45
Dependen Ketepatan
Waktu Pelaporan
Keuangan Tanggal penerbitan
laporan keuangan auditan di BEI
paling lambat akhir bulan ketiga sejak
tutup buku Tepat waktu : 1
Tidak tepat waktu : Nominal
Moderating Sanksi BEI
Peraturan yang ditetapkan oleh
Keputusan Direksi PT Bursa Efek
Jakarta Tidak melanggar
sanksi : 1 Melanggar sanksi :
Nominal
3.6 Metode Analisis Data
Penelitian ini dilakukan untuk menguji apakah pengaruh opini audit terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan, untuk menguji apakah sanksi BEI
mampu memoderasi hubungan opini audit terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan, untuk menguji pengaruh audit report lag terhadap ketepatan waktu
pelaporan keuangan, untuk menguji apakah sanksi BEI mampu memoderasi hubungan audit report lag terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan, untuk
menguji pengaruh reputasi KAP terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan, untuk menguji apakah sanksi BEI mampu memoderasi hubungan reputasi KAP
terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan, untuk menguji pengaruh ukuran perusahaan terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan dan untuk menguji
apakah sanksi BEI mampu memoderasi hubungan ukuran perusahaan terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan.
Universitas Sumatera Utara
46
Metode analisis data yang digunakan untuk penelitian ini adalah statistik deskriptif, analisis regresi logistik dengan bantuan SPSS 22. Data sekunder yang
diperoleh, dianalisis secara kuantitatif dengan metode statistik deskriptif yang digunakan sebagai deskripsi variabel dengan alat analisis yaitu standar deviasi dan
rata-rata mean. Kemudian menilai kelayakan model regresi yang digunakan, menilai keseluruhan model atau overall model fit, dan menguji koefisien regresi.
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan regresi logistik. Ghozali 2006 menjelaskan bahwa metode ini cocok untuk
digunakan untuk penelitian yang variabel dependennya bersifat kategorikal nominal atau non metrik dan variabel independennya kombinasi antara metrik
dan non metrik. Regresi logistik yang digunakan dalam penelitian ini untuk menguji apakah variabel-variabel Opini Audit, Audit Report Lag, Reputasi KAP
dan Ukuran Perusahaan dengan Sanksi BEI sebagai variabel moderating dapat mempengaruhi Ketepatan Waktu Pelaporan Keuangan.
Model regresi logistik dalam penelitian ini adalah : Y = α + β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ β
4
X
4
+ β
5
X
1
Z + β
6
X
2
Z + β
7
X
3
Z + β
8
X
4
Z + ε
Keterangan: Y : Ketepatan Waktu Pelaporan Keuangan. Diukur dengan menggunakan
variabel dummy dimana angka 1 diberikan jika laporan disampaikan tepat waktu dan angka 0 jika laporan keuangan tidak tepat waktu
Universitas Sumatera Utara
47
disampaikan. X1 : Opini Audit. Diukur dengan menggunakan rasio dimana angka 5
diberikan jika auditor independen memberikan opini wajar tanpa pengecualian, angka 4 diberikan jika auditor independen memberikan
opini wajar tanpa pengecualian dengan paragraf penjelas, angka 3 diberikan jika auditor independen memberikan opini wajar dengan
pengecualian, angka 2 diberikan jika auditor independen tidak memberikan opini dan angka 1 diberikan jika auditor independen
memberikan opini tidak wajar. X2 : Audit Report Lag. Merupakan jangka waktu penyelesaian audit atas
laporan keuangan berdasarkan perbedaan tanggal akhir tahun fiskal sampai dengan tanggal laporan audit.
X3 : Reputasi KAP. Diukur dengan menggunakan variabel dummy yaitu angka 1 diberikan apabila opini audit berasal dari KAP Big Four
sedangkan angka 0 diberikan apabila opini audit bukan berasal dari KAP Big Four.
X4 : Ukuran Perusahaan. Diproksikan dengan menggunakan Ln total asset
Universitas Sumatera Utara
48
Z : Sanksi BEI. Diukur dengan menggunakan variabel dummy yaitu angka 1 diberikan apabila perusahaan tidak melanggar sanksi
sedangkan angka 0 diberikan apabila perusahaan melanggar sanksi. Pengujian dengan regresi logistik menurut Ghozali 2006 adalah sebagai
berikut : a.
Menilai Kelayakan Model Regresi Langkah pertama melakukan analisis dalam menilai kelayakan model
regresi logistik yang akan digunakan. Pengujian menggunakan Goodness of fit test untuk menguji kelayakan model regresi logistik
dan diukur dengan nilai Chi-Square di bagian bawah uji Hosmer and Lemeshow. Output dari Hosmer and Lemeshow dengan hipotesis :
H0 : Model yang dihipotesiskan fit dengan data HA : Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data
Dasar pengambilan keputusan : Goodness of fit test yang diukur dengan nilai Chi-Square pada bagian
bawah uji Hosmer and Lemeshow akan menghasilkan output yang harus diperhatikan, yaitu :
• Jika probabilitas 0,05 maka H0 diterima
• Jika probabilitas 0,05 maka H0 ditolak
b. Menilai overall model fit
Kemudian menguji keseluruhan model regresi overall model fit. Pengujian dalam tahap ini dilakukan dengan membandingkan nilai
Universitas Sumatera Utara
49
antara -2 Log Likelihood -2LL pada awal Block Number = 0 dengan nilai -2 Log Likelihood -2LL pada akhir Block Number = 1.
Adanya pengurangan nilai antara -2LL awal dengan nilai -2LL pada langkah berikutnya menunjukkan bahwa model yang dihipotesiskan fit
dengan data Ghozali, 2006. c.
Menguji koefisien Regresi Hal-hal yang perlu diperhatikan dalam pengujian koefisien regresi :
a. Tingkat signifika
nsi α yang digunakan sebesar 5 persen. b.
Signifikansi p-value probabilitas value merupakan kriteria penerimaan dan penolakan hipotesis. Jika p-value
α maka hipotesis alternatif diterima, p-value
α, maka hipotesis alternatif ditolak.
Universitas Sumatera Utara
50
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Data Penelitian
