BAB III METODE PENELITIAN
3.1 Pendekatan Penelitian Penelitian ini menggunakan pendekatan quantitative research (penelitian kuantitatif) dengan penekanan pada pengujian teori melalui variabel-variabel penelitian dengan angka dan melakukan analisis data dengan prosedur statistik. Statistik merupakan alat analisis utama yang digunakan dalam penelitian ini. Penelitian ini dikategorikan sebagai explanatory research, di mana menjelaskan hubungan kausal antara variabel-variabel penelitian melalui pengujian hipotesis.
3.2 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Variabel penelitian pada dasarnya adalah segala sesuatu yang berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari sehingga diperoleh informasi tentang hal tersebut, kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2010:38). Dinamakan variabel karena ada variasinya. Variabel yang tidak ada variasinya bukan dikatakan sebagai variabel. Untuk dapat bervariasi, maka penelitian harus didasarkan pada sekelompok sumber data atau obyek yang bervariasi. Dalam penelitian ini, ada dua macam variabel yang digunakan yaitu variabel independen dan variabel dependen.
3.2.1 Variabel Dependen Variabel dependen sering juga disebut variabel output, variabel konsekuen, atau variabel terikat. Variabel dependen atau variabel terikat adalah variabel yang dijelaskan, dipengaruhi, atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel independen. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah audit report lag. Audit Report Lag adalah perbedaan waktu (dalam hari) antara tanggal laporan 44
45 keuangan dengan tanggal laporan auditor. Audit Report Lag dilambangkan dengan AURLAG.
3.2.2 Variabel Independen Variabel independen sering juga disebut variabel stimulus, variabel prediktor, atau variabel bebas. Variabel independen atau variabel bebas merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab timbulnya atau berubahnya variabel dependen (variabel terikat). Variabel independen dalam penelitian ini terdiri dari ukuran perusahaan, profitabilitas, leverage, distribusi kepemilikan, lamanya menjadi klien sebuah KAP, reputasi KAP, dan opini auditor.
3.2.2.1 Ukuran Perusahaan Dalam
penelitian
ini,
besar
kecilnya
ukuran
perusahaan
dihitung
berdasarkan total aset yang tertera pada laporan keuangannya. Pengukuran terhadap ukuran perusahaan diproksikan dengan nilai logaritma dari total aset perusahaan. Penggunaan logaritma ini bertujuan untuk menghaluskan besarnya angka dan menyamakan ukuran saat regresi. Ukuran perusahaan dilambangkan dengan SIZE. Ukuran Perusahaan = Log (Total Aset)
3.2.2.2 Profitabilitas Profitabilitas adalah kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba. Profitabilitas dapat diukur dengan rasio Return On Assets (ROA) yang dihitung berdasarkan laba bersih dibagi dengan total aset (Keown et al., 2008:80). Profitabilitas dilambangkan dengan PROFT. Return On Assets (ROA) = (Laba Bersih / Total Aset) x 100%
46 3.2.2.3 Leverage Leverage (solvabilitas) adalah kemampuan perusahaan dalam melunasi kewajibannya (hutang-hutangnya), termasuk kewajibannya kepada investor. Dalam penelitian ini, leverage dihitung berdasarkan debt to equity ratio (DER), yaitu total kewajiban dibagi dengan total ekuitas. Leverage dilambangkan dengan LEVRG. Debt to Equity Ratio (DER) = (Total Kewajiban / Total Ekuitas) x 100%
3.2.2.4 Distribusi Kepemilikan Variabel ini diukur berdasarkan persentase besarnya saham yang dimiliki oleh publik pada perusahaan. Variabel ini dilambangkan dengan OWNER.
3.2.2.5 Lamanya Perusahaan Menjadi Klien Kantor Akuntan Publik Lamanya perusahaan menjadi klien sebuah KAP yang sama diproksikan dengan nilai dummy. Dalam penelitian ini, perusahaan yang telah menjadi klien sebuah KAP yang sama diberi nilai 1, sedangkan perusahaan yang baru saja menjadi klien sebuah KAP diberi nilai 0. Variabel ini dilambangkan dengan TIME.
3.2.2.6 Reputasi Kantor Akuntan Publik Reputasi KAP dalam penelitian ini digolongkan menjadi dua, yaitu KAP yang berafiliasi dengan the big four dan KAP yang tidak berafiliasi dengan the big four. Diproksikan dengan nilai dummy, KAP yang berafiliasi dengan big four diberi nilai 1, sedangkan KAP yang tidak berafiliasi dengan big four diberi nilai 0. Variabel ini dilambangkan dengan KAP.
3.2.2.7 Opini Auditor Opini auditor adalah pendapat auditor atas kewajaran laporan keuangan perusahaan. Variabel ini diproksikan dengan variabel dummy. Jika perusahaan
47 mendapatkan opini wajar tanpa pengecualian (unqualified opinion) maka diberi nilai 1, namun jika perusahaan mendapatkan opini selain wajar tanpa pengecualian, maka diberi nilai 0. Variabel ini dilambangkan dengan OPINI.
Tabel 3.1 Variabel Penelitian dan Pengukurannya
Variabel yang Diukur Variabel Dependen (Terikat) Audit Report Lag (AURLAG)
Variabel Independen (Bebas) Ukuran Perusahaan (SIZE) Profitabilitas (PROFT) Leverage (LEVRG) Distribusi Kepemilikan (OWNER) Lamanya Perusahaan Menjadi Klien KAP (TIME) Reputasi KAP (KAP) Opini Auditor (OPINI)
Indikator
Skala
Sumber Data
Jumlah hari antara tanggal penutupan tahun fiskal dengan tanggal laporan auditor
Rasio
Sekunder, dari Laporan Auditor
Logaritma total aset
Rasio
Sekunder, dari LK*
Laba bersih dibagi total aset (ROA)
Rasio
Total kewajiban dibagi total ekuitas (DER) Jumlah saham yang dimiliki oleh publik
Rasio
Sekunder, dari LK Sekunder, dari LK Sekunder, dari LK
Rasio
telah menjadi klien (1) atau baru saja menjadi klien (0)
Dummy
Sekunder, dari LK
Afiliasi big four (1) atau non afiliasi big four (0) Wajar tanpa pengecualian (1) atau selain wajar tanpa pengecualian (0)
Dummy
Sekunder, dari LK Sekunder, dari LK
Dummy
*) LK = Laporan Keuangan
3.3 Populasi dan Sampel Penelitian Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri dari atas obyek/subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti
48 untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2010:80). Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan pertambangan yang listing di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2008, 2009, dan 2010. Dipilihnya satu jenis perusahaan saja dikarenakan perusahaan – perusahaan tersebut akan memiliki karakteristik yang sama satu sama lain. Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi. Metode sampling yang digunakan adalah purposive sampling, di mana sampel diambil berdasarkan kriteria dan pertimbangan tertentu. Kriteria – kriteria tersebut adalah: 1. Perusahaan pertambangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia secara berturut-turut untuk periode 2008, 2009, dan 2010. 2. Perusahaan
pertambangan
tersebut
telah
menyampaikan
laporan
keuangan tahunan berturut-turut untuk tahun 2008, 2009, dan 2010, dimana di dalamnya terdapat data dan informasi yang dapat digunakan dalam penelitian ini serta laporan keuangan tahunan 2008, 2009, dan 2010 tersebut telah diaudit dan disertai dengan laporan auditor independen.
3.4 Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa laporan keungan tahunan perusahaan pertambangan yang terdaftar di BEI beserta laporan auditor independennya untuk tahun 2008, 2009, dan 2010. Pemilihan tahun 2008, 2009, dan 2010 adalah dengan pertimbangan bahwa data yang digunakan merupakan data yang terbaru pada saat penelitian ini mulai dilakukan. Data diperoleh dari Indonesian Capital Market Directory (ICMD) dan data – data lainnya yang tersedia di Pusat Informasi Pasar Modal (PIPM) Makassar, Pojok Bursa Efek
49 Indonesia Universitas Hasanuddin, serta akses langsung website Bursa Efek Indonesia (www.idx.co.id).
3.5 Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode dokumentasi dengan cara menelusuri dan mempelajari catatan-catatan atau dokumen-dokumen perusahaan sesuai dengan data dan informasi yang diperlukan. Studi kepustakaan dilakukan untuk mengumpulkan data dan informasi dari berbagai literatur, buku-buku dan teori-teori yang berhubungan dengan masalah yang dibahas dalam penelitian ini sebagai acuan dalam pembahasan masalah dan analisis data.
3.6 Metode Analisis Aplikasi perangkat lunak yang digunakan untuk menganalisis data pada penelitian ini adalah Statisti cal Product and Service Solution (SPSS) versi 20. Metode – metode yang digunakan untuk menganalisis data dan menguji hipotesis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
3.6.1 Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk memberikan deskripsi atau gambaran mengenai sampel data dilihat dari berbagai karakteristik data seperti jumlah data, rata-rata (mean), nilai maksimum dan minimum, standar deviasi, dan sebagainya.
3.6.2 Uji Asumsi Klasik Karena penelitian ini menggunakan model regresi dalam uji hipotesisnya dan diharapkan hasilnya benar-benar dapat digunakan, efisien, dan tidak bias, maka uji asumsi klasik atas sampel perlu dilakukan. Uji asumsi klasik yang dilakukan
50 seperti uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi.
3.6.2.1 Uji Normalitas Menurut Ghozali (2011) dalam Lestari (2010:55), model regresi yang baik memiliki distribusi data yang normal atau mendekati normal. Menurut Priyatno (2011:277), uji normalitas pada model regresi digunakan untuk menguji kenormalan distribusi nilai residual. Jadi dalam hal ini yang diuji normalitas bukan masing-masing variabel melainkan nilai residual hasil dari model. Dalam penelitian ini, uji normalitas menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Dilihat dari angka probabilitasnya, dimana jika probabilitas > 0,05 maka residual terdistribusi normal. Sebaliknya jika probabilitas < 0,05 maka tidak terdistribusi normal.
3.6.2.2 Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan menguji apakah dalam regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak mengandung korelasi di antara variabel-variabel independen (tidak mengandung multikolinearitas). Metode untuk menguji ada tidaknya multikolinearitas dapat dilihat Tolerance Value dan Variance Inflation Factor (VIF). Batas tolerance value adalah 0,10 atau nilai VIF adalah 10. Jika tolerance value > 0,10 dan VIF < 10 maka tidak terjadi multikolinearitas dan sebaliknya jika tolerance value < 0,10 dan VIF > 10 maka terjadi multikolinearitas.
3.6.2.3 Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual pada satu pengamatan ke pengamatan yang lain (Priyatno, 2011:296). Jika variance dari residual pada satu
51 pengamatan ke pengamatan yang lain sama, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah homoskedastisitas. Uji heteroskedastisitas dalam penelitian ini dilakukan melalui metode scatterplot, dengan mengamati pola titik-titiknya. Jika titik-titik pada scatter plot menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y dan tidak membentuk pola tertentu, maka dapat dikatakan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.
3.6.2.4 Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu periode t-1 (sebelumnya). Autokorelasi muncul disebabkan adanya observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini timbul karena residual (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi yang lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtut waktu (time series) karena residual pada sebuah variabel cenderung mempengaruhi residual pada variabel yang sama pada periode berikutnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi maka dilakukan uji Durbin-Watson (DW), dengan melihat berapa jumlah sampel dan variabel bebas yang diteliti yang kemudian dilihat angka ketentuannya pada tabel Durbin-Watson. Nilai Durbin-Watson (dW) harus dihitung terlebih dahulu. Setelah itu diperbandingkan dengan nilai batas atas (dU) dan nilai batas bawah (dL) untuk berbagai nilai n (jumlah sampel) dan k (jumlah variabel bebas) yang ada di dalam tabel Durbin-Watson dengan ketentuan sebagai berikut: 1) dW < dL, berarti ada autokorelasi positif (+)
52 2) dL< dW < dU, tidak dapat disimpulkan 3) dU < dW < 4-dU, berarti tidak terjadi autokorelasi. 4) 4-dU < dW < 4-dL, tidak dapat disimpulkan 5) dW > 4-dL, berarti ada autokorelasi negatif (-)
3.6.3 Uji Hipotesis Uji hipotesis dilakukan dengan analisis regresi. Analisis regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk mengukur dan menentukan hubungan sebab – akibat (kausal) antara satu variabel dan variabel – variabel lainnya. Karena dalam penelitian ini terdapat satu variabel terikat dan beberapa variabel bebas maka digunakan analisis regresi berganda. Model analisis regresi berganda dirumuskan dengan persamaan berikut : Y
= a + b1X1 + b2X2 + b3X3 +b4X4 + b5X5 + b6X6 + b7X7 + e
yang dalam penelitian ini dijabarkan sebagai:
AURLAG = a + b1SIZE + b2PROFT + b3LEVRG + b4OWNER + b5TIME + b6KAP + b7OPINI + e
Keterangan : Y X AURLAG a b SIZE PROFT LEVRG OWNER TIME KAP OPINI e
= variabel dependen (terikat) = variabel independen (bebas) = Audit Report Lag = konstanta = koefisien regresi = ukuran perusahaan = profitabilitas = solvabilitas (leverage) = distribusi kepemilikan perusahaan = lamanya perusahaan menjadi klien KAP = reputasi KAP = opini auditor = faktor pengganggu
53 3.6.3.1 Ketepatan Perkiraan Model Ketepatan Perkiraan Model (Goodness of Fit) atau sering disebut Koefisien Determinasi (R²) digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel terikat. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu di mana nilai R² yang semakin besar atau semakin mendekati satu menunjukkan hasil regresi yang semakin baik. Hal ini berarti variabel-variabel bebas memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel terikat. Koefisien determinasi memiliki kelemahan yaitu bias terhadap jumlah variabel bebas yang dimasukkan ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel bebas maka R² pasti meningkat tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan nilai Adjusted R² yang mampu mengatasi bias terhadap jumlah variabel bebas yang dimasukkan dalam model regresi.
3.6.3.2 Uji Signifikansi Parsial (Uji t) Uji signifikansi secara parsial atau sering kali disebut uji t bertujuan untuk melihat pengaruh variabel-variabel bebas secara individual terhadap variabel terikat. Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai probabilitas signifikansi (Sig.) t yang dibandingkan dengan batas signifikansi yang ditetapkan yaitu sebesar 0.05. Jika nilai probabilitas signifikansi < 0.05 maka secara parsial terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat. Jika nilai probabilitas signifikansi > 0.05 maka secara parsial tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat.
54 3.6.3.3 Uji Signifikansi Simultan (Uji F) Uji signifikansi simultan atau sering kali disebut uji F bertujuan untuk melihat pengaruh variabel-variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat. Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai probabilitas signifikansi (Sig.) F yang dibandingkan dengan batas signifikansi yang ditetapkan yaitu sebesar 0.05. Jika nilai probabilitas signifikansi < 0.05 maka secara simultan terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat. Jika nilai probabilitas signifikansi > 0.05 maka secara simultan tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat.
