64
3.6. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode dokumentasi, yaitu dengan cara mencari data mengenai hal-hal
atau variabel yang berupa catatan, transkrip, buku, notulen rapat, surat kabar, majalah, prasasti, agenda dan sebagainya Arikunto, 2002 : 81.
Data sekunder berasal dan dipublikasikan melalui IDX Fact Book 2010 –
2013, meliputi : data audit delay, ukuran perusahaan, opini auditor, reputasi KAP, solvabilitas, profitabilitas dan kompleksitas operasional perusahaan.
Data sekunder dalam penelitian ini berdimensi timeseries 3 tiga tahun dan crosssection
poolled data dari 116 perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia, sehingga sampel observasi n obs dalam penelitian ini
berjumlah 348 unit analisis 116 x 3 tahun.
3.7. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linier berganda. Sebelum dilakukan teknik analisis ini terlebih dahulu dilakukan
analisis statistik deskriptif dan uji asumsi klasik. Hipotesis dalam penelitian ini diuji dengan menggunakan uji F dan Uji t.
3.7.1. Analisis Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang
telah terkumpul umum atau generalisasi. Konkritnya, dalam penelitian ini, analisis deskriptif dimaksud dilakukan untuk menggambarkan karakteristik sampel, dan
Universitas Sumatera Utara
65
variabel-variabel penelitian yang meliputi : 1 audit delay, 2 ukuran perusahaan, 3 opini audit, 4 reputasi KAP, 5 Solvabilitas, 6 Profitabilitas, 7 Kompelsitas
operasional perusahaan. Analisis deskriptif diinterpretasikan melalui nilai minimum, maksimum, rata
– rata yang diikuti dengan standar deviasi, skewness dan nilai kurtosis.
3.7.2. Analisis Regresi Logistik
Analisis statistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi logistik logistic regression, karena menurut Hair 2006 dan Ghozali 2011 metode ini
cocok digunakan untuk penelitian yang variabel dependen danataupun independennya bersifat kategorikal nominal atau non metrik dan variabel
independennya kombinasi antara metrik dan non metrik, seperti yang digunakan dalam penelitian ini. Lebih lanjut, Ghozali 2011 mengatakan pada teknik
analisis regresi logistik tidak memerlukan uji asumsi normalitas dan uji asumsi klasik
pada variabel
bebasnya. Regresi
logistik juga
mengabaikan heteroscedacity
, artinya variabel dependen tidak memerlukan homoscedacity. Secara matematis, model analisis data yang dikembangkan dari hasil analisis
regresi logistik dalam penelitian ini, dirumuskan sebagai berikut : ln
= α + β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ β
4
X
4
+ β
5
X
5
+ β
6
X
6
+ e
Keterangan : ln
= Log Natural α
= Konstansa
p
= Probabilitas logistik audit delay β
1
- β
6
= Koefisien Regresi X
1
= Ukuran perusahaan
e = Error
X
2
= Opini audit X
3
= Reputasi KAP X
4
= Solvabibilitas X
5
= Profitabilitas X
6
= Kompleksitas Operasional Perusahaan
Universitas Sumatera Utara
66
Pengujian terhadap hipotesis dalam penelitian ini dilakukan dengan empat tahapan berikut ini.
1. Menilai Keseluruhan Model Overall Model Fit
Analisis pertama yang dilakukan adalah menilai overall fit model terhadap data. Hipotesis yang digunakan untuk menilai model fit i adalah :
Ho : Model yang dihipotesiskan fit dengan data Ha : Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data
Dari hipotesis ini supaya model fit dengan data, maka Ho harus diterima atau Ha harus ditolak. Statistik yang digunakan berdasarkan pada fungsi
Likelihood. Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwa model yang
dihipotesiskan menggambarkan input. Untuk menguji hipotesis nol dan hipotesis alternatif, L ditransformasikan menjadi -2LogL. Dengan alpha
5, cara menilai model fit ini adalah sebagai berikut :
a. Jika nilai -2LogL 0.05, maka Ho ditolak, dan Ha diterima, yang berarti bahwa model fit dengan data.
b. Jika nilai -2LogL 0.05, maka Ho ditolak, dan Ha diterima, yang berarti bahwa model tidak fit dengan data.
Adanya pengurangan nilai antara -2LoqL awal initial -2LL function dengan nilai -2LogL pada langkah berikutnya menunjukkan bahwa model yang
dihipotesiskan fit dengan data Ghozali, 2006.
Universitas Sumatera Utara
67
2. Menilai Kelayakan Model Regresi
Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test. Adapun hipotesis untuk menilai kelayakan
model ini adalah : Ho : Tidak ada perbedaan antara model dengan data
Ha : Ada perbedaan antara model dengan data Jika nilai statistik
Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit lebih besar daripada 0.05, maka Ho tidak dapat ditolak dan berarti model mampu
memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan model diterima karena sesuai dengan data observasinya Ghozali, 2006.
3. Uji Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar variabilitas variabel
– variabel independen mampu memperjelas variabilitas variabel dependen. Nilai koefisien determinasi merupakan modifikasi dari koefisien
Negelkerke untuk memastikan bahwa nilainya bervariasi dari 0 sampai 1. hal
ini dilakukan dengan cara membagi nilai Negel Kerke R
2
dengan nilai maksimumnya. Model dianggap semakin baik, jika semakin mendekati angka
1, dan model dianggap semakin tidak baik, jika mendekati angka 0.
4. Pengujian Hipotesis Penelitian
Pengujian hipotesis dapat dilakukan melalui koefisien regresi. Koefisien regresi dari setiap variabel yang diuji menunjukkan bentuk hubungan antar
variabel. Pengujiannya dilakukan dengan cara membandingkan antara nilai probabilitas sig dengan tingkat signifikansi
.
Universitas Sumatera Utara
68
Jika nilai asymtotik signifikan dari 0.05, maka Ha diterima, berarti
variabel independen berpengaruh secara signifikan terhadap terjadinya variabel dependen. Demikian sebaliknya, jika nilai asymtotik signifikan dari
0.05, maka Ha tidak diterima, berarti variabel independen tidak berpengaruh secara signifikan terhadap terjadinya variabel dependen.
Universitas Sumatera Utara
69
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Data Penelitian
Kategori