44 dimasukkan keempat variabel independen, maka nilai -2LL akhir mengalami
penurunan menjadi 96,336. Penurunan Likelihood -2LL ini menunjukkan model regresi yang lebih baik atau dengan kata lain model yang dihipotesiskan
fit dengan data.
4.2.3. Hasil Uji Kelayakan Model Regresi
Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test. Pengujian menunjukkan nilai Chisquare
sebesar 2,446 dengan signifikansi p sebesar 0,964. Berdasarkan hasil tersebut, karena nilai signifikansi lebih besar dari 0,05 maka model dapat disimpulkan
mampu memprediksi nilai observasinya. Hasil uji kelayakan model regresi disajikan pada tabel 4.4 berikut ini:
Tabel 4.4 Menguji Kelayakan Model Regresi
4.2.4 Hasil Uji Koefisien Determinasi Nagelkerke R. Square
Untuk mengetahui seberapa besar variabel client size, financial distress, return on asset, dan public ownership berpengaruh terhadap auditor switching
pada perusahaan Real Estate Property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia, digunakan nilai Nagelkerke R Square. Tabel 4.5 berikut menyajikan hasil uji
koefisien determinasi Nagelkerke R Square:
Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square
Df Sig.
1 2.446
8 .964
Universitas Sumatera Utara
45
Tabel 4.5 Koefisien Determinas
i
Model Summary
Step -2 Log
likelihood Cox Snell R
Square Nagelkerke R Square
1 96.336
a
.301 .402
Berdasarkan tabel 4.5 diketahui nilai Nagelkerke R Square sebesar 0,402, hal ini menunjukkan bahwa auditor switching pada perusahaan Real Estate Property
yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dipengaruhi oleh client size, financial distress, return on asset, dan public ownership sebesar 40,2, sedangkan 59,8
sisanya dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak diteliti, misalnya : ukuran KAP,
share growth, fee audit, pergantian manajemen. 4.2.5 Hasil Uji Regresi Logistik dan Uji Simultan
Model regresi logistik yang terbentuk disajikan pada tabel 4.6 sebagai berikut:
Tabel 4.6 Hasil Uji Koefisien Regresi Logistik
Variables in the Equation
B S.E.
Wald df
Sig. ExpB
Step 1
a
Ln_TS -.944
.333 8.054
1 .005
.389 DER
-.138 .058
5.661 1
.017 .871
ROA 3.813
7.219 .279
1 .597
45.293 PO
-.093 .608
.023 1
.879 .911
Constant 3.949
4.749 .691
1 .406
51.874 Hasil pengujian terhadap koefisien regresi logistik menghasilkan
model berikut ini: SWITCH = 3,949
– 0,944LnTS – 0,138DER + 3,813 ROA – 0,093PO
Universitas Sumatera Utara
46 Berdasarkan tabel hasil pengujian regresi logistik logistic regression di atas,
dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Hipotesis 1 H1 :
Client size berpengaruh terhadap auditor switching pada perusahaan Real Estate Property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI tahun
2011-2014. Dari tabel 4.6 dapat kita lihat nilai signifikansi client size adalah 0,005. Hal
ini menunjukkan bahwa nilai tersebut berada di bawah nilai alpa 0,05, yaitu 0,005 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh
client size terhadap auditor switching pada perusahaan Real Estate Property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2011
– 2014. Dengan demikian H1 diterima
.
2. Hipotesis 2 H2 :
Financial distress berpengaruh terhadap auditor switching pada perusahaan Real Estate Property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
BEI tahun 2011-2014. Dari tabel 4.6 dapat kita lihat nilai signifikansi financial distress adalah
0,017. Hal ini menunjukkan bahwa nilai tersebut berada di bawah nilai alpa 0,05, yaitu 0,017 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa terdapat
pengaruh financial distress terhadap auditor switching pada perusahaan Real Estate Property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2011
– 2014.
Dengan demikian H2 diterima.
Universitas Sumatera Utara
47
3. Hipotesis 3 H3 :
Return on asset berpengaruh terhadap auditor switching pada perusahaan Real Estate Property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
BEI tahun 2011-2014. Dari tabel 4.6 dapat kita lihat nilai signifikansi return on asset adalah 0,597.
Hal ini menunjukkan bahwa nilai tersebut berada di atas nilai alpa 0,05, yaitu 0,597 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat
pengaruh return on asset terhadap auditor switching pada perusahaan Real Estate Property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2011
– 2014. Dengan
demikian H3 ditolak. 4. Hipotesis 4
H4 : Public ownership berpengaruh terhadap auditor switching pada
perusahaan Real Estate Property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI tahun 2011-2014.
Dari tabel 4.6 dapat kita lihat nilai signifikansi public ownership adalah 0,597. Hal ini menunjukkan bahwa nilai tersebut berada di atas nilai alpa 0,05,
yaitu 0,879 0,05. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh public ownership terhadap auditor switching pada perusahaan Real
Estate Property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2011 – 2014.
Dengan demikian H4 ditolak.
Universitas Sumatera Utara
48
Tabel 4.7 Hasil Uji Hipotesis secara Simultan
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df
Sig. Step 1
Step 5.738
4 0.032
Block 5.738
4 0.032
Model 5.738
4 0.032
5. Hipotesis 5 H5 :
Client size, financial distress, return on asset, dan public ownership berpengaruh terhadap auditor switching.
Dari tabel 4.7 dapat kita lihat nilai signifikansi sebesar 0,032. Hal ini menunjukkan bahwa nilai tersebut berada di bawah nilai alpa 0,05, yaitu 0,032
0,05. Ini berarti secara simultan client size, financial distress, return on asset, dan public ownership berpengaruh terhadap auditor switching pada perusahaan Real
Estate Property yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2011 – 2014.
Dengan demikian H5 diterima. 4.3 Pembahasan
4.3.1 Pengaruh Client Size terhadap Auditor Switching
Hasil pengujian regresi logistik menunjukkan bahwa variabel client size berpengaruh terhadap auditor switching. Hal ini dapat dilihat dari hasil uji
hipotesis tabel 4.6 dimana nilai client size signifikan pada 0,005 yang lebih kecil dibandingkan dengan taraf signifikansi 5 0,05. Dengan demikian penelitian ini
menerima hipotesis pertama H1 yang menyatakan bahwa client size
berpengaruh terhadap auditor switching.
Universitas Sumatera Utara
49 Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian Cherry 2014 serta Suparlan dan
Wuryan 2010 tetapi tidak mendukung hasil penelitian Suci 2013. Saiful dan Erliana 2010 menyatakan;
Ukuran klien merupakan besarnya ukuran sebuah perusahaan yang dapat dinyatakan dalam total aktiva, penjualan dan kapitalisasi pasar. Semakin
besar total aktiva, penjualan dan kapitalisasi pasar maka semakin besar pula ukuran perusahaan itu. Semakin besar aktiva maka semakin banyak modal
yang ditanam, semakin banyak penjualan maka semakin banyak perputaran uang dan semakin besar kapitalisasi pasar maka semakin besar pula
perusahaan dikenal dalam masyarakat.
Calderon dan Ofobike 2008 menyatakan “seiring ukuran perusahaan bertambah, hubungan agensi meningkat”. Ukuran perusahaan yang semakin besar memiliki
aktivitas operasi yang semakin kompleks. Hal ini menyebabkan hubungan agensi semakin meningkat dimana principal semakin menginginkan agent untuk dapat
mengelola perusahaan dengan lebih baik demi kepentingan principal, sedangkan agent terkadang juga ingin mendapatkan keuntungan yang besar untuk
kepentingannya sendiri dengan memanfaatkan pengetahuannya mengenai perusahaan yang dia kelola yang jauh lebih banyak dari principal. Sejalan dengan
hubungan agensi yang meningkat, biaya agensi pun ikut meningkat, yakni biaya yang dikeluarkan untuk memastikan bahwa agent bertindak untuk kepentingan
principal. Selain itu, akibat dari aktivitas operasi yang semakin kompleks, principal lebih sulit untuk memantau tindakan agent. Oleh karena itu, diperlukan
auditor independen untuk menjembatani kepentingan pihak principal dan agent. Menurut Calderon dan Ofobike 2008, “kondisi ini secara potensial diatasi
dengan berganti ke auditor dari suatu KAP yang memiliki independensi tinggi untuk mengurangi biaya agensi”. Selain itu, dengan adanya auditor independen ini
Universitas Sumatera Utara
50 dapat mengurangi biaya agensi. Jadi ada dorongan bagi dewan perusahaan yang
lebih besar untuk memantau keahlian auditor, dan mengganti auditor sebagai sarana untuk mengurangi biaya pengawasan mereka.
4.3.2 Pengaruh Financial Distress terhadap Auditor Switching
