1
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif bertujuan untuk melihat bagaimana karakteristik sampel yang digunakan dalam penelitian, baik variabel dependen maupun independen pada tahun 2012. Statistik deskriptif secara ringkas disajikan dalam tabel sebagai berikut: Tabel 4. Hasil Uji Statistik Deskriptive Descriptive Statistics N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
IFR
85
.368
.908
.59053
.107401
SIZE
85
9.629
20.270
16.04561
1.829597
ROA
85
.001
.404
.08405
.074466
LEVERAGE
85
.147
12.147
1.85101
2.477298
KAP
85
.0
1.0
.682
.4683
LISTING
85
1.0
30.0
13.447
7.7789
Valid N (listwise)
85
Sumber : Data sekunder yang diolah menggunakan SPSS 21.0
Dari tabel diatas diketahui bahwa : 1. Jumlah sampel (N) ada 85 perusahaan yang terdiri dari variabel
Internet Financial Reporting (IFR), Ukuran Perusahaan (Size), ROA, Leverage, Reputasi Auditor (KAP Big-4), dan Umur Listing (Listing Age). 2. Internet Financial Reporting (IFR) memiliki nilai terendah
(minimum) sebesar 0,368 yaitu PT Polychem Indonesia Tbk. dan nilai terbesar (maximum) sebesar 0,908 yaitu PT Adaro Energy
2
Tbk., PT Indo Tambangraya Megah Tbk., PT Medco Energi Internasional Tbk. Nilai rata-rata (mean) sebesar 0,59053, hal ini berarti nilai rata-rata indeks Internet Financial Reporting (IFR) dari seluruh sampel penelitian adalah sebesar 0,59053 dengan standar deviasi sebesar 0,107401. 3. Ukuran Perusahaan (Size) memiliki nilai terendah (minimum)
sebesar 9,629 yaitu PT Agung Podomoro Land Tbk. dan nilai terbesar (maximum) sebesar 20,270 yaitu Bank Mandiri (Persero) Tbk. Nilai rata-rata (mean) sebesar 16,04561,hal ini berarti nilai rata-rata ukuran perusahaan dari seluruh sampel penelitian adalah sebesar16,04561 dengan standar deviasi sebesar 1,829597. 4. ROA memiliki nilai terendah (minimum) sebesar 0,001 yaitu PT
Star Petrochem Tbk. dan nilai terbesar (maximum) sebesar 0,404 yaitu PT Uniliver Indonesia Tbk. Nilai rata-rata (mean) sebesar 0,08405, hal ini berarti nilai rata-rata ROA dari seluruh sampel penelitian adalah sebesar 0,08405 dengan standar deviasi sebesar 0,074466. 5. Leverage memiliki nilai terendah (minimum) sebesar 0,147 yaitu
PT Jaya Pari Steel Tbk. dan nilai terbesar (maximum) sebesar 12,147yaitu Bank Bukopin Tbk.Nilai rata-rata (mean) sebesar 1,85101, hal ini berarti nilai rata-rata leverage dari seluruh sampel
3
penelitian adalah sebesar 1,85101 dengan standar deviasi sebesar 2,477298. 6. Reputasi Auditor (KAP Big-4) memiliki nilai terendah (minimum)
sebesar 0.0 yaitu 27 perusahaan sampel. dan nilai terbesar (maximum) sebesar 1.0 yaitu 58 perusahaan sampel. Nilai rata-rata (mean) sebesar 0,682, hal ini berarti nilai rata-rata reputasi auditor dari seluruh sampel penelitian adalah sebesar0,682 dengan standar deviasi sebesar 0,4683. 7. Umur Listing (Listing Age) memiliki nilai terendah (minimum)
sebesar 1.0 yaitu PT Garuda Indonesia (Persero) Tbk., PT Salim Ivomas Pratama Tbk., dan PT Star Petrochem Tbk., dan nilai terbesar (maximum) sebesar 30.0 yaitu PT Uniliver Indonesia Tbk. Nilai rata-rata (mean) sebesar 13,447, hal ini berarti nilai rata-rata umur listing dari seluruh sampel penelitian adalah sebesar13,447 dengan standar deviasi sebesar 7,7789.
B. Uji Asumsi Klasik
Sebelum dilakukan pengujian regresi, terlebih dahulu dilakukan pengujian asumsi klasik agar penaksiran parameter dan koefisien tidak bias. a. Uji Normalitas
4
Uji normalitas data digunakan untuk mengetahui apakah datadata telah terdistribusi normal. Uji normalitas data dapat dilakukan dengan
cara
uji
statistik
Kolmogorov-Smirnov
dan
dengan
menggunakan grafik normal probability plot. Hasil uji normalitas data yang diperoleh sebagai berikut :
Sumber : Data sekunder yang diolah menggunakan SPSS 21.0
Gambar 4. Grafik Normal Probability Plot Dengan melihat grafik normal plot dapat disimpulkan bahwa pada grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal serta penyebarannya mengikuti dari garis diagonal.Grafik ini menunjukkan bahwa model regresi tidak menyalahi asumsi normalitas.
5
Selain dengan melihat grafik normal plot, uji normalitas juga dapat dideteksi dengan uji Kolmogorov-Smirnov. Pengambilan keputusan untuk menentukan data terdistribusi normal atau tidak adalah sebagai berikut : a.
Nilai Asymp. Sig (2-tailed)> 0.05 maka data terdistribusi
secara normal. b.
Nilai Asymp. Sig (2-tailed)< 0.05 maka data tidak
terdistribusi secara normal. Hasil uji normalitas data yang diperoleh sebagai berikut : Tabel 4. Hasil Uji Normalitas Data Kolmogorov-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N
85
Normal Parametersa,b
Most Extreme Differences
Mean Std. Deviation
.0000000 .09845873
Absolute
.047
Positive
.045
Negative
-.047
Kolmogorov-Smirnov Z
.430
Asymp. Sig. (2-tailed)
.993
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : Data sekunder yang diolah menggunakan SPSS 21.0
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa besarnya nilai kolmogorov-smirnovadalah 0,430 dan signifikan pada 0,993.Besarnya asymp.Sig (2-tailed) lebih besar dari 0.05, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa data residual terdistribusi secara normal.
6
b. Uji Multikoloniearitas
Pengujian ini dimaksudkan untuk melihat apakah terdapat dua atau lebih variabel bebas yang berkorelasi secara linier.Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen, jika variabel independen saling berkolerasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal (variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol).Untuk mendeteksi adanya gejala multikolonieritas dalam model penelitian dapat dilihat dari nilai Tolerance atau Variance Inflantion Factor (VIF).Batas Tolerance> 0.10 dan batas VIF < 10.00.berikut hasil uji multikoloniearitas dalam penelitian ini : Tabel 4. Hasil Uji Multikoloniearitas Coefficientsa Model
Collinearity Statistics Tolerance
1
VIF
SIZE
.661
1.513
ROA
.787
1.271
LEVERAGE
.598
1.673
KAP
.877
1.140
LISTING
.881
1.135
a. Dependent Variable: IFR
Sumber : Data sekunder yang diolah menggunakan SPSS 21.0
7
Hasil perhitungan nilai Tolerance menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0.10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95%.Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor (VIF) lebih
dari
10.Jadi
dapat
disimpulkan
bahwa
tidak
ada
multikoloniearitas antar variabel independen dalam model regresi.
c.
Uji Heteroskedadtisitas Cara yang digunakan mendeteksi adanya heteroskedastisitas
dalam penelitian ini yaitu dengan metode chart (diagram scatterplot). Berikut adalah hasil uji heterskedastisitas dengan diagram scatterplot :
Sumber : Data sekunder yang diolah menggunakan SPSS 21.0 Gambar 4.
8
Hasil Uji Heteroskedatisitas
Dari gambar diagram scatterplot di atas dapat dilihat bahwa titik-titik data yang menyebar dan tidak membentuk pola. Terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka dalam hal ini dapat dikatakan bahwa tidak terdapat masalah heteroskedastisitas dalam data yang digunakan dalam penelitian ini.
C. Analisis Regresi Linier Berganda
Tabel 4. Hasil Uji Regresi Linier Berganda Coefficientsa Model
Unstandardiz Standardized ed
t
Sig.
Coefficients
Coefficients B
1
Std. Error
Beta
(Constant)
.341
.109
SIZE
.015
.007
ROA
.066
LEVERAGE KAP LISTING
3.133
.002
.260
2.052
.044
.168
.046
.395
.694
.006
.006
.139
1.039
.302
.025
.025
.108
.981
.330
-.002
.002
-.155
-1.410
.162
a. Dependent Variable: IFR
Sumber : Data sekunder yang diolah menggunakan SPSS 21.0
Setelah melakukan analisis regresi berganda, maka nilai-nilai koefisien regresi tersebut dapat dimasukan ke dalam persamaan regresi berganda sebagai berikut :
9
Persamaan tersebut dapat menunjukkan bahwa jika seluruh variabel independen (ukuran perusahaan, ROA, leverage, reputasi auditor (KAP), dan umur listing) bernilai 0, maka tingkat pelaporan keuangan berbasis internet (Internet Financial Reporting(IFR)) nilainya positif, yaitu 0,341.Koefisien konstanta bernilai positif menyatakan bahwa dengan mengasumsikan ketiadaan variabel ukuran perusahaan, ROA, leverage, reputasi auditor dan umur listing, maka praktik Internet Financial Reporting (IFR) cenderung mengalami peningkatan. Size (SZ) atau ukuran perusahaan memiliki hubungan yang positif dengan IFR karena koefisien regresinya bernilai positif, yaitu 0,015. Artinya jika ukuran perusahaan mengalami peningkatan sebanyak 1, maka tingkat IFR akan meningkat sebanyak 0,015. ROAmemiliki koefisien regresi yang bernilai positif, yaitu 0,066.hal ini berarti setiap peningkatan ROA sebanyak 1, maka tingkat IFR akan meningkat sebanyak 0,066. Leverage (LV) juga berhubungan positif dengan tingkat IFR karena memiliki koefisien regresi positif yaitu 0,006. Hal ini berarti setiap peningkatan leverage sebanyak 1, maka tingkat IFR akan meningkat sebanyak 0,006. Reputasi Auditor (KAP Big-4) memiliki koefisien regresi yang positif yaitu 0,025. Artinya setiap peningkatan reputasi auditor sebanyak 1, maka akan meningkatkan IFR sebanyak 0,025.
10
Listing age (LA) atau umur listing memiliki koefisien regresi yaitu -0,002. Sehingga jika setiap peningkatan umur listing sebanyak 1, maka tingkat IFR akan menurun sebanyak 0,002.
D. Pengujian Hipotesis 1. Koefisien Determinasi (Uji Adjusted R2)
Hasil uji koefisien determinasi (Uji Adjusted R2) ditunjukkan di dalam tabel berikut : Tabel 4. Hasil Uji Koefisien Determinasi (Adj R2) Model Summary Model
1
R
R Square
.399a
.160
Adjusted R
Std. Error of
Square
the Estimate
.106
.101527
a. Predictors: (Constant), LISTING, KAP, LEVERAGE, ROA, SIZE
Sumber : Data sekunder yang diolah menggunakan SPSS 21.0
Dari tampilan output SPSS model summary besarnya adjusted R2 adalah 0,106. Hal ini berarti 10,6% variabel IFR dapat dijelaskan oleh variasi dari ke lima variabel independen yaitu ukuran perusahaan, ROA, leverage, reputasi auditor (KAP Big-4), dan umur listing. Sedangkan sisanya (100% - 10,6% = 89,4%) dijelaskan oleh sebabsebab lain diluar model. Dan nilai Std. Error of the Estimate (SEE) yang diperoleh 0,101527 atau 10,15%. Dimana semakin kecil nilai
11
SEE akan membuat model regresi semakin tepat dalam memprediksi variabel dependen.
2. Uji Signifikan Simultan (Uji tatistik F)
Hasil dari uji statistik F antara variabel independen (ukuran perusahaan, ROA, leverage, reputasi auditor (KAP Big-4), dan umur listing) terhadap variabel dependen (Internet Financial Reporting (IFR)) terdapat dalam tabel uji F di bawah ini : Tabel 4. Hasil Uji Statistik F ANOVAa Model
Sum of
df
Mean
Squares
1
F
Sig.
Square
Regression
.155
5
.031
Residual
.814
79
.010
Total
.969
84
3.000
.016b
a. Dependent Variable: IFR b. Predictors: (Constant), LISTING, KAP, LEVERAGE, ROA, SIZE
Sumber : Data sekunder yang diolah menggunakan SPSS 21.0
Dari uji ANOVA atau F-test didapat nilai Fhitung sebesar 3,000 dengan nilai signifikansi sebesar 0,016.Nilai probabilitas jauh lebih kecil dari 0.05 atau 0,016 < 0.05.maka model regresi dapat disimpulkan bahwa ukuran perusahaan, ROA, leverage, reputasi
12
auditor (KAP Big-4), dan umur listing secara bersama-sama (simultan) berpengaruh terhadap Internet Financial Reporting (IFR).
3. Uji Signifikan Parameter Individual (Uji Statistik t)
Uji t digunakan untuk mengetahui apakah model regresi variabel independen (variabel bebas) secara parsial berpengaruh terhadap variabel dependen (variabel terikat).Dengan menentukan tingkat signifikansi (α) yaitu sebesar 5%.Jika nilai probabilitas > 0,05 maka H0 diterima dan jika nilai probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak. Secara umum hipotesisnya dituliskan sebagai berikut : H0 = Variabel bebas secara parsial tidak signifikan mempengaruhi variabel terikat Ha = Variabel bebas secara parsial signifikan mempengaruhi variabel terikat Hasil uji t antara variabel ukuran perusahaan, ROA, leverage, reputasi auditor (KAP Big-4), dan umur listing terdapat dalam tabel di bawah ini : Tabel 4. Hasil Uji Statistik t Coefficientsa Model
Unstandardiz Standardized ed
t
Sig.
Coefficients
Coefficients B 1
(Constant)
Std. Error .341
Beta .109
3.133
.002
13
SIZE
.015
.007
.260
2.052
.044
ROA
.066
.168
.046
.395
.694
LEVERAGE
.006
.006
.139
1.039
.302
KAP
.025
.025
.108
.981
.330
-.002
.002
-.155
-1.410
.162
LISTING a. Dependent Variable: IFR
Sumber : Data sekunder yang diolah menggunakan SPSS 21.0
Hasil pengujian dapat dilihat dari nilai uji t dan hasil signifikansi pengujiannya dapat dilihat dari tabel diatas. Dari uji statistik t antara masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen dapat dijelaskan sebagai berikut : 1.
Pengaruh Ukuran Perusahaan (Size) terhadap IFR Hasil pengujian terhadap variabel ukuran perusahaan (size)
menunjukkan nilai t sebesar 2,052 dengan probabilitas sebesar 0,044 < 0,05 dengan nilai signifikansi yang lebih kecil dari 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 ditolak yang artinya ukuran perusahaan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap IFR. 2.
Pengaruh ROA terhadap IFR Hasil pengujian terhadap variabel ROA menunjukkan nilai t
sebesar 0,395dengan probabilitas sebesar 0,694> 0,05 dengan nilai signifikansi yang lebih besar dari 0,05. Sehingga dapat disimpulkan
bahwa
H0 diterima
yang
berpengaruh signifikan terhadap IFR. 3.
Pengaruh Leverage terhadap IFR
artinyaROA
tidak
14
Hasil pengujian terhadap variabel leverage menunjukkan nilai t sebesar 1,039 dengan probabilitas sebesar 0,302> 0,05 dengan nilai signifikansi yang lebih besar dari 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 diterima yang artinya leverage tidak berpengaruh signifikan terhadap IFR. Pengaruh Reputasi Auditor (KAP Big-4) terhadap IFR
4.
Hasil pengujian terhadap variabel reputasi auditor (KAP Big-4) menunjukkan nilai t sebesar 0,981 dengan probabilitas sebesar 0,330> 0,05 dengan nilai signifikansi yang lebih besar dari 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 diterima yang artinya reputasi auditor tidak berpengaruh signifikan terhadap IFR. Pengaruh Umur Listing (Listing Age) terhadap IFR
5.
Hasil pengujian terhadap variabel umur listing (listing age) menunjukkan nilai t sebesar -1,410 dengan probabilitas sebesar 0,162 > 0,05 dengan nilai signifikansi yang lebih besar dari 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa H0 diterima yang artinya umur listing (listing age) tidak berpengaruh signifikan terhadap IFR.
E. Pembahasan
Hasil pengujian hipotesis yang telah dilakukan dapat dirangkum dalam tabel sebagai berikut : Tabel 4. Rangkuman Hasil Pengujian Hipotesis
15
Hipotesis
Variabel
Hasil Uji 0,044
H1 H2
Ukuran Perusahaan ROA
H3
Leverage
0,302
H4
Reputasi Auditor
0,330
H5
Umur Listing
0,162
H6
Ukuran Perusahaan, ROA, Leverage, Reputasi Auditor, dan Umur Listing
0,016
0,694
Keterangan Ha1 diterima, terdapat pengaruh signifikan Ha2tidak dapat diterima, tidak terdapat pengaruh signifikan Ha3tidak dapat diterima, tidak terdapat pengaruh signifikan Ha4tidak dapat diterima, tidak terdapat pengaruh signifikan Ha5tidak dapat diterima, tidak terdapat pengaruh signifikan Ha6 diterima, terdapat pengaruh simultan
Ha1 (hipotesis pertama) yaitu ukuran perusahaan berpengaruh secara signifikan terhadap IFR, dapat diterima.Dari perhitungan secara parsial diperoleh nilai thitungsebesar 2,052 dengan nilai signifikansi sebesar 0,044 lebih kecil dari 5% atau 0.05.Berarti terdapat pengaruh yang signifikan antara perubahan variabel ukuran perusahaan terhadap variabel IFR. Hasil penelitian ini mendukung dengan penelitian yang dilakukan oleh Geerlings (2002), Chairiri (2007), Almilia (2008), Amyulianthy (2011), Mellisa dan Soni (2012),Keumala (2013) dan Marina (2013) yang menunjukkan bahwa ukuran perusahaan berpengaruh secara signifikan terhadap IFR, artinya semakin besar ukuran sebuah perusahaan semakin banyak informasi yang diungkapkan sehingga berpengaruh terhadap praktik pelaporan keuangan perusahaan melalui internet atau Internet Financial Reporting (IFR).
16
Ha2 (hipoteisis kedua) yaitu ROAberpengaruh secara signifikan terhadap IFR, tidak dapat diterima.Dari perhitungan secara parsial diperoleh nilai thitungsebesar 0,395 dengan nilai signifikansi sebesar 0,694 lebih besar dari 5% atau 0.05.Berarti tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara perubahan variabel ROA terhadap variabel IFR. Hasil penelitian ini mendukung dengan penelitian yang dilakukan oleh Chariri (2007), Melisa dan Soni (2012), Anggraini (2012) Masykur (2013), Keumala
(2013),
dan
Puri
(2013)
yang
menunjukkan
bahwa
profitabilitasyang dihitung dengan ROA tidak berpengaruh secara signifikan terhadap IFR, artinya semakin besar ROA sebuah perusahaan tidak berpengaruh terhadap praktik pelaporan keuangan perusahaan melalui internet atau Internet Financial Reporting (IFR). Ha3 (hipoteisis ketiga) yaitu leverage berpengaruh secara signifikan terhadap IFR, tidak dapat diterima.Dari perhitungan secara parsial diperoleh nilai thitungsebesar 1,039 dengan nilai signifikansi sebesar 0,302 lebih besar dari 5% atau 0.05. Berarti tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara perubahan variabel leverage terhadap variabel IFR. Hasil penelitian ini mendukung dengan penelitian yang dilakukan oleh Almilia (2008), Kusumawardani (2011), Amyulianty (2011), Anggraini (2012), Melisa dan Soni (2012), Masykur (2013), Keumala (2013), Marina (2013) dan Puri (2013) yang menunjukkan bahwa leverage tidak berpengaruh secara signifikan terhadap IFR, artinya semakin besar leverage sebuah
17
perusahaan tidak berpengaruh terhadap praktik pelaporan keuangan perusahaan melalui internet atau Internet Financial Reporting (IFR). Ha4 (hipoteisis keempat) yaitu reputasi auditor (KAP Big-4) berpengaruh secara signifikan terhadap IFR, tidak dapat diterima.Dari perhitungan secara parsial diperoleh nilai thitungsebesar 0,981 dengan nilai signifikansi sebesar 0,330 lebih besar dari 5% atau 0.05.Berarti tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara perubahan variabel reputasi auditor (KAP Big-4) terhadap variabel IFR. Hasil penelitian ini mendukung dengan penelitian yang dilakukan oleh Kusumawardani (2011) dan Anggraini (2012) yang menunjukkan bahwa reputasi auditor (KAP Big-4) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap IFR, artinya semakin besar reputasi auditor (KAP Big-4) sebuah perusahaan tidak berpengaruh terhadap praktik pelaporan keuangan perusahaan melalui internet atau Internet Financial Reporting (IFR). Ha5 (hipoteisis kelima) yaitu umur listing berpengaruh secara signifikan terhadap IFR, tidak dapat diterima. Dari perhitungan secara parsial diperoleh nilai thitungsebesar -1,410 dengan nilai signifikansi sebesar 0,162 lebih besar dari 5% atau 0.05. Berarti tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara perubahan variabel umur listing terhadap variabel IFR.Hasil penelitian ini mendukung dengan penelitian yang dilakukan oleh Kusumawardani (2011) dan Melisa dan Soni (2012) yang menunjukkan bahwa umur listing tidak berpengaruh secara signifikan terhadap IFR.Artinya semakin lama sebuah perusahaan tersebut listing, hal
18
tersebut tidak berpengaruh terhadap bagaimana perusahaan melakukan praktik pelaporan keuangan perusahaan melalui internet atau Internet Financial Reporting (IFR). Ha6 (hipotesis keenam) yaitu ukuran perusahaan, ROA, leverage, reputasi auditor (KAP Big-4), dan umur listing secara simultan berpengaruh terhadap Internet Financial Reporting (IFR), dapat diterima. Dari perhitungan uji ANOVA atau F test diperoleh nilai F hitung sebesar 3,000 dengan nilai signifikansi sebesar 0,016 lebih kecil dari 5% atau 0.05.Berarti secara bersama-sama terdapat pengaruh yang signifikan antara ukuran perusahaan, ROA, leverage, reputasi auditor (KAP Big-4), dan umur listing terhadap Internet Financial Reporting (IFR).Hasil penelitian mendukung dengan penelitian yang dilakukan oleh Puri (2013) yang menunjukkan bahwa profitabilitas (ROA), leverage dan ukuran perusahaan secara bersama-sama berpengaruh terhadap praktik pelaporan keuangan demikian,
perusahaan
Internet
variabel-variabel
Financial
Reporting
(IFR).Dengan
independen
secara
bersama-sama
mempengaruhi praktik pelaporna keuangan perusahaan Internet Financial Reporting (IFR) secara signifikan.
