Fee Audit Rotasi KAP

3

2.2 Definisi dan Operasional Variabel

2.2.1 Variabel Dependen

2.2.1.1 Kualitas Audit

Kualitas audit diukur terkait dengan manajemen laba yang dilakukan perusahaan, apakah auditor mampu mengungkapkan dan melaporkan adanya manajemen laba tersebut atau tidak. Salah satu manajemen laba yang dapat dilakukan adalah menghindari pelaporan kerugian. Formula yang dapat dipakai untuk penghindaran pelaporan kerugian tersebut adalah earningtotal asset. Oleh karena itu, earningtotal assets atau yang lebih sering dikenal ROA return on assets dipilih menjadi tolak ukur penentu kualitas audit Jati, 2014. Earning benchmark yang digunakan adalah antara µ­σ hingga µ+σ, dimana µ adalah rerata earningtotal assets sedangkan σ adalah deviasinya. µ dan σ dihitung dari sampel perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI tahun 2012-2015. Kualitas audit diasumsikan buruk jika: 1 Laba melebihi earning benchmark yaitu nilai ROA µ+σ, yang berarti bahwa auditor memberikan kesempatan kepada perusahaan untuk melakukan praktik windows dressing usaha manajemen dalam meningkatkan laba perusahaan agar manajemen dapat menikmati bonus dimasa kini. 2 Rugi melebihi earning benchmark yaitu ROA µ­σ, yang berarti bahwa auditor memberikan kesempatan kepada perusahaan untuk melakukan praktik taking a bath usaha manajemen dalam meningkatkan rugi perusahaan, dimana manajemen mengharapkan bonus dimasa mendatang karena laba yang meningkat. Formulasi variabel kualitas audit sebagai berikut: a. MEET_BE = 1 jika memenuhi kriteria µ­σ ROA µ+σ, menunjukkan kualitas audit tinggi. b. MEET_BE = 0 jika ROA µ+σ dimana manajemen melakukan praktik windows dressing atau ROA µ­σ dimana manajemen melakukan praktik taking a bath, yang menunjukkan kualitas audit rendah.

2.2.2 Variabel Independen

2.2.2.1 Fee Audit

Fee audit dalam penelitian ini diproksikan oleh akun professional fees yang terdapat dalam laporan keuangan perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia BEI, yang selanjutnya variabel fee audit ini diukur dengan menggunakan logaritma natural dari data atas akun professional fees Kurniasih dan Rohman, 2014. 4

2.2.2.2 Rotasi KAP

Rotasi KAP dalam penelitian ini diukur menggunakan variabel dummy, jika terjadi rotasi KAP maka bernilai 1, dan tidak terjadi rotasi KAP maka bernilai 0. 2.2.2.3 Ukuran KAP Ukuran KAP dalam penelitian ini mengacu pada penelitian yang dilakukan oleh Panjaitan dan Chariri 2014, yaitu ukuran KAP diukur dengan menggunakan variabel dummy, artinya ukuran KAP diberikan nilai 1 untuk perusahaan yang diaudit oleh KAP Big Four dan nilai 0 untuk perusahaan yang diaudit oleh KAP Non Big Four. Terdapat empat kategori yang termasuk dalam KAP Big Four di Indonesia sebagai berikut:  KAP Purwantono, Sarwoko, Sandjaja dan KAP KAP Purwantono, Suherman Surja yang berafiliasi dengan Ernst Young.  KAP Osman Bing Satrio yang berafiliasi dengan Deloitte.  KAP Siddharta, dan Widjaja yang berafiliasi dengan KPMG Klynveld Peat Marwick Goerdeler.  KAP Haryanto Sahari Rekan dan KAP Tanudiredja, Wibisana Rekan yang berafiliasi dengan Price Waterhouse Cooper PwC. 2.2.2.4 Audit Tenure Audit tenure merupakan masa perikatan auditor yang memberikan jasa audit dengan jangka waktu yang telah disepakati dengan kliennya. Audit tenure diukur dengan cara menghitung jumlah tahun perikatan auditor dari KAP yang sama terhadap auditee, tahun pertama perikatan dimulai dengan angka 1 dan ditambah dengan satu untuk tahun-tahun berikutnya. Informasi ini dilihat di laporan auditor independen selama beberapa tahun untuk memastikan lamanya auditor KAP yang mengaudit perusahaan tersebut Kurniasih dan Rohman, 2014.

2.3 Metode Analisis Data

Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi logistik. Analisis regresi logistik ini digunakan karena variabel dependen, yaitu kualitas audit dihitung menggunakan variabel dummy menerima atau tidak menerima kualitas audit dan varibel independen, yaitu fee audit, rotasi KAP, ukuran KAP, dan audit tenure merupakan variabel campuran antara variabel metrik dan variabel non-metrik. Adapun model regresi logistik dalam penelitian ini sebagai berikut: Ln MEET_BE = 1 atau 0 = α + β1Ln_FEE + β2Rotasi + β3UKAP + β4TENURE + e.