40
3.7 Jenis Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu berupa laporan keuangan tahunan perusahaan publik yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia BEI yang merupakan rekaman historis mengenai kondisi keuangan dan kinerja perusahaan. Data penelitian ini diperoleh melalui laporan keuangan
yang dipublikasikan di BEI selama tahun 2009-2013, yang dapat langsung di akses melalui situs resmi BEI, yaituwww.idx.co.id.
3.8 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data pada penelitian ini diperoleh melalui penulusuran data sekunder dengan kepustakaan dan manual. Metode
pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan cara metode dokumentasi, dimana penulis mengumpulkan, mencatat, dan mengkaji
data langsung dari laporan keuangan yang telah dipublikasikan di BEI. Data laporan keuangan yang di-download langsung dari situs resmi BEI berupa
Laporan Auditor Independen Independent Auditor’s Report dan Laporan Tahunan Annual Report setiap perusahaan Property dan Real Estate yang telah
memenuhi kriteria pemilihan sampel.
3.9 Teknik Analisis Data 3.9.1 Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan dan memberi gambaran tentang variabel-variabel yang digunakan dalam
penelitian ini, yaitu nilai-nilai dari maksimum, minimum, rata-rata mean,
Universitas Sumatera Utara
41 dan standar deviasi. Melalui olahan data SPSS 20, variabel yang meliputi
ukuran perusahaan dan rasio gearing, maka akan dapat diketahui nilai maksimum, nilai minimum, rata-rata mean dan standar deviasi dari setiap
variabel. Sedangkan, variabel lainnya meliputi ketepatan waktu, reputasi KAP, dan opini auditor tidak diikutsertakan dalam perhitungan statistik
deskriptif melainkan menggunakan statistik frekuensi karena variabel- variabel tersebut memiliki skala nominal, dimana angka yang digunakan
berfungsi sebagai label kategori semata tanpa adanya nilai intrinsik. Oleh karena itu, tidaklah tepat menghitung nilai rata-rata mean dan standar
deviasi dari variabel tersebut Ghozali 2006.
3.9.2 Pengujian Hipotesis Penelitian
Pengujian terhadap hipotesis penelitian ini menggunakan regresi logistik logistic regression. Hal tersebut dilakukan karena variabel
dependen merupakan data yang bersifat kategorikal nominal atau non- metrik dan variabel independennya kombinasi antara metrik dan non-metrik.
Regresi logistik adalah regresi yang digunakan sejauh mana kemungkinan terjadinya variabel dependen dapat diprediksikan dengan variabel
independen. Regresi logisktik merupakan suatu bagian dari analisis regresi yang digunakan ketika variabel dependen merupakan variabel dikotomi.
Kriteira pengujian hipotesis penelitian dalam metode regresi logistik dengan memperbandingkan nilai signifikasi 0,05, maka H
1
-H
5
diterima, tetapi jika tingkat signifikansi 0,05, maka H
1
-H
5
tidak dapat diterima. Dalam hal ini
Universitas Sumatera Utara
42 menurut Ghozali 2006, pengujian dengan regresi logistik tidak perlu asumsi
normalitas data pada variabel bebasnya karena variabel bebasnya kombinasi antara metrik dan nominal non-metrik. Hal tersebut berarti bahwa variabel
penjelas tidak harus berdistribusi normal, linear, maupun memiliki varian yang sama dalam setiap grup.
Model regresi logistik yang dipakai untuk menguji hipotesis penelitian adalah sebagai berikut :
TL = β + β
1
SIZE + β
2
GEAR + β
3
AGE + β
4
KAP + β
5
OAU + ε
Keterangan : TL
= ketepatan waktu timeliness pelaporan keuangan β
, β
1
, β
2
, β
3
, β
4
, β
5
,= konstanta SIZE
= ukuran size perusahaan GEAR
= rasio gearing AGE
= umur age perusahaan KAP
= reputasi kantor akuntan publik OAU
= opini auditor ε
= tingkat pengganggu kesalahan disturbance error
3.9.3 Pengujian Model 3.9.3.1
Menguji Kelayakan Model Regresi Goodness of Fit
Teknik yang digunakan dalam menilai model regresi logistik menggunakan uji Hosmer and Lemeshow’s Goodnes of Fit Test. Hipotesis
yang digunakan untuk menilai model fit sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
43
H : Model yang dihipotesiskan fit dengan data
H
A
: Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow’s sama dengan atau kurang
dari 0,05, maka hipotesis nol ditolak yang berarti terdapat perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga goodness fit
model tidak baik, karena model yang telah dirumuskan tidak dapat memprediksi nilai observasinya. Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow’s
lebih besar dari 0,05, maka hipotesis nol diterima yang berarti model mampu memprediksi nilai observasinya.
3.9.3.2 Menguji Model Keseluruhan Model Overall Fit Model
Memperhatikan angka -2 log likelihood LL pada awal dengan block number = 0 dan angka -2 log likelihood pada block number = 1. Jika terjadi
penurunan angka -2 log likelihood block number 0 dikurangi block number 1 menunjukkan model regresi yang baik. Log likelihood pada regresi logistik
mirip dengan pengertian ”sum of squared error” pada model regresi, sehingga penurunan log likelihood menunjukkan model regresi yang baik.
Universitas Sumatera Utara
44
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Deskriptif Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode analisis statistik yang menggunakan regresi logistik sebagai metode analisis datanya. Analisis data dimulai dari
mengolah data dengan menggunakan program Microsoft Excel 2010 yang kemudian dilanjutkan dengan pengujian menggunakan regresi logistik.
Pengujian regresi logistik dilakukan dengan software SPSS 20. Proses pengolah data dimulai dengan memasukkan variabel-variabel penelitian ke
program SPSS 20 dan menghasilkan output sesuai dengan metode analisis data yang telah ditentukan.Berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, penelitian ini
memperoleh 33 perusahaan property dan real estate yang memenuhi kriteria dan dijadikan sampel pada penelitian ini dengan tahun pengamatan selama
periode 2009-2013 dan dengan 165 unit análisis.
4.2 Analisis Hasil Penelitian 4.2.1 Statistik Deskriptif
Kategori