48
dihadapi, sehingga terhindar dari opini going concern. Auditor cenderung terlambat untuk mengeluarkan opini pada perusahaan yang mengalami
masalah going concern. Hasil penelitian yang dilakukan oleh Januarti dan Fitrianasari
2008 dan Lennox 2002 menunjukkan bahwa audit lag berpengaruh positif terhadap opini going concern. Hasil sebaliknya didapatkan oleh
penelitian yang didapatkan Januarti 2009 yang menunjukkan bahwa audit lag
tidak berpengaruh terhadap opini going concern. H
4
: Audit Lag berpengaruh terhadap Opini Going Concern
5. Proporsi Komisaris Independen terhadap Opini Going Concern.
Dalam kaitannya dengan going concern, peran komisaris independen dalam komite audit ditunjukkan lewat penelitian yang
dilakukan oleh Carcello dan Neal 2000 yang menyatakan bahwa semakin besar persentase komisaris independen yang terdapat di dalam
komite audit maka semakin rendah kemungkinan penerimaan opini going concern
. Hal tersebut berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh Adjani dan Rahardja 2013 yang menyatakan bahwa proporsi komisaris
independen tidak berpengaruh terhadap opini going concern. Semakin besar proporsi komisaris independen dalam suatu emiten
maka semakin tinggi pula pengawasan dan pengaruhnya terhadap kinerja manajemen dalam mengelola perusahaan. Selain itu, pengawasan yang
dilakukan oleh komisaris independen dapat mengurangi masalah yang dapat terjadi antara pihak manajemen dengan pemilik, sehingga
49
diharapkan dapat mencegah timbulnya manipulasi atas laporan keuangan. Hal tersebut diharapkan dapat menghadirkan laporan keuangan yang
berkualitas serta
meningkatkan kinerja
perusahaan sehingga
kemungkinan auditor untuk mengeluarkan opini going concern semakin kecil.
H
5
: Proporsi Komisaris Independen berpengaruh terhadap Opini Going Concern.
50
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
A. Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian kausalitas, yaitu penelitian yang bertujuan untuk mengetahui hubungan serta pengaruh antara dua variabel
atau lebih. Penelitian kausalitas asosiatif kausalitas adalah penelitian yang dimaksudkan untuk mengungkapkan permasalahan yang bersifat hubungan
sebab akibat antara dua variabel atau lebih Sugiyono, 2009: 11. Penelitian ini juga merupakan pengujian hipotesis karena penelitian ini menggunakan
hipotesis yang sudah dapat ditentukan di awal penelitian Hartono, 2004: 40. Penelitian ini membatasi permasalahan mengenai pengaruh variabel
independen ukuran perusahaan, return on asset, audit tenure, audit lag, dan proporsi komisaris independen terhadap opini going concern. Populasi dalam
penelitian ini adalah perusahaan sektor jasa yang menerima opini going concern
yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI periode 2010-2014.
B. Metode Penentuan Sampel
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek atau subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan
oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya Sugiyono, 2009: 90. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah perusahaan
51
sektor jasa terdaftar di BEI dan menerima opini going concern selama periode tahun 2010 sampai dengan 2014. Alasan penggunaan tahun 2010
sampai dengan tahun 2014 karena pada periode tersebut keadaan ekonomi Indonesia relatif stabil dan merupakan periode terbaru dalam laporan audit
tahunan di BEI. Alasan pemilihan sektor jasa adalah untuk menghindari adanya industrial effect, yaitu resiko industri yang berbeda antara satu sektor
industri dengan sektor yang lain. Selain itu, berdasarkan pengamatan yang telah dilakukan peneliti diketahui bahwa sektor jasa memiliki jumlah
perusahaan yang menerima opini going concern yang lebih banyak dibandingkan dengan sektor sumber daya alam dan manufaktur, pemilihan
sektor jasa untuk penelitian mengenai opini going concern juga dirasa masih cukup jarang.
Menurut Sugiyono 2009: 91, sampel merupakan bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut dan sampel yang
diambil harus betul-betul representatif mewakili. Teknik sampling adalah teknik pengambilan sampel dari suatu populasi Sugiyono, 2009: 91.
Penelitian ini menggunakan metode purposive sampling, yaitu teknik penentuan sampel dengan menggunakan pertimbangan tertentu Sugiyono,
2009: 96. Adapun kriteria penggunaan sampel yang ditentukan oleh peneliti adalah sebagai berikut:
1. Perusahaan sektor jasa yang terdaftar di BEI pada periode tahun 2010 sampai dengan tahun 2014 dan tidak sedang dalam proses keluar dari
daftar BEI delisting pada periode pengamatan .
52
2. Perusahaan sudah terdaftar di BEI sebelum 1 Januari 2010. 3. Perusahaan menerima opini going concern minimal satu kali selama
periode 2010-2014. 4. Perusahaan menerbitkan laporan keuangan lengkap dan laporan tahunan
yang telah diaudit oleh auditor independen dan berisi informasi total aset, laba atau rugi sebelum setelah pajak, nama auditor yang mengaudit,
dan susunan dewan komisaris selama periode 2010-2014. 5. Perusahaan menerbitkan laporan keuangan yang telah diaudit dalam mata
uang rupiah.
C. Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder merupakan sumber data yang diperoleh oleh peneliti secara tidak
langsung melalui media perantara berupa bukti, catatan, atau laporan historis yang telah tersusun dalam arsip data dokumenter yang dipublikasikan dan
tidak dipublikasikan Indriantoro dan Supomo, 2009: 147. Pertimbangan alasan penggunaan data sekunder adalah karena data ini mudah untuk
diperoleh dan memiliki waktu yang lebih luas. Dalam memperoleh data-data pada penelitian ini, peneliti menggunakan dua metode, yaitu penelitian
pustaka dan penelitian lapangan.
53
1. Penelitian Pustaka Library Research Perolehan data yang berkaitan masalah yang sedang diteliti melalui buku,
jurnal, majalah, skripsi, tesis, internet, dan perangkat lain yang berkaitan dengan judul penelitian.
2. Penelitian Lapangan Field Research Perolehan data sekunder yang bersumber dari laporan keuangan dan
laporan tahunan yang telah diaudit dalam sektor jasa yang telah dipublikasikan secara lengkap melalui situs resmi Indonesian Stock
Exchange yaitu www.idx.co.id.
D. Metode Analisis Data
Teknik pengolahan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan bantuan alat analisis perhitungan statistik berupa
software statistik yaitu IBM SPSS Statistical Package for Social Sciences
versi 21. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi logistik logistic regression yang variabel bebasnya merupakan
kombinasi antara metrik dan non metrik nominal. Alasan penggunaan alat analisis regresi logistik logistic regression adalah karena variabel dependen
bersifat dummy dikotomi, yaitu menerima atau tidak menerima opini going concern
. Asumsi multivariate normal distribution tidak dapat dipenuhi karena variabel bebas merupakan campuran antara variabel kontinyu metrik
dan non metrik kategorial. Dalam hal ini dapat dianalisis dengan regresi logistik logistic regression karena tidak perlu asumsi normalitas pada
54
variabel bebasnya. Tahapan dalam pengujian dengan menggunakan uji regresi logistik logistic regression dapat dijelaskan sebagai berikut
Ghozali, 2011: 333 1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan
data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi
Sugiyono, 2009: 147. Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata mean, standar
deviasi standard deviation, dan nilai maksimum-minimum. Mean digunakan untuk memperkirakan besar rata-rata populasi yang
diperkirakan sampel. Standar deviasi digunakan untuk menilai disperse rata-rata dari sampel. Nilai maksimum-minimum digunakan untuk
melihat nilai maksimum dan minimum dari populasi. Hal ini perlu dilakukan untuk melihat gambaran keseluruhan dari sampel yang berhasil
dikumpulkan dan memenuhi syarat untuk dijadikan sampel penelitian Ghozali, 2011: 19.
2. Pengujian Hipotesis Ghozali 2011 mengungkapkan bahwa pengujian hipotesis
dilakukan dengan menggunakan uji regresi logistik dengan tipe logistik biner binary logistic regression. Regresi logistik biner digunakan ketika
hanya ada dua kemungkinan variabel dependen Y, misalnya sukses atau
55
gagal, ya atau tidak, berganti atau tidak berganti, benar atau salah, pria atau wanita, dan sebagainya.
Pengujian terhadap hip otesis dilakukan dengan metode α = 5.
Kriteria pengambilan keputusan adalah sebagai berikut: a. Jika nilai probabilitas sig.
α = 5 maka hipotesis alternalif H
a
diterima. b. Jika nilai probabilitas sig.
α = 5 maka hipotesis alternalif H
a
ditolak. Tahapan yang digunakan dalam penggunaan logistic regression
sebagai pengujian hipotesis adalah sebagai berikut: a. Menilai Keseluruhan Model Overall Model Fit
Menurut Ghozali 2011: 340, langkah pertama adalah menilai overall model fit
terhadap data. Uji ini digunakan untuk menilai model yang telah dihipotesiskan apakah telah fit atau tidak dengan
data. Hipotesis untuk menilai model fit adalah: H0 : Model yang dihipotesiskan fit dengan data
HA : Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data Dari hipotesis tersebut kita tidak akan menolak hipotesis nol
agar model fit dengan data. Statistik yang digunakan berdasarkan pada fungsi likelihood. Likelihood L dari model adalah probabilitas
bahwa model yang dihipotesiskan menggambarkan data input. Untuk menguji hipotesis nol dan alternatif, L ditransformasikan menjadi -
2LogL. Output SPSS memberikan dua nilai -2 LogL yaitu satu untuk
56
model yang hanya memasukkan konstanta saja dan satu lagi model dengan konstanta serta tambahan bebas. Terjadinya penurunan nilai
antara -2LogL awal dengan -2LogL pada langkah berikutnya menunjukkan model regresi yang lebih baik atau dengan kata lain
model yang dihipotesiskan fit dengan data. b. Koefisien Determinasi Nagelkerke R Square
Cox dan
Snell’s Square merupakan ukuran yang mencoba meniru ukuran R
2
pada multiple regression yang didasarkan pada teknik estimasi likelihood dengan nilai maksimum kurang dari 1
satu sehingga sulit diinterpretasikan. Nagelkerke’s R Square
merupakan modifikasi dari koefisien Cox dan Snell untuk memastikan bahwa nilainya bervariasi dari 0 nol sampai 1 satu.
Hal ini dilakukan dengan cara membagi nilai Cox dan Snell’s R
2
dengan nilai maksimumnya. Nilai Nagelkerke’s R
2
dapat diinterpretasikan seperti nilai R
2
pada multiple regression. Nilai yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam
menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan
hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Semakin besar nilai
Nagelkerke’s R Square mendekati 100 berarti semakin baik model regresi Ghozali,
2011: 341.
57
c. Menguji Kelayakan Model Regresi Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer
and Lemeshow’s Goodness of Fit Test. Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test
menguji hipotesis nol bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model tidak ada perbedaan antara model
dengan data sehingga model dapat dikatakan fit. Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test sama dengan atau
kurang dari 0,05, maka hipotesis nol ditolak yang berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya
sehingga Goodness fit model tidak baik karena model tidak dapat memprediksi nilai observasinya. 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 cocok dengan data observasinya Ghozali, 2011:
341. d. Matriks Klasifikasi
Matriks klasifikasi akan menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan penerimaan opini
going concern perusahaan.
e. Model Regresi Logistik yang Terbentuk Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis
regresi logistik logistic regression, yaitu dengan melihat pengaruh
58
ukuran perusahaan, return on asset, audit tenure, audit lag, dan proporsi komisaris independen terhadap opini going concern pada
perusahaan sektor jasa yang menerima opini going concern dan terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI.
Model regresi logistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Keterangan: GC
= Opini Going Concern Variabel dummy, 1 untuk opini going
concern dan 0 untuk selain opini going concern
α = Konstanta
SIZE = Ukuran Perusahaan
ROA = Return on Assets
TEN = Audit Tenure
LAG = Audit Lag
KI = Proporsi Komisaris Independen
E. Operasionalisasi Variabel Penelitian
Variabel yang terdapat dalam penelitian ini diklasifikasikan menjadi dua kelompok, yaitu variabel dependen terikat dan variabel independen
bebas. Menurut Indriantoro dan Supomo 2009: 61, variabel adalah GC =
α + β
1
SIZE + β
2
ROA + β
3
TEN + β
4
LAG + β
5
KI + e
59
construct yang diukur dengan berbagai macam nilai untuk memberikan
gambaran yang lebih nyata mengenai fenomena-fenomena. Sedangkan operasional adalah penentuan construct sehingga menjadi variabel yang dapat
diukur. Pada bagian ini akan diuraikan definisi dari masing-masing variabel
yang terkait dengan penelitian yang disertai dengan operasional serta cara pengukurannya.
1. Variabel Dependen Y: Opini Going Concern
