Jenis, Sumber dan Metode Pengumpulan Data Analisis Statistik Deskriptif

3.4 Jenis, Sumber dan Metode Pengumpulan Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder atau berupa data kuantitatif dengan sumber dari laporan keungan yang telah diaudit oleh masing masing perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Sumber data diperoleh dari hasil publikasi Bursa Efek Indonesia menegnai laporan auditor independen dan laporan keuangan perusahaan yang telah diaudit. Pada penelitian ini metode pengumpulan data yang digunakan adalah dengan analisis regresi linier berganda, yaitu suatu metode statistik yang umum digunakan untuk meneliti hubungan antara sebuah variabel dependen dengan beberapa variabel independen. Adapun model regresi yang digunakan adalah sebagai berikut: i Y = β0 + β1TATO + β2DER + ε Keterangan: Y = Audit Delay β0 = Konstanta TATO = Total Asset Turn Over Ratio DER = Debt Equity Ratio ε = Standar Error ii Y = a + b1TATO + ROA + TATORO A + ε Keterangan: Y = Audit Delay ROA = Return On Asset TATO = Total Asset Turn Over TATOROA = Hubungan TATO dengan ROA ε = Standar Error iii Y = a + b1DER + ROA + DERROA + ε Keterangan: Y = Audit Delay DER = Debt Equity Ratio ROA = Return On Asset DERROA = Hubungan DER dengan ROA ε = Standar Error 3.5 Defenisi Operasional dan Pengukuran Variabel 3.5.1 Variabel Dependen Variabel dependen adalah variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat karena adanya variabel bebas. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah audit delay. Dalam hal ini audit delay dihitung dari lama waktu penyelesaian audit mulai dari tanggal penutupan tahun buku hingga laporan auditor independen atas laporan keuangan auditor.

3.5.2 Variabel Independen

Variabel independen adalah variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel dependen. Variabel independen dalam penelitian ini adalah total asset turn over ratio dan debt equity ratio. a. Total Asset Turn Over Ratio Ukuran perusahaan diproksikan dengan Total Assets Turnover Ratio. Total Assets Turnover Ratio merupakan rasio yang digunakan untuk mengukur perputaran semua aktiva yang dimiliki perusahaan dan mengukur berapa jumlah penjualan yang diperoleh dari tiap rupiah aktiva. Variabel ini digunakan untuk mengukur efisiensi pemakaian aktiva perusahaan untuk menghasilkan penjualan. Peneliti menggunakan variabel total assets turnover ratio karena kinerja keuangan perusahaan property dan real estate dapat dinilai berdasarkan efisiensi penggunaan aktiva perusahaan dalam rangka menghasilkan penjualan. Variabel ini belum pernah digunakan dalam penelitian sebelumnya. Rumus untuk mencari total assets turnover ratio adalah: ��������� ����� ����������� ���������� b. Debt Equity Ratio Rasio hutang terhadap ekuitas dapat digunakan sebagai indikator tingkat kesulitan keuangan perusahaan. Rasio hutang terhadap ekuitas yang tinggi mencerminkan tingginya resiko keuangan dan perusahaan mengalami kesulitan keuangan. Kesulitan keuangan tersebut merupakan berita buruk yang akan mempengaruhi kondisi perusahaan di mata masyarakat. Pihak manajemen juga cenderung akan menunda penyampaian laporan keuangan yang berisi berita buruk. Perusahaan dengan kondisi rasio hutang terhadap modal yang tinggi akan terlambat dalam penyampaian pelaporan keuangannya, karena waktu yang ada digunakan untuk menekan debt to equity ratio serendah-rendahnya. Audit delay cenderung panjang bila perusahaan mengumumkan kerugian. Hal ini berkaitan dengan akibat atau reaksi yang dapat timbul oleh pasar sehubungan dengan pengumuman tersebut. Oleh sebab itu, akuntan publik cenderung berhati – hati dalam melakukan prosedur – prosedur audit yang dapat memastikan nilai kerugian tersebut. Hal ini berarti memperpanjang audit delay. Rumus untuk mencari debt to equity ratio adalah : ���������� ���� ������� ������

3.5.3 Varibel Pemoderasi

Variabel moderasi adalah variabel independen yang akan memeperkuat atau memperlemah hubungan antara variabel independen lainnya terhadap variabel dependen. Dalam penelitian ini Return On Asset digunakan sebagai variabel yang memoderasi hubungan antara Total Asset Turn Over dan Debt Equity Ratio terhadap Audit Delay. Return On Asset dapat diukur dengan rumus: ��������������������� ����������

3.6 Teknik Analisis Data

Keseluruhan data yang terkumpul selanjutnya dianalisi untuk dapat memberikan jawaban dari masalah yang dibahas dalam penelitian ini. Dalam menganalisis data, peneliti menggunakan program IBM Statistic SPSS versi 21. Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik.

3.6.1 Analisis Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya. 3.6.2 Uji Asumsi Klasik Penggunaan analisis regresi dalm statistik harus bebas dari asumsi – asumsi klasik seperti normalitas data, multikolinearitas, heterokedastisitas, dan asumsi – asumsi klasik lainnya. Adapun pengujian asumsi klasik yang digunakan adalah sebagai berikut :

3.6.2.1 Uji Normalitas

Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji analisis statistik. 1. Analisis Grafik Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambilan kesimpulan yaitu: a. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. b. Jika data menyebar jauh dari diagonal danatau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.

2. Analisis Statistik

Untuk menentukan uji ini didasarkan kepada Kolmogorov – Smirnov Goodness of Fit Test terhadap model yang diuji. Pedoman untuk pengambilan keputusannya didasarkan sebagaimana diungkapkan Ghozali 2005 : 114 “ Apabila nilai signifikansi atau nilai probabilitas 0,05, maka distribusi data atau nilai probabilitas 0,05, maka distribusi data normal. Apabila nilai signifikansi atau nilai probabilitas 0,05, maka distribusi data tidak normal.

3.6.2.2 Uji Multikolinieritas

Multikolinearitas adalah situasi adanya korelasi variabel – variabel independen antara yang satu dengan yang lainnya. Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi dintara variabel independen. Untuk melihat ada atau tidaknya multikolinearitas dalam model regresi dapat dilihat dari : - Nilai tolerence dan lawannya. - Variance Inflation factor VIF Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerence mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi, nilai Tolerence yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi karena VIF = 1 tolerence. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai Tolerence 0,10 atau sama dengan VIF 10. Cara yang dapat dilakukan untuk menanggulangi jika terjadi multikolinearitas adalah dengan mengeluarkan salah satu variabel bebas yang memiliki korelasi yang tinggi dari model regresi dan identifikasi variabel lainnya untuk membantu prediksi.

3.6.2.3 Uji Autokorelasi

Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi Ghozali, 2009. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi didalam model regresi antara lain dapat dilakukan dengan Uji Durbin - Watson DW Test. Riyanto 2012:59 menyatakan jika nilai statistik Durbin-Watson - 2 sd +2, maka asumsi independensi terhadap residual non- autokorelasi terpenuhi. Sebaliknya, bila nilai statistik Durbin- Watson -2 atau 2, berarti asumsi independensi terhadap residual non-autokorelasi tidak terpenuhi.

3.6.2.4 Uji Heteroskedastisitas

Uji ini memiliki tujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut dengan heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Untuk melihat ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan melihat grafik Scatterplot antara nilai prediksi variabel dependen dengan residualnya. Dasar analisis yaitu : a. Jika ada pola tertentu, seperti titik –titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heterokedastisitas. b. Jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik yang menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas.

3.6.3. Pengujian Hipotesis

Analisis regresi berganda digunakan untuk mermalkan bagaimana keadaan naik turunnya variabel dependen, jika dua atau lebih variabel independen sebagai faktor prediktor dimanipulasi dinaik turunkan nilainya. Model analisis ini dipilih karena penelitian ini dirancang untuk meneliti variabel bebas yang berpengaruh terhdap variabel tidak bebas.

3.6.3.1 Uji Koefisien Determinasi

� � Uji koefisien DeterminasiR 2 pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.

3.6.3.2 Uji Regresi Parsial Uji Statistik t

Uji t – test digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen. Uji t untuk mengetahui signifikansi koefisien regresi. Kriteria keputusan diambil dengan membandingkan Sig- t dengan α = 0,05 : - Jika Sig-t 0,05 : koefisien regresi signifikan - Jika Sig-t ≥ 0,05 : koefisien regresi tidak signifikan.

3.6.3.3 Uji Hipotesis Analisis Simultan Uji F

Uji F digunakan untuk untuk menguji hubungan linear dari seluruh variabel bebas secara bersama – sama simultan terhadap variabel dependen. Uji F digunakan untuk mengetahui signifikansi dari model persamaan regresi, apakah terdapat hubungan signifikan antara X dan Y. Kriteria keputusan diambil dengan membandingkan Sig- F dengan α = 0,05: - Jika Sig-F 0,05 : model regresi signifikan - Jika Sig-F ≥ 0,05 : model regresi tidak signifikan

3.6.3.3 Uji Hipotesis Dengan Menggunakan Variabel Pemoderasi

Untuk menentukan hipotesis variabel dalam penelitian ini menggunakan metode Moderated Regression Analysis. Metode ini menggunakan pendekatan analitik yang mempertahankan integritas sampel dan memberikan dasar untuk mengontrol pengaruh variabel moderator. Untuk menggunakan MRA dengan satu variabel prediktor X, maka kita harus membandingkan tiga persamaan regresi untuk menentukan jenis variabel moderator. Ketiga persamaan tersebut adalah: 1. Yi = α + β1Xi + ε 2. Yi = α + β1Xi + β2Zi + ε 3. Yi = α + β1Xi + β2Zi + β3XiZi + ε Jika persamaan 2 dan 3 tidak berbeda secara signifikan atau β3=0 ; β2 ≠ 0 maka Z bukanlah variabel moderator, tetapi sebagai variabel prediktor independen. Jika persamaan 1 dan 2 tidak berbeda maka variabel Z merupakan pure moderator tetapi harus berbeda dengan persamaan 3 atau β2= 0; β3 ≠0. Jika persamaan 1,2 dan 3 berbeda satu sama lainnya maka variabel Z meruapakan variabel quasi moderator.

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1 Analisis Statistik Deskriptif

Analisis statistik deskriptif berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap objek yang diteliti melalui data sampel atau populasi sebagaimana adanya, tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum. Dalam penelitian ini, variabel yang digunakan dalam perhitungan statistic deskriptif adalah Audit Delay AUDEL, Total Asset Turn Over Ratio TATO dan Debt Equity Ratio DER, Return On Asset ROA. Berdasarkan analisis statistik deskriptif diperoleh gambaran sampel sebagai berikut: Tabel 4.1 Statistik Deskriptif AUDEL, TATO, DER dan ROA Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation AUDEL 144 30 163 78.27 18.305 TATO 144 .01 1.23 .3097 .24878 DER 144 .02 5.60 .9684 1.00459 ROA 144 -.090 .640 .08247 .101882 Valid N listwise 144 Sumber: Hasil Olahan Software SPSS 21 Berdasarkan tabel 4.1 dapat dilihat bahwa jumlah unit analisis N dalam penelitian ini adalah sebanyak 144 unit untuk AUDEL, TATO, DER dan ROA. Hasil deskriptif dari Audit Delay AUDEL menunjukkan bahwa nilai minimum 30, nilai maksimum 163, nilai rata-rata sebesar 78,27 dan simpangan baku sebesar 18,305. Hasil deskriptif dari Total Asset Turn Over Ratio TATO menunjukkan bahwa nilai minimum 0,01, nilai maksimum 1,23, nilai rata-rata sebesar 0,3097 dan simpangan baku sebesar 0,24878. Hasil deskriptif dari Debt Equity Ratio DER menunjukkan bahwa nilai minimum 0,02, nilai maksimum 5,60, nilai rata-rata sebesar 0,9684 dan simpangan baku sebesar 1,00459. Hasil deskriptif dari Return On Asset ROA menunjukkan bahwa nilai minimum -0,090, nilai maksimum 0,640, nilai rata-rata sebesar 0,08247 dan simpangan baku sebesar 0,101882.

4.2 Uji Asumsi Klasik