audit, frekuensi pertemuan, kompetensi komite audit, likuiditas, leverage, dan profitabilitas terhadap financial distress dalam penelitian ini adalah:
Keterangan Persamaan Regresi Logistik: FD
= Financial Distress
= Konstanta
= Ukuran Komite Audit
= Independensi Komite Audit
= Frekuensi Pertemuan
= Kompetensi Komite Audit
= Likuiditas
= Leverage
= Profitabilitas
= Disturbance error
Dalam penelitian ini juga digunakan analisis regresi logistik
sederhana. Model regresi logistik yang digunakan melihat pengaruh ukuran financial distress terhadap kemungkinan terjadinya fraud dalam penelitian
ini adalah:
Keterangan Persamaan Regresi Logistik: FRA
= Fraud, diukur dengan M - Score
= Konstanta
= Financial Distress
e =
error term penelitian ini juga menggunakan uji independen sample t test.
Pengujian independen sample t test dilakukan untuk mengetahui perbedaan
penerapan financial distress di Indonesia dengan Malaysia dan Indonesia dengan Singapura. Sebelum melakukan uji t, sebelumnya dilakukan uji
kesamaan varian homogenitas dengan F test Levene Test. Jika variannya sama, maka uji t menggunakan Equal Variance Assumed diasumsukan
varian sama. Jika variannya berbeda, maka menggunakan Equal Variance Not Assumed diasumsikan varian berbeda.
49
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Bab ini menjelaskan gambaran hasil penelitian mengenai hipotesis dengan pembahasan pada bagian akhir. Hasil penelitian dan pembahasan dipisahkan
berdasarkan kepentingan masing-masing. Penelitian ini menggunakan alat bantu yakni perangkat lunak SPSS versi 23.0. Adapun penjelasan hasil penelitian dan
pembahasan masing-masing negara di bawah ini.
A. Gambaran Umum Objek Penelitian
Penelitian ini menggunakan sampel seluruh perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI, Kuala Lumpur Stock Exchange KLSE dan
Singapore Stock Exchange SGX. Tahun penelitian mencakup data pada tahun 2014-2015, hal ini dimaksudkan agar lebih mencerminkan kondisi saat ini.
Berdasarkan metode purposive sampling yang telah ditetapkan pada bab III, maka diperoleh jumlah sampel sebanyak 124 Indonesia, 138 Malaysia, dan 98
Singapura perusahaan manufaktur yang memenuhi kriteria disajikan dalam Tabel 4.1, Tabel 4.2, dan Tabel 4.3.
Adapun rincian pemilihan sampel adalah sebagai berikut:
Tabel 4.1 Prosedur Pemilihan Sampel di Indonesia
No Uraian
Tahun 2014
Tahun 2015
Total 1. Perusahaan manufaktur yang listing di BEI
151 133
284
2. Perusahaan yang tidak melaporkan laporan keuangannya secara berturut-turut
47 29
76
3. Perusahaan yang tidak memiliki data lengkap
42 42
84 4. Total
perusahaan yang
dijadikan sampel
62 62
124
Sumber: hasil pengolahan data
Tabel 4.2 Prosedur Pemilihan Sampel di Malaysia
No Uraian
Tahun 2014
Tahun 2015
Total 1. Perusahaan manufaktur yang listing di
KLSE 264
234 498
2. Perusahaan yang tidak melaporkan laporan keuangannya secara berturut-turut
54 24
78
3. Perusahaan yang tidak memiliki data lengkap
141 141
282 4. Total
perusahaan yang
dijadikan sampel
69 69
138
Sumber: hasil pengolahan data
Tabel 4.3 Prosedur Pemilihan Sampel di Singapura
No Uraian
Tahun 2014
Tahun 2015
Total 1. Perusahaan manufaktur yang listing di
SGX 231
218 449
2. Perusahaan yang tidak melaporkan laporan keuangannya secara berturut-turut
29 16
45
3. Perusahaan yang tidak memiliki data lengkap
153 153
306 4. Total
perusahaan yang
dijadikan sampel
49 49
98
Sumber: hasil pengolahan data
B. Uji Kualitas Data
1. Analisis Statik Deskriptif
Statistik deskriptif pada penelitian ini menyajikan jumlah data, nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata mean dan simpangan baku standar
deviation dari variabel independen dan variabel dependen. Hasil statistik deskriptif ditunjukkan dalam Tabel 4.4, Tabel 4.5, dan Tabel 4.6.
Tabel 4.4 Statistik Deskriptif
Indonesia
Model Altman N
Minimum Maximum Mean
Std. Deviation
FD 124
,0000 1,0000
,2338 ,4250
UKA 124
2,0000 5,0000
3,0806 ,4342
IKA 124
,0000 ,8000
,3920 ,1251
FP 124
3,0000 46,0000
7,2419 6,2435
KKA 124
,0000 1,0000
,9758 ,1542
LIK 124
,5952 464,9844
6,1547 41,5878
LEV 124
,0000 13,7800
,6369 1,2792
PRO 124
-,2080 15,9100
,1863 1,4267
Valid N listwise
124 Model Springate Sensitivitas Analisis
N Minimum Maximum
Mean Std.
Deviation FD
124 ,0000
1,0000 ,1693
,3765 UKA
124 2,0000
5,0000 3,0806
,4342 IKA
124 ,0000
,8000 ,3920
,1251 FP
124 3,0000
46,0000 7,2419
6,2435 KKA
124 ,0000
1,0000 ,9758
,1542 LIK
124 ,5952
464,9844 6,1547
41,5878 LEV
124 ,0000
13,7800 ,6369
1,2792 PRO
124 -,2080
15,9100 ,1863
1,4267 Valid N
listwise 124
Sumber : Output SPSS 23.0
