70 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian 1. Logistic Regression Binery Penelitian ini menggunakan perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebagai sampel penelitian. Berdasarkan kriteria sampel dan prosedurnya diperoleh 15 perusahaan dengan 45 sampel dalam tahun pengamatan 2010-2012. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari laporan auditor independen dan laporan keuangan perusahaan. Adapun hasil uji logistik binery dari penelitian ini adalah : Tabel 4.1 Case Processing Summary Unweighted Cases a N Percent Included in Analysis 45 100.0 Selected Cases Missing Cases 0.0 Total 45 100.0 Unselected Cases 0.0 Total 45 100.0 a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases.
71 Dari pengamatan tabel 4.1. Case Processing Summary diatas menunjukkan tidak adanya missing cases, artinya data yang diprosess lengkap, adapun jumlah data adalah 45 data dan seratus persen lengkap. Tabel 4.2 Dependent Variable Encoding Original Value Internal Value Tidak Opini Going 0 Concern Opini Going Concern 1 Dari pengamatan tabel 4.2. Dependent Variable Encoding diatas menunjukkan dependen opini going concern diberi kode 1 = opini going concern, dan 0 = tidak opini going concern.
72 Tabel 4.3 Block 0: Beginning Block Classification Table a,b Observed Predicted OpiniGoingConcern Tidak Opini Opini Going Going Concern Concern Percentage Correct Step 0 Tidak Opini Going 41 0 100.0 OpiniGoingConcern Concern Opini Going Concern 4 0.0 Overall Percentage 91.1 a. Constant is included in the model. b. The cut value is.500 Dari pengamatan tabel 4.3. Block 0 diatas, menunjukkan untuk model yang hanya menyertakan intercept ( SPSS menggunakan istilah constant). Adapun output Block 0 : Beginning Block : Classification table : menunjukkan tabel 2x2 dengan kolom berupa predicted values dari variabel dependen dan baris berupa nilai data actual yang diamati. Untuk model yang sempurna sema cases akan terletak pada diagonal tabel dan Overall Percentage akan bernilai 100%. Jika model regresi logistic mempunyai variance sama (homoscedasticity), maka nilai persen (%) pada kedua baris akan hampir sama.
73 Overall Percentage yang memprediksi model dengan benar dalam penelitian ini mempunya nilai yang baik sebesar 91,1%. Tabel 4.4 Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 0 Constant -2.327.524 19.739 1.000.098 Tabel 4.4. Variables in Equation yang hanya berisi constant memberikan nilai b0= -2,327, karena opini going concern dengan nilai ada opini going concern ada 1 dan opini going concern dengan nilai tidak ada opini going concern ada 41. Uji Wald pada tabel Variables in Equation digunakan untuk menguji apakah masing-masing koofisien regresi logistik signifikan. Uji Wald sama dengan kuadrat dari rasio koefisien regresi logistic B dan standard error SE. Dalam penelitian ini nilai signifikansinya adalah 0,000 atau lebih kecil dari α = 0,005, yang berarti constant dari model regresi logistik ini signifikan.
74 Tabel 4.5 Step 0 Variables Variables not in the Equation Score Df Sig. FinancialDistress.649 1.420 Size 4.123 1.042 KualitasAudit.213 1.644 KepemilikanManajerial.777 1.378 KepemilikanInstitusional 2.161 1.142 Overall Statistics 8.580 5.127 Tabel 4.5 Variables not in the Equation memberikan informasi mengenai semua variabel independen dalam penelitian ini yaitu Financial Distress, Ukuran Perusahaan ( Size ), Kualitas Audit, Kepemilikan Manajerial dan Kepemilikan Institusional. Tabel 4.6 Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig. Step 10.783 5.056 Step 1 Block 10.783 5.056 Model 10.783 5.056 Tabel 4.6 Omnibus Tests of Model Corfficients memberikan nilai chisquare goodness-of-fit test sebesar 10,783 dengan derajat kebebasan 5. P-value = 0,056 yang menunjukkan nilai lebih besar dari 0,005. Jika probabilitisa >0,005, maka Ho diterima. Adapun dasar pengambilan keputusan adalah :
75 Nilai goddness of fit test yang diukur dengan nilai chi-square pada bagian bawah uji Hosmer dan Lameshow berikut ini : - Jika probalitas > 0,005, Ho diterima - Jika probabilitas <0,005, Ho ditolak (Sumber: Singgih Santoso, 2014 dalam Buku Statistik Parametrik Edisi Revisi) Tabel 4.7 Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square df Sig. 1 1.600 7.979 Tabel 4.7 Hosmer and Lemeshow Test menunjukkan angka probabilitas adalah 0,979 yang adalah >0,005, maka Ho diterima. Hal ini berarti model regresi biary layak dipakai untuk analisis selanjutnya, karena tidak ada perbedaan yang nyata antara klasifikasi yang diprediksi dengan klasifikasi yang diamati. Tabel 4.8 Step -2 Log likelihood Model Summary Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 16.213 a.213.472 a. Estimation terminated at iteration number 20 because maximum iterations has been reached. Final solution cannot be found.
76 Tabel 4.8 Model Summary memberikan nilai statistic -2 Loglikehood =16,123, semakin kecil nilai -2 Loglikehood semakin baik, dalam penelitian nilai -2 Loglikehood cukup kecil yaitu 16,123. Koefisien Cox & Snell R Square dapat diinterpretasikan sama seperti koefisien determinasi R² pada regresi liner berganda. Tetapi karena nilai maksimum Cox & Snell R Square lebih kecil dari 1 yaitu 0,213, maka menjadi sukar untuk diinterpretasikan seperti R² dan jarang digunakan. Koefisien Cox & Snell R Square pada tabel Model Summary merupakan modifikasi dari koefisien Cox & Snell R Square agar nilai maksimumnya bisa mencapai satu dan mempunyai kisaran nilai antara 0 dan 1, sama seperti koefisien R² pada regresi berganda. Adapun nilai Negelkerke R Square umumnya lebih besar dari koefisien Cox & Snell R Square, tapi cenderung lebih kecil dibandingkan dengan nilai koefisien Negelkerke R Square = 0,472 Tabel 4.9 Classification Table a Observed Predicted OpiniGoingConcern Percentage Tidak Opini Going Concern Opini Going Concern Correct Tidak Opini Going 40 1 97.6 Step 1 OpiniGoingConcern Concern Opini Going Concern 4 0.0 Overall Percentage 88.9 a. The cut value is.500
77 Tabel 4.9 Classification Table memberikan informasi bahwa overall percentage sebesar 88,9, menunjukkan bahwa model regresi logistic yang digunakan hanya mampu menerangkan 88,9% kondisi yang sebenarnya. Tabel 4.10 Variables in the Equation B S.E. Wald Df Sig. Exp(B) FinancialDistress -1.779 2.050.753 1.385.169 Size 3.038 2.165 1.969 1.161 20.853 Step 1 a KualitasAudit -4.686 4.169 1.264 1.261.009 KepemilikanManajerial -440.257 67645.911.000 1.995.000 KepemilikanInstitusional 1.716 4.344.156 1.693 5.564 Constant -84.472 58.759 2.067 1.151.000 a. Variable(s) entered on step 1: FinancialDistress, Size, KualitasAudit, KepemilikanManajerial, KepemilikanInstitusional. Tabel 4.10 Variables in the Equation menunjukkan hasil perhitungan koefisien dari model regresi logistik biner. Adapun hasil dari perhitungan koefisien dari dari model regresi logistic biner dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : - Uji Wald menguji masing-masing koefisien regresi logistik dari setiap variabel independen :
78 1. Financial Distress 2. Uji Wald =. =,, = 0,753. P-value =0.385, lebih besar dari α = 0,05, maka koefisien regresi untuk Financial Distress tidak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini going concern 3. Ukuran Perusahaan ( Size) Uji Wald =. =,, = 1,969. P-value =0,161 lebih besar dari α = 0,05, maka koefisien regresi untuk Ukuran Perusahaan (Size) tidak signifikan terhadap penerimaan opini going concern. 4. Kualitas Audit Uji Wald =. =,, = 1,264. P-value =0,261 lebih besar dari α = 0,05, maka koefisien regresi untuk Kualitas Audit tidak signifikan terhadap penerimaan opini going concern.
79 5. Kepemilikan Manajerial Uji Wald =. =,, = 0,000. P-value =0,995 lebih besar dari α = 0,05, maka koefisien regresi untuk Kepemilikan Manajerial tidak signifikan terhadap penerimaan opini going concern. 6. Kepemilikan Manajerial Uji Wald =. =,, = 0,156. P-value =0,693 lebih besar dari α = 0,05, maka koefisien regresi untuk Kepemilikan Institusional tidak signifikan terhadap penerimaan opini going concern. Untuk Constant =. =,, = 2,067. P-value =0,151 lebih besar dari α = 0,05, maka koefisien Constant tidak signifikan terhadap penerimaan opini going concern. B. Pembahasan Ha1 : Kondisi keuangan perusahaan ( financial distress) tidak berpengaruh signifikan terhadap pemberian opini audit going concern. Pada hipotesa pertama menyatakan kondisi keuangan perusahaan (financial distress) berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini going concern. Namun
80 berdasarkan hasil uji regresi bineri menyatakan variabel kondisi keuangan perusahaan (financial distress) memiliki tingkat signifikansi sebesar 0,385 > 0,05, dan menjelaskan bahwa variabel financial distress tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap penerimaan opini going concern. Sehingga dalam hal ini hipotesa pertama ditolak. Penelitian ini mendukung penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Putra (2010) dan Yanti (2013) yang meyatakan kondisi keuangan (financial distress) tidak memiliki pengaruh terhadap penerimaan opini going concern. Ha2 : Ukuran perusahaan tidak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern. Pada hipotesis kedua menyatakan bahwa ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap penerimaan opini audit going concern. Berdasarkan hasil uji regresi bineri, ukuran perusahaan memiliki tingkat signifikan 0,161 > 0,05. Maka hipotesa kedua diterima, yang menyatakan ukuran perusahaan tidak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini going concern. Hasil penelitian ini mendukung penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Yanti (2013) yang menyatakan ukuran perusahaan tidak berpengaruh signifikan terhadap opini going concern. Ha3 : Kualitas audit tidak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern Hipotesis ketiga menyatakan bahwa kualitas audit berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern. Berdasarkan hasil uji regresi bineri,
81 kualitas audit memiliki tingkat signifikan 0,261 > 0,05. Maka hipotesa ketiga ditolak, yang menyatakan kualitas audit tidak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini going concern. Hasil penelitian ini mendukung penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Fanny dan Saputra (2005), Januarti dan Yanti (2013), yang menyatakan ukuran kualitas audit tidak berpengaruh signifikan terhadap opini going concern. Ha4 : Kepemilikan manajerial tidak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern. Hipotesis keempat menyatakan bahwa kepemilikan manajerial tidak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini going concern. Berdasarkan hasil uji regresi bineri, kepemilikan manajerial memiliki tingkat signifikan 0,995 > 0,05. Maka hipotesa keempat diterima, yang menyatakan kepemilikan manajerial tidak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini going concern. Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Januarti (2008). Kepemilikan perusahaan atau manajerial dapat meningkatkan nilai perusahaan, sehingga mengurangi risiko terjadinya kesulitan keuangan. Short dan Keasey (1999), Morck et al., (1988), Mc Connell dan Servaes (1990,1995), Kole (1995) menyatakan bahwa terdapat hubungan non linear antara kepemilikan manajerial dengan nilai perusahaan di Inggris. Ha5: Kepemilikan institusional tidak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern
82 Hipotesis kelima menyatakan bahwa kepemilikan institusional tidak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern. Berdasarkan hasil uji regresi bineri, kepemilikan manajerial memiliki tingkat signifikan 0,693 > 0,05. Maka hipotesa kelima diterima, yang menyatakan kepemilikan institusional tidak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini going concern. Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Januarti (2008) yang menyatakan bahwa kepemilikan institusional tidak berpengaruh terhadap opini going concern. Semakin besar kepemilikan institusional akan meningkatkan efisiensi pemakaian aktiva perusahaan. Dengan kepemilikan institusional diharapkan akan ada monitoring keputusan manajemen, sehingga mengurangi potensi kebangkrutan. Pencegahan dalam kebangkrutan akan berdampak terhadap tidak diterimanya opini audit going concern.