BAB III METODELOGI PENELITIAN

Transkripsi

1 BAB III METODELOGI PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan selama 4 (empat) bulan dengan menggunakan data dari perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2010 sampai Data diperoleh dari website resmi Bursa Efektif Indonesia, yaitu Sektor manufaktur dipilih untuk menghindari adanya industrial effect yaitu, risiko industri yang berbeda antara suatu sektor industri yang satu dengan yang lain. Tahun 2010 sampai 2013 dipilih dikarenakan pada tahun tersebut keadaan ekonomi di Indonesia relatif stabil, sehingga dapat mencerminkan keadaan pergerakan saham di BEI (Bursa Efek Indonesia) yang sebenarnya setelah terjadinya krisis ekonomi di tahun-tahun sebelumnya. B. Desain Penelitian Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian kausal. Penelitian kausal adalah penelitian yang digunakan untuk mengetahui pengaruh antara satu atau lebih variable independen dalam penelitian ini adalah kualitas audit, kondisi keuangan perusahaan, opini audit tahun sebelumnya, pertumbuhan perusahaan, ukuran perusahaan. dan variable dependen penelitian ini adalah opini audit going concern. Data dilihat dalam BEI tahun periode tentang perusahaan manufaktur C. Definisi dan Operasionalisasi Variabel Variabel independen adalah variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel dependen atau terikat (Sugiyono, 2007:33). Variabel independen dalam penelitian ini adalah kualitas 42

2 43 audit, kondisi keuangan perusahaan, opini audit tahun sebelumnya, pertumbuhan perusahaan, ukuran perusahaan. Variabel dependen adalah variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat karena adanya variabel bebas (Sugiyono, 2007:33). Variabel dependen dalam penelitian ini adalah opini audit going concern. Opini audit going concern merupakan opini audit modifikasi yang dalam pertimbangan auditor terdapat ketidakmampuan atau ketidakpastian signifikan atas kelangsungan hidup perusahaan dalam menjalankan operasinya di masa mendatang. Termasuk dalam opini going concern ini adalah, opini wajar tanpa pengecualian dengan bahasa penjelas, opini wajar dengan pengecualian, opini tidak wajar, dan tidak memberikan pendapat (Mutchler, 1986; Ramadhany, 2004; Rahayu, 2006). Opini audit going concern ini diukur dengan menggunakan variabel dummy dimana kategori untuk auditee yang menerima opini audit going concern dan kategori 0 untuk auditee yang menerima opini audit non going concern. D. Pengukuran Variabel Definisi operasional serta pengukuran dari variabel-variabel tersebut adalah sebagai berikut: 1. Kualitas Audit. Kualitas audit diukur berdasarkan reputasi auditor. Reputasi auditor dalam penelitian ini adalah tempat KAP yang mengaudit laporan keuangan tersebut apakah berasal dari the big four atau tidak. KAP yang dimaksud dengan the big four adalah, (1) KPMG yang berafiliasi dengan Siddharta & Widjaja, (2) Ernst dan Young berafiliasi dengan Purwantono, Sarwoko & Sandjaja, (3) Osman Bing Satrio dan Rekan berafiliasi dengan Deolitte Touche Tohmatsu, dan (4) Haryantono Sahari dan Rekan bearfiliasi dengan PricewaterhouseCoopers. Kualitas

3 44 audit diukur dengan menggunakan variabel dummy, yaitu diberikan kode 1 jika KAP berafiliasi dengan KAP the big four, dan diberikan kode 0 jika KAP tidak berafiliasi dengan KAP the big four (Setyarno dkk., 2006). 2. Kondisi Keuangan Perusahaan. Dalam penelitian ini kondisi keuangan perusahaan diproksikan dengan menggunakan model prediksi kebangkrutan Altman ZScore. Rumus yang digunakan adalah: Z = 1.2Z Z Z Z4 + 0,999Z5 Z1 = working capital / total asset Z2 = retained earnings / total asset Z3 = earnings before interest and taxes / total asset Z4 = book value of equity / book value of debt Z5 = sales / total asset Nilai Z diperoleh dengan menghitung kelima rasio tersebut berdasarkan data pada neraca dan laporan laba/rugi, dikalikan dengan koefisien masing-masing rasio kemudian dijumlahkan hasilnya (Sawir, 2005 dalam Solikhah, 2007). Hasil perhitungan Z Score ini berupa skala rasio. Table 3.1 Criteria titik cut off Model Z Score Kriteria Nilai Z Tidak bangkrut/sehat jika Z lebih dari (>) 2,99 Bangkrut jika Z kurang dari (<) 1,81 Daerah rawan bangkrut (grey area) 1,81 2,99 Sumber : Sawer 2005 dalam Aiisiah, 2012

4 45 3. Pertumbuhan Perusahaan. Pertumbuhan perusahaan dalam penelitian ini diproksikan dengan rasio pertumbuhan penjualan (Setyarno dkk. 2006). Rasio pertumbuhan penjualan digunakan untuk mengukur kemampuan perusahaan dalam pertumbuhan tingkat penjualannya dibandingkan dengan tahun sebelumnya. Data ini diperoleh dengan menghitung sales growth ratio berdasarkan laporan laba / rugi masing-masing auditee. Hasil perhitungan rasio pertumbuhan penjualan disajikan dengan skala rasio. Pertumbuhan Penjualan = Penjualan Bersih t Penjualan Bersih t-1 Penjualan bersih t-1 4. Opini Audit Tahun Sebelumnya. Didefinisikan sebagai opini audit yang diterima oleh auditee pada tahun sebelumnya yang diukur dengan menggunakan variabel dummy yaitu, diberikan kode 1 apabila auditee menerima opini audit going concern, sedangkan apabila auditee menerima opini audit non going concern diberikan kode 0 (Ramadhany, 2004). Data ini diperoleh dari laporan auditor independen pada tahun sebelum tahun pengamatan yaitu tahun Ukuran Perusahaan. Ukuran perusahaan merupakan suatu skala yang dapat mengklasifikasikan perusahaan menjadi perusahaan besar, menengah, dan kecil. Ukuran perusahaan dalam penelitian ini diukur melalui logaritma total aset. Total aset dipilih sebagai proksi atas ukuran perusahaan dengan mempertimbangkan, bahwa nilai aset relatif lebih stabil dibandingkan dengan nilai market capitalized dan penjualan (Wuryatiningsih, 2002 dalam Sudarmaji dan Sularto, 2007). Size = Logaritma Total Aset.

5 46 Tabel 3.2 Pengukuran Variabel No. Notasi Variabel Penelitian Ukuran 1 X1 Kualitas Audit Big Four = 1 Non Big Four = 0 2 X2 Kondisi Tidak bangkrut/sehat jika Z keuangan lebih dari (>) Perusahaan Bangkrut jika Z kurang dari (<) Daerah rawan bangkrut (grey area) 3 X3 Opini Audit Unqualified = 1 Tahun Non Unqualified = 0 Sebelumnya 4 X4 Pertumbuhan Pertumbuhan Penjualan Perusahaan =(Penjualan Bersih t Penjualan Bersih t-1)/ Penjualan Bersih t-1 5 X5 Ukuran Size: Total Asset Perusahaan 6 Y Opini Audit Going Concern Audit Going Concern Opinion Non Going Concern Audit Opinion Data yang diolah sendiri Skala Pengukuran Nominal Rasio Nominal Rasio Rasio Nominal Nominal

6 47 E. Populasi dan Sampel Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan manufaktur terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2010 sampai dengan Pemilihan sampel dalam penelitian ini diambil dengan metode purposive sampling, yaitu pengambilan sampel yang dilakukan dengan kriteria atau pertimbangan tertentu (Sugiyono,2004:78). Beberapa pertimbangan sebagai pemilihan sampel di dalam penelitian ini adalah sebagai berikut. Tabel 3.3 Proses Seleksi Sampel Berdasarkan Kriteria No. Kriteria Akumulasi 1 Perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek 137 Indonesia selama periode Perusahaan belum terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebelum 2 1 Januari Perusahaan yang delisting pada periode pengamatan Tahun Perusahaan tidak menerbitkan laporan keuangannya dalam 10 mata uang rupiah 5 Perusahan yang tidak menerbitkan laporan keuangan yang 12 berakhir pada 31 Desember tahun dan data yang dibutuhkan tidak lengkap 6 Perusahaan yang data laporan keuangan yang telah diaudit 7 oleh auditor independen selama periode tidak tersedia 7 Perusahaan yang mengalami rugi sekurangnya satu periode 89 laporan keuangan selama satu periode laporan keuangan selama periode pengamatan tahun Jumlah Sampel Akhir 15 Tahun Pengamatan 4 Jumlah Pengamatan 60 Data yang diolah sendiri Secara rinci dari 15 perusahaan yang terpilih menjadi sampel penelitian tersebut dapat dipaparkan pada Tabel sesuai dengan nama perusahaan berikut kode listing di BEI berdasarkan urutan alfabetis kode.

7 48 Tabel 3.4 Skala Pengukuran Variabel No Nama Perusahaan Kode No Nama Perusahaan Kode 1 Keramik Indonesia Asosiasi KIAS 9 Mulia Industrindo MLIA 2 Gunawan Dian Jaya GDST 10 Sunson Textile Manufacture SSTM 3 Pelat Timah Nusantara NIKL 11 Eratex ERTX 4 Barito Pasifik BRPT 12 Unitex UNTX 5 Sumalindo Lestari Jaya SULI 13 Jembo Cable Company JECC 6 Prima Alloy Steel Universal PRAS 14 Kedaung Indah Can KICI 7 Argo Pantes ARGO 15 Tirta Mahakam Resources TIRT 8 Karwell Indonesia KARW Sumber : yang diolah sendiri F. Teknik Pengumpulan Data Data dikumpulkan dengan melakukan studi kepustakaan, yaitu dengan mencatat dan menganalisis data laporan keuangan yang telah tersaji di dan Indonesia Capital Market Elektronic Library. G. Metode Analisis Data 1. Statistik Deskriptif Analisis statistik deskriptif merupakan teknik deskriptif yang memberikan informasi mengenai data yang dimiliki dan tidak bermaksud menguji hipotesis. Analisis ini hanya digunakan untuk menyajikan dan menganalisa data disertai dengan perhitungan agar dapat memperjelas keadaan atau karakteristik data yang bersangkutan (Nurgiyantoro et al, 2004). Pengukuran yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai ratarata (mean), standar deviasi, maksimum dan minimum.

8 49 2. Analisis Statistik Inferensial Analisis statistic inferensial digunakan untuk pengujian hipotesis yang akan diajukan. Dalam penelitian ini, pengujian hipotesis dilakukan dengan analisis multivariat dengan menggunakan regresi logistik (logistic regression). Regresi logistik adalah bentuk khusus analisa regresi dengan variabel dependen bersifat kategori dan variabel independennya bersifat kategori dan gabungan antara metric dan non metric (nominal). Teknik analisis ini tidak memerlukan lagi uji normalitas dan uji asumsi klasik pada variable bebasnya (Ghozali, 2011) menurut (Ghozali, 2005:211) logistic regression tidak memerlukan asumsi normatif pada variable bebasnya merupakan campuran antara continue (metric) dan kategorikal (non metric). Gujarati (2003) menyatakan bahwa regresi logistic mengabaikan heteroscedasity untuk masing-masing variable independennya. Analisis regresi logistic dilakukan dengan menggunakan bantuan program Statistical Package for Social Science (SPSS) 21.0 for Windows Model regresi logistik yang digunakan untuk menguji hipotesis sebagai berikut: Ln GC = α + βaudit + β2xzmin + β3opini + ΒGROWTH + β5size + ε 1-GC α = Konstanta βi = Koefisien regresi QA = Kualitas Audit yang di proksikan dengan variable dummy (1 untuk auditor yang tergabung dalam skala besar dan 0 untuk yang bukan) Size = Ukuran perusahaan OTS = Opini audit yang diterima pada tahun sebelumnya (kategori 1 bila opini audit going concern (GCAO), 0 bila bukan (NGCAO)

9 50 Kond_keu = Kondisi keuangan perusahaan yang diproksikan dengan menggunakan The Altman Model SG = Rasio Pertumbuhan perusahaan = Kesalahan residual Tahapan-tahapan pengujian hipotesis: 3. Menilai Model Fit Uji ini digunakan untuk menilai model yang telah dihipotesiskan telah fit atau tidak dengan data. Hipotesis untuk menilai model fit adalah: H0 : Model yang dihipotesisitan fit dengan data H1 : Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data Hipotesis ini bisa diterima, apabila model fit dengan data H0. Statistik yang digunakan berdasarkan Likelihood. Likelihood L dari model probabilitas bahwa model yang dihipotesiskan menggambarkan data input. Untuk menguji hipotesis nol dan alternative, l ditransformasikan menjadi -2 LogL. Output SPSS memberikan dua nilai - 2 LogL yaitu satu untuk model yang hanya memasukkan konstanta saja dan satu model dengan konstanta serta tambahan bebas. Adanya pengurangan nilai antara -2LogL pada langkah berikutnya menunjukkan bahwa model yang dihipotesiskan fit dengan data (Ghozali, 2011). Data dikatakan memiliki model fit baik apabila p-value Hosmer dan Lemeshow s Goodness of Tits Test lebih besar dari 0,05 yang berarti model mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan model dapat diterima karena cocok dengan data observasinya 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.

10 51 4. Menilai Kelayakan Model Regresi Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow s Goodness of Fits 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). Adapun hasilnya (Ghozali, 2011): a) Jika nilai statistic Hosmer and Lemeshow s Goodness of Fits Test sama dengan atau kurang dari 0,05 maka hipotesis nol ditolak. Hal ini berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga Goodness Fits model tidak baik karena model tidak dapat memprediksi nilai observasinya. b) Jika nilai statistic Hosmer and Lemeshow s Goodness of Fits 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. 5. Koefisienan determinasi (Nagelke R square) Besarnya nilai koefisien determinasi pada model regresi logistic ditunjukkan dengan nilai Nagelkerke R square. Nilai Nagelkerke R square menunjukkan variabilitas variable dependen yang dapat dijelaskan variabilitas variable independen, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variable-variabel lain diluar model penelitian (Ghozali, 2006: 233). 6. Tabel Klasifikasi Tabel klasifikasi menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan terjadinya variable terikat. Kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan terjadinya variable terikat dinyatakan dalam persen.

11 52 7. Estimasi Parameter dan Interprestasinya Estimasi parameter dapat dilihat melalui koefisien regresi. Koefisien regresi dari tiap variable-variabel yang diuji menunjukkan bentuk hubungan antara variable yang satu dengan yang lainnya. Pengujian hipotesis dilakukan dengan cara membandingkan antara nilai probabilitas (sig). apabila terlihat angka signifikan lebih kecil dari 0,05 maka koefisien regresi adalah signifikan pada tingkat 5% maka berarti H0 ditolak dan H1 diterima, yang berarti bahwa variable bebas berpengaruh secara signifikan terhadap terjadinya variable terikat. Begitu pula sebaliknya, jika angka signifikansi lebih besar dari 0,05 maka berarti H0 diterima dan H1 ditolak, yang berarti bahwa variable bebas tidak berpengaruh secara signifikan terhadap terjadinya variable terikat.