BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Objek Penelitian 4.1.1 Gambaran Umum dan Objek Penelitian Gambaran singkat objek penelitian mengenai asumsi going concern: analisis asumsi going concern dan berbagai faktor yang mempengaruhinya. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebagai variabel independen (bebas) adalah variabel audit tenure dihitung berdasarkan jumlah tahun auditor independen bekerja sebagai auditor di perusahaan yang bersangkutan. Variabel disclosure dihitung dengan menggunakan indeks disclosure. Variabel ukuran KAP dihitung menggunakan variabel dummy dengan nilai 1 untuk auditor yang tergabung dalam auditor big-four dan nilai 0 untuk auditor yang tidak atau selain big-four. Variabel debt default yang dilihat dari jumlah ekuitas suatu perusahaan selama tahun berjalan, diberi nilai dummy 1 jika perusahaan memiliki ekuitas negatif dan diberi nilai dummy 0 jika perusahaan memiliki ekuitas positif. Variabel opinion shopping dihitung berdasarkan pergantian auditor jika perusahaan mengganti auditornya setelah diberikan asumsi going concern di tahun sebelumnya maka diberi nilai 1 dan apabila perusahaan tidak mengganti auditornya setelah diberikan asumsi going concern di tahun sebelumnya maka diberi nilai 0. Variabel kondisi keuangan diproksikan dengan financial distress model yaitu Z- Score Model yang dikembangkan oleh Edward Altman, terakhir yaitu variabel opini audit tahun sebelumnya diberi nilai dummy 1 jika perusahaan menerima opini dengan 34
35 paragraf going concern dan diberi nilai dummy 0 jika perusahaan menerima opini dengan paragraf non going concern. Sedangkan variabel dependen (terikat) adalah variabel asumsi going concern, menggunakan variabel dummy bernilai 1 untuk perusahaan yang menerima asumsi going concern dan bernilai 0 untuk perusahaan yang menerima asumsi non going concern. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama tahun 2011-2014. Sampel penelitian diambil secara purposive sampling. Purposive sampling merupakan metode dimana pemilihan sampel pada karakteristik populasi sesuai dengan kriteria yang sudah ditentukan. 4.1.2 Deskripsi Umum Sampel Berdasarkan penjelasan teknik pengambilan sampel bertujuan (purposive sampling) maka, jumlah perusahaan yang memenuhi kriteria yang ada di dalam penelitian ini sebanyak 28 perusahaan dengan jumlah data sebanyak 112 observasi selama 4 tahun penelitian (2011-2014), berikut adalah rinciannya:
36 Tabel 4.1 Akumulasi Sampel Penelitian No. Kriteria Jumlah Akumulasi (2011-2014) 1 Perusahaan manufaktur yang konsisten 157 628 terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2011-2014. 2 Perusahaan yang tidak menerbitkan laporan keuangan audit dan laporan tahunan per 31 Desember dan dipublikasi selama periode penelitian 2011-2014. 3 Perusahaan yang laporan keuangannya tidak menggunakan mata uang rupiah selama periode penelitian. 4 Perusahaan yang tidak mengalami kerugian minimal satu kali selama periode penelitian. (29) (116) (30) (120) (70) (280) Sampel 28 112 4.1.3 Klasifikasi Industri Proses klasifikasi sampel berdasarkan kriteria yang telah ditentukan terpilih sebanyak 28 perusahaan manufaktur yang akan dijadikan sampel penelitian dengan periode pengamatan selama 4 tahun (2011-2014), sehingga diperoleh total sampel keseluruhan sebanyak 112 perusahaan manufaktur. Dari 28 perusahaan manufaktur yang terpilih menjadi sampel penelitian. 4.2 Hasil Analisis Data 4.2.1 Analisis Statistik Deskriptif Statistik deskriptif berfungsi untuk mengambil karakteristik sampel yang digunakan dalam penelitian. Dalam tabel dibawah ini menampilkan hasil karakteristik deskriptif untuk variabel independen dalam penelitian.
37 Tabel 4.2 Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Audit Tenure 112 1,00 4,00 2,0357 1,03043 Disclosure 112,58,94,8125,09827 Ukuran KAP 112,00 1,00,2589,44002 Debt Default 112,00 1,00,0893,28644 Opinion Shopping 112,00 1,00,0714,25870 Kondisi Keuangan 112-4,37 48,21 2,6757 6,02966 Opini Audit Going Concern 112,00 1,00,1875,39207 Asumsi Going Concern 112,00 1,00,1875,39207 Valid N (listwise) 112 Hasil pengujian menggunakan SPSS menunjukkan total sampel penelitian ini sebanyak 112 yang berasal dari perusahaan-perusahaan manufaktur yang listing di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode 2011-2014 dan memenuhi kriteria yang telah ditetapkan. Variabel audit tenure yang dihitung berdasarkan jumlah tahun dari KAP independen yang sama menjadi auditor bagi perusahaan menunjukkan nilai minimum sebesar 1.00, nilai maximum sebesar 4.00, nilai rata-rata sebesar 2.0357, dan nilai standar deviasi sebesar 1.03043. Nilai rata-rata lebih besar dari nilai standar deviasi menujukkan bahwa data cenderung stabil. Variabel disclosure yang dihitung dengan menggunakan disclosure level menunjukkan nilai minimum sebesar 0.58, nilai maximum sebesar 0.94, nilai ratarata sebesar 0.8125, dan nilai standar deviasi sebesar 0.09827. Nilai rata-rata lebih besar dari nilai standar deviasi menunjukkan bahwa data cenderung stabil. Variabel kondisi keuangan yang dihitung menggunakan rumus Z-Score Model menunjukkan nilai minimum sebesar -4.37, nilai maximum sebesar 48.21,
38 nilai rata-rata sebesar 2.6757, dan nilai standar deviasi sebesar 6.02966. Nilai ratarata lebih kecil dari nilai standar deviasi menunjukkan bahwa data cenderung tidak stabil. Tabel 4.3 Frekuensi Ukuran KAP Ukuran KAP Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent KAP Non Big Four 83 74,1 74,1 74,1 Valid KAP Big Four 29 25,9 25,9 100,0 Total 112 100,0 100,0 Untuk ukuran KAP Non Big Four diberi nilai dummy 0, dari hasil tabel frekuensi menunjukkan sebesar 83 perusahaan diaudit oleh KAP Non Big Four. Sedangkan untuk ukuran KAP Big Four diberi nilai dummy 1, hasil dari tabel frekuensi menunjukkan sebesar 29 perusahaan diaudit oleh KAP Big Four. Tabel 4.4 Frekuensi Debt Default Debt Default Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Ekuitas Positif 102 91,1 91,1 91,1 Valid Ekuitas Negatif 10 8,9 8,9 100,0 Total 112 100,0 100,0 Untuk debt default dihitung berdasarkan nilai ekuitas perusahaan, ekuitas positif (status tidak debt default) diberi nilai dummy 0, hasil dari tabel frekuensi menunjukkan sebesar 102 perusahaan memiliki ekuitas positif. Sedangkan untuk ekuitas negatif (status debt default) diberi nilai dummy 1, hasil dari tabel frekuensi menunjukkan sebesar 10 perusahaan memiliki ekuitas negatif.
39 Tabel 4.5 Frekuensi Opinion Shopping Opinion Shopping Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Perusahaan tidak mengganti auditornya Perusahaan mengganti auditornya 104 92,9 92,9 92,9 8 7,1 7,1 100,0 Total 112 100,0 100,0 Untuk opinion shopping diukur dengan menggunakan variabel dummy, perusahaan yang tidak melakukan pergantian auditor untuk tahun selanjutnya setelah mendapat opini audit dengan paragraf going concern maka akan diberi nilai 0, hasil dari tabel frekuensi menunjukkan sebesar 104 perusahaan tidak mengganti auditornya setelah mendapat opini dengan paragraf going concern. Sedangkan untuk perusahaan yang melakukan pergantian auditor untuk tahun selanjutnya setelah mendapat opini audit dengan paragraf going concern maka akan diberi nilai 1, hasil dari tabel frekuensi menunjukkan sebesar 8 perusahaan mengganti auditornya setelah mendapat opini dengan paragraf going concern. Tabel 4.6 Frekuensi Opini Audit Tahun Sebelumnya Opini Audit Tahun Sebelumnya Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent opini non going concern 91 81,3 81,3 81,3 Valid opini going concern 21 18,8 18,8 100,0 Total 112 100,0 100,0 Untuk opini audit tahun sebelumnya, perusahaan yang memperoleh opini non going concern di tahun sebelumnya diberi nilai dummy 0, hasil dari tabel frekuensi menunjukkan sebesar 91 perusahaan mendapatkan opini non going concern
40 pada tahun sebelumnya. Sedangkan perusahaan yang memperoleh opini going concern di tahun sebelumnya diberi nilai dummy 1, hasil dari tabel frekuensi menunjukkan sebesar 21 perusahaan mendapatkan opini going concern pada tahun sebelumnya. 4.2.2 Analisis Regresi Logistik Hasil analisis regresi logistik dengan menggunakan bantuan software SPSS versi 20 dapat dilihat pada tabel 4.7, yaitu tabel pengujian regresi logistik (variabel in equation), sebagai berikut: Tabel 4.7 Hasil Pengujian Regresi Logistik Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95% C.I.for EXP(B) Lower Upper X1,922 1,024,810 1,368 2,514,338 18,704 X2-19,128 10,964 3,044 1,081,000,000 10,607 X3 1,358 2,168,393 1,531 3,890,056 272,595 Step 1 a X4 25,373 10287,159,000 1,998 104511331471,077,000. X5-4,361 2,691 2,627 1,105,013,000 2,492 X6 -,121,407,088 1,767,886,399 1,968 X7 8,508 2,821 9,094 1,003 4954,259 19,652 1248942,776 Constant 7,487 6,580 1,295 1,255 1784,090 a. Variable(s) entered on step 1: X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7.
41 Arti persamaan Regresi Logistik tersebut adalah: 1) Nilai konstanta adalah 7,487 artinya jika variabel-variabel independen dalam penelitian ini yaitu Audit Tenure, Disclosure, Ukuran KAP, Debt Default, Opinion Shopping, Kondisi Keuangan, dan Opini Audit Tahun Sebelumnya dianggap konstanta maka rata-rata Asumsi Going Concern adalah 7,487. 2) Nilai Koefisien regresi dari variabel Audit Tenure sebesar 0,922 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 Audit Tenure akan meningkatkan 0,922 probabilitas Asumsi Going Concern dengan asumsi variabel lainnya konstan. 3) Nilai Koefisien regresi dari variabel Disclosure sebesar -19,128 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 Disclosure akan mengurangi 19,128 probabilitas penerimaan Asumsi Going Concern dengan asumsi variabel lainnya konstan. 4) Nilai Koefisien regresi dari variabel Ukuran KAP sebesar 1,358 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 Ukuran KAP akan meningkatkan 1,358 probabilitas Asumsi Going Concern dengan asumsi variabel lainnya konstan. 5) Nilai Koefisien regresi dari variabel Debt Default sebesar 25,373 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 Debt Default akan meningkatkan 25,373 probabilitas Asumsi Going Concern dengan asumsi variabel lainnya konstan. 6) Nilai Koefisien regresi dari variabel Opinion Shopping sebesar -4,361 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 Opinion Shopping akan mengurangi 4,361 probabilitas Asumsi Going Concern dengan asumsi variabel lainnya konstan. 7) Nilai Koefisien regresi dari variabel Kondisi Keuangan sebesar -1,21 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 Kondisi Keuangan akan mengurangi 1,21 probabilitas Asumsi Going Concern dengan asumsi variabel lainnya konstan.
42 8) Nilai Koefisien regresi dari variabel Opini Audit Tahun Sebelumnya sebesar 8,508 menyatakan bahwa setiap peningkatan 1 Kondisi Keuangan akan meningkatkan 8,508 probabilitas Asumsi Going Concern dengan asumsi variabel lainnya konstan. 4.2.3 Menilai Kelayakan Model Regresi Kelayakan model regresi dapat dilihat dari tabel Hosmer and Lemeshow Test, model dapat diterima apabila tingkat Sig. > 0,05. Tabel 4.8 Hasil Pengujian Kelayakan Model Regresi Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square Df Sig. 1 1,166 8,997 Tabel 4.8 menunjukkan hasil pengujian Hosmer and Lemeshow s Goodness of Fit Test menghasilkan nilai Chi-square sebesar 1,166 dengan nilai signifikansi sebesar 0,997 yang nilainya lebih besar daripada 0,05 sehingga H0 diterima dan H1 ditolak. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak ada perbedaan antara model dengan data. Hal ini berarti model regresi logistik yang dihasilkan pada penelitian ini mampu mempredikasi nilai observasinya, sehingga model dapat diterima dan model regresi logistik layak dipakai untuk analisis selanjutnya. 4.2.4 Menilai Keseluruhan Model (Overall Model Fit) Keseluruhan model dari peelitian ini dapat dikatakan baik apabila perbandingan nilai -2Log Likelihood mengalami penurunan.
43 Tabel 4.9 Perbandingan Nilai -2Log Likelihood -2 LL awal (Block Number 0) 108,097-2 LL akhir (Block Number 1) 16,929 Penurunan -2 LL 91,168 Berdasarkan Tabel 4.9 terlihat nilai -2Log Likelihood pada model awal (Block Number 0) sebesar 108,097. Sedangkan setelah dimasukkan ketujuh variabel bebas (variabel independen) ke dalam model (Block Number 1) maka, diperoleh nilai -2LL sebesar 16,929. Angka penurunan nilai-2log Likelihood sebesar 91,168, penurunan -2Log Likelihood ini diartikan bahwa penambahan variabel bebas ke dalam model dapat memperbaiki model fit serta menunjukkan model regresi yang lebih baik atau dengan kata lain model yang di hipotesiskan fit dengan data dan dapat disimpulkan bahwa secara bersama-sama ketujuh variabel penelitian berpengaruh terhadap asumsi going concern. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 4.10 dan Tabel 4.11 berikut ini : Tabel 4.10 Hasil Uji Overall Model Fit Uji -2Log Likelihood Block Number = 0 Iteration History a,b,c Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constant 1 108,932-1,250 Step 0 2 108,100-1,453 3 108,097-1,466 4 108,097-1,466 a. Constant is included in the model. b. Initial -2 Log Likelihood: 108,097 c. Estimation terminated at iteration number 4 because parameter estimates changed by less than,001. Selanjutnya, pengujian fit atau tidaknya model dengan data dilakukan dengan memasukkan variabel bebas (variabel independen) atau disebut dengan
44 proses -2Log Likelihood akhir (Block Number = 1). Nilai -2LL akhir pada Block Number 1 sebesar 16,929 pada iterasi ke-20. Dapat dilihat pada tabel 4.11 berikut ini: Tabel 4.11 Uji -2Log Likelihood Block Number =1 Iteration History a,b,c,d Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constant X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 1 44,394 -,430,008-1,846,125 2,011-1,245 -,004 2,939 2 26,481,380,078-4,325,325 4,056-2,233 -,006 4,485 3 20,133 2,175,239-8,177,644 6,173-2,762 -,008 5,759 4 17,840 4,380,488-12,693,967 8,191-3,267 -,020 6,859 5 17,111 6,263,748-16,606 1,201 9,935-3,850 -,055 7,809 6 16,956 7,268,890-18,669 1,329 11,285-4,256 -,108 8,364 7 16,938 7,478,921-19,110 1,357 12,366-4,357 -,120 8,502 8 16,932 7,487,922-19,128 1,358 13,371-4,361 -,121 8,508 9 16,930 7,487,922-19,128 1,358 14,372-4,361 -,121 8,508 Step 1 10 16,930 7,487,922-19,128 1,358 15,372-4,361 -,121 8,508 11 16,929 7,487,922-19,128 1,358 16,373-4,361 -,121 8,508 12 16,929 7,487,922-19,128 1,358 17,373-4,361 -,121 8,508 13 16,929 7,487,922-19,128 1,358 18,373-4,361 -,121 8,508 14 16,929 7,487,922-19,128 1,358 19,373-4,361 -,121 8,508 15 16,929 7,487,922-19,128 1,358 20,373-4,361 -,121 8,508 16 16,929 7,487,922-19,128 1,358 21,373-4,361 -,121 8,508 17 16,929 7,487,922-19,128 1,358 22,373-4,361 -,121 8,508 18 16,929 7,487,922-19,128 1,358 23,373-4,361 -,121 8,508 19 16,929 7,487,922-19,128 1,358 24,373-4,361 -,121 8,508 20 16,929 7,487,922-19,128 1,358 25,373-4,361 -,121 8,508 a. Method: Enter b. Constant is included in the model. c. Initial -2 Log Likelihood: 108,097 d. Estimation terminated at iteration number 20 because maximum iterations has been reached. Final solution cannot be found.
45 4.2.5 Pengujian Hipotesis 1) Pengujian Secara Simultan (Uji F) Pengujian ini menggunakan tabel Omnimbus Test of Model Coefficients untuk melihat hasil pengujian secara keseluruhan (simultan) pengaruh variabel bebas. Apabila tingkat Sig. < 0,05 maka H0 diterima dan H1 ditolak. Tabel 4.12 Hasil Pengujian Koefisien Secara Simultan Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square Df Sig. Step 91,168 7,000 Step 1 Block 91,168 7,000 Model 91,168 7,000 Pada tabel 4.12 nilai Chi-square pada Omnimbus Test of Model Coefficients merupakan hasil dari selisih atau penurunan nilai pada data -2LL sebesar 91,168 yang menunjukkan model regresi ini semakin baik dan layak. Dalam tabel hasil output Omnimbus Test of Model Coefficients menyatakan bahwa hasil uji Chi-square sebesar 91,168 dan berdasarkan tabel diatas diperoleh nilai Sig. sebesar 0,000. Dengan tingkat signifikan yang lebih kecil dari 0,05 maka hipotesis diterima artinya secara bersama-sama (simultan) variabel audit tenure, disclosure, ukuran KAP, debt default, opinion shopping, kondisi keuangan, dan opini audit tahun sebelumnya berpengaruh signifikan terhadap asumsi going concern. Dari hasil pengujian dengan menggunakan analisis regresi logistik, seperti yang tampak pada tabel 4.7 dapat diperoleh persamaan regresi sebagai berikut : Ln AGC 1 AGC = 7,487 + 0,922TEN 19,128DISC + 1,358KAP + 25,373DEBT 4,361OS 1,21ALTMAN + 8,508OATS + ε
46 2) Pengujian Secara Parsial (Uji t) Hasil pengujian secara parsial untuk masing-masing variabel independen tersebut cukup dengan melihat Tabel 4.13 (Variable in Equation) pada kolom Sig. dibandingkan dengan tingkat kealphaan 0,05. Apabila nilai Sig. < 0,05 maka H0 diterima dan H1 ditolak. Tabel 4.13 Hasil Pengujian Koefisien Secara Parsial Variables in the Equation B S.E. Wald Df Sig. Exp(B) 95% C.I.for EXP(B) Lower Upper X1,922 1,024,810 1,368 2,514,338 18,704 X2-19,128 10,964 3,044 1,081,000,000 10,607 X3 1,358 2,168,393 1,531 3,890,056 272,595 Step 1 a X4 25,373 10287,159,000 1,998 104511331471,077,000. X5-4,361 2,691 2,627 1,105,013,000 2,492 X6 -,121,407,088 1,767,886,399 1,968 X7 8,508 2,821 9,094 1,003 4954,259 19,652 1248942,776 Constant 7,487 6,580 1,295 1,255 1784,090 a. Variable(s) entered on step 1: X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7. Berdasarkan pengujian koefisien secara parsial diperoleh hasil sebagai berikut: (1) Pengaruh Audit Tenure (X1) terhadap Asumsi Going Concern. Dari tabel 4.13 diketahui bahwa variabel audit tenure menunjukkan koefisien regresi positif sebesar 0,922 dengan tingkat Sig. sebesar 0,368 yang lebih besar dari 0,05 sehingga H1 ditolak yang artinya, audit tenure secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap asumsi going concern. (2) Pengaruh Disclosure (X2) terhadap Asumsi Going Concern. Dari tabel 4.13 diketahui bahwa variabel disclosure menunjukkan koefisien regresi negatif sebesar -19,128 dengan tingkat Sig. sebesar 0,081 yang lebih besar
47 dari 0,05 sehingga H2 ditolak yang artinya, disclosure secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap asumsi going concern. (3) Pengaruh Ukuran KAP terhadap Asumsi Going Concern. Dari tabel 4.13 diketahui bahwa variabel ukuran KAP menunjukkan koefisien regresi positif sebesar 1,358 dengan tingkat Sig. sebesar 0,531 yang lebih besar dari 0,05 sehingga H3 ditolak yang artinya, ukuran KAP secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap asumsi going concern. (4) Pengaruh Debt Default terhadap Asumsi Going Concern. Dari tabel 4.13 diketahui bahwa variabel debt default menunjukkan koefisien regresi positif sebesar 25,373 dengan tingkat Sig. sebesar 0,998 yang lebih besar dari 0,05 sehingga H4 ditolak yang artinya, debt default secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap asumsi going concern. (5) Pengaruh Opinion Shopping terhadap Asumsi Going Concern. Dari tabel 4.13 diketahui bahwa variabel opinion shopping menunjukkan koefisien regresi negatif sebesar -4,361 dengan tingkat Sig. sebesar 0,105 yang lebih besar dari 0,05 sehingga H5 ditolak yang artinya, opinion shopping secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap asumsi going concern. (6) Pengaruh Kondisi Keuangan terhadap Asumsi Going Concern. Dari tabel 4.13 diketahui bahwa variabel kondisi keuangan menunjukkan koefisien regresi negatif sebesar -1,21 dengan tingkat Sig. sebesar 0,767 yang lebih besar dari 0,05 sehingga H6 ditolak yang artinya, kondisi keuangan secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap asumsi going concern. (7) Pengaruh Opini Audit Tahun Sebelumnya terhadap Asumsi Going Concern.
48 Dari tabel 4.13 diketahui bahwa variabel opini audit tahun sebelumnya menunjukkan koefisien regresi positif sebesar 8,508 dengan tingkat Sig. sebesar 0,003 yang lebih kecil dari 0,05 sehingga H7 diterima yang artinya, kondisi keuangan secara parsial berpengaruh signifikan terhadap asumsi going concern. 4.3 Pembahasan Hasil Penelitian 1) Pengaruh Secara Simultan Secara simultan audit tenure, disclosure, ukuran KAP, debt default, opinion shopping, kondisi keuangan, dan opini audit tahun sebelumnya berpengaruh signifikan terhadap asumsi going concern. Besarnya pengaruh ini ditunjukkan oleh nilai Nagelkerke R Square. Nagelkerke R Square digunakan untuk menilai variabilitas variabel dependen yang dapat dijelaskan variabel independen. Tabel 4.14 Koefisien Determinasi Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 16,929 a,557,900 a. Estimation terminated at iteration number 20 because maximum iterations has been reached. Final solution cannot be found. Tabel 4.14 menunjukkan nilai Nagelkerke R Square sebesar 0,900 artinya 90% variabel dependen yaitu asumsi going concern dipengaruhi oleh variabelvariabel independen yaitu audit tenure, disclosure, ukuran KAP, debt default, opinion shopping, kondisi keuangan, dan opini audit tahun sebelumnya. Sedangkan sisanya, 10% dipengaruhi oleh variabel-variabel lain di luar model penelitian ini. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian terdahulu yaitu Ardiani, dkk (2012) dan Nanda dan Siska (2015).
49 2) Pengaruh Secara Parsial (1) Audit Tenure Hasil pengujian dengan menggunakan regresi logistik menunjukkan bahwa audit tenure tidak berpengaruh terhadap asumsi going concern. Dalam Peraturan Pemerintah Republik Indonesia No. 20 Tahun 2015 Tentang Praktik Akuntan Publik, telah diatur secara lengkap bagaimana auditor memberikan jasa auditnya. Waktu perikatan auditor dengan auditee tidak akan mengurangi tingkat independensi auditor. Auditor akan tetap menjaga nama baiknya serta KAP tempatnya bekerja tanpa melihat kurun waktu perikatan dengan auditee. Jika auditor menemukan sesuatu yang berkaitan dengan kelangsungan hidup perusahaan yang diauditnya maka, auditor akan mengungkapkannya dalam opini audit secara independen. Dari hasil penelitian dapat dilihat bahwa perusahaan Kertas Basuki Rachmat Indonesia Tbk (KBRI) menggunakan auditor yang sama yaitu Hananta Budiarto & Rekan selama tiga tahun berturut-turut (2011-2013). Apac Citra Centertex Tbk (MYTX) juga menggunakan auditor yang sama yaitu Mulyamin Sensi Suryanto & Lianny selama tiga tahun berturut-turut (2011-2013). Kedua perusahaan tersebut memperoleh asumsi going concern. Hal ini berarti, kurun waktu keterikatan yang lama antara auditor dengan perusahaan yang di audit tidak menghilangkan sikap independen auditor. Saat perusahaan mengalami masalah mengenai kemampuannya dalam hal kelangsungan usaha, auditor akan segera memberikan asumsinya tanpa memandang apakah perusahaan itu sudah lama menjadi kliennya atau belum. Hasil penelitian ini mendukung penelitian Ardiani, dkk (2012), Verdiana dan Utama (2013), serta Nanda dan Siska (2015).
50 (2) Disclosure Hasil pengujian dengan menggunakan regresi logistik menunjukkan bahwa disclosure tidak berpengaruh terhadap asumsi going concern. Luas atau tidaknya pengungkapan yang diberikan oleh perusahaan dalam disclosure tidak akan mempengaruhi auditor dalam memberikan asumsi going concern. Meskipun perusahaan hanya mengungkapkan sedikit informasinya namun menurut auditor dalam opininya menyatakan wajar atau dapat dikatakan perusahaan tersebut memiliki kemampuan melangsungkan usahanya pada tahun berikutnya maka, auditor tidak akan memberikan asumsi going concern. Nilai rata-rata dari disclosure level dalam penelitian ini adalah 0,81. Langgeng Makmur Industry Tbk (LMPI) memiliki disclosure level sebesar 0,76 < 0,81. Multi Prima Sejahtera Tbk (LPIN) memiliki disclosure level sebesar 0,75 < 0,81. Suparma Tbk (SPMA) memiliki disclosure level sebesar 0,76 < 0,81. Tira Austenite Tbk (TIRA) memiliki disclosure level sebesar 0,69 < 0,81. Keempat perusahaan tersebut memiliki disclosure level yang rendah dibawah rata-rata namun perusahaan ini memperoleh asumsi non going concern. Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Nanda dan Siska (2015). (3) Ukuran KAP Hasil pengujian dengan menggunakan regresi logistik menunjukkan bahwa ukuran KAP tidak berpengaruh terhadap asumsi going concern. Hal tersebut dikarenakan sudah seharusnya auditor bersikap obyektif dan independen tanpa membedakan apakah auditor tersebut bekerja di kantor KAP big four atau non big four. KAP manapun harus tetap memberikan opini yang sebenernya mengenai laporan keuangan yang telah di auditnya. Opini yang independen akan menambah
51 kredibilitas dan kepercayaan perusahaan-perusahaan lain yang belum menggunakan jasanya. Seperti pada perusahaan Primarindo Asia Infrastructure Tbk (BIMA) yang menggunakan jasa KAP Sanusi, Supardi & Soegiharto selama tahun 2011, dan Af. Rachman & Soetjipto WS. Selama tahun 2012-2014. Apac Citra Centertex Tbk (MYTX) menggunakan jasa KAP Mulyamin Sensi Suryanto & Lianny selama tahun 2011-2014, dan Kosasih, Nurdiyaman, Tjahjo & Rekan selama tahun 2014. Kedua perusahaan tersebut tetap memperoleh asumsi going concern karena, auditor dari KAP yang bersangkutan menganggap perusahaan tidak mampu melangsungkan usahanya. KAP non big four yang selama ini dianggap memiliki kulitas audit yang tidak sebaik KAP big four, pada kenyataannya memiliki kualitas yang baik dengan bersikap independen dalam memberikan opini dan asumsinya. Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Verdiana dan Utama (2013), Wulandari (2014), serta Nanda dan Siska (2015). (4) Debt Default Hasil pengujian dengan menggunakan regresi logistik menunjukkan bahwa debt default tidak berpengaruh terhadap asumsi going concern. Perusahaan yang gagal dalam membayar hutang-hutangnya tidak menjadi satu-satunya acuan auditor dalam memberikan asumsi going concern. Auditor akan melihat kondisi keuangan, kerugian yang pernah dialami, dan juga keadaan perusahaan apakah sedang dalam masalah tertentu atau tidak. Seperti pada perusahaan Central Proteina Prima Tbk (CPRO) tahun 2011-2014, Kertas Basuki Rachmat Indonesia (KBRI) tahun 2011-2013, dan Sunson Textile Manufacturer Tbk (SSTM) tahun 2012-2014. Ketiga perusahaan tersebut memiliki ekuitas positif akan tetapi diberikan asumsi going concern oleh auditor. Perusahaan yang dianggap mampu membayar hutang-
52 hutangnya belum tentu menjadi jaminan bahwa perusahaan tersebut mampu melangsungkan usahanya pada tahun berikutnya. Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Nanda dan Siska (2015). (5) Opinion Shopping Hasil pengujian dengan menggunakan regresi logistik menunjukkan bahwa opinion shopping tidak berpengaruh terhadap asumsi going concern. Jika perusahaan mengganti auditornya setelah pemberian opini audit mengenai kelangsungan usaha maka, belum tentu perusahaan sengaja mengganti auditornya untuk tujuan mendapatkan opini yang lebih baik dari sebelumnya. Bisa jadi hal tersebut dikarenakan pihak perusahaan tidak lagi merasa cocok dengan auditor yang lama ataupun terjadi masalah intern antara pihak perusahaan dan auditor. Seperti pada perusahaan Central Protenia Prima Tbk, pada tahun 2012 perusahaan ini memperoleh asumsi going concern dengan menggunakan jasa KAP Paul Hadiwinata, Hidajat, Arsono, Ade Fatma & Rekan dan pada tahun 2013 perusahaan ini mengganti auditornya dengan KAP Purwantono, Suherman, Surja dengan harapan tidak akan memperoleh asumsi yang sama seperti tahun sebelumnya. Akan tetapi, perusahaan ini tetap mendapatkan asumsi going concern di tahun 2013 meskipun telah mengganti auditornya. Apac Citra Centertex Tbk (MYTX) memperoleh asumsi going concern dengan menggunakan jasa KAP Mulyamin Sensi Suryanto & Lianny selama tahun 2011-2013, di tahun 2014 perusahaan ini mengganti auditornya dengan KAP Kosasih, Nurdiyaman, Tjahjo & Rekan namun, perusahaan ini tetap mendapatkan asumsi going concern ditahun 2014 meskipun telah mengganti auditornya. Siwani Makmur Tbk (SIMA) pada tahun 2011 memperoleh asumsi going concern dengan menggunakan jasa KAP Supoyo, Sutjahjo, Subyantara & Rekan. Di
53 tahun 2012, perusahaan ini mengganti auditornya dengan KAP Achmad, Rasyid, Hisbullah & Jerry namun, perusahaan ini tetap mendapatkan asumsi going concern di tahun 2012 meskipun telah mengganti auditornya..hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Ardiani, dkk (2012). (6) Kondisi Keuangan Hasil pengujian dengan menggunakan regresi logistik menunjukkan bahwa kondisi keuangan tidak berpengaruh terhadap asumsi going concern. Tidak berpengaruhnya variabel kondisi keuangan terhadap asumsi going concern disebabkan auditor tidak hanya mempertimbangkan dari rasio keuangan perusahaan saja, tetapi auditor juga mempertimbangkan kondisi perekonomian pada saat itu. Tidak berpengaruhnya variabel kondisi keuangan terhadap asumsi going concern juga bisa dikarenakan sedikitnya jumlah perusahaan yang menjadi sampel. Kondisi keuangan yang diprediksi tidak pailit bukan berarti akan terhindar dari asumsi going concern, karena auditor lebih percaya pada hasil auditnya tidak hanya melihat dari kondisi keuangan saja untuk memberikan asumsi going concern maupun asumsi non going concern. Begitu pula sebaliknya, kondisi keuangan yang dalam keadaan pailit sekalipun tidak menjadi patokan bahwa perusahaan akan memperoleh asumsi going concern. Seperti pada kondisi keuangan perusahaan Intraco Penta Tbk (INTA) dan Langgeng Makmur Industry Tbk (LMPI) diindikasikan prediksi pailit selama 4 tahun berturut-turut namun, kedua perusahaan ini tidak memperoleh asumsi going concern sama sekali selama periode penelitian. Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Ardiani, dkk (2012) dan Wulandari (2014).
54 (7) Opini Audit Tahun Sebelumnya Hasil pengujian dengan menggunakan regresi logistik menunjukkan bahwa opini audit tahun sebelumnya berpengaruh terhadap asumsi going concern. Opini audit tahun sebelumnya menjadi pertimbangan tersendiri bagi auditor untuk memberikan opininya di tahun berjalan. Jika perusahaan menerima opini audit dengan paragraf kelangsungan usaha di tahun sebelumnya maka, besar kemungkinan perusahaan akan menerima opini dengan paragraf yang sama di tahun berikutnya. Seperti pada perusahaan Primarindo Asia Infrastructure Tbk (BIMA), Central Proteina Prima Tbk (CPRO), Kertas Basuki Rachmat Indonesia Tbk (KBRI), dan Apac Citra Centertex Tbk (MYTX). Keempat perusahaan tersebut memperoleh opini tahun sebelumnya berupa going concern dan di tahun selanjutnya keempat perusahaan tersebut juga memperoleh asumsi going concern. Namun hal tersebut bisa berubah apabila perusahaan mampu mengatasi kesulitan ekonominya, meningkatkan penjualannya, mengurangi hutang-hutangnya serta berbagai hal lainnya. Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Yunida dan Wardhana (2013), serta Wulandari (2014).