BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Analisis Data Penelitian 1. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk menunjukkan jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini serta dapat menunjukkan nilai minimum, nilai maksimum, rata-rata (mean) serta standar deviasi dari masing-masing variabel. Tabel 4.1 Descriptive Statistics N
Minimum Maximum
Mean
Std. Deviation
KW
35
32
82
57.51
11.289
CR
35
.45
6.99
2.9179
1.70772
DER
35
.15
1.10
.4283
.29807
Size
35
25.45
37.06 30.7784
3.03680
Valid N 35 (listwise) Sumber: Data sekunder yang di olah, 2015 Keterangan : KW
= Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan ( Y )
CR
= Likuiditas ( Current Ratio / X1 )
DER
= Leverage ( Debt to Equity Ratio / X2 )
Size
= Ukuran Perusahaan ( LN Total Asset / X3 )
75
76
Tabel 4.1 di atas menunjukkan data dalam penelitian ini berjumlah 35 data. Didalam penelitian ini terdapat 1 variabel dependen (Ketepatan Waktu) dan 3 variabel independen yaitu Likuiditas (Current Ratio), Leverage (Debt to Equity Ratio) dan Size atau Ukuran Perusahaan (LN Total Asset). Berdasarkan hasil perhitungan statistik deskriptif pada tabel 4.1 diatas dapat dijelaskan bahwa: a. Rata-rata ketepatan waktu (Y) sebesar 57,51 atau 58 hari waktu yang dibutuhkan perusahaan dalam menyampaikan laporan keuangannya. Nilai ketepatan waktu terendah (minimum) yaitu 32 hari yang dimiliki oleh PT. PP London Sumatra Indonesia pada tahun 2010. Sedangkan nilai ketepatan waktu tertinggi (maksimum) yaitu 82 hari yang dimiliki oleh PT Vale Indonesia pada tahun 2011. b. Likuiditas (CR / X1) memiliki rata-rata sebesar 2,92 dengan jumlah observasi (n) sebesar 35. Nilai likuiditas (Current Ratio) tertinggi adalah sebesar 6,99 yang dimiliki oleh PT. Indocement Tunggal Prakarsa Tbk pada tahun 2011, sedangkan nilai likuiditas (Current Ratio) terendah adalah 0,45 yang dimiliki oleh PT. Astra Agro Lestari Tbk pada tahun 2013. c. Leverage (DER / X2) memiliki rata-rata sebesar 0,43 dengan jumlah observasi (n) sebesar 35. Nilai leverage (Debt to Equity Ratio) tertinggi adalah sebesar 1,10 yang dimiliki oleh PT. Astra International Tbk pada tahun 2010, sedangkan nilai DER (Debt to Equity Ratio)
77
terendah adalah sebesar 0,15 yang dimiliki oleh PT. Indocement Tunggal Prakarsa Tbk pada tahun 2011. d. Dan nilai rata-rata ukuran perusahaan (Size / X3) adalah sebesar 30,77 dengan jumlah observasi (n) sebesar 35. Nilai Ukuran Perusahaan (SIZE) tertinggi pada tabel diatas adalah sebesar 37.06 yang dimiliki oleh PT. Kalbe Farma Tbk pada tahun 2014, sedangkan proporsi nilai terendah adalah 25,45 yang dimiliki oleh PT. Astra International Tbk pada tahun 2010.
2. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel independen dan dependen mempunyai distribusi normal atau mendekati normal. Model regresi yang baik memiliki model yang mempunyai distribusi normal atau mendekati normal. Pengujian apakah distribusi data normal, salah satunya dengan menggunakan analisis grafik dapat dilihat dengan grafik Normal Probability Plots, sebagaimana dalam gambar 4.1 berikut:
78
Gambar 4.1 Normal Probability Plot
Sumber : Data sekunder yang di olah, 2015 Berdasarkan gambar grafik Normal Probability Plots tersebut titik-titik menyebar disekitar garis diagonal artinya bahwa data terdistribusi dengan normal. Pengujian normalitas juga dapat dilakukan dengan uji Kolmogorov – Smirnov, sebagai berikut: Tabel 4.2 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N Normal Parametersa
35 Mean Std. Deviation
Most Extreme Differences
.0000000 8.28404646
Absolute
.183
Positive
.183
Negative
-.138
Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. Sumber: Data sekunder yang di olah, 2015
1.082 .192
79
Berdasarkan hasil dari tabel di atas, diperoleh nilai Kolmogorov – Smirnov sebesar 1,082 dengan signifikansi sebesar 0,192. Data signifikansi tersebut menunjukkan lebih besar dari 0,05 yang berarti bahwa data yang digunakan terdistribusi normal atau dengan kata lain regresi dengan variabel ketepatan waktu memenuhi uji normalitas. b. Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan memiliki hubungan antar variabel independen. Jika variabel independen saling berhubungan, maka nilai korelasi antar sesame variabel independen sama dengan nol. Untuk mengetahui uji multikolinieritas dapat dilihat dari nilai Variance Inflation Factor (VIF) yang terdapat pada masing – masing variabel independen seperti pada tabel 4.3 sebagai berikut: Tabel 4.3 Hasil Uji Multikolinieritas Coefficientsa Collinearity Statistics Model 1
Tolerance
VIF
(Constant) CR
.607
1.648
DER
.476
2.100
Size
.704
1.421
a. Dependent Variable: KW Sumber: Data sekunder yang diolah, 2015
80
Suatu regresi dinyatakan bebas dari multikolinieritas jika mempunyai nilai tolerance lebih besar dari 0,1 dan nilai VIF lebih kecil dari 10. Dari data tersebut diperoleh bahwa nilai tolerance variabel independen CR 0,607, DER 0,476 dan Size 0,704 memiliki nilai tolerance lebih dari 0,1 dan nilai VIF CR 1,648, DER 2,100 dan Size 1,421 nilai VIF masing-masing tersebut kurang dari 10. Dengan demikian untuk uji multikolinieritas tidak terjadi masalah antar variabel independen dalam model regresi. c. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya).
Cara
yang
digunakan
untuk
autokorelasi salah satunya adalah dengan Run Test. Tabel 4.4 Runs Test Unstandardized Residual Test Valuea
.82136
Cases < Test Value
17
Cases >= Test Value
18
Total Cases
35
Number of Runs
16
Z Asymp. Sig. (2-tailed)
-.682 .495
a. Median Sumber : Data sekunder yang di olah, 2015
mendiagnosa
81
Berdasarkan tabel 4.4 di atas diketahui bahwa hasil Run Test di atas menunjukkan nilai signifikansinya sebesar 0,495 lebih besar dari 0,05 yang artinya bahwa tidak terjadi autokorelasi pada model penelitian ini. d. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya penyimpangan terhadap salah satu asumsi klasik yang mensyaratkan homoskasdestisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskasdestisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang membentuk pola teratur, maka mengidentifikasi telah terjadi heteroskedastisitas dan jika tidak membentuk pola yang jelas secara titik-titik yang menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas itu dengan melihat grafik Scatter Plot seperti gambar 4.2 sebagai berikut:
82
Gambar 4.2
Sumber : Data sekunder yang di olah, 2015
Berdasarkan gambar 4.2 Scatter Plot tersebut titik-titik menyebar di atas dan dibawah angka nol atau tidak membentuk pola yang jelas. Oleh karena itu hasil ini menunjukkan bahwa data telah terjadi homoskasdestisitas atau dengan kata lain tidak terjadi heteroskedastisitas. e. Uji Glejser Jika variabel
independen signifikan secara
statistik
mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. Hasil tampilan output SPSS dengan jelas menunjukkan bahwa tidak ada satupun variabel independen yang
83
signifikan secara statistik mempengaruhi dependen nilai absolut Ut (AbsUt). Hal ini terlihat probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5%. Jika dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung adanya heteroskedastisitas. Hasil setelah di uji glejser pada tabel 4.5 berikut: Tabel 4.5 Hasil Uji Glejser Coefficientsa Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
Model
B
1
26.378
13.796
-.651
.760
DER
-8.918
Size
-.486
(Constant) CR
Std. Error
Beta
T
Sig.
1.912
.065
-.187
-.857
.398
4.914
-.448
-1.815
.079
.397
-.249
-1.225
.230
a. Dependent Variable: absUt Sumber : Data sekunder yang di olah, 2015 Setelah dilakukan uji glejser, maka diketahui bahwa dari 3 variabel independen signifikansinya di atas 5% yaitu 0,398, 0,079 dan 0,230.
Jadi
model
regresi
tidak
mengandung
adanya
heteroskedastisitas. 3. Uji Hipotesis a. Analisis Regresi Berganda Analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui dan menganalisis pengaruh variabel Likuiditas (Current Ratio), Leverage
84
(Debt to Equity Ratio) dan Ukuran Perusahaan (LN Total Asset atau Size) terhadap Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan. Tabel 4.6 Hasil Perhitungan Regresi Coefficientsa Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
Model
B
1
-27.061
20.309
4.394
1.119
DER
24.145
Size
1.995
(Constant) CR
Std. Error
Beta
t
Sig.
-1.332
.192
.665
3.928
.000
7.233
.638
3.338
.002
.584
.537
3.417
.002
a. Dependent Variable: KW Sumber : Data sekunder yang di olah, 2015 Berdasarkan tabel di atas dapat disusun persamaan regresi linier berganda sebagai berikut: Ketepatan Waktu = -27,061 + 4,394 CR + 24,145 DER + 1,995 Size Persamaan di atas, mempunyai makna: 1. Koefisien konstanta sebesar 27,061 dan bertanda negatif, hal ini berarti jika CR, DER dan Size dalam kepemilikan tetap, maka Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan akan bernilai 27,061. 2. Koefisien regresi CR sebesar 4,394 dan bertanda positif, hal ini berarti setiap kenaikan CR sebesar 1% dengan asumsi variabel independen lainnya tetap, maka perusahaan dalam menyampaikan laporan keuangan akan mengalami peningkatan sebesar 4,394.
85
3. Koefisien DER sebesar 24,145 dan bertanda positif, hal ini berarti setiap kenaikan DER sebesar 1% dengan asumsi variabel independen lainnya tetap, maka perusahaan dalam menyampaikan laporan keuangan akan mengalami peningkatan sebesar 24,145. 4. Koefisien Size sebesar 1,995 dan bertanda positif, hal ini berarti setiap kenaikan Size sebesar 1% dengan asumsi variabel independen lainnya tetap, maka perusahaan dalam menyampaikan laporan keuangan akan mengalami peningkataan sebesar 1,995. b. Uji Signifikansi 1) Uji Statistik t (parsial) Berdasarkan tabel 4.6 dapat diketahui dari ketiga variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen (Ketepatan Waktu) adalah variabel CR atau Likuiditas, DER atau Leverage dan Size atau Ukuran Perusahaan dengan nilai signifikansi 0,000, 0,002 dan 0,002 lebih kecil dari tingkat signifikansi 0,05. Pengujian Hipotesis: 1) Uji hipotesis 1 H01: Tidak terdapat pengaruh secara parsial Likuiditas terhadap Ketepatan Waktu penyampaian laporan keuangan Ha1: Terdapat pengaruh secara parsial Likuiditas terhadap Ketepatan Waktu penyampaian laporan keuangan
86
Berdasarkan tabel 4.6 dapat diketahui bahwa Likuiditas (CR) menghasilkan nilai thitung sebesar 3,928 sedangkan ttabel adalah 2,03951 dengan nilai signifikansi 0,000. Hasil uji statistik tersebut menunjukkan bahwa thitung > ttabel (3,928 > 2,03951). Nilai signifikansi juga menunjukkan angka yang lebih kecil dari 0,05 (0,000 < 0,05). Hal ini berarti bahwa H01 ditolak dan Ha1 diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa Likuiditas (CR) secara parsial berpengaruh positif terhadap Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan pada taraf signifikansi sebesar 5%. 2) Uji hipotesis 2 H02: Tidak terdapat pengaruh secara parsial Leverage terhadap Ketepatan Waktu penyampaian laporan keuangan Ha2: Terdapat pengaruh secara parsial Leverage terhadap Ketepatan Waktu penyampaian laporan keuangan Berdasarkan tabel 4.6 dapat diketahui bahwa Leverage (DER) menghasilkan nilai thitung sebesar 3,338 sedangkan ttabel adalah 2,03951 dengan nilai signifikansi 0,002. Hasil uji statistik tersebut menunjukkan bahwa thitung > ttabel (3,338 > 2,03951). Nilai signifikansi juga menunjukkan angka yang lebih kecil dari 0,05 (0,002 < 0,05). Hal ini berarti bahwa H02 ditolak dan Ha2 diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa Leverage (DER) secara parsial berpengaruh positif
87
terhadap Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan pada taraf signifikansi sebesar 5%. 3) Uji hipotesis 3 H03: Tidak terdapat pengaruh secara parsial Ukuran Perusahaan
terhadap
Ketepatan
Waktu
penyampaian
laporan keuangan Ha3: Terdapat pengaruh secara parsial Ukuran Perusahaan terhadap Ketepatan Waktu penyampaian laporan keuangan Berdasarkan tabel 4.6 dapat diketahui bahwa Ukuran Perusahaan (Size) menghasilkan nilai thitung sebesar 3,417 sedangkan ttabel adalah 2,03951 dengan nilai signifikansi 0,002. Hasil uji statistik tersebut menunjukkan bahwa thitung > ttabel (3,417 > 2,03951). Nilai signifikansi juga menunjukkan angka yang lebih kecil dari 0,05 (0,002 < 0,05). Hal ini berarti bahwa H03 ditolak dan Ha3 diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa Ukuran Perusahaan (Size) secara parsial berpengaruh positif terhadap Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan pada taraf signifikansi sebesar 5%. 2) Uji Statistik F (Simultan) Uji statistik F bertujuan untuk mengetahui variabel independen terhadap variabel dependennya secara bersamasama (simultan). Hasil uji statistik F akan ditunjukan pada tabel 4.7 berikut:
88
Tabel 4.7 Hasil Regresi Uji F ANOVAb Sum of Squares
Model 1
Df
Mean Square
Regression
1999.478
3
666.493
Residual
2333.264
31
75.267
Total
4332.743
34
F 8.855
Sig. .000a
a. Predictors: (Constant), Size, CR, DER b. Dependent Variable: KW Sumber: Data sekunder yang di olah, 2015 H04: Tidak terdapat pengaruh secara simultan antara Likuiditas, Leverage dan Ukuran Perusahaan terhadap Ketepatan Waktu penyampaian laporan keuangan. Ha4: Terdapat pengaruh secara simultan antara Likuiditas, Leverage dan Ukuran Perusahaan terhadap Ketepatan Waktu penyampaian laporan keuangan. Berdasarkan tabel 4.7, hasil Fhitung sebesar 8,855 dengan Ftabel 2,91 dengan signifikansi 0,000 dibawah 0,05. Hal ini menunjukkan nilai Fhitung > Ftabel (8,855 > 2,91) maka dapat disimpulkan bahwa H04 ditolak dan Ha4 diterima. Hal ini menunjukkan secara simultan bahwa variabel independen yang terdiri dari Likuiditas (CR), Leverage (DER) dan Ukuran Perusahaan (Size atau LN Total Asset) berpengaruh signifikan terhadap Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan, artinya besar kecilnya variabel independen tersebut secara
89
simultan
mempengaruhi
Ketepatan
Waktu Penyampaian
Laporan Keuangan. 3) Koefisien Determinasi (R2) Output SPSS untuk pengujian Koefisien Determinasi ditampilkan pada tabel 4.8 berikut: Tabel 4.8 Hasil Uji Koefisien Determinasi Model Summaryb Model 1
R
R Square a
.679
.461
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
.409
8.676
a. Predictors: (Constant), Size, CR, DER b. Dependent Variable: KW Sumber : Data sekunder yang di olah, 2015
Dilihat dari hasil pengujian tersebut dapat diketahui nilai Adjusted R2 sebesar 0,409 yang berarti variabilitas variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabilitas variabel independen hanya 40,9%. Sedangkan sisanya sebesar 59,1% dapat dijelaskan oleh variabel lain yang tidak masuk dalam variabel independen dalam penelitian ini.
90
B. Pembahasan Hasil Analisis Pada bagian ini, peneliti memaparkan pembahasan mengenai hasil analisis yang telah dilakukan. Secara umum dapat disimpulkan bahwa semua variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen. Hal ini terlihat dari analisis dibawah ini: 1. Dari hasil uji asumsi klasik yang terdiri dari uji normalitas, uji multikolinieritas, uji autokorelasi, uji heteroskedastisitas dan uji glejser, ketiga variabel independen yaitu Likuiditas, Leverage dan Ukuran Perusahaan dapat digunakan untuk memprediksi Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan pada Perusahaan yang Terdaftar di Jakarta Islamic Index (JII ) Periode 2010-2014. 2. Dari uji statistik t (parsial) a. Pengaruh
Likuiditas
(CR)
terhadap
Ketepatan
Waktu
Penyampaian Laporan Keuangan Likuiditas merupakan kemampuan perusahaan untuk membayar kewajiban financial jangka pendek pada saat jatuh tempo dengan menggunakan aktiva lancar. Nilai Current Ratio yang memuaskan bagi perusahaan industri yaitu 2:1, artinya bahwa setiap Rp 1,00 hutang lancar akan dijamin dengan Rp. 2,00 aktiva lancar.87
87
Irham Fahmi, Analisis Laporan Keuangan (Bandung: Alfabeta, 2012), hlm. 123.
91
Menurut teori Horne dan Wachowicz, Current Ratio yang tinggi menunjukkan resiko yang rendah namun belum tentu baik dari segi profitabilitas karena dapat menunjukkan penggunaan asset lancar secara tidak efisien.88 Semakin tinggi Current Ratio ini berarti semakin besar kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban finansial jangka pendek.89 Hal ini merupakan good news sehingga perusahaan yang sedang dalam kondisi seperti ini cenderung untuk tepat waktu dalam penyampaian laporan keuangannya.90 Berdasarkan tabel 4.6 dengan menggunakan regresi berganda dapat dijelaskan bahwa variabel independen likuiditas memiliki thitung sebesar 3,928 sedangkan ttabel adalah 2,03951 dengan nilai signifikansi 0,000. Hasil uji statistik tersebut menunjukkan bahwa thitung > ttabel (3,928 > 2,03951). Nilai signifikansi juga menunjukkan angka yang lebih kecil dari 0,05 (0,000 < 0,05). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa Likuiditas (CR) secara parsial berpengaruh positif terhadap Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan pada taraf signifikansi sebesar 5%.
88
Horne dan Wachowicz, Principle Financial Manajemen: Prinsip-prinsip Manajemen Keuangan (Jakarta: Salemba Empat, 2009), hlm. 323. 89 Agus Sartono, Manajemen Keuangan Teori dan Aplikasi Edisi 4 (Yogyakarta: BPFEYogyakarta, 2014), hlm. 116. 90 Iga Ayu Mustika dan Susena, “Faktor-faktor yang mempengaruhi Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan”, Jurnal Akuntansi dan Perbankan Indonesia Volume 20 Nomor 2 (Semarang : Politeknik Negeri Semarang, 2012), hlm. 2
92
Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa perusahaan yang memiliki tingkat likuiditas tinggi menunjukkan bahwa perusahaan tersebut memiliki kemampuan yang tinggi dalam melunasi kewajiban jangka pendeknya. Semakin tinggi tingkat likuiditas perusahaan, maka kemungkinan penyampaian laporan keuangan secara tepat waktu semakin besar dan sebaliknya semakin rendah CR kemungkinan tepat waktu semakin kecil.91 Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian Dhea Tiza Marathani yang menjelaskan bahwa Likuiditas mempunyai pengaruh signifikan terhadap Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan, bertentangan dengan hasil penelitian Iga Ayu Mustika dan Susena yang menyatakan bahwa Likuiditas tidak berpengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan. b. Pengaruh Leverage (DER) terhadap Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan Leverage penggunaan
merupakan
kewajiban
perbandingan
terhadap
total
antara
ekuitas,
tingkat
Rasio
ini
menunjukkan kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajiban jangka panjang. Rasio leverage dapat diartikan sebagai besarnya aktiva perusahaan yang didanai dengan pendanaan dari pihak
91
Iga Ayu Mustika dan Susena, “Faktor-faktor yang mempengaruhi Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan”, Jurnal Akuntansi dan Perbankan Indonesia Volume 20 Nomor 2 (Semarang : Politeknik Negeri Semarang, 2012), hlm. 2.
93
luar.92 Tidak ada batasan berapa nilai Debt to Equity Ratio yang aman bagi suatu perusahaan, namun untuk konservatif biasanya Debt to Equity Ratio yang lewat 66% sudah dianggap berisiko.93 Menurut teori Horne dan Wachowicz, semakin tinggi rasio debt to equity ratio semakin besar risiko keuangannya, yang dimaksudkan
dengan
terjadinya
peningkatan
risiko
adalah
kemungkinan terjadinya default karena perusahaan terlalu banyak melakukan pendanaan aktiva dari hutang. Adanya risiko gagal bayar, maka biaya yang harus dikeluarkan oleh perusahaan untuk mengatasi masalah ini semakin besar.94 Meskipun perusahaan sedang dalam kondisi ini tetapi tidak menutup kemungkinan perusahaan menyampaikan laporan keuangannya secara tepat waktu guna pengambilan keputusan baik bagi investor maupun kreditor. Berdasarkan tabel 4.6 dengan menggunakan regresi berganda dapat dijelaskan bahwa variabel independen leverage memiliki thitung sebesar 3,338 sedangkan ttabel adalah 2,03951 dengan nilai signifikansi 0,002. Hasil uji statistik tersebut menunjukkan bahwa thitung > ttabel (3,338 > 2,03951). Nilai signifikansi juga menunjukkan angka yang lebih kecil dari 0,05 (0,002 < 0,05). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa
92
David Sukardi Kodrat dan Kurniawan Indonanjaya, Manajemen Investasi (Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010), hlm. 234. 93 Irham Fahmi, Analisis Laporan Keuangan (Bandung: Alfabeta, 2012), hlm. 128. 94 Ibid, Horne dan Wachowicz, hlm. 210
94
Leverage (DER) secara parsial berpengaruh positif terhadap Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan pada taraf signifikansi sebesar 5%. Dari hasil tersebut dalam disimpulkan bahwa semakin tinggi DER perusahaan menandakan bahwa perusahaan tersebut mengalami kesulitan keuangan, sehingga laporan keuangan yang dihasilkan mengandung bad news, Meskipun perusahaan sedang dalam kondisi ini tetapi tidak menutup kemungkinan perusahaan menyampaikan laporan keuangannya secara tepat waktu guna pengambilan keputusan baik bagi investor maupun kreditor. Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian Astrid Kurniawati, Sofia Prima Dewi dan Jusia, serta Iga Ayu Mustika dan Susena menyatakan bahwa Leverage berpengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan, berbeda dengan hasil penelitian Merlina Toding dan Made Gede Wirakusuma yang menyatakan bahwa Leverage tidak berpengaruh signifikan terhadap Ketepatan Waktu penyampaian laporan keuangan.
95
c. Pengaruh Ukuran Perusahaan (Size) terhadap Ketepatan Waktu Besar kecilnya suatu perusahaan. Secara umum biasanya ukuran perusahaan diproksi dengan total asset. Karena nilai total asset biasanya sangat besar dibandingkan dengan variabel keuangan lainnya.95 Berdasarkan tabel 4.6 dengan menggunakan regresi berganda dapat dijelaskan bahwa variabel independen ukuran perusahaan menunjukkan bahwa thitung > ttabel (3,417 > 2,03951). Nilai signifikansi juga menunjukkan angka yang lebih kecil dari 0,05 (0,002 < 0,05). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa Ukuran Perusahaan (Size) secara parsial berpengaruh positif terhadap Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan pada taraf signifikansi sebesar 5%. Dari hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa Perusahaan besar lebih banyak di sorot dan cenderung menjaga image perusahaan di mata masyarakat dengan menyampaikan laporan keuangan dengan tepat waktu. Ukuran perusahaan memiliki alokasi dana yang lebih besar untuk membayar biaya audit (audit fee), hal ini menyebabkan perusahaan yang memiliki ukuran perusahaan lebih besar cenderung tepat waktu. Semakin besar suatu
95
Said Kelana Asnawi dan Chandra Wijaya, Riset Keuangan: Pengujian-pengujian Empiris (Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama, 2005), hlm. 274.
96
perusahaan maka kemungkinan besar perusahaan akan cenderung tepat waktu dalam menyampaikan laporan keuangannya. Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian Astrid Kurniawati, Dhea Tiza Marathani serta Merlina Toding dan Made Gede Wirakusuma yang menyatakan bahwa Ukuran Perusahaan berpengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan. Hasil penelitian ini menentang hasil penelitian Sofia Prima Dewi dan Jusia, serta Zusma Widawaty A. Wahab dkk yang menyatakan bahwa Ukuran Perusahaan tidak berpengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu. 3. Dari Uji Statistik F (Simultan) Pengaruh
Likuiditas
(CR),
Leverage (DER) dan
Ukuran
Perusahaan (Size) terhadap Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan Berdasarkan tabel 4.7, hasil uji Fhitung sebesar 8,855 dengan Ftabel 2,91 dengan signifikansi 0,000 dibawah 0,05. Hal ini menunjukkan nilai Fhitung > Ftabel (8,855 > 2,91) yang berarti bahwa secara simultan bahwa variabel independen yang terdiri dari Likuiditas (CR), Leverage (DER) dan Ukuran Perusahaan (Size atau LN Total Asset)
berpengaruh
signifikan
terhadap
Ketepatan
Waktu
Penyampaian Laporan Keuangan, artinya besar kecilnya variabel independen tersebut secara simultan mempengaruhi Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan.
