3 Label Perusahaan Minimum dan Maximum

Tabel VI.3 Label Perusahaan Minimum dan Maximum

Label

Label Minimum

Label maximum

Sumber: Hasil pengolahan data

ROA

: Variabel Profitabilitas, TDTA : Variabel Solvabilitas, SIZE

: Variabel Ukuran Perusahaan, dan

AGE

: Variabel Umur Perusahaan.

Hasil pengujian statistik deskriptif pada tabel VI.2 dan tabel VI.3 menunjukkan bahwa nilai minimum variabel profitabilitas (ROA) sebesar -0,0946 artinya bahwa dari seluruh perusahaan yang diteliti kemampuan perusahaan terendah dalam menghasilkan laba adalah sebesar -9,46% dari seluruh total aktivanya. Nilai yang negatif menggambarkan bahwa terdapat perusahaan yang mengalami kerugian. Perusahaan yang memiliki ROA terendah adalah Bank Pundi Indonesia, Tbk. (BEKS) pada tahun 2009. Nilai maksimum sebesar 0,0606 artinya kemampuan aktiva tertinggi perusahaan untuk menghasilkan laba adalah sebesar 6,06%. Perusahaan yang memiliki ROA tertinggi yaitu Bank Negara Indonesia, Tbk. (BBNI) pada tahun 2008. Sedangkan nilai rata-rata variabel profitabilitas adalah 0,010902 dengan nilai standar devisi sebesar 0,0169835. Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata keberhasilan perusahaan sampel dalam menghasilkan laba bersih adalah sebesar 1,09%

Nilai minimum variabel solvabilitas (TDTA) adalah 0,7516 dan nilai maksimum 1,0328. Perusahaan yang memiliki TDTA terendah adalah Bank Kesawan, Tbk. (BKSW) pada tahun 2011. Sedangkan perusahaan yang Nilai minimum variabel solvabilitas (TDTA) adalah 0,7516 dan nilai maksimum 1,0328. Perusahaan yang memiliki TDTA terendah adalah Bank Kesawan, Tbk. (BKSW) pada tahun 2011. Sedangkan perusahaan yang

Pada variabel ukuran perusahaan (SIZE), nilai minimum Rp 1.359.880.323.678,00 (Rp 1,36 triliun) dan nilai maksimum Rp 551.891.704.000.000,00 (Rp 551 triliun). Perusahaan yang memiliki SIZE terendah adalah Bank of India Indonesia, Tbk. (BSWD) pada tahun 2008. Sedangkan perusahaan yang memiliki SIZE tertinggi yaitu Bank Mandiri (Persero), Tbk. (BMRI) pada tahun 2011. Hal ini menunjukkan bahwa total aktiva yang dimiliki oleh perusahaan sampel adalah antara Rp 1,36 triliun sampai dengan Rp 551 triliun. Nilai rata-rata variabel SIZE adalah Rp 82.138.864.698.777,00 (Rp 82,1 triliun) dengan nilai standar devisi sebesar Rp 124.177.986.512.961,00 (Rp 124 triliun).

Pada variabel umur perusahaan (AGE), selama periode penelitian memiliki nilai minimum sebesar 0 artinya bahwa umur perusahaan yang melakukan first issue di Bursa Efek Indonesia terendah adalah berumur 0 tahun. Perusahaan yang memiliki AGE terendah adalah Bank Tabungan Pensiunan Negara, Tbk. (BTPN) pada tahun 2008. Nilai maksimum sebesar

29 artinya bahwa umur perusahaan yang melakukan first issue di Bursa Efek Indonesia tertinggi adalah berumur 29 tahun. Perusahaan yang memiliki AGE tertinggi yaitu Bank Pan Indonesia (Panin Bank), Tbk. (PNBN) pada tahun 29 artinya bahwa umur perusahaan yang melakukan first issue di Bursa Efek Indonesia tertinggi adalah berumur 29 tahun. Perusahaan yang memiliki AGE tertinggi yaitu Bank Pan Indonesia (Panin Bank), Tbk. (PNBN) pada tahun

Tabel IV.4

Deskripsi Data Perusahaan yang Tepat Waktu dan Tidak Tepat Waktu dalam Penyampaian Laporan Keuangan Selama Periode Penelitian

Keterangan

Frequency Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid tidak tepat waktu = 0

43 43.0 43.0 43.0 Tepat waktu = 1

100.0 Sumber: Hasil pengolahan data

Dari frequency table di atas dapat dilihat jumlah perusahaan yang tepat waktu dan tidak tepat waktu dalam penyampaian laporan keuangan untuk periode 2008-2011. Perusahaan yang tepat waktu dalam menyampaikan laporan keuangannya diberi kode (1) sedangkan untuk perusahaan yang tidak tepat waktu diberi kode (0). Pada tahun 2008 terdapat 18 perusahaan perbankan yang tepat waktu dalam menyampaikan laporan keuangannya kepada publik dan 7 perusahaan yang tidak tepat waktu. Kemudian pada tahun 2009 hanya 4 perusahaan yang tepat waktu dalam penyampaian laporan keuangan dan sisanya 21 perusahaan tidak tepat waktu. Pada tahun 2010 terdapat 17 perusahaan yang tepat waktu dan 8 perusahaan yang tidak tepat waktu. Sedangkan untuk tahun 2011, diketahui 18 perusahaan tepat waktu dan 7 perusahaan yang tidak tepat waktu dalam menyampaikan laporan keuangannya. Secara keseluruhan dari 100 sampel perusahaan yang diteliti, perusahaan yang tepat waktu menyampaikan laporan keuangannya diketahui

Pengujian hipotesis menggunakan metode analisis regresi logistik (logistic regression) karena variabel dependen dalam penelitian ini bersifat dikotomi. Jika suatu variabel berukuran kategori atau dikotomi, maka dalam model regresi variabel tersebut harus dinyatakan sebagai variabel dummy dengan memberi kode 0 atau 1 (Ghozali, 2011). Sehingga untuk dependen yang proksinya menggunakan variabel dummy seperti halnya variabel ketepatan waktu (timeliness), alat analisisnya menggunakan regresi logistik. Regresi logistik digunakan untuk menguji pengaruh profitabilitas, solvabilitas, size, dan age terhadap timeliness. Analisis pengujian regresi logistik terdiri dari tiga langkah yaitu menilai kelayakan model regresi, menilai keseluruhan model, dan menguji koefisien regresi.

1. Menilai Kelayakan Model Regresi (Goodness of Fit)

Langkah pertama yang dilakukan dalam regresi logistik adalah menilai kelayakan model regresi. Menilai kelayakan model regresi dilakukan dengan melihat nilai signifikan yang tercantum dalam tabel Hosmer and Lemeshow test . Hosmer and Lemeshow Goodnessof Fit yang dilihat dari nilai chi-square adalah sebesar 7,884 dengan probabilitas signifikansi

0,445 dimana 0,445 > 0,05 sehingga H 0 diterima. Hal ini berarti model regresi layak dipakai untuk analisa selanjutnya, karena tidak ada perbedaan yang nyata antara klasifikasi yang diprediksi dengan klasifikasi yang diamati atau dapat dikatakan model sudah baik. Berikut ini adalah tabel Hosmer and Lemeshow test:

Goodness of Fit

Hosmer and Lemeshow Test

Step Chi-square

df Sig.

Sumber: Hasil pengolahan data

2. Menilai Keseluruhan Model (Overall Model Fit)

Langkah kedua dalam regresi logistik adalah menilai keseluruhan model (overall model fit) . Menilai keseluruhan model dilakukan dengan cara melihat apakah terjadi penurunan atau tidak pada angka -2 log likelihood pada block number = 1 dibandingkan dengan angka -2 log likelihood pada awal block number = 0. Dari hasil analisis yang telah dilakukan, diperoleh angka -2 log likelihood Block Number = 0 sebesar 136,663 sedangkan angka -2 log likelihood Block Number = 1 sebesar 120.226. Sehingga dari model tersebut dapat dilihat bahwa overall model fit pada -

2 log likelihood Block Number = 0 menunjukkan adanya penurunan pada -2 log likelihood Block Number = 1. Penurunan likelihood ini menunjukkan bahwa secara keseluruhan model regresi logistik yang digunakan merupakan model yang baik atau dengan kata lain model yang dihipotesiskan fit dengan data.

Overall Model Fit Test

Block Number = 0

-2 Log Likelihood

Block Number = 1 -2 Log Likelihood

Sumber: Hasil pengolahan data

3. Menguji Koefisiensi Regresi

Langkah selanjutnya yang merupakan langkah terakhir adalah menguji koefisiensi regresi. Dari hasil output SPSS regresi logistik yang telah

dilakukan telah diperoleh nilai Cox and Snell’s R 2 sebesar 0,152 dan nilai Nagelkerke R 2 sebesar 0,203 yang berarti variabilitas variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabilitas variabel independen sebesar 20,3%.

Tabel IV.7

Cox and Snell’s R 2 dan Nagelkerke R 2

Step

-2 Log likelihood

Cox & Snell R

Square

Nagelkerke R Square

1 120.226 a .152

a. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than ,001.

Sumber: Hasil pengolahan data Dari pengujian persamaan regresi logistik juga telah diperoleh model regresi logistik sebagai berikut: Ln (TL/1-TL) = 2,018 + 64,715ROA – 2,204TDTA – 0,046SIZE +

0,079AGE + e

Hasil Uji Koefisiensi Regresi Logistik

B S.E. Wald

df Sig. Exp(B) ROA

1 .044 1.275E28 TDTA

a. Variable(s) entered on step 1: ROA, TDTA, lnSIZE, AGE. Sumber: Hasil pengolahan data

Hasil analisis regresi logistik tentang pengaruh ROA, TDTA, SIZE, dan AGE terhadap ketepatan waktu dalam penyajian laporan keuangan nilai signifikansinya berturut-turut adalah sebesar 0,044; 0,735; 0,802;dan 0,041. Hasil pengujian variabel profitabilitas (ROA) dalam tabel IV.8 mempunyai nilai koefisiensi sebesar 64,715 dengan probabilitas variabel sebesar 0,044. Probabilitas variabel tersebut di bawah tingkat signifikansi

0,05 yang berarti bahwa Hipotesis 1 diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh signifikan profitabilitas terhadap ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan (timeliness). Variabel solvabilitas (TDTA) menunjukkan nilai koefisiensi sebesar - 2,204. Probabilitas variabelnya jauh di atas tingkat signifikansi 0,05 yaitu sebesar 0,735. Dengan besarnya probabilitas yang dimiliki, maka dapat

diartikan bahwa Hipotesis 2 ditolak. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ada pengaruh signifikan solvabilitas terhadap ketepatan waktu diartikan bahwa Hipotesis 2 ditolak. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ada pengaruh signifikan solvabilitas terhadap ketepatan waktu

diartikan bahwa Hipotesis 3 ditolak. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak ada berpengaruh signifikan ukuran perusahaan terhadap ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan (timeliness). Hasil pengujian variabel umur perusahaan (AGE) menunjukkan nilai koefisiensi sebesar 0,079 dengan probabilitas variabel sebesar 0,041. Probabilitas variabel tersebut di bawah tingkat signifikansi 0,05 yang

berarti bahwa Hipotesis 4 diterima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh signifikan umur perusahaan terhadap ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan (timeliness).