Jenis dan Sumber Data Metode Pengumpulan Data Hasil Uji Hipotesis

38

3.5 Jenis dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data yang dikumpulkan dan dicatat oleh seseorang terutama untuk kebutuhan terkini para peneliti. Data sekunder bersifat historis, telah dikumpulkan dan tidak memerlukan akses ke responden atau subjek lainnya Zikmund, 1991:102. Data dari penelitian ini diperoleh dari sumber-sumber sebagai berikut. 1. Data perusahaan yang melakukan IPO dapat dilihat dari Indonesian Capital Market Directory ICMD . 2. Laporan keuangan tahunan diperoleh dari website Bursa Efek Indonesia BEI yaitu www.idx.co.id 3. Data KAP bigfour di Indonesia dapat dilihat pada website Accounting today yaitu www. accountingtoday.com 4. Data mengenai jenis auditorKAP dan spesialisasi industri dapat diperoleh dari laporan keuangan tahunan perusahaan. 5. Data yang diperlukan rumus dalam model Jones yang dimodifikasi untuk memperoleh DAC dapat diperoleh dari laporan keuangan tahunan perusahaan.

3.6 Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data pada penelitian ini adalah dokumentasi dan studi pustaka. Dokumentasi, yaitu teknik pengumpulan data melalui dokumen tertulis maupun elektronik dari suatu lembagainstitusi dan sumber pendukung Universitas Sumatera Utara 39 lainnya untuk dilakukannya analisis data sekunder. Studi pustaka yaitu data yang dikumpulkan diperoleh dari jurnal, buku, laporan keuangan tahunan, internet dan data pendukung lainnya yang dibutuhkan dalam penelitian. Cara memperoleh data tersebut dapat dilihat pada bahasan sebelumnya. Data tersebut akan diproses secara kuantitatif dan statistik agar dapat menjawab tujuan dari penelitian ini.

3.7 Teknik Analisis

Pada penelitian dengan tipe hubungan variabel dependensi yaitu dijelaskan dengan adanya ketergantungan antara variabel independen terhadap variabel dependen. Alat analisis penelitian “Jika tipe data variabel dependen adalah metrik interval atau rasio, digunakan analisis regresi berganda” Santoso, 2014:12. Berdasarkan hal tersebut, teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu analisis regresi berganda. Untuk analisis regresi berganda biasanya harus memenuhi asumsi-asumsi sebagai berikut. 1. Data atau residual harus berada dalam distribusi normal, sehingga diperlukan uji normalitas data. 2. Data harus memiliki hubungan linier antar variabel independen dalam arti tidak ada korelasi diantara variabel independennya, sehingga diperlukan uji multikolinieritas. 3. Berubah-ubah atau adanya ketidaksamaan varians dalam data, sehingga diperlukan uji heteroskedastisitas. Universitas Sumatera Utara 40 Dari penjelasan diatas maka perlu dilakukan uji asumsi klasik seperti uji normalitas data, uji multikolinieritas dan uji heteroskedastisitas pada penelitian. Uji asumsi klasik dan analisis regresi berganda pada penelitian akan dilakukan dengan software SPSS.

3.7.1. Model Pengujian

Model pengujian yang digunakan dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut. Y = β + β 1 X 1 + β 2 X 2 + e Dimana : Y = Manajemen Laba DAC β = Intercept β 1 , β 2 = Koefisien Regresi X1 = Ukuran KAP X2 = Spesialisasi Industri e = Error

3.7.2 Uji Asumsi

Klasik 3.7.2.1. Uji Normalitas Pengujian normalitas dilakukan untuk “mengetahui apakah dalam model regresi variabel penganggu atau residual memiliki distribusi normal” Erlina, 2011:101. Dalam penelitian ini akan menggunakan uji normalitas metode Kolmogorof-Smirnov. Universitas Sumatera Utara 41

3.7.2.2. Uji Multikolinieritas

Pengujian multikolinieritas dilakukan “untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel independen” Erlina, 2011:103. Data penelitian yang baik seharusnya dapat bebas dari gejala atau kriteria multikolinieritas. Dalam penelitian ini akan menggunakan uji multikolinieritas melalui uji VIF.

3.7.2.3. Uji Heteroskedastisitas

Pengujian ini bertujuan “untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain” Erlina, 2011:106. Dalam penelitian ini akan menggunakan uji heteroskedastisitas dengan metode uji Glejser.

3.7.3 Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis pada penelitian ini menggunakan uji statistik t. Pada dasarnya uji statistik t menunjukkan seberapa besar pengaruh suatu variabel independen secara individual dalam menjelaskan variabel dependennya. Pengujian dilakukan dengan menggunakan signifikan level 5. Penerimaan atau penolakan hipotesis dilakukan dengan kriteria: a. Jika t hitung t tabel, pada α = 5 p value, maka terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial. Universitas Sumatera Utara 42 b. Jika t hitung t tabel, pada α = 5 p value, maka tidak terdapat pengaruh yang signifikan secara parsial. Universitas Sumatera Utara 43 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1. Hasil Uji Asumsi Klasik

4.1.1. Hasil Uji Normalitas

Uji normalitas pada penelitian ini menggunakan uji Kolmogorov- Smirnov dengan ketentuan sebagai berikut. a. Jika nilai signifikansinya lebih besar dari 5 atau 0,05 maka data residual berdisribusi normal. b. Jika nilai signifikansinya lebih kecil dari 5 atau 0,05 maka data residual tidak berdistribusi normal. Tabel 4.1 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 54 Normal Parameters a Mean .0000000 Std. Deviation .25669931 Most Extreme Differences Absolute .143 Positive .143 Negative -.096 Kolmogorov-Smirnov Z 1.048 Asymp. Sig. 2-tailed .222 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data Sumber: Diolah oleh penulis 2014 Universitas Sumatera Utara 44 Dari interprestasi tabel diatas, hasilnya yaitu signifikansi 0,222 0,05 menyatakan bahwa distribusi data memenuhi asumsi normalitas sehingga dapat dilakukan analisis regresi berganda. Data yang normal tersebut juga dapat dilihat dari histogram dan grafik normal plot data berikut. Gambar 4.1 Grafik Histogram Normalitas Sumber: Diolah oleh penulis 2014 Universitas Sumatera Utara 45 Dari tampilan gambar tersebut dapat disimpulkan bahwa grafik histogram berada dalam pola distribusi yang normal. Grafiknya tidak menceng ke kanan maupun ke kiri. Gambar 4.2 Grafik Normal Plot Sumber: Diolah oleh penulis 2014 Dari tampilan gambar tersebut dapat disimpulkan bahwa grafik normal plot menunjukkan hasil yang normal. Titik-titik yang menyebar di sekitar garis diagonal dan penyebarannya cenderung mendekati dan mengikuti garis diagonal tersebut. Universitas Sumatera Utara 46

4.1.2. Hasil Uji Multikolinieritas

Uji multikolinieritas pada penelitian ini menggunakan Uji VIF dengan ketentuan sebagai berikut. a. Jika nilai VIF lebih kecil dari 10 maka tidak terjadi multikolinieritas. b. Jika nilai VIF lebih besar dari 10 maka terjadi multikolinieritas. Tabel 4.2 Tolerance and VIF Test Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant -.032 .047 -.683 .498 KAP .153 .080 .275 1.915 .061 .889 1.125 SPEC -.058 .080 -.104 -.723 .473 .889 1.125 a. Dependent Variable: DAC Sumber: Diolah oleh penulis 2014 Dari interprestasi tabel diatas, hasilnya yaitu nilai VIF masing- masing lebih kecil dari 10, berarti datanya bebas dari gejala Multikolinieritas. Universitas Sumatera Utara 47

4.1.3. Hasil Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas pada penelitian ini menggunakan uji Glejser dengan ketentuan sebagai berikut. a. Jika nilai signifikansinya lebih besar dari 5 atau 0,05 maka tidak terjadi heteroskedastisitas. b. Jika nilai signifikansinya lebih kecil dari 5 atau 0,05 maka terjadi heteroskedastisitas. Tabel 4.3 Glejser Test Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant .179 .034 5.199 .000 KAP .070 .058 .172 1.199 .236 SPEC -.107 .058 -.263 -1.834 .073 a. Dependent Variable: DAC Sumber: Diolah oleh penulis 2014 Dari interprestasi tabel diatas, hasilnya yaitu signifikansinya masing-masing lebih besar 0.05, berarti datanya bebas dari gejala heteroskedastisitas. Universitas Sumatera Utara 48

4.2. Hasil Uji Hipotesis

Pada dasarnya uji statistik t menunjukkan seberapa besar pengaruh suatu variabel independen secara individual dalam menjelaskan variabel dependennya. Dengan kata lain, uji statistik t akan digunakan untuk menunjukkan besar pengaruh signifikan masing-masing variabel independennya yaitu KAP bigfour dan KAP spesialisasi industri dalam mengurangi manajemen laba Tabel 4.4 t Test Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant -.032 .047 -.683 .498 KAP .153 .080 .275 1.915 .061 .889 1.125 SPEC -.058 .080 -.104 -.723 .473 .889 1.125 a. Dependent Variable: DAC Sumber: Diolah oleh penulis 2014 Dari interprestasi tabel diatas dapat kita lihat hasilnya sebagai berikut.  Hasil pengujian secara parsial KAP bigfour X1 terhadap manajemen laba Y menunjukkan p-value : 0,061 0,05 dan nilai t hitung pada variabel KAP bigfour yaitu sebesar 1,915 dengan signifikansi 0,061, sedangkan t tabel 1.675 dengan signifikansi 0,05. Berdasarkan hal tersebut dapat Universitas Sumatera Utara 49 disimpulkan bahwa KAP bigfour tidak memiliki pengaruh yang signifikan secara parsial dalam mengurangi praktik manajemen laba.  Hasil pengujian secara parsial KAP spesialisasi industri X2 terhadap manajemen laba Y menunjukkan p-value : 0,473 0,05 dan nilai t hitung pada variabel KAP spesialisasi industri yaitu sebesar -0,723 dengan signifikansi 0,473, sedangkan t tabel 1.675 dengan signifikansi 0,05. Berdasarkan hal tersebut dapat disimpulkan bahwa KAP spesialisasi industri tidak memiliki pengaruh yang signifikan secara parsial dalam mengurangi praktik manajemen laba. Dari hasil diatas menunjukkan bahwa masing-masing variabel independen ini baik KAP big four maupun KAP spesialisasi industri secara parsial tidak memiliki pengaruh yang signifikan dalam mengurangi praktik manajemen laba.

4.3. Pembahasan