BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Populasi dan Sampel Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan sektor energi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2011-2014. Pemilihan populasi menggunakan perusahaan sektor energi disebabkan karena beberapa alasan sebagai berikut. 1 Model penilaian yang digunakan dalam penelitian ini untuk mengukur kecurangan pelaporan keuangan dengan menggunakan F-Score model. F-Score diperkenalkan oleh Dechow et al. (2007). Penelitian tersebut menggunakan Enron sebagai sampel percobaan perusahaan fraud, karenanya penelitian ini berfokus pada perusahaan energi sebab sampel percobaan yang digunakan dalam penelitian Dechow et al (2007) adalah Enron (Perusahaan sektor energi). 2 Berdasarkan data yang diperoleh dari Report to the Nations tahun 2014, kasus perusahaan yang terindikasi fraud paling banyak adalah sektor energi. Pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan metode purposive sampling, yaitu sampel harus memenuhi beberapa kriteria yang ditentukan oleh peneliti. Adapun kriteria yang digunakan dalam pengambilan sampel ini adalah. 1 Perusahaan sektor energi yang sudah terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode tahun 2011 2014. 2 Perusahaan mempublikasikan laporan keuangan tahunan dalam website perusahaan atau website BEI selama periode 2011 2014. 39
3 Perusahaan mengungkapkan data data yang berkaitan dengan variabel penelitian dan tersedia dengan lengkap selama periode pengamatan 2011-2014. 4 Perusahaan yang tidak berpindah sektor selama tahun pengamatan 2011-2014. 3.2 Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder merupakan data yang diperoleh secara tidak langsung. Data dalam penelitian ini diperoleh melalui media perantara dari perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). Data sekunder yang digunakan berupa laporan keuangan tahunan perusahaan dari situs resmi (www.idx.co.id). 3.3 Metode Pengumpulan Data Dalam penelitian ini metode pengumpulan data yang digunakan adalah dokumentasi, yaitu menggunakan data dari dokumen-dokumen yang sudah ada. Hal ini dilakukan dengan cara melakukan penelusuran dan pencatatan informasi yang diperlukan pada data sekunder berupa laporan tahunan perusahaan tahun 2011-2014. Penelitian ini menggunakan berbagai literatur untuk mencari data tambahan, diantaranya didapatkan dari jurnal penelitian, makalah, buku, serta dari internet yang berkaitan dengan tema penelitian. 3.4 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif untuk menganalisis hubungan antara variabel dependen dan independen. Penggunaan metode 40
kuantitatif dipilih karena dalam penelitian ini menggunakan angka-angka sebagai indikator variabel penelitian untuk menjawab permasalahan yang akan diteliti. Dalam rangka melakukan pengujian hipotesis, maka variabel dalam penelitian ini diklasifikasikan menjadi dua, yaitu : variabel dependen dan variabel independen. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah kecurangan pelaporan keuangan prediksian dengan variabel independen yaitu perubahan total aset, leverage, total persediaan, total piutang, auditor eksternal (Big Four), pergantian auditor eksternal. Tabel 3.1 akan mendeskripsikan definisi operasinal masingmasing variabel. Tabel 3.1 Definisi Operasional Variabel VARIABEL INDIKATOR SKALA PENGUKURAN Kecurangan Pelaporan Keuangan Prediksian FRAUD (Y) Kode satu (1) untuk perusahaan yang terprediksi oleh fraud score model melakukan kecurangan pelaporan keuangan, kode nol (0) untuk sebaliknya. Skala Nominal Perubahan Total Aset ASETCH (X 1 ) Leverage LEV (X 2 ) Skala Rasio Skala Rasio Total Persediaan INV (X 3 ) Skala Rasio 41
Total Piutang REC (X 4 ) Skala Rasio Auditor Eksternal BIG 4 (X 5 ) Kode nol (0) untuk perusahaan yang diaudit oleh Big Four (Deloitte, Ernest & Young, KPMG, PWC), kode satu (1) untuk sebaliknya. Skala Nominal Pergantian Auditor AUDCH (X 6 ) Kode satu (1) apabila terdapat pergantian auditor eksternal selama dua tahun, kode nol (0) untuk sebaliknya. Skala Nominal 3.4.1 Variabel Dependen Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah prediksian dari kecurangan pelaporan keuangan. Variabel ini diukur dengan menggunakan skala nominal (variabel dummy) yaitu dengan memberikan kode 1 untuk perusahaan yang terprediksi oleh fraud score model melakukan kecurangan pelaporan keuangan dan kode 0 untuk perusahaan yang terprediksi oleh fraud score model tidak melakukan kecurangan pelaporan keuangan. Cara menghitung fraud score model untuk memprediksi kecurangan pelaporan keuangan adalah sebagai berikut. F-SCORE = RSST Accrual + Financial Performance 42
Keterangan: WC = [Current Assets Short term Investments - ( Current Liability - Long Term Investment)] NCO = [ Total Assets Current Assets Long term Investments (Total Liabilities Current Liabilities Long Term Debt)] FIN = [ Short term Investments + Long term Investments (Long Term Debt - Short Term Debt)] ATS = (Beginning Total Assets + End Total Assets) 2 WC : Working Capital NCO : Non-current operating accrual FIN : Financial Accrual ATS : Average Total Assets RSST : 0.773 Kinerja Keuangan (Financial Performance) Financial performance = change in receivable + change in inventories + change in cash sales + change in earnings. Keterangan: Change in receivable Receivable / Average Total Assets 3.201 Change in Inventory Inventory / Average Total Assets 2.465 Change in cash sales [( Sales / sales (t) ( Receivable / receivable (t))] 0.108 Change in earnings [(Earnings (t) / Average Total Assets (t)) - (Earnings (t-1) / Average total Assets (t-1))] 0.995 Perusahaan terprediksi melakukan kecurangan pelaporan keuangan jika nilai fraud score model perusahaan tersebut lebih dari 1, sedangkan jika nilainya kurang dari satu maka perusahaan tersebut tidak terprediksi melakukan kecurangan pelaporan keuangan. 43
3.4.2 Variabel Independen Variabel independen dalam penelitian ini adalah komponen fraud triangle yang terdiri dari tekanan (pressure), kesempatan (opportunity), rasionalisasi (rationalization). Tekanan (pressure) diproksikan dengan rasio perubahan total aset dan rasio leverage; Kesempatan (opportunity) diproksikan dengan rasio total persediaan dan rasio total piutang; dan Rasionalisasi (rationalization) diproksikan dengan auditor eksternal (Big Four) dan pergantian auditor eksternal. 3.4.2.1 Tekanan (pressure) Menurut SAS No.99, terdapat empat jenis kondisi yang dapat mengakibatkan kecurangan, yaitu financial stability, external pressure, personal financial need, dan financial targets. Berdasarkan penelitian yang pernah dilakukan oleh Kurniawati (2012); Rachmawati (2013); Sihombing (2014) financial stability dan external pressure lebih berpengaruh terhadap kecurangan dibanding financial target dan personal financial need, oleh karena itu penelitian ini berfokus pada financial stability dan external pressure sebagai proksi untuk mendeteksi tekanan (pressure). a) Financial stability Rasio perubahan total aset merupakan rasio yang bertujuan untuk mengetahui jumlah kekayaan perusahaan dan stabilitas aset perusahaan dengan membandingkan pada tahun tertentu. Perusahaan yang mengalami pertumbuhan di bawah rata-rata industri pesaingnya cenderung akan meningkatkan prospek perusahaan dengan segala cara supaya dapat menonjol (Loebbecke dan 44
Willingham 1998; Bell dan Carcello 2000). Penelitian yang dilakukan oleh Skousen et al. (2009) menyatakan bahwa rasio perubahan total aset berpengaruh terhadap kecurangan pelaporan keuangan, oleh karena itu financial stability diproksikan dengan rasio perubahan total aset dan dihitung dengan rumus : b) External pressure ASETCH = External pressure merupakan tekanan yang berlebihan bagi manajemen untuk memenuhi persyaratan atau harapan dari pihak ketiga (Rahmanti, 2013). Tekanan dari pihak luar di dalam penelitian ini diproksikan dengan rasio leverage dan dihitung dengan rumus : LEV = 3.4.2.2 Kesempatan (opportunity) Kesempatan (opportunity) dalam penelitian ini diproksikan dengan rasio total persediaan dan total piutang. a) Rasio total persediaan Persediaan merupakan akun yang mudah untuk dimanipulasi, karena persediaan melibatkan estimasi yang subjektif dan sulit untuk diaudit. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Sihombing (2014) rasio total persediaan berpengaruh positif terhadap kecurangan pelaporan keuangan. Rasio total persediaan dihitung dengan rumus : INV = 45
b) Rasio total piutang Piutang adalah salah satu akun dalam laporan keuangan yang sering dimanipulasi oleh perusahaan (Spatis, 2002). Summers dan Sweeney (1998) meneliti akun piutang dan persediaan, menemukan bahwa kondisi akun persediaan dan piutang usaha berbeda antara perusahaan yang melakukan fraud dengan perusahaan yang tidak melakukan fraud. Berdasarkan penelitian yang dilakukan Skousen et al. (2009) rasio total piutang berpengaruh terhadap kecurangan pelaporan keuangan. Rasio total piutang dihitung dengan rumus : REC = 3.4.2.3 Rasionalisasi (rationalization) Rasionalisasi adalah pembenaran terhadap tindakan yang dilakukan. Rasionalisasi memang sulit untuk diukur karena sifatnya yang kualitatif, namun berdasarkan dari penelitian yang dilakukan oleh Suyanto (2009) rasionalisasi dapat diproksikan dengan pergantian auditor eksternal. a) Auditor eksternal Big Four Penelitian yang dilakukan oleh Farber (2005) menunjukkan bahwa perusahaan yang melakukan fraud cenderung tidak memilih Big Four sebagai auditor eksternalnya. Penemuan ini membuktikan bahwa Big Four memiliki kualitas audit yang lebih baik dibanding auditor eksternal lainnya, dan juga mengurangi kesempatan perusahaan untuk melakukan kecurangan. Variabel ini diukur dengan menggunakan skala nominal (variabel dummy) yaitu dengan memberikan kode 0 untuk Perusahaan yang diaudit oleh Big Four (Deloitte & 46
Touche, Ernest and Young, KPMG, Price Water house Coopers) dan kode 1 untuk perusahaan yang tidak diaudit oleh Big Four. b) Pergantian auditor eksternal Pergantian auditor eksternal erat hubungannya dengan fraud, Loebbecke dan Willingham (1998) menemukan bahwa sejumlah besar fraud dilakukan dilakukan dalam dua tahun pertama masa jabatan auditor. Skousen et al. (2009) menyatakan bahwa penggantian kantor akuntan publik dapat menjadi salah satu proksi dari rasionalisasi. Adanya pergantian akuntan publik pada pada dua tahun periode dapat menjadi indikasi terjadinya fraud. Pergantian auditor eksternal juga berguna untuk menghilangkan jejak fraud (fraud trail) yang ditemukan oleh auditor sebelumnya, oleh karena itu penelitian ini memproksikan rationalisasi dengan pergantian auditor eksternal. Variabel ini diukur dengan menggunakan skala nominal (variabel dummy) yaitu dengan memberikan kode 1 apabila terdapat pergantian auditor eksternal selama 2 tahun dan kode 0 apabila tidak terdapat pergantian auditor eksternal. 3.5 Metode Analisis Metode analisis yang digunakan untuk menguji hipotesis dalam penelitian ini adalah metode analisis regresi logistik. Pemilihan metode analisis regresi logistik didasarkan karena data yang digunakan dalam penelitian ini bersifat non metrik pada variabel dependen, sedangkan variabel independennya terdiri dari data metrik dan non metrik. Adapun model regresi logistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut. 47
Ln ( ) = exp + β ASETCH 1 x + β LEV 2 x + β INV 3 x + β REC 4 x + β BIG 4 5 x + β AUDCH 6 x + α di mana : Ln ( ) : Kecurangan pelaporan keuangan, variabel dummy yang dikodekan dengan angka 1 (satu) untuk perusahaan yang terprediksi oleh fraud score model melakukan kecurangan pelaporan keuangan dan 0 (nol) yang tidak. ASETCH : Rasio perubahan total aset. LEV : Leverage, Kemampuan perusahaan dalam memenuhi kewajibannya. INV : Rasio total persediaan. REC : Rasio total piutang. BIG 4 : Auditor eksternal (Big Four), variabel dummy yang dikodekan dengan angka 1 (satu) untuk perusahaan tidak diaudit oleh Big Four dan 0 (nol) yang diaudit oleh Big Four. AUDCH : Pergantian auditor eksternal, variabel dummy yang dikodekan 1 (satu) apabila terdapat pergantian auditor eksternal selama 2 tahun dan kode 0 (nol) apabila tidak terdapat pergantian auditor eksternal. 3.5.1 Statistik Deskriptif Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis dan skewness (Ghozali, 2011). Analisis deskriptif bertujuan untuk mengetahui gambaran dari data penelitiandengan variabel dependen berupa 48
kecurangan pelaporan keuangan dan variabel independen berupa komponenkomponen yang termasuk dalam fraud triangle. 3.5.2 Regresi Logistik Pengujian model dan hipotesis dalam penelitian ini menggunakan regresi logistik (logistic regression). Regresi logistik digunakan untuk menguji apakah probabilitas terjadinya variabel terikat dapat diprediksi dengan variabel bebasnya. Teknik analisis regresi logistik tidak memerlukan asumsi normalitas data pada variabel bebasnya (Ghozali, 2011). 3.5.3 Menilai Keseluruhan Model (Overall Model Fit) Langkah pertama dalam penelitian adalah menilai Overall Model Fit terhadap data. Beberapa tes statistik diberikan untuk menilai hal ini. Hipotesis untuk menilai model fit adalah (Ghozali, 2011). Ho: Model yang dihipotesakan tidak fit dengan data Ha: Model yang dihipotesakan fit dengan data Dari hipotesis ini supaya model fit dengan data maka Ho harus ditolak. Statistik yang digunakan berdasarkan pada fungsi likelihood. Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwa model yang dihipotesakan menggambarkan data input (Ghozali, 2011). 49
3.5.4 Menilai Kelayakan Model Regresi (Hosmer and Lemeshow s Goodness of Fit Test) Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow s Goodness of Fit Test dengan cara menguji hipotesis nol bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model (tidak ada perbedaan antara model dengan data). Jika nilai Hosmer and Lemeshow s Goodness of Fit Test lebih besar dari 0,05 maka hipotesis nol diterima dan berarti model dapat diterima karena cocok dengan data observasinya (Ghozali, 2011). 3.5.5 Koefisien Determinasi Koefisien determinasi pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Koefisien determinasi pada regresi logistik dapat dilihat dari nilai Omnibus Test of Model Coefficients dan Nagelkerke R Square. Pengujian menggunakan Omnibus Test of Model Coefficients digunakan untuk melihat apakah variabel independen secara bersamasama dapat mempengaruhi variabel dependen. Jika nilai Omnibus Test of Model Coefficients lebih kecil dari 0,05 maka menunjukan bahwa seluruh variabel independen dapat masuk dalam model tanpa harus ada yang dikeluarkan. Nagelkerke R Square digunakan untuk melihat kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen, misal nilai Nagelkerke R Square adalah sebesar 0,789 yang berarti variabilitas variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabilitas variabel independen sebesar 78,9% (Ghozali, 2011). 50
3.5.6 Uji Wald Pengujian statistik dengan Wald test digunakan untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel independen yang dimasukkan ke dalam model terhadap kecurangan pelaporan keuangan. Kriteria penerimaan dan penolakan hipotesis adalah sebagai berikut. Jika nilai α <0,05 maka hipotesis alternatif diterima Jika nilai α >0,05 maka hipotesis alternatif ditolak. 51