BAB III METODE PENELITIAN. laporan auditan perusahaan jasa sub sektor property dan real estate yang

Transkripsi

1 BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada tahun Data yang digunakan untuk penelitian ini adalah data sekunder atau data yang diambil dari pihak kedua. Tempat pengambilan data penelitian adalah Bursa Efek Indonesia (BEI). Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini berupa laporan keuangan dan laporan auditan perusahaan jasa sub sektor property dan real estate yang diperoleh dari BEI tahun Data diperoleh dari B. Desain penelitian Metode yang digunakan dalam penelitian untuk menguji hipotesis adalah dengan menggunakan penelitian kausal. Penelitian kausal untuk menguji variabel independen (bebas) baik satu variabel atau beberapa variabel terhadap variabel dependen (terikat). Variabel bebas pada penelitian ini adalah debt default, opini audit tahun sebelumnya, audit tenure, opinion shopping, dan pengungkapan. Variabel dependen pada penelitian ini adalah penerimaan opini audit going concern. 57

2 58 C. Definisi dan Operasionalisasi Variabel 1. Definisi Variabel a) Variabel Dependen Opini Audit Going Concern (GCO) Bentuk laporan audit yang dapat dinyatakan sebagai opini audit going concern pada penelitian ini merupakan variabel dependen adalah laporan opini tanpa modifikasi yaitu laporan opini wajar tanpa pengecualian dengan paragraf pejelasan atau modifikasi kata-kata (unqualified opinion with explanatory language or emphasis of matter paragraph), dan laporan opini dengan modifikasi yaitu laporan opini wajar dengan pengecualian (qualified opinion), laporan opini tidak wajar (adverse opinion), dan laporan menolak memberikan pendapat (disclaimer of opinion). Variabel ini menggunakan skala nominal diukur dengan skala kategorikal atau variabel dummy. Opini audit going concern (GCO) diberi kode 1, sedangkan yang termasuk dalam opini audit non going concern (NGCO) diberi kode 0.

3 59 b) Variabel Independen 1) Debt Default (DEBT) Pada variabel debt default terdapat proxy yang digunakan adalah ekuitas negatif atau tidak digunakan dalam menentukan apakah perusahaan sedang dalam keadaan default atau tidak sebelum opini audit diterbitkan. Ekuitas negatif diukur dengan melihat nilai ekuitas dalam laporan keuangan perusahaan. Jika ekuitas perusahaan negatif maka dapat dikatakan bahwa perusahaan sedang dalam keadaan default dan jika ekuitas tidak negatif maka dapat dikatakan bahwa perusahaan sedang tidak dalam keadaan default. Variabel debt default diukur menggunakan skala nominal yaitu diukur dengan skala kategorikal atau variabel dummy dengan memberikan angka 1 jika utang dalam kondisi default dan 0 untuk keadaan utang dalam kondisi tidak default. 2) Opini Audit Tahun Sebelumnya (AUD) Opini audit going concern tahun sebelumnya menjadi pertimbangan auditor untuk memberikan opini audit going concern pada tahun berjalan. Auditor akan membandingkan data tahun sebelumnya dengan tahun berjalan. Variabel ini menggunakan skala nominal diukur dengan skala kategorikal atau variabel dummy. Pengukuran variabel ini jika perusahaan mendapat opini audit going concern (GCO) pada tahun sebelumnya diberi kode 1, dan jika perusahaan mendapat opini audit non going concern (NGCO) pada

4 60 tahun sebelumnya diberi kode 0. 3) Audit Tenure (TEN) Audit tenure merupakan lamanya jumlah tahun perikatan audit sebuah Kantor Akuntan Publik (KAP) dengan klien yang sama dalam melakukan proses audit. Masa perikatan yang panjang antara auditor dengan klien akan mencegah auditor untuk memberikan opini audit going concern. Variabel audit tenure dalam penelitian ini menggunakan skala interval yang disesuaikan dengan lamanya hubungan KAP dengan perusahaan klien. Audit tenure diukur dengan menghitung jumlah tahun dimana KAP yang sama telah melakukan perikatan audit dengan klien. Tahun pertama perikatan dimulai dengan angka 1 dan ditambah satu untuk tahun-tahun berikutnya. 4) Opinion Shopping (OS) Security and Exchange Commission (SEC) mendefinisikan bahwa opinion shopping merupakan suatu aktivitas dalam mencari auditor atau pergantian auditor yang mau mendukung perlakuan akuntansi yang diajukan oleh pihak manajemen untuk mencapai tujuan pelaporan keuangan perusahaan. Pihak manajemen perusahaan cenderung melakukan pergantiaan auditor dimana auditor yang baru diharapkan tidak memberikan opini audit going concern kembali (Praptitorini dan Januarti, 2007). Variabel ini menggunakan skala nominal diukur dengan skala kategorikal atau variabel dummy. Jika perusahaan di audit oleh

5 61 auditor independen yang berbeda untuk tahun selanjutnya setelah mendapat opini audit going concern diberi kode 1 dan perusahaan di audit oleh auditor independen yang sama untuk tahun selanjutnya setelah mendapat opini audit going concern diberi kode 0. 5) Pengungkapan/Disclosure (DISC) Pengungkapan merupakan pemberian informasi yang memadai oleh perusahaan dari hal yang positif maupun negatif dan akan mempengaruhi suatu keputusan investasi. Tingkat informasi pengungkapan yang diungkapkan pada laporan keuangan diharapkan dapat memberikan informasi kepada auditor untuk memprediksi dalam pemberian opini, terutama opini audit going concern (Astuti, 2012). Pengungkapan diukur menggunakan indeks yang dapat dilihat dari tingkat pengungkapan atas informasi keuangan perusahaan dibandingkan jumlah yang seharusnya diungkapkan oleh perusahaan sesuai dengan Keputusan Ketua Badan Pengawasan Pasar Modal dan Lembaga Keuangan Nomor: KEP-134/BL/2006 Peraturan Nomor X.K.6. Jika perusahaan mengungkapkan item-item informasi yang digunakan dalam disclosure index diberi kode 1, sedangkan jika itemitem informasi yang digunakan dalam disclosure index tidak diungkapkan dalam perusahaan tersebut diberi kode 0. Skor yang diperoleh setiap perusahaan dijumlahkan untuk mendapatkan skor total. Dalam menentukan tingkat pengungkapan yang dilakukan perusahaan digunakan rumus sebagai berikut ini:

6 62 IPS = Jumlah skor pengungkapan dipenuhi Jumlah skor maksimum 2. Operasionalisasi Variabel Tabel 3.2 Operasionalisasi Variabel Penelitian No Variabel Jenis Variabel Operasionalisasi Variabel Skala Pengukuran 1. Debt Default Variabel Independen Angka 1 jika utang dalam kondisi default dan 0 untuk keadaan utang dalam kondisi tidak default. Nominal 2. Opini Audit Tahun Sebelumnya Variabel Independen Perusahaan mendapat opini audit going concern (GCO) pada tahun sebelumnya diberi kode 1, dan jika perusahaan mendapat opini audit non going concern (NGCO) pada tahun sebelumnya diberi kode 0. Nominal 3. Audit Tenure Variabel Independen Tahun pertama perikatan dimulai dengan angka 1 dan ditambah satu untuk tahun-tahun berikutnya. Interval 4. Opinion Shopping Variabel Independen Perusahaan di audit oleh auditor independen yang berbeda untuk tahun selanjutnya setelah mendapat opini audit going concern diberi kode 1 dan perusahaan di audit oleh auditor independen yang sama untuk tahun selanjutnya setelah mendapat opini audit going concern diberi kode 0. Nominal

7 63 5. Pengungkapan Variabel Independen IPS = jumlah score pengungkapan dipenuhi Jumlah score maksimum Rasio 6. Opini Audit Going Concern Variabel Dependen Opini audit going concern (GCO) diberi kode 1, sedangkan yang termasuk dalam opini audit non going concern (NGCO) diberi kode 0. Nominal Sumber: Dari berbagai jurnal penelitian dan lainnya D. Populasi dan Sampel Penelitian 1. Populasi Penelitian Populasi yang dipilih untuk penelitian ini adalah seluruh perusahaan jasa sub sektor property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode sebanyak 49 perusahaan. Sampel dipilih dengan menggunakan metode purposive sampling. 2. Data yang dibutuhkan tersedia dengan lengkap dan menerbitkan laporan keuangan yang telah diaudit oleh auditor independen dari tahun Sampel dipilih dengan menggunakan metode purposive sampling yaitu pengambilan sampel secara sengaja sesuai dengan persyaratan sampel yang akan diambil karena ada pertimbangan tertentu. Kriteria-kriteria dalam menentukan sampel yaitu sebagai berikut: 1) Perusahaan sub sektor property dan real estate yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun

8 64 2) Jumlah perusahaan sub sektor property dan real estate terkait IPO yang termasuk dalam periode penelitian tahun ) Jumlah perusahaan yang rugi selama periode penelitian tahun ) Perusahaan yang memiliki data lengkap terkait laporan keuangan dan laporan tahunan selama periode penelitian tahun Tabel 3.2 Penentuan Sampel Penelitian Keterangan Jumlah populasi perusahaan jasa sub sektor property dan real estate yang terdaftar di BEI tahun Jumlah Perusahaan 49 Jumlah perusahaan sub sektor property dan real estate terkait IPO yang tidak termasuk dalam periode penelitian tahun Jumlah perusahaan yang laba selama periode penelitian tahun Perusahaan yang tidak memiliki data lengkap terkait laporan keuangan dan laporan tahunan selama periode penelitian tahun (8) (32) (1) Total sampel penelitian 8 Total sampel penelitian selama 5 tahun 40 Sumber: Data sekunder yang diolah dari

9 65 E. Teknik Pengumpulan Data Teknik yang digunakan untuk pengumpulan data adalah teknik pengumpulan data arsip (dokumen/copy) sekunder yang berupa laporan keuangan dan laporan auditan perusahaan yang dipublikasikan di Teknik ini digunakan untuk mengungkap data tentang debt default, opini audit tahun sebelumnya, audit tenure, opinion shopping, dan pengungkapan yang dilaporkan dalam laporan keuangan dan laporan keuangan auditan, serta didukung oleh sumber lain untuk mendukung teknik pengumpulan data ini yaitu jurnal internasional dan nasional, buku, dan penelitian terdahulu. F. Metode Analisis 1. Statistik Deskriptif Metode analisis deskriptif adalah cara untuk merumuskan atau menafsirkan data yang telah diambil dan dikumpulkan akan memberikan gambaran perusahaan secara umum. Penelitian deskriptif dapat dilakukan dengan menggunakan statistik deskriptif berupa tabel, grafik, mean, median, modus, varian, standar deviasi dan lain-lain sesuai dengan relevansi fenomena yang akan di deskripsikan. 2. Analisis Regresi Logistik Pengujian hipotesis dilakukan dengan analisis multivariate dengan menggunakan regresi logistik (logistic regression) yang variabel independennya merupakan kombinasi antara metric dan non metric (nominal) (Imam, 2013).

10 66 Regresi logistik adalah regresi yang digunakan sejauh mana probabilitas terjadinya variabel dependen dapat diprediksi dengan variabel independen. Pada teknik analisa regresi logistik tidak memerlukan lagi uji normalitas dan uji asumsi klasik pada variabel bebasnya (Ghozali, 2013). Model regresi logistik yang digunakan untuk menguji hipotesis adalah sebagai berikut : OGC = α + β1debt+ β2aud+ β3ten+ β4os + β5disc+ ε Yaitu: OGC = Opini going concern (variabel dummy, opini audit going concern (GCO) diberi kode 1, sedangkan yang termasuk dalam opini audit non going concern (NGCO) diberi kode 0). DEBT = Debt default (variabel dummy, angka 1 jika utang dalam kondisi default atau ekuitas negatif dan 0 jika keadaan utang dalam kondisi tidak default atau ekuitas positif). AUD = Opini audit tahun sebelumnya (variabel dummy, perusahaan mendapat opini audit going concern (GCO) pada tahun sebelumnya diberi kode 1, dan jika perusahaan mendapat opini audit non going concern (NGCO) pada tahun sebelumnya diberi kode 0). TEN = Audit Tenure (Tahun pertama perikatan dimulai dengan angka 1 dan ditambah satu untuk tahun-tahun berikutnya). OS = Opinion shopping (variabel dummy, perusahaan di audit oleh auditor independen yang berbeda untuk tahun selanjutnya setelah mendapat opini

11 67 audit going concern diberi kode 1 dan perusahaan di audit oleh auditor independen yang sama untuk tahun selanjutnya setelah mendapat opini audit going concern diberi kode 0). DISC= Tingkat pengungkapan, menggunakan disclosure item, scoring, dan disclosure level (perusahaan mengungkapkan item-item informasi yang digunakan dalam disclosure index diberi kode 1, sedangkan jika item-item informasi yang digunakan dalam disclosure index tidak diungkapkan dalam perusahaan tersebut diberi kode 0. Skor yang diperoleh setiap perusahaan dijumlahkan untuk mendapatkan skor total. ε = Residual β1- β5 = Koefisien Regresi = Konstanta 3. Uji Kelayakan Model Regresi (Hosmer and Lemeshow Test) Uji kelayakan model regresi dinilai menggunakan Hosmer and Lemeshow s Goodness of Fit Test. Model ini untuk menguji hipotesis nol bahwa data empiris sesuai dengan model (tidak ada perbedaan antara model dengan data sehingga model dapat dikatakan fit). Menurut Ghozali (2013) adapun hasilnya jika sebagai berikut: 1. Terdapat perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga Goodness fit model tidak baik karena model tidak dapat memprediksi nilai observasinya. Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow s Goodness of Fit Test sama dengan atau kurang dari 0,05 maka hipotesis nol ditolak.

12 68 2. Jika nilai statistik Hosmer dan Lemeshow s Goodness of Fit Test lebih besar dari 0,05, maka hipotesis nol tidak dapat ditolak dan berarti model mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan bahwa model dapat diterima karena sesuai dengan data observasinya. 4. Menilai Model Fit (Overall Model Fit Test) Uji ini digunakan untuk menilai model yang telah dihipotesiskan telah fit atau tidak dengan data. Hipotesis untuk menilai model fit adalah: a) H0 : Model yang dihipotesiskan fit dengan data. b) H1 : Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data. Dari hipotesis menjelaskan bahwa tidak akan menolak hipotesis nol agar supaya model fit dengan data. Statistik yang digunakan berdasarkan Likelihood. Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwa model yang dihipotesiskan menggambarkan data input. Log Likelihood pada regresi logistik mirip dengan pengertian Sum of Square Error pada model regresi, sehingga penurunan model Log Likelihood menunjukkan model regresi yang semakin baik (Ghozali, 2013). Pengujian hipotesis nol dan alternatif, L di transformasikan menjadi -2LogL atau disebut Likelihood rasio ᵪ² statistik, ᵪ² didistribusi dengan df (n-q). q merupakan jumlah parameter dalam model (Ghozali, 2013).

13 69 5. Koefisien Determinasi (Nagelkerke s R Square) Nagelkerke R Square adalah pengujian yang dilakukan untuk mengetahui berapa besar variabel independen mampu menjelaskan dan mempengaruhi variabel dependen dalam penelitian. Nilai Nagelkerke R Square bervariasi antara 1(satu) dan 0 (nol). Semakin mendekati nilai 1 maka model dianggap semakin goodness of fit semenatara semakin mendekati 0 maka model semakin tidak goodness of fit (Ghozali,2013). 6. Uji Multikolinearitas Pengujian ini menggunakan matriks kolerasi antar variabel bebas untuk melihat besarnya kolerasi antar variabel independen. Model regresi yang baik tidak terjadi korelasi di antara variabel indepennya.jika variabel independen saling berkolerasi maka variabel-variabel tersebut tidak ortogonal. Ortogonal adalah variabel sama dengan nol (Ghozali, 2013). 7. Uji Matriks Klasifikasi Uji matriks klasifikasi untuk menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan penerimaan opini audit going concern yang diterima oleh perusahaan (Ghozali, 2013).