BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pengkajian dan Analisis Data 1. Statistik Deskriptif
Tabel 4.1 Hasil Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics N
Minimum
Maximum
Mean
3.4256E6 2.327456E5
Std. Deviation
DiscretionaryRevenue
312
-848073.1374
4.5818357E5
Tenur
312
1
6
2.22
1.253
Leverage
312
.07
2.52
.5206
.37911
Size
312
24.56
32.84
28.0910
1.55329
Valid N (listwise)
312
Sumber: Output SPPS, data diolah
Tabel 4.1 menggambarkan deskripsi variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini.Minimum adalah nilai terkecil dari suatu rangkaian pengamatan, rata-rata (mean) adalah hasil penjumlahan nilai seluruh data dibagi dengan banyaknya data, sementara standar deviasi adalah akar dari jumlah kuadrat dari selisih data dengan rata-rata dibagi dengan banyaknya data. Penjelasan mengenai statistik deskriptif untuk masing-masing variabel adalah sebagai berikut.
45
1.
Jumlah seluruh sampel penelitian (N) adalah 312sampel yang diperoleh dari 52 perusahaan dengan periode 6 tahun.
2.
Discretionary revenue memiliki nilai minimum -848073.1374 dan nilai maksimum 3425600 dengan nilai rata-rata 232745.60.Nilai tersebut memiliki arti bahwa dari 312 data diketahui bahwa minimum discretionary revenueadalah sebesar -848073,1374 juta rupiah sedangkan discretionary revenuemaksimum adalah 3425600 juta rupiah dengan rata-rata kualitas audit sebesar 232745,60 juta rupiah. Simpangan baku dari discretionary revenueadalah sebesar 4581835,70 juta rupiah.
3.
Tenurmemiliki nilai minimum1 dan nilai maksimum 6 yang memiliki arti bahwa diketahui perikatan minimum yang terjadi antara KAP dengan kliennya adalah 1 tahun, sedangkan perikatan maksimum antara KAP dengan kliennya adalah 6 tahun. Nilai ratarata lama hubungan KAP dengan perusahaan adalah 2,22 tahun menunjukkan bahwa rata-rata perusahaan yang melakukan perikatan dengan KAP adalah 2 tahun.
4.
Leveragememiliki nilai minimum 0,07 yang dimiliki PT Mandom Indonesia, Tbk tahun 2007 dan nilai maksimum 2,52 yang dimiliki PT Jakarta Kyoei Steel Works, Tbk tahun 2009. Nilai rata-rata Leveragesebesar 0,5206yang menunjukkan bahwa nilai rata-rata hutang pada perusahaan sampel masih mendominasi.
46
5.
Size memiliki nilai minimum 24,56 yang dimiliki PT Betonjaya Manunggal, Tbk tahun 2007 dan nilai maksimum 32,84 yang dimiliki PT Astra International Tbk tahun 2012. Nilai rata-rata Sizesebesar 28,0910 yang menunjukkan perusahaan sampel memiliki nilai ukuran perusahaan yang terbilang besar.
2. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresivariabel
pengganggu
atau
residual
berdistribusi
normal.
Berdasarkan hasil pengolahan data SPSS, uji normalitas data dalam penelitian dapat dilakukan dengan berbagai model normalitas data diantaranya yang ditunjukkan pada Tabel 4.2 berikut: Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas (sebelum winsorizing) One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N
312
Normal
Mean
.0000000
Parametersa,,b
Std. Deviation
3.60457848E6
Most Extreme Absolute
.351
Differences
Positive
.313
Negative
-.351
Kolmogorov-Smirnov Z
6.197
Asymp. Sig. (2-tailed)
.000
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Output SPSS, data diolah 47
Dari hasil pengolahan data pada tabel 4.2 diatas, diperoleh besarnya nilai Kolmogorov-Smirnov adalah 6,197 dan signifikansi pada 0,000. Nilai signifikansi ternyata lebih kecil dari 0,05 maka Ha diterima yang berarti data tidak berdistribusi normal. Data yang tidak berdistribusi normal dapat disebabkan oleh adanya data yang outlier, yaitu data yang memiliki nilai yang sangat menyimpang dari nilai data lainnya. Beberapa cara mengatasi data outlier yaitu: -
Melakukan transformasi data ke bentuk lainnya
-
Melakukan trimming yaitu membuang data outlier
-
Melakukan winsorizing yaitu merubah nilai data outlier dalam bentuk tertentu Peniliti melakukan winsorizing untuk data yang tidak normal pada
penelitian ini. Berikut ini hasil pengujian dengan KolmogorovSmirnovsetelah dilakukan winsorizing. Tabel 4.3 Hasil Uji Normalitas (setelah winsorizing)
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
312
Normal
Mean a,,b
Parameters
.0000000
Std. Deviation
48
4.53433195E5
Most Extreme
Absolute
.058
Differences
Positive
.056
Negative
-.058
Kolmogorov-Smirnov Z
1.032
Asymp. Sig. (2-tailed)
.238
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Output SPSS, data diolah
Dari hasil pengolahan data pada Tabel 4.3 diperoleh besarnya nilai nilai Kolmogorov-Smirnov adalah 1,032 dan signifikansi pada 0,238. Nilai signifikansi ternyata lebih besar dari 0,05 maka H0 diterima yang berartidata berdistribusi normal. Data yang berdistribusi normal juga dapat dilihat melalui grafik histogram dan grafik normal p-plot data.
Gambar 4.1
Gambar 4.1 Grafik Histogram
49
Gambar 4.2 Grafik P-Plot Berdasarkan pada Gambar 4.1 terlihat bahwa data terdistribusi secara normal dan berbentuk simetris serta pada Gambar 4.2 terlihat probability plots titik-titik menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi telah memenuhi asumsi normalitas sehingga model regresi layak dipakai untuk prediksi variabel dependen berdasarkan masukan variabel independennya.
50
3. Uji Asumsi Klasik a. Uji Multikolinieritas Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinearitas Coefficientsa Collinearity Statistics Model 1
Tolerance
VIF
Tenur
.969
1.032
Reputasi
.831
1.204
Leverage
.996
1.004
Size
.857
1.167
a. Dependent Variable: KualitasAudit
Sumber: Output SPSS, data diolah
Dari tabel 4.4 dapat dilihat bahwa nilai VIF untuk masing-masing variabel independen lebih kecil dari 10 dan nilai tolerance tidak ada yang kurang dari 0,1. Hal ini membuktikan bahwa model regresi yang digunakan dalam penelitian ini tidak terdapat gejala multikolinearitas (homoskedastisitas).
b. Uji Heteroskedastisitas Tabel 4.5 Hasil Uji Heteroskedastisitas (uji Park)
Coefficients
a
Standardized Unstandardized Coefficients Model
B
Std. Error
51
Coefficients Beta
t
Sig.
1
(Constant) LnTenur LnLeverage LnSize
26.595
8.309
3.201
.002
-.062
.247
-.014
-.252
.801
.235
.227
.059
1.036
.301
-.565
2.489
-.013
-.227
.821
a. Dependent Variable: Lnei2
Sumber: Output SPSS, data diolah
Reputasi menggunakan dummy sehingga tidak diuji dalam uji ini. Hasil uji tersebut menunjukkan bahwa nilai thitung variabel tenur dan reputasi sebesar -0,252 serta variabel kontrol yaitu size dan leverage sebesar 1,036 dan -0,227. Sedangkan nilai ttabel dengan df = 312-2=310, didapat nilai ttabel sebesar 1,968. Nilai tersebut memperlihatkan bahwa nilai thitung untuk semua variabel berada pada –ttabel< thitung< ttabelsehingga dapat dijelaskan
model
regresi
dalam
penelitian
ini
bebas
dari
heteroskedastisitas.
c. Uji Autokorelasi Tabel 4.6 Hasil Uji Autokorelasi Model Summaryb Std. Error of the Model 1
R
R Square .144a
Adjusted R Square
.021
.008
a. Predictors: (Constant), Size, Leverage, Tenur, Reputasi b. Dependent Variable: KualitasAudit
Sumber: Output SPSS, data diolah
52
Estimate 4.5637760E5
Durbin-Watson 1.473
Berdasarkan Tabel 4.5, hasil uji autokorelasi statistik nilai D-W sebesar 1,473 yang berarti termasuk pada kriteria keduayaitu nilai D-W terletak diantara -2 sampai +2, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi bebas dari masalah autokorelasi.
4. Uji Hipotesis a. Koefisien Determinasi Koefisien determinasi pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variabel-variabel dependen. Hasil uji koefisien determinasi adalah sebagai berikut. Tabel 4.7 Hasil Koefisien Determinasi Model Summary
Model
R
1
.144a
R Square
Adjusted R Square
.021
.008
Std. Error of the Estimate 4.5637760E5
a. Predictors: (Constant), Size, Leverage, Tenur, Reputasi
Sumber: Output SPSS, data diolah
Besarnya nilai adjusted R2 adalah sebesar 0,008, yang artinya 0,008 perubahan kualitas audit dijelaskan oleh tenur dan reputasi dan sisanya sebesar 0,992 dijelaskan variabel lain. Dengan kata lain, tenur, reputasi hanya mempengaruhi sebesar 0,8 % terhadap kualitas audit, sedangkan sisanya 99,2 % dijelaskan oleh variabel lainnya yang tidak diteliti dalam penelitian ini. 53
b. Uji F
Anova test atau uji F ditujukan untuk apakah semua variabel independen yang dimaksud dalam penelitian ini bersama-sama merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hasil uji F adalah sebagai berikut: Tabel 4.8 Hasil Uji F ANOVAb Model 1
Sum of Squares
Df
Mean Square
Regression
1.347E12
4
3.367E11
Residual
6.394E13
307
2.083E11
Total
6.529E13
311
F
Sig.
2.617
.012a
a. Predictors: (Constant), Size, Leverage, Tenur, Reputasi b. Dependent Variable: KualitasAudit
Sumber: Output SPSS, data diolah
Uji ini dapat dilihat pada nilai F test sebesar 2,617 dan signifikan pada 0,012 yang berarti variabel independen tenur, reputasi, dan variabel kontrol (size dan leverage) secara simultan mempengaruhi variabel kualitas audit. c. Uji t Uji ini digunakan untuk mengetahui tenur, reputasi, leverage, dan size secara parsial dan signifikan berpengaruh terhadap kualitas audit. Adapun hasil uji t sebagai berikut:
54
Tabel 4.9 Hasil Uji t Coefficientsa Standardized Unstandardized Coefficients Model
B
Std. Error
1 (Constant)
-386188.254
502265.352
Tenur
-31177.439
20982.542
Reputasi
-75040.972
Leverage Size
Coefficients Beta
T
Sig. -.769
.443
-.085
-1.486
.138
57218.648
-.081
-1.311
.191
65233.704
68389.049
.054
.954
.341
24448.880
17994.610
.083
1.359
.175
a. Dependent Variable: KualitasAudit
Sumber: Output SPSS, data diolah
Berdasarkan tabel 4.9 dapat dijelaskan sebagai berikut: 1. Tenur memiliki nilai signifikan 0,138 yang berarti lebih besar dari 0,05, maka H0 ditolak. Variabel ini mempunyai thitung yakni -1,486 dengan ttabel 1,968.Dapat disimpulkan bahwa tidak tidak ada pengaruh yang signifikan antara variabel tenur terhadap kualitas audit karena thitung< ttabel 2. Reputasi memiliki nilai signifikan 0,191 yang berarti lebih besar dari 0,05, maka H0 ditolak. Variabel ini mempunyai thitung yakni -1,311 dengan ttabel 1,968. Dapat disimpulkan bahwa tidak tidak ada pengaruh yang signifikan antara variabel reputasi terhadap kualitas audit karena thitung< ttabel
55
3. Leverage memiliki nilai signifikan 0,341 yang berarti lebih besar dari 0,05, maka Ho ditolak. Variabel ini mempunyai thitung yakni 0,954 dengan ttabel 1,968. Dapat disimpulkan bahwa tidak tidak ada pengaruh yang signifikan antara variabel leverage terhadap kualitas audit karena thitung< ttabel 4. Size memiliki nilai signifikan 0,175 yang berarti lebih besar dari 0,05, maka H0 ditolak. Variabel ini mempunyai thitung yakni 1,359 dengan ttabel 1,968. Dapat disimpulkan bahwa tidak ada pengaruh yang signifikan antara variabel size terhadap kualitas audit karena thitung< ttabel
d. Analisis Regresi Berganda Uji ini digunakan untuk menguji hubungan antara dua atau lebih variabel independen dengan variabel dependen yang ditampilkan dalam bentuik persamaan regresi. Hasil uji analisis regresi linier berganda yaitu sebagai berikut: Tabel 4.10 Hasil Uji Regresi Berganda Coefficientsa Standardized Unstandardized Coefficients Model
B
Std. Error
1 (Constant)
-386188.254
502265.352
Tenur
-31177.439
20982.542
Reputasi
-75040.972
57218.648
56
Coefficients Beta
T
Sig. -.769
.443
-.085
-1.486
.138
-.081
-1.311
.191
Leverage
65233.704
68389.049
.054
.954
.341
Size
24448.880
17994.610
.083
1.359
.175
a. Dependent Variable: KualitasAudit
Sumber: Output SPSS, data diolah
Model persamaan regresi linear berganda pada penelitian ini dapat dirumuskan sebagai berikut. Y = -386188.254- 31177.439 X1 - 75040.972 X2 + 65233.704 X3+ 24448.880 X4 Keterangan: Y
: Discretionary revenue(proksi kualitas audit)
X1
: Tenur
X2
: Reputasi
X3
: Leverage
X4
: Size
Berdasarkan Tabel 4.10, analisis regresi berganda dapat disimpulkan: Konstanta sebesar -386188,254 menyatakan bahwa jika tenur, reputasi, leverage, dansize bernilai konstan, maka kualitas audit bernilai sebesar -386188,254. Tenur mempunyai koefisien regresi sebesar -31177,439 atau 3117743,9% menyatakan bahwa setiap masa perikatan KAP bertambah maka akan menurunkan kualitas audit sebesar 3117743,9%. Namun
57
sebaliknya, jika masa perikatan KAP berkurang maka kualitas audit diprediksi mengalami penurunan sebesar 3117743,9% Reputasi mempunyai koefisien regresi sebesar -75040.972 atau 75040.972% menyatakan bahwa setiap reputasi bertambah maka akan menurunkan kualitas audit sebesar 75040.972%. Namun sebaliknya, jika reputasi berkurang maka kualitas audit diprediksi mengalami kenaikan sebesar 75040.972%
B. Pembahasan Pengaruh dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat tersebut dijelaskan sebagai berikut:
1. Pengaruh tenur KAP terhadap kualitas audit Variabel tenur KAP menunjukkan koefisien negatif dan tidak berpengaruh signifikan terhadap kualitas audit yang artinyaH1 ditolak. Hasil penelitian ini memberikan bukti empiris bahwa tenur KAP yang dihitung dari lamanya masa perikatan KAP belum dapat dijadikan sebagai faktor yang dapat mempengaruhi kualitas audit yang diproksikan dengan discretionary revenues. Kualitas audit lebih dipengaruhi dari independensi auditor yang mengaudit klien bukan dari sisi KAP. Ini dikarenakan auditor dapat mempertahankan sikap mental dan independensi seperti yang dijelaskan standar umum nomor dua yaitu dalam semua hal yang
58
berhubungan dengan perikatan, independensi dalam sikap mental harus dipertahankan oleh auditor. Menurut Siregar dkk (2011), regulator perlu mengevaluasi kembali perlu tidaknya mewajibkan aturan rotasi atau aturan tersebut perlu diimplementasikan secara bersamaan dengan aturan lain seperti melakukan pengawasan AP dan KAP yang lebih ketat atau mengganti aturan rotasi tersebut. Efraim (2010) juga berpendapat bahwa regulasi tidak bisa mengatur seberapa dekat auditor/KAP berinteraksi dengan klien.
2. Pengaruh reputasi KAP terhadap kualitas audit Variabel reputasi KAP menunjukkan koefisien negatif dan tidak berpengaruh signifikan terhadap kualitas audit yang artinya H2 ditolak. Hasil penelitian ini memberikan bukti empiris bahwa reputasi KAP dengan proksi KAP big four dan non big four belum dapat dijadikan sebagai faktor yang dapat mempengaruhi kualitas audit yang diproksikan dengan discretionary revenues. Hal ini membuktikan bahwa KAP big four maupun non big four tersebut dinilai mempunyai kualitas yang seimbang terhadap pengauditan laporan keuangan kliennya karena kedua auditor dipercaya mengikuti standar auditing yang sama. Hasil penelitian ini konsisten dengan Ari dan Hilda (2009) yang menemukan masa penugasan audit oleh KAP tidak berpengaruh terhadap kualitas audit.
59
3. Pengaruh variabel kontrol terhadap kualitas audit 1)
Leverage Variabel leverage menunjukan koefisien positif tetapi tidak berpengaruh signifikan terhadap kualitas audit. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa variabel leverage belum dapat dijadikan indikator dalam memprediksi kualitas audit.
2)
Size Variabel
sizemenunjukan
koefisien
positif
tetapi
tidak
berpengaruh signifikan terhadap kualitas audit. Hasil penelitian ini menunjukan
bahwa
ukuran
perusahan
belum
dijadikanindikatordalam memprediksi kualitas audit.
60
dapat
