BAB III OBJEK DAN DESAIN PENELITIAN III.1. Objek Penelitian Objek dari penelitian dalam skripsi ini adalah seluruh perusahaan go public yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2008-2010 yang berada pada kondisi financial distress selama periode pengamatan. III.2. Desain Penelitian III.2.1. Jenis dan Sumber Data Data dalam penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari laporan keuangan perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2008-2010 yang telah diaudit dan dipublikasikan. Data dalam penelitian ini diperoleh dari situs resmi milik BEI yaitu www.idx.co.id, IDX Fact Book, laporan tahunan masing-masing perusahaan, dan Indonesian Capital Market Directory (ICMD). III.2.2. Penentuan Jumlah Sampel Pengambilan sampel dalam penelitian ini diperoleh dengan menggunakan metode purposive sampling, yaitu teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu (Sugiyono, 2009:122). Sampel penelitian ini adalah perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2008-2010. Kriteria pemilihan sampel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Perusahaan sudah terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebelum 1 Januari 2008. 2. Perusahaan tidak keluar (delisting) dari BEI selama periode penelitian (2008-2010). 43
3. Perusahaan telah menerbitkan laporan keuangan yang telah diaudit oleh auditor independen selama tahun 2008-2010. 4. Sesuai dengan penelitian sebelumnya, peneliti berfokus pada perusahaan yang berada dalam kondisi financial distress karena auditor pada dasarnya tidak mungkin menerbitkan opini audit going concern pada perusahaan yang memiliki kondisi keuangan yang sehat (McKeown et al., 1991 dalam Ryu et al., 2007). Dalam menentukan level financial distress suatu perusahaan, maka peneliti menggunakan model prediksi kebangkrutan yang dikenal dengan istilah Altman Revised Z Score yaitu suatu formula yang dikembangkan oleh Altman untuk mendeteksi kebangkrutan perusahaan pada beberapa periode sebelum terjadinya kebangkrutan. Hasil perhitungan Z Score ini berupa skala rasio. Model revisi altman adalah sebagai berikut: Z Score = 0,717 Z1 + 0,847 Z2 + 3,107 Z3 + 0,420 Z4 + 0,998 Z5 Keterangan: Z1 = Working Capital to Total Asset: perbandingan antara modal kerja (bersih) dan total aktiva. Z2 = Retained Earnings to Total Assets: perbandingan antara saldo laba ditahan dan total aktiva. Z3 = Earning Before Interest and Tax to Total Assets: perbandingan antara laba sebelum biaya bunga dan pajak dengan total aktiva. Z4 = Book Value of Equity to Book Value of Debt: perbandingan antara nilai buku ekuitas dan nilai buku utang. Z5 = Sales to Total Assets: perbandingan antara penjualan dan total aktiva. 44
Dari model revisi Altman Z-Score tersebut, maka kondisi perusahaan di bagi menjadi tiga kategori, yaitu: 1. Apabila nilai Z-Score di atas 2,90 (Z-Score > 2,90) diklasifikasikan sebagai perusahaan yang sehat. 2. Apabila nilai Z-Score antara 1,20 sampai 2,90 (1,20 < Z-Score < 2,90) diklasifikasikan sebagai perusahaan yang berada dalam daerah kelabu (grey area). 3. Apabila nilai Z-Score di bawah 1,20 (Z-Score < 1,20) diklasifikasikan sebagai perusahaan yang berpotensi bangkrut. (Fachrozy, 2007) Berdasarkan kategori di atas, peneliti menentukan titik batas 1,20 sebagai batas antara perusahaan sehat dan tidak sehat kondisi keuangannya. Jadi peneliti hanya menggunakan perusahaan yang memiliki Z-Score dibawah 1,20 selama tiga tahun berturut-turut sebagai sampel. III.2.3. Metode Pengumpulan Sampel Dalam penelitian ini metode pengumpulan sampel yang dilakukan adalah: 1. Metode Dokumentasi Metode ini dilakukan dengan cara mengamati dan mempelajari dokumendokumen tertulis yang terkait dengan objek penelitian. Selain itu peneliti juga melakukan pencatatan terhadap informasi yang dianggap penting dan dapat berguna bagi kepentingan penelitian. Dokumen-dokumen tertulis ini termasuk laporan 45
keuangan perusahaan yang telah diaudit yang terdaftar pada BEI dan sesuai dengan kriteria pemilihan sampel. 2. Metode Studi Pustaka Metode studi pustaka yaitu metode yang digunakan dengan memahami literatur-literatur yang memuat pembahasan yang berkaitan dengan penelitian dan juga pengumpulan data dengan membaca buku-buku dan sumber bacaan yang relevan (Aristiani, 2010). 3. Metode Content Analysis Metode content analysis adalah suatu metode pengumpulan data dengan menggunakan teknik observasi dan analisis terhadap isi atau pesan dari suatu dokumen (Indrianto et al. dalam Vonda, 2009). Content analysis dilakukan dengan mengobservasi atas laporan auditor independen atau laporan tahunan dari perusahaan yang menjadi sampel penelitian selama tahun 2008-2010. Laporan auditor independen atau laporan tahunan yang telah diobservasi serta diidentifikasi kemudian dianalisis untuk kemudian dilakukan pengelompokan perusahaan yang menerima opini audit going concern dan perusahaan yang menerima opini audit non going concern. Selain itu, metode content analysis juga digunakan pada data laporan keuangan selama periode pengamatan (2008-2010) serta data lainnya dari masingmasing perusahaan untuk mendapatkan nilai dari variabel independen dan variabel kontrol. 46
III.2.4. Metode Analisis Data Analisis data perlu dilakukan untuk dapat menarik kesimpulan yang masuk akal berdasarkan data yang tersedia. Metode analisis data digunakan untuk menganalisis data hasil penelitian supaya dapat diinterpretasikan sehingga laporan yang dihasilkan mudah dipahami (Aristiani, 2010). Data dalam penelitian ini akan diuji dan dianalisis dengan menggunakan beberapa teknik pengujian statistik yang terdiri dari uji statistik deskriptif dan uji statistik inferensial untuk pengujian hipotesis. 1. Analisis Statistik Deskriptif Data yang telah dikumpulkan kemudian dianalisis dengan menggunakan statistik deskriptif. Statistik deskriptif dalam penelitian pada dasarnya merupakan proses transformasi data penelitian dalam bentuk tabulasi sehingga mudah dipahami dan diinterpretasikan (Indriantoro dan Supomo, 2002 dalam Vonda, 2009). Pengujian statistik deskriptif juga berguna untuk mendeskripsikan variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini sehingga memberikan gambaran umum dari tiap variabel penelitian. Dalam statistik deskriptif ukuran yang digunakan terdiri dari nilai minimum, nilai maksimum, tendensi sentral (rata-rata) dan ukuran dispersi (standar deviasi). Rata-rata dan standar deviasi dipilih karena beberapa skala pengukuran yang digunakan dalam penelitian adalah rasio. Pengukuran rata-rata merupakan cara yang paling umum digunakan untuk mengukur nilai sentral suatu distribusi data berdasarkan nilai rata-rata yang dihitung dengan cara membagi nilai hasil penjumlahan sekelompok data dengan jumlah data yang diteliti (Indriantoro et al., 2002 dalam Vonda, 2009). Dispersi mengukur variasi data yang diteliti dari angka 47
rata-ratanya. Perbedaan antara nilai data yang diteliti dengan nilai rata-ratanya disebut dengan deviasi. Data yang diteliti dikelompokkan berdasarkan variabel dependennya yaitu opini audit yang diterima perusahaan yaitu perusahaan yang menerima opini audit going concern dan perusahaan yang menerima opini audit non going concern 2. Analisis Statistik Inferensial Analisis statistik inferensial adalah teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya diberlakukan untuk populasi (Sugiyono, 2009:207). Analisis statistik inferensial digunakan untuk menguji hipotesis yang diajukan. Seperti dalam penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Ryu dan Roh, maka dalam penelitian ini juga akan menggunakan analisis regresi logistik untuk menganalisa perusahaan yang mengalami financial distress. Regresi logistik digunakan untuk penelitian yang variabel dependennya bersifat biner atau merupakan variabel dummy, dalam penelitian ini variabel dependennya adalah opini audit (1 untuk going concern dan 0 untuk non going concern). Regresi logistik digunakan untuk menguji pengaruh variabel bebas yaitu Kantor Akuntan Publik pada variabel terikatnya yaitu opini audit going concern dengan mengikutkan juga variabel kontrol yang telah sering digunakan dalam berbagai penelitian mengenai going cocnern. Persamaan model regresi logistik yang digunakan untuk pengujian hipotesis adalah sebagai berikut: 48
OPDIT = β 0 + β 1 KAP + β 2 PO + β 3 ALAG + β 4 CURR + β 5 ROA + β 6 CFTL + Notasi: β 7 DFLT + β 8 NCFO + β 9 SIZE + β 10 RLSS + ε OPDIT = Dummy variabel opini audit (kategori 1 untuk perusahaan dengan opini going concern (GC) dan 0 untuk perusahaan dengan opini non going concern (NGC). β KAP = Konstanta = Dummy variabel kantor akuntan publik (kategori 1 untuk auditor dari KAP Big Four dan 0 untuk auditor dari KAP non-big Four) PO = Dummy variabel opini audit yang diterima pada tahun sebelumnya (kategori 1 bila opini going concern (GC) dan 0 bila opini non going concern (NGC)) ALAG = Selisih hari antara akhir periode akuntansi sampai diterbitkannya laporan auditor independen CURR = Current ratio atau rasio lancar (current assets dibagi current liabilities) ROA CFTL DFLT = Return on Assets (net income dibagi total assets) = Rasio cash flow from operations to total liabilities = Dummy variabel default hutang (kategori 1 jika perusahaan dalam keadaan default atau sedang dalam proses negosiasi untuk merestrukturisasi hutangnya, dan 0 jika tidak) NCFO = Dummy variabel Arus Kas Operasi Negatif 49
(kategori 1 untuk arus kas dari kegiatan operasi yang negatif dan 0 untuk yang bukan) SIZE = Ukuran perusahaan, diukur dengan total aktiva perusahaan (total asset) dalam skala logaritma RLSS = Kerugian berulang dari kegiatan operasi (recurring loss from operation). Merupakan dummy variabel dengan kategori 1 apabila laba bersih menunjukkan angka negatif pada tahun berjalan dan tahun sebelumnya, 0 jika tidak. ε = Kesalahan Residual (Error) III.2.5. Metode Penyajian Data Data hasil analisis akan ditampilkan dalam bentuk tabel yang disertai keterangan-keterangan yang akan memperjelas isi dari tabel yang disajikan. III.2.6. Uji Statistik Logistic Regression adalah model regresi yang mengalami modifikasi, sehingga karakteristik sudah tidak sama lagi dengan model regresi sederhana atau berganda. Oleh sebab itu penentuan signifikansinya secara statistik berbeda (Setyowati, 2009). Teknik analisis regresi logistik ini tidak memerlukan lagi uji normalitas dan uji asumsi klasik pada variabel bebasnya (Ghozali, 2006 dalam Solikah, 2007). Pengujian terhadap hipotesis dalam penelitian ini dilakukan dengan tahapan sebagai berikut: 50
a. Menilai Model Fit Analisis yang pertama dilakukan adalah menilai keseluruhan model terhadap data. Penilaian keseluruhan model ditunjukkan dengan Log Likelihood value (nilai - 2LogL), yaitu dengan cara membandingkan antara nilai -2LogL pada awal (Block number = 0), dimana model hanya memasukkan konstanta, dengan nilai -2LogL pada saat Block Number = 1, dimana model memasukkan konstanta dan variabel bebas juga variabel kontrol. Apabila nilai -2LogL Block Number = 0 > nilai -2LogL Block Number = 1, hal ini menunjukkan model regresi yang semakin baik. Log Likelihood pada regresi logistik mirip dengan pengertian Sum of Square Error pada model regresi, sehingga penurunan Log Likelihood menunjukkan model regresi yang semakin baik (Setyowati, 2009). b. Menilai Kelayakan Model Regresi Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow s Goodness of Fit Test. Pengujian ini dilakukan untuk menilai model yang dihipotesiskan agar data empiris cocok atau sesuai dengan model. Hipotesis untuk menilai kelayakan model regresi adalah: H 0 : Tidak ada perbedaan antara model dengan data Ha : Ada perbedaan antara model dengan data Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow s Goodness of fit test sama dengan atau kurang dari 0,05, maka hipotesis nol ditolak. Sedangkan jika nilainya lebih besar dari pada 0,05 maka hipotesis nol tidak dapat ditolak (diterima) dan berarti model mampu memprediksi nilai observasinya atau cocok dengan data, dengan kata 51
lain model dinyatakan fit jika Ho diterima, hal ini diindikasikan oleh nilai signifikansi yang lebih besar dari 5% (Setyowati, 2009). c. Koefisien Determinasi Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen. Koefisien determinasi pada regresi logistik dapat dilihat pada nilai Nagelkerke R Square. Nilai Nagelkerke R Square diinterpretasikan seperti R Square pada regresi berganda (Setyowati, 2009). Nilai ini didapat dengan cara membagi nilai Cox & Snell R Square dengan nilai maksimumnya. d. Matriks Klasifikasi Matriks klasifikasi akan menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi keputusan penerbitan opini audit going concern oleh auditor. Matriks klasifikasi ini dapat dilihat pada Classification Table pada output regresi logistik. e. Pengujian Multikolinearitas Pengujian multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi yang terbentuk ada korelasi yang tinggi atau sempurna di antara variabel bebas atau tidak. Jika dalam model regresi yang terbentuk terdapat korelasi yang tinggi atau sempurna di antara variabel bebasnya, maka model regresi tersebut dinyatakan mengandung gejala multikolinier (Suliyanto, 2011). Multikolinearitas 52
terjadi bila nilai korelasinya yang dapat dilihat dalam matriks korelasi lebih besar dari 0,9 (Ghozali, 2006 dalam Setyowati, 2009). f. Pengujian Hipotesis Pengujian hipotesis dapat dilihat melalui koefisien regresi. Koefisien regresi dari tiap variabel-variabel yang diuji menunjukkan bentuk hubungan antara variabel. Pengujian hipotesis dilakukan dengan cara membandingkan antara nilai probabilitas (sig) dengan tingkat signifikansi (α). Apabila suatu hipotesis menyatakan bahwa: H 0 : Tidak terdapat pengaruh signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen. Ha : Terdapat pengaruh signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen. Untuk menentukan penerimaan atau penolakan hipotesis didasarkan pada tingkat signifikansi (α) 5% dengan kriteria: 1. Apabila nilai signifikan (Sig.) > tingkat signifikansi (α), maka H 0 diterima atau Ha ditolak. 2. Apabila nilai signifikan (Sig.) < tingkat signifikansi (α), maka H 0 ditolak atau Ha diterima. 53
III.2.7. Operasionalisasi Variabel III.2.7.1. Variabel Dependen Variabel dependen atau variabel terikat adalah variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas atau independen (Sugiyono, 2009:59). Variabel dependen dalam penelitian ini adalah opini audit going concern. Opini audit going concern merupakan opini audit dengan paragraf penjelasan mengenai pertimbangan auditor bahwa terdapat ketidakmampuan atau ketidakpastian kelangsungan usaha perusahaan di masa mendatang. Kategori 1 untuk auditee dengan opini going concern (GC) dan 0 untuk auditee dengan opini non going concern (NGC). Data opini audit ini disajikan dalam skala nominal. III.2.7.2. Variabel Independen Variabel independen atau disebut juga variabel bebas merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel dependen (terikat). Variabel independen dalam penelitian ini adalah Kantor Akuntan Publik (KAP). Dalam penelitian ini KAP dibedakan menjadi dua yaitu untuk KAP Big Four dan KAP non-big Four. Variabel ini diukur dengan menggunakan variabel dummy, dimana ditentukan kategori 1 diberikan jika auditor yang mengaudit perusahaan merupakan auditor dari KAP Big Four dan 0 jika ternyata perusahaan diaudit oleh KAP non-big Four. Data KAP ini disajikan dalam skala nominal. 54
III.2.7.3. Variabel Kontrol Untuk menguji hipotesis utama, diperlukan untuk mengontrol variabel yang diketahui berkaitan dengan keputusan opini auditor. Variabel kontrol adalah variabel yang dikendalikan atau dibuat konstan sehingga hubungan variabel independen terhadap dependen tidak dipengaruhi oleh faktor luar yang tidak diteliti (Sugiyono, 2009:61). Peneliti memilih untuk menggunakan sembilan variabel kontrol dalam penelitian ini, yaitu: a. Opini Audit Tahun Sebelumnya (PO) Didefinisikan sebagai opini audit yang diterima oleh perusahaan pada tahun sebelumnya. Variabel ini diukur dengan menggunakan variabel dummy, dimana ditentukan kategori 1 untuk opini audit going concern (GC) dan opini audit nongoing concern (NGC). Data ini diperoleh dari laporan auditor independen pada tahun sebelumnya. Data opini audit tahun sebelumnya disajikan dalam skala nominal. b. Audit Lag (ALAG) Audit lag didefinisikan sebagai selisih hari antara akhir periode akuntansi sampai dikeluarkannya laporan audit. Tertundanya laporan audit dapat menjadi indikasi bahwa auditor memerlukan waktu lebih lama untuk menelaah laporan keuangan karena terdapat keraguan atas kelangsungan usaha perusahaan. Variabel ini diperoleh dengan menghitung selisih hari antara tanggal berakhirnya laporan keuangan perusahaan dan tanggal terbitnya laporan auditor independen. 55
c. Current Ratio (CURR) Current ratio merupakan rasio yang menunjukkan kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajiban jangka pendeknya dengan menggunakan aktiva lancarnya. Rasio ini memberikan informasi mengenai seberapa likuid keuangan perusahaan. Data untuk variabel ini dapat diperoleh dari laporan keuangan perusahaan dengan menghitung aktiva lancar (current assets) dibagi kewajiban lancar (current liabilities). d. Return on Assets (ROA) Rasio ini mengukur kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba dengan menggunakan aset yang dimilikinya. Rasio ini dapat digunakan auditor untuk mengevaluasi seberapa efisien manajemen keuangan dalam memanfaatkan aset perusahaan untuk menghasilkan keuntungan. Data untuk variabel ini dapat diperoleh dari laporan keuangan perusahaan dengan menghitung laba bersih (net income) dibagi total aset (total assets). e. Rasio Cash Flow to Total Liabilities (CFTL) Rasio ini membandingkan arus kas dari kegiatan operasi dengan jumlah kewajiban yang dimiliki perusahaan. Rasio ini menunjukkan bagaimana kemampuan perusahaan untuk memenuhi kewajibannya dengan menggunakan kas yang dihasilkannya dari kegiatan operasionalnya. Data untuk variabel ini dapat diperoleh dari laporan keuangan perusahaan dengan menghitung arus kas operasi (cash flow from operations) dibagi total kewajiban (total liabilities). 56
f. Default Hutang (DFLT) Default hutang merupakan keadaan dimana perusahaan tidak dapat memenuhi kewajibannya pada saat jatuh tempo. Data variabel ini dapat diperoleh melalui laporan keuangan dengan menganalisa apakah perusahaan sedang dalam kondisi default atau sedang dalam proses negosiasi untuk merestrukturisasi hutangnya. Variabel ini diukur dengan menggunakan variabel dummy dimana ditentukan kategori 1 untuk status default hutang dan 0 jika tidak. g. Arus Kas Operasi Negatif (NCFO) Arus kas operasi negatif perusahaan menunjukkan bahwa perusahaan tidak dapat menghasilkan kas dari kegiatan operasionalnya sendiri sehingga harus meminjam dana dari pihak luar perusahaan. Variabel ini merupakan variabel dummy dengan kategori 1 untuk perusahaan yang arus kas kegiatan operasinya menunjukkan angka negatif dan 0 bagi yang tidak. Data ini diperoleh dari laporan keuangan perusahaan. Data arus kas operasi negatif disajikan dalam skala nominal. h. Ukuran Perusahaan (SIZE) Ukuran perusahaan adalah variabel yang digunakan untuk mengukur seberapa besar atau kecilnya perusahaan yang menjadi sampel. Besarnya aktiva yang dimiliki dapat dijadikan acuan untuk mengetahui ukuran perusahaan. Pengukuran variabel ini menggunakan hasil perhitungan nilai natural logaritma dari total aktiva. 57
i. Kerugian Berulang dari Kegiatan Operasi (RLSS) Perusahaan yang mengalami kerugian berulang dari kegiatan operasi dapat menunjukkan potensi kegagalan karena berarti perusahaan sudah tidak mampu menghasilkan laba selama lebih dari satu periode. Variabel ini merupakan variabel dummy dengan kategori 1 apabila auditee memiliki laba bersih negatif pada periode berjalan dan periode sebelumnya, sedangkan 0 jika tidak. Data ini diperoleh dari laporan keuangan perusahaan. Data kerugian berulang dari kegiatan operasi disajikan dalam skala nominal. 58