0,092 0,118
Leverage 2,536 0,772
Sumber : Data sekunder yang diolah SPSS, 2023
Hasil persamaan regresi pada tabel 4.9 didapatkan persamaan regresi yang ditulis yaitu :
Y = 0,211 – 1,649 X1 + 15,832 X2 – 0,517 X3 + 5,142 X4 + 0,010 X5 – 0,092 X6 + 2,536 X7 + e
Penjelasan dari persamaan model regresi diatas yaitu :
1. Nilai konstanta yang diperoleh sebesar 0,211 yang artinya jika kepemilikan institusional, kepemilikan manajerial, komite audit, komisaris independen, spesialisasi industri auditor, audit tenure, dan leverage memiliki nilai konstan sama dengan nol maka nilai integritas laporan keuangan (Y) sebesar 0,211.
2. Nilai koefisien untuk variabel kepemilikan institusional (X1) adalah senilai -1,649 berarti apabila ada kenaikan kepemilikan institusional sebesar satu satuan maka variabel dependen akan turun senilai -1,649 dengan anggapan bahwa variabel bebas lainnya memiliki nilai konstan.
3. Nilai koefisien untuk variabel kepemilikan manajerial (X2) adalah senilai 15,832 berarti apabila ada kenaikan kepemilikan manajerial sebesar satu satuan maka variabel dependen akan naik senilai 15,832 dengan anggapan bahwa variabel bebas lainnya memiliki nilai konstan.
4. Nilai koefisien untuk variabel komite audit (X3) adalah senilai -0,517 berarti apabila ada kenaikan komite audit sebesar satu satuan maka variabel dependen akan turun senilai -0,517 dengan anggapan bahwa variabel bebas lainnya memiliki nilai konstan.
5. Nilai koefisien untuk variabel komisaris independen (X4) adalah senilai 5,142 berarti apabila ada kenaikan komisaris independen sebesar satu satuan maka variabel dependen akan mengalami kenaikan senilai 5,142 dengan anggapan bahwa variabel bebas lainnya memiliki nilai konstan.
6. Nilai koefisien untuk variabel spesialisasi indutri auditor (X5) adalah senilai 0,010 berarti apabila ada kenaikan spesialisasi indutri auditor sebesar satu satuan maka variabel dependen akan naik senilai 0,010 dengan anggapan bahwa variabel bebas lainnya memiliki nilai konstan.
7. Nilai koefisien untuk variabel audit tenure (X6) adalah senilai -0,092 berarti apabila ada kenaikan audit tenure sebesar satu satuan maka variabel dependen akan turun senilai -0,092 dengan anggapan bahwa variabel bebas lainnya memiliki nilai konstan.
8. Nilai koefisien untuk variabel leverage (X7) adalah senilai 2,536 berarti apabila ada kenaikan leverage sebesar satu satuan maka variabel dependen
akan naik senilai 2,536 dengan anggapan bahwa variabel bebas lainnya memiliki nilai konstan.
4.2.4. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Untuk melihat pengaruh dari variabel bebas terhadap variabel terikat bisa menggunakan uji F (Ghozali, 2021). Hasil uji F dijabarkan oleh tabel berikut :
Tabel 4. 10 Hasil Uji Statistik F
Model Sum of
Squares df Mean
Square F Sig.
1 Regression 29,702 7 4,243 4,524 0,001
Residual 46,899 50 0,938
Total 76,601 57
Sumber : Data sekunder yang diolah SPSS, 2023
Berdasarkan hasil tabel 4.10 di atas, uji statistik F senilai 4,524 dan diperoleh signifikansinya senilai 0,01. Nilai signifikansi ini dibawah 0,05 yang memberikan hasil bahwa variabel bebas dalam model regresi secara simultan mempengaruhi variabel terikat.
4.2.5. Uji Determinasi (R2)
Uji determinasi berguna menghitung seberapa baik suatu model regresi mampu menjabarkan variasi variabel terikat (Ghozali, 2021). Hasil uji determinasi ditunjukkan pada tabel berikut :
Tabel 4. 11
Hasil Uji Determinasi (R2)
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 ,623a 0,388 0,302 0,96849 1,981
Sumber : Data sekunder yang diolah SPSS, 2023
Berdasarkan hasil tabel 4.11 diatas, adjusted R square menunjukan angka 0,302. Artinya variabel bebas bisa menjelaskan pengaruhnya terhadap variabel dependen sebesar 30,2%, kemudian sisanya yaitu sebanyak 69,8% dijelaskan oleh variabel bebas lain yang tidak dimasukkan pada model penelitian ini.
4.2.6. Uji Signifikan Parameter Individual (Uji Statistik t)
Uji t berguna untuk melihat model regresi yang digunakan untuk variabel bebas apakah memiliki pengaruh secara parsial terhadap variabel terikat (Ghozali, 2021). Hasil uji t ditunjukkan oleh tabel berikut :
Tabel 4. 12 Hasil Uji T
Model
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig
B Std.
Error Beta
1 (Constant) 0,211 1,874 0,113 0,911
Kepemilikan
Instituional -1,649 1,269 -0,225 -1,300 0,200 Kepemilikan
Manajerial 15,832 4,856 0,431 3,261 0,002 Komite Audit -0,517 0,158 -0,458 -3,273 0,002 Komisaris
Independen 5,142 2,100 0,327 2,448 0,018
Spesialisasi Industri Auditor
0,010 0,589 0,002 0,018 0,986
Audit Tenure -0,092 0,118 -0,098 -0,781 0,438
Leverage 2,536 0,772 0,580 3,287 0,002
Sumber : Data sekunder yang diolah SPSS, 2023
Untuk membuktikan hipotesis penelitian, dilakukan uji parsial pada masing-masing variabel.
1. Pengaruh Kepemilikan Institusional Terhadap Integritas Laporan Keuangan
Berdasarkan tabel 4.12 dapat dilihat bahwa hasil pengujian secara parsial variabel kepemilikan institusional terhadap integritas laporan keuangan diperoleh nilai t sebesar -1,300 dengan signifikansi sebesar 0,200. Sehingga nilai signifikansi berada diatas 0,05 yang artinya bahwa kepemilikan institusional tidak memiliki pengaruh terhadap integritas laporan keuangan. Oleh karena itu hipotesis 1 yang berbunyi “kepemilikan institusional berpengaruh positif terhadap integritas laporan keuangan”
ditolak.
2. Pengaruh Kepemilikan Manajerial Terhadap Integritas Laporan Keuangan Berdasarkan tabel 4.12 dapat dilihat bahwa hasil pengujian secara parsial variabel kepemilikan manajerial terhadap integritas laporan keuangan diperoleh nilai t sebesar 3,261 dengan signifikansi sebesar 0,002. Sehingga nilai signifikansi berada dibawah 0,05 yang artinya bahwa kepemilikan manajerial memiliki pengaruh positif signifikan terhadap integritas laporan keuangan. Oleh karena itu hipotesis 2 yang berbunyi
“kepemilikan manajerial berpengaruh positif terhadap integritas laporan keuangan” diterima.
3. Pengaruh Komite Audit Terhadap Integritas Laporan Keuangan
Berdasarkan tabel 4.12 dapat dilihat bahwa hasil pengujian secara parsial variabel komite audit terhadap integritas laporan keuangan diperoleh nilai t sebesar -3,273 dengan signifikansi sebesar 0,002.
Sehingga nilai signifikansi berada dibawah 0,05 yang artinya bahwa komite audit memiliki pengaruh negatif signifikan terhadap integritas laporan keuangan. Oleh karena itu hipotesis 3 yang berbunyi “komite audit berpengaruh positif terhadap integritas laporan keuangan” ditolak.
4. Pengaruh Komisaris Independen Terhadap Integritas Laporan Keuangan Berdasarkan tabel 4.12 dapat dilihat bahwa hasil pengujian secara parsial variabel komisaris independen terhadap integritas laporan keuangan diperoleh nilai t sebesar 2,448 dengan signifikansi sebesar 0,018. Sehingga nilai signifikansi berada dibawah 0,05 yang artinya bahwa komisaris independen memiliki pengaruh positif signifikan terhadap integritas laporan keuangan. Oleh karena itu hipotesis 4 yang berbunyi
“komisaris independen berpengaruh positif terhadap integritas laporan keuangan” diterima.
5. Pengaruh Spesialisasi Industri Auditor Terhadap Integritas Laporan Keuangan
Berdasarkan tabel 4.12 dapat dilihat bahwa hasil pengujian secara parsial variabel spesialisasi industri auditor terhadap integritas laporan keuangan diperoleh nilai t sebesar 0,018 dengan signifikansi sebesar 0,986. Sehingga nilai signifikansi berada diatas 0,05 yang artinya bahwa