Hasil pengujian dan pembahasan




Дата канвертавання24.04.2016
Памер144.36 Kb.
BAB IV

HASIL PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN

IV. 1 Deskripsi Objek Penelitian

IV. 1. 1 Gambaran Populasi dan Sampel Penelitian

Gambaran populasi dalam penelitian kuantitatif yang akan dilakukan penelitian adalah 131 perusahaan yang bergerak di industri perusahaan manufaktur dan telah terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). Perusahaan yang akan digunakan sebagai sampel penelitian adalah perusahaan yang dipilih berdasarkan kriteria dimana perusahaan tersebut mempunyai laporan auditor independen, mempunyai opini audit going concern dan opini audit non going concern, dan mengalami kerugian laba bersih sebelum pajak sekurang-kurangnya 1 tahun. Proses seleksi yang digunakan untuk sampel adalah dengan menggunakan metode purposive sampling atau metode sampel bertujuan, dimana perusahaan yang telah memenuhi kriteria di atas. Proses pemilihan sampel berdasarkan kriteria dapat dilihat pada tabel 4.1



Tabel 4.1

Data Pemilihan Sampel Berdasar Kriteria


NO

KRITERIA

AKUMULASI

1

Seluruh Perusahaan manufaktur yang ada di BEI pada tahun 2009-2011

131


2

Perusahaan manufaktur yang tidak mempunyai laporan auditor independen selama tahun 2009-2011

(15)

3


Perusahaan manufaktur yang tidak memiliki data lengkap

(5)

4


Perusahaan manufaktur yang Laba bersih sebelum pajaknya tidak mengalami kerugian selama tahun 2009-2011

(78)




Jumlah sampel penelitian

33




Tahun penelitian (tahun)

3




Jumlah sampel total selama penelitian

99

Sumber : Hasil Pengolahan Data



Perusahaan yang terpilih sebagai sampel adalah sebanyak 33 perusahaan dan tahun penelitian yang diamati adalah dari tahun 2009-2011. Jadi, total sampel dalam penelitian yang diamati adalah 99 perusahaan selama periode penelitian pada tahun 2009-2011. Dalam sampel yang terpilih, akan dilakukan beberapa pengujian statistik dengan menggunakan program SPSS 17.0.0 dengan cara menguji bukti empiris atas variabel independen terhadap variabel dependen dengan pengujian hipotesis model regresi logistik berganda. Dari 33 perusahaan yang telah terpilih menjadi sampel penelitian dapat dilihat pada Tabel 4.2 sesuai dengan nama perusahaan dan memiliki kode listing di BEI:

Tabel 4.2

Data Sampel Penelitian Perusahaan Manufaktur


NO

KODE PERUSAHAAN

NAMA PERUSAHAAN

1

ADMG

Polychem Indonesia Tbk

2

AKKU

Alam Karya Unggul Tbk

3

ALKA

Alakasa Industrindo Tbk

4

ALMI

Alumindo Light Metal Industry Tbk

5

ARGO

Argo Pantes Tbk

6

BIMA

Primarindo Asia Infrastructure Tbk

7

BRPT

Barito Pacific Tbk

8

CNTX

Centex Tbk

9

ERTX

Eratex Djaja Tbk

10

INKP

Indah Kiat Pulp & Paper Tbk

11

INRU

Toba Pulp Lestari Tbk

12

JECC

Jembo Cable Company Tbk

13

JKSW

Jakarta Kyoei Steel Works Tbk

14

KARW

Karwell Indonesia Tbk

15

KIAS

Keramika Indonesia Tbk

16

KICI

Kedaung Indah Can Tbk

17

MLIA

Multi Bintang Indonesia Tbk

18

MYRX

Hanson International Tbk

19

MYTX

APAC Citra Centertex Tbk

20

POLY

Asia Pacific Fibers Tbk

21

PRAS

Prima Alloy Steel Universal Tbk

22

PTSN

Sat Nusapersada Tbk

23

PYFA

Pyridam Farma Tbk

24

SAIP

Surabaya Agung Industry Pulp Tbk

25

SCPI

Scherig Plough Indonesia Tbk

26

SIMA

Siwani Makmur Tbk

27

SIMM

Surya Intrindo Makmur Tbk

28

SULI

Sumalindo Lestari Jaya Tbk

29

TFCO

Tifico Fiber Indoensia Tbk

30

TKIM

Pabrik kertas Tjiwi Kimia Tbk

31

TPIA

Chandra Asri Petrochemical Tbk

32

UNTX

Unitex Tbk

33

VOKS

Voksel Electric Tbk

Sumber : data laporan keuangan dan laporan tahunan BEI

Dalam sampel yang terpilih tersebar secara acak dapat dipilihat perusahaan manufaktur yang paling banyak dilakukan penelitian adalah jenis usaha pada industri tekstil dan garmen sebanyak 9 perusahaan dari 13 bidang industri. Sedangkan perusahaan manufaktur yang paling sedikit adalah jenis usaha kayu dan pengolahan, otomotif, elektronika, dan peralatan rumah tangga. Data sampel penelitian dalam perusahaan berdasar industri masing-masing usaha dapat dilihat pada Tabel 4.3 dibawah ini :

Tabel 4.3

Data Sampel Berdasarkan Jenis Usaha


NO

JENIS USAHA

JUMLAH PERUSAHAAN

1

KERAMIK, PROSELEN, KACA

2

2

LOGAM & SEJENISNYA

4

3

KIMIA

2

4

PLASTIK & KEMASAN

2

5

KAYU & PENGOLAHAN

1

6

PULP & KERTAS

4

7

OTOMOTIF

1

8

TEKSTIL & GARMEN

9

9

ALAS KAKI

2

10

KABEL

2

11

ELEKTRONIKA

1

12

FARMASI

2

13

PERALATAN RT

1




JUMLAH

33

Sumber : Hasil pengolahan data berdasar seleksi

Sampel yang akan diteliti dikategorikan sebagai perusahaan yang laporan auditornya menerima opini audit going concern (GCAO) dengan dummy variable 1 dan perusahaan yang laporan auditornya menerima opini audit non going concern (NGCAO) dengan dummy variable 0. Daftar perusahaan dan opini yang diberikan oleh auditor ada di lampiran.



IV. 1. 2 Deskripsi Variabel Penelitian Secara Umum

Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan terhadap beberapa variabel maka ditentukan hasil pembagian kelompok-kelompok yang didasarkan pada kriteria yang sesuai dengan masing-masing variabel independen tersebut. Gambaran variabel penelitian yang akan dilakukan analisis yaitu :



IV. 1.2.1 Kualitas Audit (AQ)

Variabel independen yang dianalisis pertama adalah kualitas audit, dimana dalam analisis data terhadap 33 sampel data perusahaan yang diambil selama tahun 2009-2011 dikelompokkan terhadap Kantor Akuntan Publik (KAP) Big Four dan Kantor Akuntan Publik (KAP) Non Big Four. Dalam hasil analisis yang telah dilakukan pengujian maka diketahui perusahaan yang diaudit oleh KAP Big Four ada 9 sedangkan perusahaan yang diaudit oleh KAP Non Big Four ada 24



IV. 1.2.2 Kondisi Keuangan Perusahaan ( Z” Score)

Variabel independen kedua adalah berdasarkan hasil analisis laporan keuangan dan tahunan dalam data BEI terhadap 33 perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini selama tahun 2009 – 2011. Hasil yang didapatkan data keuangan dari masing-masing perusahaan untuk menghitung keempat rasio dari model Z” Score yang disajikan pada Lampiran. Kemudian hasil perhitungan dari keempat rasio tersebut dikalikan dengan koefisien dari masing-masing rasio untuk menghasilkan nilai Z” Score. Model Z” Score ini selain digunakan untuk memprediksi tingkat kebangkrutan suatu perusahaan juga dapat digunakan sebagai ukuran untuk menilai kinerja keuangan perusahaan. Oleh karena itu, model Z” Score adalah alat analisis yang menghasilkan suatu indeks untuk menentukan perusahaan yang termasuk kategori perusahaan sehat, perusahaan rawan bangkrut, dan perusahaan bangkrut sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan terlebih dahulu, yang disajikan dalam Tabel 4.4 di bawah berikut ini :



Tabel 4.4

Kriteria Titik Cut Off Model Z” Score

Kriteria Z” Score

Kategori

Daerah Bangkrut ( Distress )

Jika Z “ Score < 1. 10

Daerah Rawan Bangkrut (Grey )

1. 10 – 2. 60

Daerah Tidak Bangkrut ( Safe )

Jika Z” Score > 2.60

IV. 1.2.3 Auditor Client Tenure (AC)

Variabel independen ketiga adalah auditor client tenure. Variabel ini dianalisis datanya terhadap 33 sampel penelitian perusahaan manufaktur yang mempunyai auditor yang sama selama periode penelitian tahun 2009-2011. Data yang diambil adalah berdasarkan perusahaan manufaktur yang diaudit oleh KAP auditor yang sama selama 3 tahun dengan jumlah 27 perusahaan sedangkan perusahaan manufaktur yang diaudit oleh KAP auditor yang tidak sama selama 3 tahun dengan jumlah 6 perusahaan.



IV. 1.2.4 Ukuran Perusahaan ( SIZE)

Variabel independen keempat adalah ukuran perusahaan (Size). Berdasarkan hasil analisis dari data laporan keuangan tahunan 2009-2011 dari 33 sampel data perusahaan. Diketahui ukuran perusahaan dilihat dari nilai dari total aktiva masing-masing perusahaan yang disajikan pada lampiran. Dari nilai total aktiva tersebut maka perusahaan yang ukurannya besar dengan nilai total aktivanya > 1 M ada sebanyak 21 dan perusahaan yang ukurannya kecil dengan nilai total aktivanya < 1 M ada sebanyak 12.



IV. 1.2.5 Opini Audit Tahun Sebelumnya

Variabel independen kelima adalah opini audit tahun sebelumnya. Dari varibel ini dilakukan analisis terhadap 33 sampel data perusahaan selama tahun penelitian 2009-2011 berdasar opini audit yang diterima oleh auditee pada tahun sebelumnya. Perusahaan yang menerima opini audit pada tahun sebelumnya dikelompokkan menjadi opini audit going concern (GCAO) dan opini audit non going concern ( NGCAO). Berdasarkan hasil pengolahan data, perusahaan yang menerima opini audit going concern (GCAO) ada sebanyak 62 dan perusahaan yang menerima opini audit non going concern adalah sebanyak 37.



IV. 1.2.6 Opini Audit Going Concern

Dalam hasil analisis pengolahan data yang telah dilakukan terhadap laporan auditor independen dalam laporan keuangan tahunan, maka dapat dikelompokkan opini audit going concern (GCAO) dan opini audit non going concern ( NGCAO) yang diberikan oleh auditor dan diterima oleh 99 perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian selama tahun 2009-2011. Dalam analisis data tersebut, perusahaan yang menerima opini audit going concern ada sebanyak 62 dan perusahaan yang menerima opini audit non going concern ada sebanyak 37.



IV. 2 Analisis Data

IV.2.1 Pengujian Analisis Data Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif berfungsi untuk mengetahui karakteristik sampel yang digunakan dalam penelitian. Dalam pengujian statistik deskriptif dapat diketahui nilai minimum (nilai terendah), nilai maksimum (nilai tertinggi), mean (nilai rata-rata), dan simpangan baku (standard deviation) atas variabel independen. Data yang dijadikan analisis adalah kualitas auditor (AQ), kondisi keuangan perusahaan (Z SCORE), auditor client tenure (AC), ukuran perusahaan (SIZE), dan opini audit tahun sebelumnya (PRIOR OPDIT). Berikut ini disajikan Tabel 4.5 sampai dengan tabel 4.7 menampilkan hasil pengujian statistik deskriptif untuk variabel independen dalam penelitian.



Tabel 4.5

Analisis Statistik Deskriptif Seluruh Sampel



Tabel 4.6

Analisis Statistik Deskriptif Sampel GCAO



Tabel 4.7

Analisis Statistik Deskriptif Sampel NGCAO

Dari hasil pengujian data statistik deskriptif, penelitian diatas menunjukkan jumlah sampel (N) penelitian sebanyak 99 perusahaan yang merupakan laporan keuangan tahunan perusahaan manufaktur yang listing di BEI selama periode 2009-2011 dan telah memenuhi kriteria yang ditentukan sebelumnya. Variabel kondisi keuangan yang diproksikan dengan metode Altman Z” Score menunjukkan bahwa nilai Z” Score minimum yang dihasilkan adalah sebesar -5431,6954 dimiliki oleh PT Hanson International, Tbk pada tahun 2009. Sedangkan nilai Z” Score maksimum adalah sebesar 27,2209 yang dimiliki oleh PT Voksel Electric, Tbk (2011). Rata-rata nilai Z” Score adalah -59,328032 menunjukkan bahwa perusahaan berada dalam kondisi kebangkrutan. Rata-rata nilai Z” Score perusahaan yang menerima opini audit going concern adalah sebesar -94,753566, sedangkan rata-rata nilai Z” Score perusahaan yang tidak menerima opini audit going concern adalah sebesar -0,774162.

Berdasarkan data di atas dapat dilihat bahwa rata-rata nilai Z” Score pada kelompok GCAO dan NGCAO bernilai negatif yang artinya perusahaan yang menerima opini audit going concern dan opini audit non going concern mempunyai kondisi keuangan yang tidak sehat (bangkrut). Daftar perusahaan yang mengalami kebangkrutan dapat dilihat pada lampiran.

Untuk ukuran perusahaan yang diukur dengan menggunakan log natural dari total aktiva. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai minimum yang dihasilkan adalah sebesar 12, 5818 dimiliki oleh PT Toba Pulp Lestari, Tbk tahun 2010. Sedangkan ukuran perusahaan dengan nilai maksimum log natural dari total aktiva sebesar 29, 0569 dimiliki oleh PT Asia Pacific Fibers, Tbk tahun 2009. Sedangkan nilai rata-rata log natural dari total aktiva adalah 22, 850377. Nilai rata-rata log natural total aktiva ukuran perusahaan kelompok GCAO dan NGCAO , yaitu nilai pada kelompok penerima opini GCAO adalah sebesar 23,639235 dan kelompok penerima opini NGCO sebesar 21,528505. Keadaan ini menunjukkan bahwa total aktiva yang dimiliki oleh kelompok GCAO lebih besar dari NGCAO yang artinya perusahaan kelompok penerima opini GCAO memiliki total aktiva yang lebih tinggi dibandingkan kelompok penerima opini NGCAO.

Variabel penelitian dalam kualitas auditor dan auditor client tenure tidak dilakukan analisis karena dalam perhitungannya untuk statistik deskriptif kedua variabel tersebut diukur hanya dengan menggunakan dummy variabel ( 1 atau 0). Dalam dummy variabel tersebut digunakan skala nominal yang merupakan skala pengukuran kategori atau kelompok yang biasanya dijadikan ‘angka’. Angka ini hanya berfungsi sebagai label kategori semata tanpa nilai intrinsik. Oleh karena itu, kedua variabel tersebut tidak dapat dianalisis minimum, maksimum, mean, dan standard deviationnya pada pengujian data statistik deskriptif sampel penelitian.

IV.2.2 Pengujian Analisis Data Statistik Inferensial

Pengujian analisis statistik inferensial ini adalah dengan melakukan pengujian hipotesis. Pengujian hipotesis adalah menguji taraf signifikansi dengan cara menggunakan tabel dimana kita akan mendapatkan semua hasil pengolahan data statistika yang kemudian dibandingkan dengan nilai tabel. Pengujian hipotesis ini dilakukan dengan menggunakan model regresi logistik. Model regresi logistik adalah regresi yang digunakan untuk menguji probabilitas terjadinya variabel terikat (dependen) dapat diprediksi dengan variabel bebas (independen). Model ini digunakan untuk melakukan pengujian hipotesis analisis terhadap variabel kualitas auditor, kondisi keuangan perusahaan, auditor client tenure, ukuran perusahaan, dan opini audit tahun sebelumnya.



IV.2.2.1 Menguji Kelayakan Model Regresi

Pengujian hipotesis yang dilakukan ini adalah menilai kelayakan model regresi logistik yang akan digunakan. Pengujian kelayakan model regresi logistik dapat dilakukan dengan menggunakan nilai Chi-Square dan menggunakan pengukuran Goodness of fit test dengan menggunakan uji Hosmer dan Lemeshow untuk melakukan uji ketergantungan. Probalitas signifikansi yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan tingkat signifikansi (α) 5%.

Hipotesis untuk menilai kelayakan model regresi adalah sbb:

H0 : Tidak ada hubungan atau perbedaan antara model dengan data.

H1 : Ada hubungan atau perbedaan antara model dengan data.

Tabel 4.8

Tes Uji Hosmer dan Lemeshow


Hosmer and Lemeshow Test

Step

Chi-square

df

Sig.

1

2.938

8

.938

Sumber : output hasil SPSS

Dalam Tabel 4.8 telah ditunjukkan hasil pengujian untuk Hosmer dan Lemeshow Test. Pengujian ini untuk mengamati probabilitas signifikansi yang menunjukkan angka sebesar 0,938. Tingkat signifikansi adalah 5 % dan derajat kebebasan (df) adalah 8. Dilihat dari tabel, maka angka tersebut menunjukkan bahwa H0 tidak dapat ditolak (diterima) karena nilai signifikansi yang diperoleh lebih besar dari 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa model regresi tersebut layak untuk digunakan dalam analisis berikutnya untuk pengujian. Ditemukan dari hasil signifikansi yaitu tidak ada perbedaan yang nyata antara klasifikasi yang diprediksi dengan klasifikasi yang sedang diamati. Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa model kelayakan regresi mampu memprediksikan nilai pengamatam yang telah dilakukan.



IV.2.2.2 Uji Analisis Regresi Berganda

Pengujian analisis regresi berganda dilakukan untuk menaganalisis satu variabel dependen dengan dua atau lebih variabel independen. Dalam praktek bisnis, regresi berganda justru lebih banyak digunakan, selain karena banyaknya variabel yang perlu dianalisis bersama, juga pada banyak kasus regresi berganda lebih relevan digunakan. Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai korelasi yang terjadi diantara variabel independen dan mengetahui tingkat signifikan korelasi tersebut kemudian akan diuji apakah ada perbedaan signifikan atau bersifat random saja. Kemudian dari hasil uji ANOVA atau F test akan diketahui pengaruh dari masing-masing variabel tersebut.

Tabel 4.9

Variabel Enter Method



Tabel 4.10

Uji ANOVA



Dalam tabel VARIABLES ENTERED menunjukkan bahwa tidak ada variabel yang dikeluarkan (removed), atau dengan kata lain kelima variabel bebas dimasukkan ke dalam perhitungan regresi. Kemudian dalam angka R square adalah 0,738. Hal ini menunjukkan 73,8 % dari variabel opini audit going concern dapat dijelaskan oleh kelima variabel lainnya yaitu kualitas audit, kondisi keuangan perusahaan, ukuran perusahaan, auditor client tenure, dan opini audit tahun sebelumnya. Sedangkan sisanya (100% -73,8 % = 26,2 %) dijelaskan oleh sebab-sebab lain. Sedangkan dalam Standard Error of Estimate adalah 0,256 yang digunakan oleh variabel dependen. Dalam analisis sebelumnya standar deviasi opini audit going concern adalah 0,486 yang jauh lebih besar dibandingkan standard error of estimate sebesar 0,256. Oleh karena, lebih kecil dari standar deviasi GCAO, maka model regresi lebih bagus bertindak sebagai prediktor GCAO daripada rata-rata GCAO itu sendiri. Dalam pengujian ANOVA atau F test, diketahui 52,300 dengan tingkat signifikansi 0,000. Karena nilai probabilitas (0,000) jauh leih kecil dari 0,05 maka model regresi dapat digunakan untuk memprediksi opini audit going concern berpengaruh terhadap variabel independen lainnya.



Tabel 4.11

Persamaan Regresi

Y = 0,073 + 0,117 AQ + -1,3165 Z SCORE + 0,047 AC + -0,004 SIZE + 0,898 PRIOR OPDIT

Dalam hasil pengujian tabel 4.11 diatas maka diketahui bahwa untuk Konstanta sebesar 0,073 menyatakan bahwa jika tidak ada variabel independen lainnya maka nilai GCAO adalah 0,073 atau opini audit non going concern. Untuk koefisien regresi AQ sebesar 0,117 menyatakan bahwa setiap tanda penambahan nilai kualitas auditor adalah 0. Untuk koefisein regresi Z SCORE sebesar -1,3165 menyatakan bahwa setiap tanda pengurangan maka nilai Z SCORE menyatakan opini auditor yang dikeluarkan adalah going concern. Untuk koefisein regresi AC sebesar 0,047 menyatakan bahwa setiap tanda penambahan maka nilai auditor client tenure adalah 0 yang berarti jasa KAP sama dan mengeluarkan opini non going concern. Dalam koefisein regresi SIZE sebesar 0,117 menyatakan bahwa setiap tanda penambahan nilai ukuran perusahaan dan menyatakan perusahaan non going conern. Kemudian untuk koefisein regresi PRIOR OPDIT sebesar 0,898 menyatakan bahwa setiap tanda penambahan nilai opini audit tahun sebelumnya adalah 1 dan menyatakan perusahaan sebelumnya telah going concern. Untuk Uji t dalam menguji signifikansi konstanta dan variabel dependen (GCAO). Terlihat pada angka SIG (besaran probabilitas) yang diatas 0,025 maka dapat diketahui ada empat koefieisn regresi tidak signifikan yang artinya tidak berpengaruh terhadap opini audit going concern atau non going concern, sedangkan yang dibawah 0,025 ada satu koefisien regresi signifakan yang artinya berpengaruh terhadap opini audit going concern atau non going concern.

IV.2.2.3 Uji Korelasi Bivariate (Hubungan Antar Variabel Independen)

Koefisien korelasi bivariate mengenai besarnya hubungan antara dua (bi) variabel :



  1. Koefisien korelasi bivariate / iproduct moment Pearson. Koefisien ini mengukur keeratan hubungan di antara hasil-hasil pengamatan dari populasi yang menunyai dua varian. Perhitungan ini mensyaratkan bahwa populasi asal sampel mempunyai dua varian dan berdistribusi normal. Korelasi Pearson banyak digunakan untuk mengukur korelasi data interval atau rasio.

  2. Korelasi peringkat Spearman (Rank-Spearman) dan Kendall. Koefisien ini lebih mengukur keeratan hubungan antara peringkat-peringkat dibandingkan hasil pengamatan itu sendiri (seperti pada korelasi Pearson). Perhitungan korelasi ini dapat digunakan untuk menghitung koefisien korelasi pada data ordinal dan penggunaan asosiasi pada statistik non parametrik.

Tabel 4.12

Korelasi Bivariate Kendall’s tau

Dilihat dari hasil output pengolahan data pengujian korelasi Bivariate pada Tabel 4.12, maka dapat diketahui dalam hal penafsiran korelasi berkenaan dengan besaran angka. Angka korelasi kendall’s tau berkisar pada 0 (tidak ada sama skelai) dan 1 (korelasi sempurna). Pada angka output Z “ Score, AC, Size, Prior Opdit dengan AQ yang menghasilkan angka 0,40 , 0,289 , -0,237, -0,244 yang menunjukkan lemahnya korelasi antara Z“ Score, AC, Size, Prior Opdit dengan AQ (dibawah 0,5) sedangkan tanda ‘+’ menunjukkan bahwa semakin tinggi varaiabel independen perusahaan maka akan semakin tinggi kualitas auditor yang diperlukan dan sebaliknya. Korelasi yang kuat dengan AQ adalah Z” Score dan AC.

Pada angka output AQ, AC, Size, Prior Opdit dengan Z” Score yang menghasilkan angka 0,40 , 0,45 , -0,218, -0,23 yang menunjukkan lemahnya korelasi antara AQ, AC, Size, Prior Opdit dengan Z” Score (dibawah 0,5) sedangkan tanda ‘+’ menunjukkan bahwa semakin tinggi variabel independen perusahaan maka akan semakin berpengaruh terhadap kondisi keuangan perusahaan dan sebaliknya. Korelasi yang kuat dengan Z” Score adalah AQ dan AC.

Pada angka output AQ, Z” Score, Size, Prior Opdit dengan AC yang menghasilkan angka 0,289 , 0,045 , -0,196, -0,193 yang menunjukkan lemahnya korelasi antara AQ, AC, Size, Prior Opdit dengan Z” Score (dibawah 0,5) sedangkan tanda ‘+’ menunjukkan bahwa semakin tinggi variabel independen perusahaan maka akan semakin berpengaruh terhadap auditor client tenure atau pergantian auditor yang terjadi dan sebaliknya. Korelasi yang kuat dengan AC adalah AQ dan Z” Score.

Pada angka output AQ, Z” Score, AC, Prior Opdit dengan Size yang menghasilkan angka -0,237 , -0,218 , -0,196, -0,267 yang menunjukkan lemahnya korelasi antara AQ, Z” Score AC, Prior Opdit dengan Size (dibawah 0,5) sedangkan tanda ‘+’ menunjukkan bahwa semakin tinggi variabel independen perusahaan maka akan semakin berpengaruh terhadap ukuran perusahaan dan sebaliknya. Korelasi yang kuat dengan Size adalah tidak ada.

Pada angka output AQ, Z” Score, AC, Size dengan Prior Opdit yang menghasilkan angka -0,244 , -0,235 , -0,193, 0,267 yang menunjukkan lemahnya korelasi antara AQ, Z” Score , AC, Size, dengan Prior Opdit (dibawah 0,5) sedangkan tanda ‘+’ menunjukkan bahwa semakin tinggi variabel independen perusahaan maka akan semakin berpengaruh terhadap opini audit tahun sebelumnya dan sebaliknya. Korelasi yang kuat dengan Prior Opdit adalah Size.



IV.2.2.4 Uji Asumsi Klasik

Model regresi digunakan untuk peramalan dan model yang baik adalah model dengan kesalahan permalan yang seminimal mungkin. Karena itu, sebuah model sebelum digunakan seharusnya memenuhi beberapa asumsi, yang biasa disebut asumsi klasik. Regresi yang baik adalah regresi yang ditunjukkan dengan tidak adanya gejala korelasi yang kuat antara variabel bebasnya. Walaupun dalam regresi logistik tidak lagi memerlukan uji asumsi klasik seperti multikolonearitas, namun tidak ada salahnya apabila dilakukan uji multikoloneritas. Pengujian multikoloneritas menggunakan matrik korelasi antar variabel bebas untuk melihat besarnya korelasi antar variabel independen di dalam penelitian ini yaitu kualitas auditor, kondisi keuangan, ukuran perusahaan, auditor client tenure, dan opini audit tahun sebelumnya. Suatu model regresi dikatakan bebas dari multi kolinieritas jika mempunyai nilai VIF di sekitar angka 1 dan mempunyai angka TOLERANCE mendekati 1. Dari hasil output tabel menunjukkan angka VIF masing-masing variabel mendekti angka 1 dan angka TOLERENCE juga mendekati angka 1. Hal ini menunjukkan adanya hubungan multikolonieritas, yang artinya ada hubungan antar variabel independen tersebut.

Berikut disajikan tabel hasil pengujian multikolonearitas variabel independen penelitian pada Tabel 4.13 di bawah ini.

Tabel 4.13

Uji Koefisien Multikolonearitas

Tabel 4.11 menunjukkan korelasi antar variabel independen dalam peneltian ini. Nilai korelasi menunjukkan adanya gejala multikolonearitas yang serius antar variabel independen yang mendekati angka 1. Korelasi tertinggi variabel independen terjadi antara variabel ukuran perusahaan (SIZE) dengan kualitas auditor (AQ), yaitu sebesar 1,223 dan 1,187.



IV.2.2.5 Menguji Matriks Klasifikasi

Matrik klasifikasi menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan penerimaan opini audit going concern pada perusahaan manufaktur. Kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan perusahaan menerima opini audit going concern adalah sebesar 90,2%. Hal ini menunjukkan bahwa dengan menggunakan model regresi yang digunakan, terdapat sebanyak 55 laporan keuangan yang diberi opini audit going concern dari total 61 laporan keuangan yang seharusnya diberi opini audit going concern. Kekuatan prediksi model perusahaan yang tidak menerima opini audit going concern adalah sebesar 80%, yang berarti bahwa dengan model regresi yang digunakan ada sebanyak 44 laporan keuangan yang diberi opini audit going concern dari total 55 laporan keuangan yang seharusnya diberi opini audit going concern.



IV.2.2.6 Menguji Koefisien Regresi

Pengujian koefisien regresi dapat diilakukan dengan regresi logistik yang hasilnya terdapat pada tabel 4.15 dibawah ini :



Tabel 4.15

Uji Koefisien Regresi

Sumber : Output SPSS

Hasil pengujian terhadap koefisien regresi yang telah dilakukan membuat model terhadap :

OPINION = -19,409 + 19,206 AQ – 0,105 Z” SCORE + 0,704 AC – 0,110 SIZE + 23,847 PRIOR OPDIT + e

Dalam pengujian ini apakah masing-masing koefisien regresi signifikan dapat digunakan uji-t untuk mengetahui tingkat signifikan terhadap data yang telah diperoleh.



IV. 2.2.7 Menguji Keseluruhan Model ( overall model fit)

Pengujian overall model fit ini berfungsi untuk mengetahui apakah model yang digunakan fit dengan data baik sebelum maupun sesudah variabel independen tersebut dimasukkan ke dalam analisis. Pengujian ini dilakukan dengan cara membandingkan nilai antara -2 Log likehood (-2LL) pada awal (Block 0= Beginning Block) dengan nilai -2 Log Likelihood (-2LL) pada akhir (Block 1: Method = Enter). Adanya pengurangan nilai antara -2LL awal dengan nilai-2LL pada langkah berikutnya menunjukkan bahwa model yang dihipotesiskan fit dengan data.

Hipotesis untuk menilai model fit adalah sebagai berikut:

H0 : Model yang dihipotesiskan fit dengan data.

H1 : Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data.

Tabel 4.16

Uji Keseluruhan Model


-2 LL awal

(Block number = 0)



130, 861


-2 LL akhir

(Block number = 1)



37,624

Sumber : Output SPSS

Pada tabel 4.16 menunjukkan adanya perbandingan nilai antara -2 Log Likelihood (-2LL) pada awal (Block number = 0) dengan nilai -2LL akhir (Block number = 1). Nilai dari -2LL awal sebesar 130, 861. Setelah dimasukkan kedalam kelima variabel, maka -2LL akhir menurun menjadi 37,624. Penurunan nilai ini menunujukkan model regresi lebih baik atau model yang diujikan fit dengan data yang diambil.



IV. 2.2.8 Uji Koefisien Determinasi ( Nagelkerke R Square )

Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui seberapa besar validitas variabel-variabel independen mampu mempelajari variabilitas variabel dependen. Berdasarkan besarnya nilai koefiisien determinasi yang ditunjukkan oleh nilai Nagelkerke R Square. Nilai ini dapat diinterprestasikan seperti nilai R Square pada regresi berganda. Hasil output dapat dilihat pada tabel 4.17 :



Tabel 4.17

Nilai Nagelkerke R Square

Model Summary

Step

-2 Log likelihood

Cox & Snell R Square

Nagelkerke R Square

1

37.624a

.610

.832

a. Estimation terminated at iteration number 20 because maximum iterations has been reached. Final solution cannot be found.

Dalam pengujian yang dilakukan dapat diketahui hasil output pengolahan data, menunjukkan nilai Nagelkerke R Square adalah sebesar 0,832 yang berarti variabilitas variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen sebesar 83,2 %, sedangkan variabel lain-lain diluar model penelitian adalah sebesar 16,8 %. Variasi variabel independen tersebut dapat menjelaskan variasi variabel dependen sebesar 83,2 %.

IV.2.3 Pengujian Hipotesis

Pada pengujian statistik yang terakhir dilakukan adalah dengan melakukan pengujian hipotesis regresi logistik terhadap variabel independen. Pengujian ini dapat dilihat dengan menggunakan tabel 4.15 Variables in the Equation pada kolom signifikan yang dapat dibandingkan dengan nilai signifikansi (α) yang digunakan, yaitu 0,05 (5%). Apabila tingkat signifikansi < 0,05, maka H1 diterima dan H0 ditolak, jika tingkat signifikan > 0,05, maka H1 tidak dapat diterima dan H0 tidak dapat ditolak.



  1. Kondisi Keuangan Perusahaan

Variabel kondisi keuangan perusahaan ( Z” SCORE ) pada tabel 4.15 menunjukkan koefisien negatif sebesar 0,105 dengan tingkat signifikansi 0,106 diatas 0,05 ( 5 persen). Artinya, dari signifikansinya H1 tidak mendukung karena arah koefisien regresinya berlawanan arah dengan nilai signifikansinya sebesar – 0,106. Oleh sebab itu, hipotesis ini ditolak karena arahnya signifikansi tidak sesuai dengan hipotesisnya sehingga kondisi keuangan perusahaan tidak berpengaruh terhadap kemungkinan penerimaan opini audit going concern pada perusahaan.

H1: Kondisi keuangan perusahaan berpengaruh negatif terhadap penerimaan opini audit going concern.



  1. Ukuran Perusahaan

Variabel ukuran perusahaan ( SIZE) pada tabel 4.15 menunjukkan koefisien negatif sebesar 0,110 dengan tingkat signifikansi 0,428 yang berarti H2 diterima. Artinya, ukuran perusahaan tidak berpengaruh signifikan dengan penerimaan opini audit going concern.

H2: Ukuran perusahaan berpengaruh negatif terhadap penerimaan opini audit going concern.



  1. Kualitas Auditor

Variabel kualitas auditor (AQ) pada tabel 4.15 menunjukkan koefisien positif sebesar 19,206 dengan tingkat signifikansi 0,998 yang berarti H3 ditolak karena diatas tingkat signifikansi. Artinya, kualitas auditor tidak berpengaruh signifikan dengan penerimaan opini audit going concern.

H3 : Kualitas auditor berpengaruh negatif terhadap penerimaan opini audit going concern.



  1. Auditor Client Tenure

Variabel auditor client tenure (AC) pada tabel 4.15 menunjukkan koefisien positif sebesar 0,704 dengan tingkat signifikansi 0,556 yang berarti H4 ditolak. Artinya, auditor client tenure tidak berpengaruh signifikan dengan penerimaan opini audit going concern.

H4: Auditor client tenure berpengaruh negatif terhadap penerimaan opini audit going concern.



  1. Opini Audit Tahun Sebelumnya

Opini audit tahun sebelumnya (PRIOR OPDIT) pada tabel 4.15 menunjukkan koefisien positif sebesar 23,847 dengan tingkat signifikansi 0,997 yang berarti H5 ditolak. Artinya, opini audit tahun sebelumnya tidak berpengaruh signifikan dengan penerimaan opini audit going concern.

H5: Opini audit tahun sebelumnya negatif berpengaruh terhadap penerimaan opini audit going concern.



IV. 3 Interpretasi Hasil

Penelitian ini merupakan studi mengenai faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi penerimaan opini audit going concern. Penelitian ini mengamati lima variabel independen yang terdiri dari kualitas auditor, kondisi keuangan perusahaan, auditor client tenure, ukuran perusahaan, dan opini audit tahun sebelumnya. Ringkasan hasil pengujian hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.18.



Tabel 4.18

Hasil Pengujian Hipotesis

No

Hipotesis

Hasil

Nilai Koef Regresi (B) dan Nilai Signifikansi ( Sig)

1

Kualitas auditor (AQ) berpengaruh negatif terhadap penerimaan opini audit going concern

Ditolak

B = 19,206

Sig = 0,998



2

Kondisi keuangan perusahaan ( Z SCORE) berpengaruh negatif terhadap penerimaan opini audit going concern

Ditolak

B = (0,105)

Sig = 0,106



3

Auditor client tenure (AC) berpengaruh negatif terhadap penerimaan opini audit going concern

Ditolak

B = 0,704

Sig = 0,556



4

Ukuran perusahaan (SIZE) berpengaruh negatif terhadap penerimaan opini audit going concern

Diterima

B = (0,110)

Sig = 0,428



5

Opini audit tahun sebelumnya (PRIOR OPDIT) berpengaruh negatif terhadap penerimaan opini audit going concern

Ditolak

B = 23,847

Sig = 0,997



Sumber : Pengolahan hasil data SPSS

IV. 3.1 Pengaruh Kualitas Auditor Terhadap Penerimaan Opini Audit Going Concern

Pengaruh kualitas auditor dapat dilihat dari hasil pengujian terhadap variabel dummy yang diuji dengan KAP auditor (yang dilihat pada KAP Big four atau Non Big Four) pada tabel 4.15 yang menunjukkan nilai koefisien positif sebesar 19,206 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,998 yang lebih besar dari tingkat signifikansi (α=5%). Karena tingkat signifikansinya lebih besar dari 5% maka hipotesis keempat tidak berhasil didukung. Tanda koefisien variabel reputasi auditor yang positif menunjukkan hubungan yang searah, yang berarti semakin besar skala auditor (KAP), maka semakin besar kemungkinan perusahaan menerima opini audit going concern. Hasil penelitian ini sesuai dengan temuan Suprobo Ningtias (2011) yang menemukan bahwa kualitas audit yang dihubungkan dengan penerimaan opini audit going concern ternyata tidak berpengaruh signifikan.

Kualitas auditor tidak berpengaruh terhadap opini audit going concern menunjukkan bahwa hasil tersbut didasarkan pada kepercayaan pemakai jasa auditor yang ternyata auditor memiliki kekuatan pengawasan dalam perusahaan tidak dapat dilihat begitu saja. Dari hasil hipotesis telah menunjukkan bahwa KAP auditor yang kecil ternyata masih belum dapat menghadapi masalah krisis perusahaan dibandingkan perusahaan yang besar. KAP auditor yang besar juga dapat mempertahankan kelangsungan hidup perusahaan besar karena mereka memiliki kondisi yang kuat dalam melindungi aset perusahaan. Dalam beberapa hal pendapat yang ditemukan adalah kualitas auditor yang besar memiliki insentif lebih untuk melaporkan pendapat going concern terhadap perusahaan besar. Auditor mampu memberikan opini going concern meskipun perusahaan itu besar atau kecil. Namun, KAP auditor yang besar dapat memberikan pelayanan yang lebih baik untuk membantu perusahaan dalam menemukan masalah keberlangsungan hidup. Semakin besar kualitas auditor maka semakin besar juga kemungkinan auditor untuk memberikan opini audit going concern.

Banyak hal yang dapat menyatakan kualitas auditor tidak berpengaruh terhadap opini audit going concern. Hal tersebut dapat dilihat pada saat seorang auditor berusaha mempertahankan kualitasnya dengan memberikan pelayanan dan bersikap independen terhadap kliennya tetap mengeluarkan opini auditnya secara objektif. Dalam perusahaan besar maupun kecil untuk penggunaan auditor ternyata tidak ada banyak perbedaan dimana perusahaan yang menggunakan KAP Big Four harus mengeluarkan banyak biaya sedangkan perusahaan kecil yang menggunakan KAP apapun berusaha menekan auditor untuk tidak mengikuti standar audit yang telah ditetapkan.

Hasil penelitian ini konsisten dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Suprobo Ningtias N ( 2011) yang menemukan bukti bahwa kualitas auditor tidak terelalu mempengaruhi auditor dalam memberikan opini audit going concern atau non going concern. Hal ini dikarenakan ketika sebuah KAP sudah memiliki reputasi yang baik maka KAP tersebut akan berusaha mempertahankan reputasinya itu dan menghindar dari berbagai masalah yang dapat merusak kualitas KAPnya sehingga auditor akan selalu bersikap objektif terhadap pekerjaannya. Hasil ini dapat disimpulkan sebagai jika perusahaan tersebut mengalami keraguan akan keberlangsungan hidupnya maka opini yang akan diterimanya adalah opini audit going concern tanpa memandang apakah auditornya berasal dari KAP besar maupun KAP kecil.

IV. 3.2 Pengaruh Kondisi Keuangan Perusahaan Terhadap Penerimaan Opini Audit Going Concern

Hasil pengujian terhadap variabel pengaruh kondisi keuangan yang dianalisis dengan menggunakan model prediksi Altman Z” Score pada tabel 4.15 menunjukkan nilai koefisien regresi negatif sebesar 0,105 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,106. Berdasarkan pada hasil pengujian koefeisien regresi tersebut dapat disimpulkan bahwa kondisi keuangan perusahaan yang dianalisis dengan model prediksi model prediksi Altman Z” Score tidak signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern.

Hal ini menunjukkan bahwa hipotesis terserbut tidak dapat diterima. Hasil pengujian terhadap hipotesis telah diperoleh bukti empiris bahwa kondisi keuangan perusahaan yang diujikan dengan model prediksi kebangkrutan Altman Z”Score berpengaruh negatif terhadap penerimaan opini audit going concern. Dalam penelitian ini, pengujian statistik kondisi keuangan perusahaan memberikan koefisien yang negatif pada model prediksi. Penelitian ini menunjukkan bahwa semakin baik kondisi keuangan perusahaan maka semakin kecil kemungkinannya untuk auditor memberikan opini audit going concern. Opini audit yang diberikan oleh auditor sangat menentukan kondisi keuangan perusahaan yang dimiliki. Kondisi perusahaan yang tidak mempunyai permasalahan serius maka kemungkinan besar tidak akan menerima opini audit going concern. Sedangkan kondisi perusahaan yang mengalami permasalahan keuangan atau rugi secara terus-menerus dapat mengakibatkan nilai rasio Z” Score rendah sehingga akan berpeluang besar untuk menerima opini audit going concern. Hasil penelitian ini berbeda dengan penelitian yang sebelumnya dilakukan oleh Suprobo Ningtias N (2011), Yulius Kurnia Susanto (2009), Badingatus Solikah (2007) yang menggunakan analisis kondisi keuangan dengan 4 model prediksi kebangkrutan. Dari hasil penelitian ini menunjukkan tidak signifikan terhadap hipotesis yang lain.

IV. 3.3 Pengaruh Auditor Client Tenure Terhadap Penerimaan Opini Audit Going Concern

Pengaruh variabel auditor client tenure yang diuji dengan menggunakan dummy variabel ( 1 dan 0) dengan KAP yang sama auditornya dapat dilihat pada tabel 4.15 yang menunjukkan nilai koefisien positif sebesar 0,704 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,556. Dalam hasil pengujian ini dapat diketahui bahwa pengaruh auditor client tenure tidak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern. Atinya KAP yang berganti selama 3 tahun tidak mempengaruhi adanya pemberian opini audit going concern terhadap perusahaan.

Hasil penelitian ini memberikan bukti bahwa auditor client tidak berpengaruh terhadap penerimaan opini audit going concern. Hal ini disebabkan pergantian auditor yang berbeda atau tetap sama apabila perusahaan dinyatakan mengalami kesulitan keberlangsungan hidupnya maka tetap dinyatakan going concern. Perusahaan yang diaudit oleh KAP yang sama tetap akan menerima opini audit beradasarkan hasil analisisnya. Oleh karena itu perusahaan tidak dapat mempengaruhi KAP yang sama untuk tidak memberikan opini audit yang non going concern. Hasil pengujian penelitian sama dengan penelitian Suprobo Ningtias N (2011) namun berbeda dengan penelitian Dian Mustika Sari widodo ( 2011) yang menyatakan berpengaruh terhadap penerimaan opini aduit going concern.

IV. 3.4 Pengaruh Ukuran Perusahaan Terhadap Penerimaan Opini Audit Going Concern

Pengaruh variabel ukuran perusahaan yang diproksikan dengan Log total aset, pada tabel 4.15 menunjukkan koefisien regresi negatif sebesar 0,110 dengan tingkat signifikansi 0,428 (lebih besar dari 5%). Karena tingkat signifikansi lebih besar dari tingkat 5%, maka hipotesis tidak berhasil didukung. Penelitian ini membuktikan tidak adanya pengaruh ukuran perusahan terhadap penerimaan opini audit going concern. Hasil penelitian ini sama dengan A.A Ayu Putri Widyantari yang menemukan bukti bahwa ukuran perusahaan tidak berpengaruh secara signifikan namun pada tanda dari nilai koefisien regresinya telah sesuai dengan hipotesis yang diajukan (negatif).

Hasil penelitian ini memberikan bukti bahwa variabel ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap penerimaan opini audit going concern. Hal ini terjadi karena pertumbuhan aktiva tidak diikuti dengan kemampuan auditee untuk meningkatkan saldonya karena meskipun nilai aktivanya meningkat setiap tahunnya, perusahaan tetap mengalami masalah going concern jika terus-menerus mengalami saldo laba yang negatif setiap tahunnya. Perusahaan manufaktur yang dipilih sampel banyak mengalami kerugian pada saldo labanya namuan nilai total aktiva tetap meningkat.

IV. 3.5 Pengaruh Opini Audit Tahun Sebelumnya Terhadap Penerimaan Opini Audit Going Concern

Pengaruh variabel opini audit tahun sebelumnya yang diuji dengan menggunakan dummy variabel ( 1 dan 0) dengan opini audit going concern dan opini audit non going concern. Hasil pengujian dari variabel dapat dilihat pada tabel 4.15 yang menunjukkan nilai koefisien positif sebesar 23,847 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,997. Dalam hasil pengujian ini dapat diketahui bahwa pengaruh opini audit tahun sebelumnya tidak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern. Artinya KAP yang telah menerima opini audit yang pada tahun sebelumnya ini tidak mempengaruhi opini auditor untuk mengeluarkan opini audit going concern pada tahun sekarang.



Hasil penelitian ini telah memberikan bukti bahwa dalam variabel opini audit pada tahun sebelumnya tidak berpengaruh terhadap penerimaan opini audit going concern. Hal ini disebabkan penerimaan opini audit pada tahun sebelumnya sudah ditentukan dari hasil analisis auditor untuk memberikan opini kepada perusahaan dan tidak dapat diubah berdasarkan permintaan auditee. Perusahaan yang telah diaudit pada tahun sebelumnya tidak mempengaruhi opini auditor pada tahun yang berjalan untuk memberikan going concern karena auditor telah menganalisis kembali dari laporan keuangan yang diberikan auditee untuk diperiksa kembali. Pengujian penelitian ini tidak sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Mokhamad Yogi P (2010) dan Yulius Kurnia Susanto (2009) yang dalam penelitiannya berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern.



База данных защищена авторским правом ©shkola.of.by 2016
звярнуцца да адміністрацыі

    Галоўная старонка