No Variabel
Nama Variabel
Definisi Skala Pengukuran
5. Dependen
Opini Audit Going
Concern Opini Audit
Going Concern ,
yaitu salah satu konsep yang
paling penting yang menjadi
dasar pelaporan keuangan Gray
Manson, 2000.
Opini audit
going concern
diberi kode 1,
sedangkan opini audit non going
concern
diberi kode 0.
Nominal
3.7. Jenis Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang berupa angka atau bilangan Sangadji dan Sopiah, 2010 : 191 dan
merupakan data sekunder yaitu “data yang diperoleh dari literatur-litaratur yang ada diperpustakaan” Erlina, 2011 : 19. Data yang digunakan dalam
penelitian ini adalah data sekunder yang berupa laporan keuangan perusahaan selama periode tahun 2009 sampai dengan tahun 2011. Data
penelitian yang meliputi laporan keuangan yang telah dipublikasikan yang diambil dari database Bursa Efek Indonesia dengan mengunduh data melalui
website resmi Bursa Efek Indonesia, www.idx.com
, data dari Indonesian Capital Market
Directory ICMD selama tahun 2009 sampai 2011 yang meliputi laporan auditor independen dan laporan keuangan perusahaan yang
diamati.
Universitas Sumatera Utara
3.8. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang dilakukan adalah metode dokumentasi yang menggunakan
cara mengumpulkan, mencatat, dan mengkaji data sekunder yang berupa laporan keuangan
auditan perusahaan yang dipublikasikan oleh BEI selama tahun 2009-2011 dan juga yang
memuat proporsi kepemilikan dalam perusahaan, jumlah Dewan Komisaris, Komisaris Independen, dan Komite Audit serta informasi keuangan dan
opini audit yang terdapat dalam laporan keuangan yang telah diaudit oleh audtor yang diterbitkan setiap tahunnya baik dalam media cetak maupun
data yang diunduh dari internet melalui situs www.idx.co.id.
Dengan metode dokumentasi ini data dalam neraca dan laporan labarugi komprehensif dikumpulkan guna melihat auditor yang mengaudit
laporan keuangan auditee, opini auditor pada tahun sebelumnya, kantor akuntan publik yang mengaudit perusahaan auditee, kewajiban utang
perusahaan auditee dan melihat lamanya laporan keuangan auditee diaudit oleh auditor.
3.9. Pengujian Data
3.9.1. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik bertujuan untuk mengetahui hubungan antar variabel dalam data sehingga uji asumsi klasik dilakukan sebelum
melakukan analisis regresi. Pengujian asumsi klasik dilakukan dengan uji multikolinearitas dan uji autokorelasi.
1. Uji Multikolinearitas
Universitas Sumatera Utara
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel
independen Gozali, 2006:91. Model regresi yang baik seharusnya tidak memiliki problem multikolonieritas yaitu tidak
adanya gejala korelasi yang kuat antara variabel bebasnya. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas di dalam
model regresi menurut Ghozali 2005:95 dapat dilihat dari nilai tolerance dan Variance Inflation Factor VIF. Jika nilai VIF
10 maka dapat dikatakan terjadi multikolinearitas, yaitu terjadi hubungan yang cukup besar antara variabel-variabel bebas. Jika
angka tolerance mempunyai angka 0,10, maka variabel tersebut tidak mempunyai masalah multikolinearitas dengan
variabel bebas lainnya, koefisien variabel independent harus lemah dibawah 0,05.
2. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi hubungan di antara kesalahan
pengganggu pada periode tsaat ini dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya Ghozali, 2006:95.
Masalah ini timbul karena variabel pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan
pada data time series karena gangguan pada seorang individu atau kelompok, cenderung mempengaruhi gangguan pada
Universitas Sumatera Utara
individu ataupun kelompok pada periode berikutnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi.
Untuk mengetahui apakah terjadi autokorelasi dalam suatu model regresi, digunakan run test. Jika antar residual tidak
terdapat hubungan korelasi maka dikatakan bahwa residual adalah acak atau random. Run test digunakan untuk melihat
apakah data residual terjadi secara random atau tidak Ghozali, 2006:103. Bila hasil output spss menunjukkan probabilitas
signifikansi dibawah 0,05 disimpulkan terdapat gejala autokorelasi pada model regresi tersebut.
3.9.2. Menguji Keseluruhan Model Fit
Model ini digunakan untuk menilai model yang telah dihipotesakan telah fit atau tidak dengan data. Data yang baik adalah
yang model hipotesanya sesuai dengan data. Hipotesis yang
digunakan untuk menilai model fit adalah:
H0: Model yang dihipotesakan fit dengan data Ha: Model yang dihipotesakan tidak fit dengan data
Model ini menggunakan fungsi Likelihood. Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwa model yang dihipotesakan
menggambarkan model input. Untuk menguji hipotesis nol dan alternatif, L ditransformasikan menjadi -2LogL. Statistik -2LogL
kadang-kadang disebut likelihood rasio X2 statistik. Dengan alpha α
5, cara menilai model fit ini adalah sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
1. Jika nilai -2LogL 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima, yang berarti bahwa model fit dengan data.
2. Jika nilai -2LogL 0,05 maka H0 diterima dan Ha ditolak, yang berarti bahwa model tidak fit dengan data.
3.9.3. Menguji 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 Test
lebih besar dari 0,05, maka hipotesis nol tidak dapat ditolak dan berarti model mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat
dikatakan model dapat diterima karena sesuai dengan data observasinya Ghozali, 2005.
3.10. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini dengan menggunakan model regresi logistik. Regresi logistik adalah bentuk khusus analisis regresi
dengan variabel respon bersifat kategori, kontinu, atau gabungan antara keduanya. Regresi logistik digunakan untuk menguji apakah probabilitas
terjadinya variabel terikat dapat diprediksi dengan variabel bebasnya Situmorang, dkk, 2010: 199.
Universitas Sumatera Utara
Regresi logistik digunakan untuk menguji pengaruh reputasi auditor X1, rasio profitabilitas X2, rasio solvabilitas X3, dan opini audit tahun
sebelumnya X4 terhadap penerimaan opini audit going concern. Pengujian dilakukan pada tingkat signifikan
si α 5 . Adapun kriteria pengujian hipotesi
s yaitu: Ha diterima jika α 5 dan Ha tidak dapat diterima jika α 5 .
Model regresi logistik yang digunakan untuk menguji hipotesis penelitian adalah sebagai berikut:
GCAO = a +
β
1 RA +
β
2 ROA +
β
3 DER +
β
4 OS + e Keterangan:
GCAO =
Opini audit going concern variabel dummy, 1 jika opini going concern, 0 jika opini non
going concern a
= Konstanta
RA =
Reputasi auditor yang diukur dengan variabel dummy 1 untuk auditor untuk
auditor yang berafiliasi dengan The big four dan kategori 0 untuk auditor yang tidak
berafiliasi dengan The big four
ROA =
Rasio Profitabilitas yang diproksikan dengan Return on Asset ROA
DER =
Rasio Solvabilitas
yang
diproksikan dengan Debt to equity ratio DER
Universitas Sumatera Utara
OS =
Opini audit yang diterima pada tahun sebelumnya kategori 1 bila opini audit
going concern GCAO, 0 bila opini audit
non going concern NGCAO
β
1,
β
2,
β
3,
β
4 = Koefisien Regresi
e =
Error Kesalahan Residual
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Penelitian
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik yang menggunakan persamaan regresi logistik.
Analisis data dimulai dengan mengolah data dengan menggunakan microsoft excel
, selanjutnya dilakukan pengujian asumsi klasik dan pengujian menggunakan regresi logistik digunakan dengan menggunakan
software SPSS versi 17. Proses data dimulai dengan memasukkan variabel-
variabel penelitian ke program SPSS dan menghasilkan output-output sesuai metode analisis data yang telah ditentukan. Berdasarkan kriteria yang telah
ditetapkan, diperoleh 15 perusahaan sampel yang memenuhi kriteria serta diamati selama periode 2009 sampai dengan 2011, sehingga data penelitian
berjumlah 45 unit analisis.
4.2. Analisis Hasil Penelitian
4.2.1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif berfungsi untuk mengetahui karakteristik sampel yang digunakan dalam penelitian. Untuk melihat data statistik
secara umum, peneliti menggunakan descriptive untuk variabel yang diukur dengan skala rasio dan frequency untuk variabel yang diukur
dalam skala nominal
Universitas Sumatera Utara
