e. Opini Audit Tahun sebelumnya
Auditor dalam menerbitkan opini audit going concern akan mempertimbangkan opini audit going concern yang telah diterima oleh auditee pada
tahun sebelumnya.
2. Variabel dependen terikat
Yaitu variabel yang dijelaskan atau dipengaruhi oleh variabel independen. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah opini audit tahun berjalan yang
diberikan oleh auditor untuk laporan keuangan bank yang diamati, sebagai dummy variable. Dalam penelitian ini, pengukuran opini audit unqualified dengan going
concern yang terdapat dalam annual report diberi nilai “1”. Sedangkan opini audit unqualified dengan non-going concern yang terdapat dalam annual report diberi
nilai “0”.
F. Metode Analisa Data
Metode analisa data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisa statistik dengan menggunakan software statistik yaitu SPSS 15. Peneliti
melakukan uji asumsi klasik terlebih dahulu sebelum melakukan pengujian hipotesis.
1. Pengujian Data
a. Uji Asumsi Klasik
Penggunaan analisis regresi dalam statistik harus bebas dari asumsi-asumsi klasik. Untuk menguji hal tersebut, peneliti juga menggunakan program software
statistik. Pengujian asumsi klasik yang harus dipenuhi meliputi ada tidaknya
Universitas Sumatera Utara
autokorelasi dan multikolinearitas, dengan mengabaikan asumsi normalitas dan heterokedastisitas untuk pengujian regesi logistik.
1. Uji Autokorelasi
Uji ini berguna untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t saat ini dengan kesalahan
pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Masalah ini timbul karena variabel pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Hal ini sering
ditemukan pada data time series karena gangguan pada seorang individu atau kelompok, cenderung mempengaruhi gangguan pada individu ataupun kelompok
pada periode berikutnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk mendeteksi adanya autokorelasi dapat dijelaskan dengan uji
run test. Run test dapat digunakan untuk menguji apakah antar residual terdapat korelasi yang tinggi. Jika antar residual tidak terdapat hubungan korelasi maka
dapat dikatakan bahwa residual adalah acak atau random. Run test digunakan untuk melihat apakah data residual terjadi secara random atau tidak. Hipotesis
yang akan diuji adalah: H
: residual res_1 random acak
H
1
: residual res_1 tidak random
2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas independen. Model regresi
yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independen Ghozali, 2005:91. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas di dalam model
regresi menurut Ghozali 2005:95 dapat dilihat dari:
Universitas Sumatera Utara
a. nilai tolerance dan lawannya
b. variance inflation factor VIF
Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerance mengukur
variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi, nilai tolerance yang rendah sama
dengan nilai VIF yang tinggi karena VIF=1Tolerance. Nilai cutoff yang umum dipakai utnuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai
Tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10.
Ada dua cara yang dapat dilakukan jika terjadi multikolineritas, yaitu: 1.
mengeluarkan salah satu variabel, misalnya variabel independen A dan B saling berkorelasi dengan kuat, maka bisa dipilih A atau B yang
dikeluarkan dari model regresi. 2.
menggunakan metode lanjut, seperti Regresi Bayessian atau Regresi Ridge.
b. Menguji Keseluruhan Model Fit
Uji ini digunakan untuk menilai model yang telah dihipotesakan telah fit
atau tidak dengan data. Seperti yang dikatakan dalam buku Homer-Lemeshow, 1989: 135 bahwa ” ...the model contains those variabel main effect as well as
interactions that should be in the model and the variables have been entered in the correct functional form”. Oleh karena itu data yang baik adalah yang model
hipotesanya sesuai dengan data. Statistik yang digunakan adalah berdasarkan pada fungsi Likelihood.
Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwa model yang dihipotesakan menggambarkan model input. Untuk menguji hipotesis nol dan alternatif, L
ditransformasikan menjadi -2LogL. Statistik -2LogL kadang-kadang disebut likelihood rasio X
2
statistik.
Universitas Sumatera Utara
c. Menguji Kelayakan Model Regresi
Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test. 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 sesuai dengan data observasinya Ghozali, 2005.
2. Pengujian Hipotesis
Pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan statistik deskriptif. Statistik deskriptif memberikan gambaran suatu data yang dilihat dari nilai rata-
rata mean, standar deviasi, varian maksimum, minimum, sum, range, kurtosis, dan skewness kemencengan distribusi.
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi. Uji hipotesis yang digunakan adalah uji regresi logistik. Uji regresi logistik digunakan
untuk menguji pengaruh dari dua variabel, yang mana dua atau lebih variabel independen yang mempunyai jenis pengukuran rasio, serta sebuah variabel
dependen berjenis pengukuran nominal. Uji regresi ini digunakan untuk membuktikan pengaruh dari rasio likuiditas, solvabilitas dan opini audit tahun
sebelumnya terhadap pemberian opini audit tahun berjalan, khususnya yang berhubungan dengan going concern suatu entitas perbankan.
Universitas Sumatera Utara
Model yang digunakan dalam persamaan regresi ini adalah:
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 +b4X4 +b5X5 + e
Keterangan: Y
= opini audit tahun berjalan X1
= quick ratio X2
= loan to asset ratio X3
= long term debt to assets ratio X4
= debt to equity ratio X5
= opini audit tahun sebelumnya a
= Konstanta b1, b2, b3, b4, b5
= Koefisien regresi, yang menunjukkan angka peningkatan ataupun penurunan variabel dependen
yang didasarkan pada variabel independen. e
= error pengganggu
Universitas Sumatera Utara
G. Jadwal Penelitian
