BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

Transkripsi

1 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Pengkajian dan Analisis Data 1. Statistik deskriptif Penelitian ini menggunakan perusahaan manufaktur di Bursa Efek Indonesia sebagai sampel penelitian. Berdasarkan kriteria sampel dan prosedur penyempelan yang telah dilakukan, diperoleh 20 perusahaan dengan 60 sampel dalam tahun pengamatan Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari laporan auditor independen dan laporan keuangan perusahaan. Hasil tabulasi data untuk variabel dependen dan independen disajikan pada lampiran statistik deskriptif masing-masing variabel disajikan pada tabel 4.1. Tabel 4.1 Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation ROA 60 -,75577, , , SIZE 60 23, , , , LVRG 60, ,78814, , ROE 60 -, ,31247, , Valid N (listwise) 60 56

2 57 Berdasarkan tabel 4.1 dapat dijelaskan hasil sebagai berikut: 1) Jumlah seluruh sampel penelitian (N) adalah sebanyak 60 perusahaan dengan variabel Kondisi Keuangan, Rasio Keuangan, Debt Default, Kualitas Audit, Opini Audit Tahun Sebelumnya, Opini Audit Going Concern. 2) Nilai rata-rata ROA sebesar -0, yang menunjukan bahwa ratarata kemampuan perusahaan sample dalam menghasilkan keuntungan masih kecil. 3) Nilai rata-rata Size sebesar 26, yang menunjukan bahwa perusahaan sampel memiliki nilai ukuran perusahaan yang terbilang besar. 4) Nilai rata-rata Leverage sebesar 0, yang menujukan nilai ratarata hutang pada perusahaan sampel masih mendominasi. 5) Nilai rata-rata ROE sebesar 0, yang menunjukan bahwa perusahaan sampel masih didominasi oleh liability pada neraca keuangan perusahaan tersebut. Data yang tidak terdistribusi normal dapat disebabkan oleh adanya data outlier, yaitu data yang memiliki nilai yang sangat menyimpang dari nilai data lainnya. Beberapa cara mengatasi data outlier yaitu: 1) Melakukan transformasi data ke bentuk lainnya. 2) Melakukan triming yaitu membuang data outlier.

3 58 3) Melakukan winsorizing yaitu merubah nilai data outlier dalam bentuk tertentu. Hasil penelitian diatas telah mengalami perubahan dalam penyesuaian data dengan menggunakan metode winsorizing, metode ini menyesuaikan standar nilai maksimal atau minimal yang outlier dengan nilai dua sampai tiga kali dari standar deviasi. 2. Statistik inferensial Analisis data dalam penelitian ini dilakuakan dengan menggunakan regresi logistik. Regresi logistik digunakan untuk menguji apakah probabilitas terjadinya variabel terikat dapat diprediksi dengan variabel bebasnya (Ghozali, 2011). 1) Menilai keseluruhan model (overall model fit) Penilaian keseluruhan model dilakukan dengan membandingkan nilai antara -2 Log Likelihood (-2LL) pada awal (Block Number = 0), dimana model hanya dimasukan konstanta dengan nilai -2 Log Likelihood (-2LL) pada akhir (Block Number = 1), dimana model memasukan kostanta dan variabel bebas. Nilai -2LL awal adalah sebesar 54,067 dan setelah dimasukan kedelapan variabel independen, maka nilai -2LL mengalami perubahan, menjadi 26,647. Penurunan nilai -2LL ini menunjukan model regresi yang baik atau dengan kata

4 59 lain model yang dihipotesiskan fit dengan data. Hasil penilaian keseluruhan model dapat dilihat pada lampiran 4. 2) Menilai kelayakan model regresi Tabel 4.2 Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square Df Sig Kelayakan model regresi dinilai dari kelayakan Hosmer and Lemeshow s Goodnesssof Fit Test menguji hipotesis nol bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model (tidak ada perbedaan antara model dengan data sehingga model dapat dikatakan fit. Nilai statistik Hosmer and Lemeshow s Goodnesssof Fit Test adalah 4,191 dengan nilai probabilitas signifikansi 0,839 yang nilainya jauh di atas 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan model dapat diterima karena cocok dengan data observasinya. Hasil Hosmer and Lemeshow s Goodnesssof Fit Test dapat dilihat pada lampiran 4. 3) Koefisien determinasi (Nagelkerke R Square) Tabel 4.3 Model Summary Cox & Snell R Step -2 Log likelihood Square Nagelkerke R Square a a. Estimation terminated at iterasion number 8 because parameter estimates changed by less than,001.

5 60 Besarnya nilai koefisiensi determinasi pada model regresi logistik ditunjukan dengan nilai Nagelkerke R Square. Berdasarkan hasil pengujian yang ditujukan pada lampiran tersebut, nilai Nagelkerke R Square adalah sebesar 0,618 yang berarti variabilitas variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen adalah sebesar 61,8% sedangkan sisanya sebesar 38,2% dijelaskan oleh variabel-variabel lain diluar model penelitian. Hasil keseluruhan model dapat dilihat pada lampiran 4. 4) Tabel klasifikasi Tabel klasifikasi menunjukan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi probabilitas penerimaan opini audit going concern oleh prusahaan. Kekuatan prediksi oleh model regresi untuk memprediksi kemungkinan terjadinya variabel terikat dinyatakan dalam persen. Hasil tabel klasifikasi ditampilkan dalam Tabel 4.4. Tabel 4.4 Classification Table a Predicted Observed Opini Audit Going Concern 0 1 Percentage Correct Step 1 Opini Audit Going Concern Overall Percentage 93.3 Tampilan dalam tabel 4.4 tersebut menunjukan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan

6 61 perusahaan menerima opini audit going concern adalah sebesar 98%. Hal ini menunjukan bahwa dengan menggunakan model regresi tersebut, terdapat sebanyak 49 perusahaan (98%) yang diprediksi akan menerima opini audit going concern dari total 50 perusahaan yang menerima opini audit going concern. Kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan perusahaan menerima opini audit non going concern adalah 70%. Hal ini berarti bahwa dengan model regresi tersebut, terdapat sebanyak 7 perusahaan (70%) yang diprediksi menerima opini audit non going concern dari total 10 perusahaan yang menerima opini audit non going concern. Secara keseluruhan, ketepatan klasifikasi data dari sampel yang diuji adalah sebesar 93%. 5) Model regresi logistik yang terbentuk dan pengujian hipotesis Model regresi logistik dapat dibentuk dengan melihat pada nilai estimasi paramater dalam Variables In The Equation. Model regresi yang terbentuk berdasarkan nilai estimasi parameter dalam Variables In The Equation adalah sebagai berikut ini:

7 62 Tabel 4.5 Variables in the Equation B S.E. Wald Df Sig. Exp(B) Oscore 1,749 1,527 1,311 1,252 5,748 ROA -7,019 3,927 3,195 1,074,001 DD -4,057 2,032 3,984 1,046,017 KA -3,043 1,873 2,639 1,104,048 Step 1 a OATS 3,158 1,575 4,020 1,045 23,520 SIZE,790,421 3,520 1,061 2,202 LVRG -2,407,960 6,293 1,012,090 ROE -1,672,931 3,222 1,073,188 Constant -15,454 10,397 2,209 1,137,000 a. Variable(s) entered on step 1: OScore, ROA, DD, KA, OATS, SIZE, LVRG, ROE. Pengujian hipotesis dilakukan dengan cara membandingkan antara tingkat signifikansi (sig) dengan tingkat kesalahan (α) = 5%. Berdasarkan tabel 4.5 dapat diinterpretasikan hasil sebagai berikut ini. a. Pengujian hipotesis pertama (H 1 ) Hasil pengujian menunjukan, variabel kondisi keuangan yang diproksikan dengan rumus O-score koefisien regresi positif sebesar 1,749 dengan tingkat signifikansi 0,252 yang lebih besar dari α (5%). Berdasarkan hal tersebut dapat disimpulkan bahwa variabel kondisi keuangan berpengaruh tidak signifikan pada opini audit going concern atau dengan kata lain H 1 ditolak. b. Pengujian hipotesis kedua (H 2 ) Hasil pengujian menunjukan variabel rasio keuangan yang diproksikan dengan rumus ROA memiliki koefisien regresi

8 63 sebesar -7,019 dengan tingkat signifikansi 0,074 yang lebih besar dari α (5%). Berdasarkan hal tersebut dapat disimpulkan bahwa variabel rasio keuangan berpengaruh tidak signifikan pada opini audit going concern atau dengan kata lain H 2 diterima. c. Pengujian hipotesis ketiga (H 3 ) Hasil pengujian menunjukan variabel debt default memiliki koefisien regresi negatif sebesar 4,057 dengan tingkat signifikansi 0,046 yang lebih kecil dari α (5%). Berdasarkan hal tersebut dapat disimpulkan bahwa variabel debt default berpengaruh signifikan negatif pada opini audit going concern atau dengan kata lain H 3 ditolak. d. Pengujian hipotesis keempat (H 4 ) Hasil pengujian menunjukan variabel kualitas audit yang diproksikan dengan dengan skala besar KAP memiliki koefisien regresi negatif sebesar 3,043 dengan tingkat signifikansi 0,104 yang lebih dari α (5%). Berdasarkan hal tersebut dapat disimpulkan bahwa variabel kualitas audit berpengaruh tidak signifikan pada opini audit going concern atau dengan kata lain H 4 diterima. e. Pengujian hipotesis kelima (H 5 ) Hasil pengujian menunjukan variabel opini audit tahun sebelumnya memiliki koefisien regresi positif sebesar 3,158 dengan tingkat signifikansi 0,045 yang lebih dari α (5%).

9 64 Berdasarkan hal tersebut dapat disimpulkan bahwa variabel opini audit tahun sebelumnya berpengaruh signifikan pada opini audit going concern atau dengan kata lain H 5 diterima. B. Pembahasan Penelitian ini merupakan studi mengenai penerbitan opini audit going concern dan non going concern oleh auditor. Penelitian ini mengamati 5 variabel kondisi keuangan perusahaan yang diproksikan pada rumus O-score model, rasio perusahaan yang diproksikan pada ROA, Debt default yang diproksikan pada status hutang perusahaan, Kualitas audit yang diproksikan dengan KAP big four dan Opini tahun sebelumnya yang diproksikan dengan opini audit yang diterima oleh auditee pada tahun sebelumnya. Penelitian terhadap 60 perusahaan manufaktur sebagai sample dari 390 perusahaan populasi yang dipilih dengan metode purpose sampling selama tahun diperoleh 50 auditee menerima opini audit going concern dan sisanya 10 auditee menerima opini audit non going concern. Pengaruh dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat tersebut dijelaskan sebagai berikut:

10 65 1. Pengaruh kondisi keuangan pada opini audit going concern Variabel kondisi keuangan yang diproksikan dengan rumus O- score, menunjukan bahwa kualitas audit berpengaruh tidak signifikan pada opini audit going concern tetapi memiliki koefisien yang bernilai positif. Hal ini sejalan penelitian Siti Zubaidah (2012) yang menunjukan bahwa kondisi keuangan berpengaruh tidak signifikan pada penerimaan opini audit going concern. Hasil penelitian ini memberikan bukti empiris bahwa kondisi keuangan yang diproksikan dengan rumus O-score model belum dapat dijadikan sebagai faktor yang dapat mempengaruhi opini audit going concern, walau hasil penelitian menunjukan adanya perbandingan lurus antara kondisi keuangan yang aman dan perolehan status going concern. 2. Pengaruh rasio keuangan pada opini audit going concern Variabel rasio keuangan yang diproksikan dengan rasio prifitabilitas (return of assets), menunjukan bahwa ROA memiliki koefisian yang negatif dan berpengaruh tidak signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern. Hal ini mendukung penelitian Karyanti dan Pratolo (2009) yang menunjukan bahwa rasio keuangan profitabilitas berpengaruh tidak signifikan pada penerimaan opini audit going concern.

11 66 Hasil penelitian ini memberikan bukti empiris bahwa ROA tidak dapat dijadikan sebagai faktor yang dapat mempengaruhi opini audit going concern. Selain itu ROA juga menunjukan perbandingan yang terbaik antara besarnya kemampuan perusahaan menghasilkan laba dengan penerimaan status going concern 3. Pengaruh debt default pada opini audit going concern Variabel debt default yang diproksikan dengan status hutang auditee, menunjukan koefisien negatif dan berpengaruh signifikan terhadap opini audit going concern. Hal ini selaras dengan penelitian Candra Saputra (2011) yang menunjukan bahwa debt default berpengaruh signifikan pada penerimaan opini audit going concern. Hasil penelitian ini memberikan bukti empiris bahwa debt default dapat dijadikan sebagai faktor yang dapat mempengaruhi opini audit going concern. Pada hasil yang didapat menunjukan adanya perbandingan terbalik antara status debt default yang diterima perusahaan sampel dengan perolehan status going concern perusahaan tersebut. 4. Pengaruh kualitas audit pada opini audit going concern Variabel kualitas audit yang diprosikan dengan KAP big four, menunjukan koefisien negatif dan berpengaruh tidak signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern. Hal ini mendukung penelitian

12 67 Karyanti dan Pratolo (2009) yang menunjukan bahwa kualitas audit berpengaruh tidak signifikan pada penerimaan opini audit going concern. Hasil penelitian ini memberikan bukti empiris bahwa kualitas audit tidak dapat dijadikan sebagai faktor yang dapat mempengaruhi opini audit going concern. Hal ini berarti bahwa KAP yang berafiliasi dengan big four atau pun tidak berafiliasi dengan KAP big four sama sama memberikan kualitas audit yang baik dan bersikap independen dalam mengeluarkan opini audit going concern. 5. Pengaruh opini audit tahun sebelumya pada opini audit going concern Variabel opini audit tahun sebelumya menunjukan koefisien positif dan juga berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern. Hal ini sejalan penelitian Hinggar Eko Chalfidin (2010) yang menunjukan bahwa opini audit tahun sebelumya berpengaruh signifikan pada penerimaan opini audit going concern. Hasil penelitian ini memberikan bukti empiris bahwa opini audit tahun sebelumya dapat dijadikan sebagai faktor yang dapat mempengaruhi opini audit going concern. Dengan perbandingan lurus antara opini audit tahun sebelumnya dengan opini tahun berjalan, perusahaan yang menerima opini audit going concern pada tahun sebelumnya juga memiliki kemungkinan yang semakin besar untuk memerima opini audit going concern pada tahun berjalan.

13 68 6. Pengaruh variabel kontrol (Size, Leverage, ROE) pada opini audit going concern. 1) Size Variabel Size menunjukan koefisien positif tetapi berpengaruh tidak signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa ukuran perusahaan belum dapat dijadikan acuan sebagai syarat penerimaan opini audit going concern. 2) Leverage Variabel Leverage memiliki nilai koefisian positif dan berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern. Hasil penelitian ini memberikan menunjukan bahwa variabel Leverage dapat dijadikan sebagai faktor yang dapat mempengaruhi opini audit going concern. Dengan perbandingan terbalik antara Leverage dengan opini tahun berjalan., maka semakin besar hutang yang dimiliki perusahaan akan membuat semakin kecilnya kemungkinan penerimaan opini going concern pada perusahaan tersebut. 3) ROE Sedangkan variabel ROE menujukan koefisien negatif dan berpengaruh tidak signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern. Hal ini menunjukan bahwa ROE belum dapat dijadikan acuan untuk penerimaan opini audit going concern.