38 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Populasi dan Sampel 3.1.1 Populasi Sekaran dan Bougie (2013: 240) menjelaskan definisi populasi sebagai keseluruhan orang, kejadian, atau benda yang berada dalam suatu kelompok tertentu dan dijadikan suatu objek dalam penelitian. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan go public yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) yang bergerak dalam bidang manufaktur pada tahun 20011-20014. Perusahaan manufaktur dipilih sebagai sampel dalam penelitian ini karena perusahaan manufaktur merupakan jenis perusahaan yang paling banyak terdaftar di BEI, sehingga variasi data untuk sampel yang ada akan semakin banyak; dan untuk menghindari adanya industrial effect, yaitu risiko industri yang berbeda antara sektor industri yang satu dengan yang lain (Behn et al, 2001; Blay dan Geiger, 2001). 3.1.2 Sampel Sampel merupakan beberapa anggota dari populasi yang dipilih oleh peneliti dalam penelitiannya (Sekaran dan Bougie, 2013: 241). Sampel dalam penelitian ini adalah sampel non-probabilitas (non-probability sample). Dalam pengambilan sampel, besarnya suatu peluang dalam elemen untuk terpilih sebagai subjek tidak dapat diketahui. Rancangan sampel non-probabilitas pada penelitian ini menggunakan rancangangan pengambilan sampel bertujuan (purposif 38
39 sampling) yaitu suatu metode pemilihan sampel berdasarkan pada beberapa kriteria tertentu (Sekaran dan Bougie, 2013: 252). Kriteria khusus perusahaan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut. 1. Perusahaan telah terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) sejak sebelum 1 Januari 2011; 2. Perusahaan menggunakan mata uang rupiah dalam laporan keuangannya 3. Perusahaan tidak delisting atau keluar dari Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode penelitian (2011-2013); 4. Perusahaan menerbitkan laporan keuangan yang sudah diaudit oleh auditor independen selama periode penelitian (2011-2013); 5. Perusahaan mempunyai data laporan tahunan yang dipublikasikan dan juga lengkap berhubungan dengan variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini selama periode penelitian (2011-2013); dan 6. Perusahaan mengalami fincancial distress yaitu diukur dengan model prediksi kebangkrutan Altman Z score revisi tahun 1984. Penelitian ini berfokus pada auditee yang mengalami financial distress karena auditor hampir tidak pernah mengeluarkan pendapat going concern pada perusahaan auditee yang tidak mengalami financial distress atau perusahaan yang memiliki laba bersih setelah pajak positif (McKeown et al., 1991 dalam Barlian et al, 2014).
40 3.2 Definisi Operasional Variabel dan Pengukurannya Berdasarkan pokok permasalahan yang telah dirumuskan di atas, maka variabel-variabel yang dianalisis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut. (1) Variabel terikat atau dependen adalah variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat karena adanya variabel bebas (Sugiyono, 2007:33). Variabel dependen dalam penelitian ini adalah kemungkinan penerimaan pendapat going concern atau kemungkinan auditee yang mengalami financial distress memperoleh pendapat going concern dari auditor. (2) Variabel bebas atau independen adalah variabel yang memengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel dependen atau terikat (Sugiyono, 2007:33). Variabel independen dalam penelitian ini adalah audit tenure, opini audit tahun sebelumnya, rasio liquiditas dan rasio profitabilitas. 3.2.1 Audit Tenure Auditor client tenure merupakan jangka waktu perikatan yang terjalin antara kantor akuntan publik (KAP) dengan auditee yang sama (Geigher dan Raghunandan 2002). Auditor client tenure diukur dengan menghitung tahun KAP yang sama telah melakukan perikatan dengan auditee (Januarti, 2009). Peneliti menggunakan skala interval sesuai dengan lama hubungan KAP dengan perusahaan. Dalam penelitian ini peneliti melakukan pengamatan selama enam tahun dari tahun 2003 sampai dengan 2008. Berdasarkan keputusan menteri keuangan No:17/PMK.01/2008 tentang jasa akuntan publik dan Peraturan Ketua BAPEPAM No Kep-310/BL/2008 tentang jasa akuntan publik yang mengatur
41 tentang pemberian jasa audit umum atas laporan keuangan dari suatu entitas yang dilakukan oleh KAP paling lama enam tahun buku berturut-turut dan oleh seorang akuntan publik paling lama tiga tahun buku berturut-turut. 3.2.2 Opini Audit Tahun Sebelumnya Opini audit tahun sebelumnya didefinisikan sebagai opini audit yang diterimaoleh auditee pada tahun sebelumnya, yang diukur dengan menggunakan variabel dummy yaitu diberikan kode 1 apabila auditee menerima opini audit going concern, sedangkan apabila auditee menerima opini audit non going concern diberikan kode 0 (Ramadhany, 2004). 3.2.3 Kualitas Audit Kualitas audit dalam penelitian ini diukur berdasarkan reputasi auditor yang sesuai dengan penelitian Setyarno et al. (2006); Rahman dan Siregar (2012). Reputasi auditor yang dimaksud adalah apakah KAP yang melalakukan audit atas laporan keuangan auditee merupakan KAP yang berasaldari the big four atau bukan. KAP yang termasuk ke dalamthe big four antara lain: PricewaterhouseCoopers berafiliasi dengan Haryantono Sahari dan Rekan; Ernst and Young berafiliasi dengan Purwantono, Sarwoko, dan Sandjaja; Deolitte berafiliasi dengan Osman Bing Satrio dan Rekan; dan KPMG yangberafiliasi dengan Siddharta dan Widjaja. Selanjutnya, kualitas audit dalam penelitian ini diukur dengan menggunakan variabel dummy, yaitu jika KAP yang melakukan audit merupakan KAP the big four ataupun KAP berafiliasi dengan KAP the big four akan diberikan kode 1 dan jika KAP yang melakukan audit bukan merupakan
42 KAP non big four ataupunun KAP berafiliasi dengan KAP non big four akan diberikan kode 0 (Setyarno et al., 2006; Rahman dan Siregar, 2012). 3.2.4 Ukuran Perusahaan Ukuran perusahaan dapat diukur dengan berbagai cara, seperti contohnya pengukuran ukuran perusahaan menggunakan log total penjualan bersih, log total aset yang dimiliki perusahaan, serta log total karyawan yang dimiliki oleh perusahaan. Dalam penelitian ini, ukuran perusahaan akan diukur berdasarkan total aset yang dimiliki perusahaan yang sesuai dalam laporan tahunan perusahaan dan juga total aset tersebut ditransformasikan dalam bentuk logaritma yang sesuai dengan beberapa penelitian terdahulu yang menggunakan log total aset untuk mengukur ukuran perusahaan Setyarno et al. (2006); Rahman dan Siregar (2012). Dalam penelitian ini, ukuran perusahaan ini dihitung berdasarkan rumus berikut. UP = Log natural ( Nilai Buku Total Asset Pada Akhir Periode )
43 3.2.5 Financial Distress Financial Distress diukur dengan fungsi diskriminan model Altman Z- score tahun 1974 dalam Anjum (2012) adalah sebagai berikut. Z = 1.2Z1 + 1.4Z2 + 3.3Z3 + 0.6Z4 + 0.999Z5 Keterangan: Z1 = working capital to total assets Z2 = retained earning / total assets Z3 = earning before interest and taxes / total assets Z4 = market value of equity / book value of total debt Z5 = sales / total asset Z = overall index Nilai cut off dari persamaan diatas, ditentukan sebagai berikut: 1. Z-Score > 2.67 artinya safe zone (perusahaan berada pada level aman dari kebangkrutan). 2. 1.81 < Z-Score < 2.67 artinya grey zone (perusahaan berada pada level antara kemungkinan bisa bangkrut dan kemungkinan bisa sehat kembali). 3. Z-Score < 1.81 artinya distress zone (perusahaan memiliki kemungkinan untuk bangkrut). (Altman, 1968 dalam Anjum, 2012). Model kebrangkutan Z Score ini hanya dapat diaplikasikan pada perusahaan manufaktur yang go public.
44 3.2.6 Opini Audit Going Concern Opini audit going concern merupakan opini audit modifikasi yang dalam pertimbangan auditor terdapat ketidakmampuan atau ketidakpastian signifikan atas kelangsungan hidup perusahaan dalam menjalankan operasinya di masa mendatang. Termasuk dalam opini going concern ini adalah opini wajar tanpa pengecualian dengan bahasa penjelas, opini wajar dengan pengecualian, opini tidak wajar dan tidak memberikan pendapat (Rahayu, 2006). Opini audit going concern diukur dengan menggunakan variabel dummy. Opini audit going concern diberi kode 1, opini audit non going concern diberi kode 0. 3.3 Jenis Data dan Metode Pengumpulan Data Data dalam penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari laporan keuangan auditan perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada tahun 20011-2013 yang telah dipublikasikan dan tersedia di database IDX serta Indonesian Capital Market Directory (ICMD) tahun 2011-2014. Data dalam Pemilihan BEI sebagai sumber pengambilan data dengan alasan BEI merupakan bursa efek terbesar dan representatif di Indonesia.
45 3.4 Metode Penelitian Penellitian ini menggunakan model prediksi kebangkrutan Alman Z- score dalam menentukan perusahaan yang mengalami financial distress. Selanjutnya analisis data dilakukan dengan menggunakan regresi logistik karena variabel terikatnya yaitu opini audit going concern merupakan data kualitatif yang menggunakan variabel dummy (Sumodiningrat, 2007:334) dan variabel bebasnya merupakan kombinasi antara variabel metrik dan non-metrik. Ghozali (2006:225) menyatakan bahwa 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, 2006:225), dan mengabaikan heteroskedastisitas (Gujarati, 2003:597). Analisis regresi logistik dilakukan dengan menggunakan bantuan program Statistical Package for Social Science (SPSS) 15.0 for Windows. Model regresi logistik yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan dalam persamaan berikut. 1n = GC 1 - GC = α + β 1 OTS + β 2 AT + β 3 KA + β 4 UP + ε Keterangan: ln = probabilitas mendapatkan opini audit going concern α = konstanta βi = koefisien regresi
46 OTS = opini audit tahun sebelumnya AT = auditor client tenure KA = kualitas audit UP = ukuran perusahaan ε = variabel pengganggu Tahapan pengujian dalam penelitian ini adalah sebagai berikut. 3.4.1 Financial Distress Menguji financial distress perusahaan diukur dengan fungsi diskriminan model Altman Z-score tahun 1974 dalam Anjum (2012) adalah sebagai berikut. Z = 1.2Z1 + 1.4Z2 + 3.3Z3 + 0.6Z4 + 0.999Z5 Keterangan: Z1 = working capital to total assets Z2 = retained earning / total assets Z3 = earning before interest and taxes / total assets Z4 = market value of equity / book value of total debt Z5 = sales / total asset Z = overall index
47 Nilai cut off dari persamaan diatas, ditentukan sebagai berikut. 1. Z-Score > 2.67 artinya safe zone (perusahaan berada pada level aman dari kebangkrutan). 2. 1.81 < Z-Score < 2.67 artinya grey zone (perusahaan berada pada level antara kemungkinan bisa bangkrut dan kemungkinan bisa sehat kembali). 3. Z-Score < 1.81 artinya distress zone (perusahaan memiliki kemungkinan untuk bangkrut). (Altman, 1968 dalam Anjum, 2012). Model kebrangkutan Z Score ini hanya dapat diaplikasikan pada perusahaan manufaktur yang go public. 3.4.2 Regresi Logistik 1. Menilai kelayakan model regresi Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow s Goodness of Fit Test. Hosmer and Lemeshow s Goodness of 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). Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow s Goodness of Fit Test sama dengan atau kurang dari 0,05, maka hipotesis nol ditolak yang berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga Goodness of Fit model tidak baik karena model tidak dapat memprediksi nilai observasinya. Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow s Goodness of Fit Test lebih besar dari 0,05, maka hipotesis nol tidak dapat ditolak dan berarti model mampu memprediksi nilai
48 observasinya atau dapat dikatakan model dapat diterima karena cocok dengan data observasinya (Ghozali, 2006:233). 2. Menilai keseluruhan model (overall model fit) Penilaian keseluruhan model dilakukan dengan membandingkan nilai antara - 2 Log Likelihood (-2LL) pada awal (Block Number = 0) yang hanya memasukkan konstanta dengan nilai -2 Log Likelihood (-2LL) pada akhir (Block Number = 1), yang memasukkan konstanta dan variabel bebas. Apabila nilai -2LL Block Number = 0 > nilai -2LL Block Number = 1, hal ini menunjukkan model regresi yang baik atau dengan kata lain model yang dihipotesiskan fit dengan data (Ghozali, 2006: 233). 3. Koefisien determinasi (Nagelkerke R square) Besarnya nilai koefisien determinasi pada model regresi logistik ditunjukkan dengan nilai Nagelkerke R square. Nilai Nagelkerke R square menunjukkan variabilitas variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabilitas variabel independen, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabelvariabel lain di luar model penelitian (Ghozali, 2006:233). 4. Tabel klasifikasi Tabel klasifikasi menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan terjadinya variabel terikat. Kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan terjadinya variabel terikat dinyatakan dalan persen.
49 5. Uji multikolinearitas Model regresi yang baik adalah regresi dengan tidak adanya gejala korelasiyang kuat di antara variabel bebasnya. Pengujian multikolinearitas dalamregresi logistik menggunakan matriks korelasi antarvariabel bebas untukmelihat besarnya korelasi antarvariabel bebas. Apabila nilai koefisien korelasi antar variabel bebas lebih kecil dari 0,8 berarti tidak terdapat gejala multikolinearitas yang serius antar variabel bebas tersebut (Kuncoro, 2004:240). 6. Model regresi logistik yang terbentuk dan pengujian hipotesis Estimasi parameter dari model dapat dilihat pada output Variable in the Equation. Output Variable in the Equation menunjukkan nilai koefisien regresi dan tingkat signifikansinya. Koefisien regresi dari tiap variabel-variabel yang diuji menunjukkan bentuk hubungan antar variabel. Pengujian hipotesis dalam penelitian ini merupakan uji satu sisi yang dilakukan dengan cara membandingkan antara tingkat signifikansi (sig) dengan tingkat kesalahan (α) = 5%. Apabila sig < α maka dapat dikatakan variabel bebas berpengaruh signifikan pada variabel terikat.