13. Bank Bumi Arta Tbk
31-12-99 14.
Bank CIMB Niaga Tbk 21-11-89
15. Bank Internasional Indonesia Tbk
14-07-03 16.
Bank Permata Tbk 15-01-90
17. Bank Swadesi Tbk
01-05-02 18.
Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk 12-03-08
19. Bank Victoria International Tbk
12-03-08 20.
Bank Artha Graha International Tbk 30-06-99
21. Bank Mayapada International Tbk
29-08-97 22.
Bank Windu Kentjana International Tbk 03-07-07
23. Bank Mega Tbk
17-04-00 24.
Bank Pan Indonesia Tbk 29-12-82
25. Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk
15-12-06 Sumber : www.idx.co.id Data diolah
3.5. Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data yang diperoleh melalui dokumen
– dokumen yang berhubungan dengan objek yang diteliti. Dalam penelitian ini secara keseluruhan data yang digunakan
adalah data kuantitatif yaitu data yang dinyatakan dalam bentuk angka.
Adapun data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah laporan keuangan tahunan pada periode 2009
– 2013 antara lain ukuran KAP, jumlah tahun sebuah KAP mengaudit laporan keuangan, total asset, jumlah klien, jumlah
akuntan publik pada KAP, dan jumlah komite audit yang digunakan. Sumber data dalam penelitian ini adalah laporan keuangan perusahaan yang diperoleh dari situs
www.idx.co.id dan ICMD Indonesia Capital Market Directory.
Universitas Sumatera Utara
3.6. Teknik Analisis Data
3.6.1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah statistik yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap objek yang diteliti
melalui data sampel atau populasi sebagaimana adanya, tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum. Statistik
deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan variabel
– variabel yang ada dalam penelitian ini. Alat analisis yang digunakan adalah nilai minimum,
nilai maksimum, rata – rata mean dan standar deviasi.
3.6.2. Analisis Regresi Logistik
Dalam penelitian ini metode analisis yang digunakan adalah analisis kuantitatif dalam skala angka dengan alat analisis regresi
logistik, dengan harapan bahwa hasil yang diperoleh lebih akurat dan baik. Analisis regresi logistik dibutuhkan untuk mengungkap probabilitas
terjadinya variabel dependen dapat diprediksi oleh variabel independen. Pendekatan ini menggunakan simbol “1” untuk perusahaan yang diaudit
oleh KAP the Big 4
dan ”0” untuk perusahaan yang diaudit oleh KAP non-Big 4. Selanjutnya pengujian akan dilakukan dengan menggunakan
analisis regresi logistik. Berdasarkan rumusan masalah dan model penelitian yang telah diuraikan sebelumnya, maka model penelitian yang
dibentuk adalah sebagai berikut :
AQ = b0 + b
1
TEN + b
2
ROT + b
3
ACS +b
4
SIZE+b
5
COM+ e Keterangan:
AQ = Kualitas Audit b0
= Konstanta TEN = Audit Tenure
ROT = Audit Switching
ACS = Audit Capacity Stress
SIZE = Ukuran Perusahaan
COM = Independensi Komite Audit
b
1
= Koefisien regresi variabel X
1
b
2
= Koefisien regresi variabel X
2
b
3
= Koefisien regresi variabel X
3
b
4
= Koefisien regresi variabel X
4
b
5
= Koefisien regresi variabel X
5
e = Standard Error
Universitas Sumatera Utara
3.6.2.1. Menilai Model Regresi Goodness Of Fit
Logistic Regression adalah model regresi yang telah mengalami modifikasi, sehingga karakteristiknya sudah tidak
lagi sama dengan regresi sederhana atau berganda. Dalam menilai model regresi logistik dapat dilihat dari pengujian
Hosmer and lemeshow’s goodness of fit. Pengujian ini dilakukan untuk menilai model yang dihipotesiskan agar data cocok atau
sesuai dengan model. Jika nilai statistik
Hosmer and lemeshow’s goodness of fit test sama dengan atau kurang dari 0,05, maka
hipotesis 0 ditolak. Sedangkan jika nilainya lebih besar dari 0,05, maka hipotesis 0 tidak dapat ditolak, artinya model mampu
memprediksi nilai observasinya atau cocok dengan data. Ho : Model yang dihipotesiskan Fit dengan data
Ha : Model yang dihipotesiskan tidak Fit dengan data
3.6.2.2. Menilai Keseluruhan Model
Overall Model Fit
Untuk menilai keseluruhan model overall model fit ditunjukkan dengan Log Likelihood Value nilai -2 Log
Likelihood Value, yaitu dengan cara membandingkan antara nilai -2 Log Likelihood Value pada awal block number = 0,
dimana model hanya memasukkan konstanta dengan nilai -2 Log Likelihood Value pada saat block number = 1, dimana
model memasukkan konstanta dan variabel bebas. Apabila nilai -2 Log Likelihood Value block number = 0 lebih besar dari nilai
-2 Log Likelihood Value block number = 1, maka menunjukkan model regresi yang baik. Sehingga penurunan Log Likelihood
menunjukkan model regresi semakin baik.
3.7. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini dilakukan melalui pengujian koefisien regresi, yang bertujuan untuk menguji seberapa jauh semua variabel
bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat. Koefisien regresi dapat ditentukan dengan menggunakan Wald Statistik
dan nilai probabilitas Sig dengan cara nilai Wald Statistik dibandingkan dengan Chi-Square tabel, sedangkan nilai probabilitas Sig dibandingkan dengan tingkat
signifikansi α. Untuk menentukan penerimaan atau penolakan Ho didasarkan pada tingkat signifikans
i α 5 dengan kriteria :
Universitas Sumatera Utara
- Ho diterima apabila Wald hitung Chi-Square tabel, dan nilai Asymptotic Significance
tingkat signifikansi α. Hal ini berarti H alternatif ditolak atau hipotesis yang menyatakan variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat
ditolak. - Ha diterima apabila Wald hitung Chi-Square tabel, dan nilai Asymptotic
Significance nilai signifikansi α. Hal ini berarti H alternatif diterima atau
hipotesis yang menyatakan variabel bebas yang berpengaruh terhadap variabel terikat diterima.
Koefisien regresi dapat juga ditentukan dengan menggunakan Cox and Snell R Square dan Nagelkerke R Square, dalam hal ini ada dua ukuran R Square
yaitu Cox Snell R Square dan Nagelkerke R Square. Cox Snell R Square menggunakan nilai maksimum kurang dari 1 sehingga sulit untuk
diinterpretasikan. Nagelkerke R Square merupakan modifikasi dari Cox Snell R Square dengan nilai yang bervariasi dari 0 sampai dengan 1.
3.7.1. Uji Asumsi Klasik 3.7.1.1. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi terdapat korelasi
hubungan diantara variabel bebas dalam model regresi Situmorang dan Lufti, 2012:133. Apabila terdapat korelasi
antara
variabel bebas,
maka terjadi
multikolinearitas. Sedangkan, apabila tidak terdapat korelasi antara variabel bebas,
maka tidak terjadi multikolinearitas. Pengujian terhadap ada tidaknya multikolinearitas dilakukan dengan melihat toleransi
variabel dan Variance Inflation Factor VIF. Deteksi dilakukan dengan melihat nilai VIF dan nilai tolerance. Multikolinearitas
tidak terjadi jika VIF 10 dan nilai tolerance 0,10.
3.7.1.2. Matriks Klasifikasi
Matriks klasifikasi menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan ukuran KAP
Universitas Sumatera Utara
pada perusahaan terkait dengan berkualitas atau tidaknya sebuah proses audit.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Gambaran Umum Perusahaan Perbankan
Penelitian ini menggunakan objek penelitian yaitu perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dengan periode penelitian 2009
–2013. Alasan objek penelitian pada perusahaan perbankan karena penelitian kualitas
audit di industri tersebut masih sangat sedikit. Penelitian mengenai kualitas audit lebih banyak menggunakan perusahaan manufaktur sebagai objek penelitian.
Selain itu juga untuk menghindari adanya industrial effect, yaitu risiko industri yang berbeda antara sektor industri yang satu dengan yang lain. Fokus penelitian
pengaruh audit tenure, audit switching, audit capacity stress, ukuran perusahaan, dan independensi komite audit terhadap kualitas audit pada perusahaan
perbankan.
Jumlah perusahaan perbankan yang listing di Bursa Efek Indonesia BEI selama tahun 2009-2013 berjumlah 41 perusahaan. Peneliti menggunakan data
sekunder yaitu dari situs www.idx.co.id
dan Indonesia Capital Market Directory ICMD tahun 2009-2013. Peneliti menggunakan purpossive sampling dalam
pemilihan sampel sehingga diperoleh 25 perusahan yang dapat dijadikan sampel atau total 125 25x5 tahun.
Tabel 4.1 berikut menyajikan tahapan seleksi sampel berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.
Tabel 4.1 Proses seleksi sampel dengan kriteria
Jumlah Perusahaan Perbankan yang terdaftar di BEI 41
Terdaftar sebelum tahun 2009 30
Perusahaan tidak menerbitkan laporan keuangan dan data tidak lengkap 3
Perusahaan tidak menampilkan profil KAP secara lengkap 2
Jumlah perusahaan sampel 25
Tahun pengamatan tahun 5
Jumlah sampel total selama periode penelitian 125
Universitas Sumatera Utara
Sumber : Data Diolah
4.1.1. Deskripsi Sampel Penelitian
Dalam penelitian ini, sampel dipilih dengan metode purposive sampling dengan menggunakan kriteria-kriteria yang telah ditentukan.
Sampel dipilih bagi perusahaan perbankan yang menyajikan data yang dibutuhkan dalam penelitian ini, seperti lamanya masa perikatan audit,
rotasi KAP, jumlah klien general audit, total aset, nama KAP, dan komite audit. Ringkasan sampel penelitian disajikan dalam tabel 4.2.
Tabel 4.2 Sampel Penelitian
No. Kode
Perusahaan
1 AGRO
Bank Rakyat Indonesia Agro Niaga Tbk 2
BABP Bank ICB Bumi Putra Tbk
3 BACA
Bank Capital Indonesia Tbk 4
BAEK Bank Ekonomi Raharja Tbk
5 BBCA
Bank Central Asia Tbk 6
BBKP Bank Bukopin Tbk
7 BBNI
Bank Negara Indonesia Persero Tbk 8
BBNP Bank Nusantara Parahyangan Tbk
9 BBRI
Bank Rakyat Indonesia Persero Tbk 10
BDMN Bank Danamon Indonesia Tbk
11 BEKS
Bank Pundi Indonesia Tbk 12
BKSW Bank Kesawan Tbk
13 BNBA
Bank Bumi Arta Tbk 14
BNGA Bank CIMB Niaga Tbk
Universitas Sumatera Utara
15 BNII
Bank Internasional Indonesia Tbk 16
BNLI Bank Permata Tbk
17 BSWD
Bank Swadesi Tbk 18
BTPN Bank Tabungan Pensiunan Nasional Tbk
19 BVIC
Bank Victoria International Tbk 20
INPC Bank Artha Graha International Tbk
21 MAYA
Bank Mayapada International Tbk 22
MCOR Bank Windu Kentjana International Tbk
23 MEGA
Bank Mega Tbk 24
PNBN Bank Pan Indonesia Tbk
25 SDRA
Bank Himpunan Saudara 1906 Tbk
Sumber : Data Diolah
4.2. Hasil Penelitian
4.2.1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan suatu data yang dilihat dari mean, median, deviasi standar, nilai minimum, dan nilai
maksimum Lutfi dan Situmorang, 2012.
Tabel 4.3 Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation
Universitas Sumatera Utara
AQ 125
.00 1.00
.5680 .49735
TEN 125
1.00 5.00
2.2080 1.23325
ROT 125
.00 1.00
.2400 .42880
ACS 125
2.00 209.00
50.2000 30.02203
SIZE 125
28.00 34.00
30.8000 1.67525
COM 125
.13 .50
.2844 .06505
Valid N listwise 125
Sumber : output SPSS 16
Dari hasil pengujian statistik deskriptif, dapat dilihat bahwa : a. Jumlah sampel dalam penelitian ini adalah 125 yaitu 25 perusahaan
perbankan dikali periode penelitian yaitu 2009-2013. Berdasarkan tabel 4.3, hasil analisis dengan menggunakan statistik deskriptif terhadap kualitas audit
AQ menunjukkan nilai minimum sebesar 0, nilai maksimum sebesar 1 dengan rata-rata sebesar 0,5680 dan standar deviasi sebesar 0,49735.
b. Hasil analisis dengan menggunakan statistik deskriptif terhadap audit tenure TEN menunjukkan nilai minimum sebesar 1, nilai maksimum sebesar 5
dengan rata-rata sebesar 2,2080 dan standar deviasi sebesar 1,23325. c. Hasil analisis dengan menggunakan statistik deskriptif terhadap audit
switching ROT menunjukkan nilai minimum sebesar 0, nilai maksimum sebesar 1 dengan rata-rata sebesar 0,24 dan standar deviasi sebesar 0,42880.
d. Hasil analisis dengan menggunakan statistik deskriptif terhadap audit capacity stress ACS menunjukkan nilai minimum sebesar 2, nilai
Universitas Sumatera Utara
maksimum sebesar 209,00 dengan rata-rata sebesar 50,2000 dan standar deviasi sebesar 30,02203.
e. Hasil analisis dengan menggunakan statistik deskriptif terhadap ukuran perusahaan SIZE menunjukkan nilai minimum sebesar 28, nilai maksimum
sebesar 34 dengan rata-rata sebesar 30,8 dan standar deviasi sebesar 1,67525. f.
Hasil analisis dengan menggunakan statistik deskriptif terhadap independensi komite audit COM menunjukkan nilai minimum sebesar 0,13, nilai
maksimum sebesar 0,50 dengan rata-rata sebesar 0,2844 dan standar deviasi sebesar 0,6505.
4.2.2. Hasil Pengujian Hipotesis Penelitian
Variabel dependen dalam penelitian ini bersifat dikotomi diaudit oleh KAP big 4 dan diaudit oleh KAP non big 4, maka pengujian
hipotesis penelitian ini dilakukan dengan menggunakan uji regresi logistik. Tahapan dalam pengujian dengan menggunakan uji regresi logistik dapat
dijelaskan sebagai berikut Ghozali 2006 :
4.2.2.1. Menilai Keseluruhan Model Overall Model Fit
Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai antara -2 Log Likelihood -2LL pada awal Block Number = 0 dengan nilai
-2 Log Likelihood -2LL pada akhir Block Number = 1. Nilai - 2LL awal adalah sebesar 170,968. Setelah dimasukkan kelima
variabel independen, maka nilai -2LL mengalami penurunan menjadi sebesar 148,206. Penurunan likelihood -2LL ini
menunjukkan model regresi yang lebih baik atau dengan kata lain model yang dihipotesiskan fit dengan data.
Tabel 4.4 Menilai Keseluruhan Model
Iteration History
a,b,c,d
Iteration -2 Log likelihood
Coefficients
Universitas Sumatera Utara
Constant TEN
ROT ACS
SIZE COM
Step 1 148.206
-14.997 -.044
-.177 .005
.490 .296
1 2 147.659
-17.626 -.058
-.211 .006
.576 .387
3 147.657
-17.812 -.059
-.213 .006
.582 .395
4 147.657
-17.813 -.059
-.213 .006
.582 .395
Initial -2 Log Likelihoo d : 170,968
Sumber : output SPSS 16
4.2.2.2. Koefisien Determinasi
Nagelkerke R Square Tabel 4.5
Koefisien Determinasi
Model Summary
Step -2 Log likelihood
Cox Snell R Square Nagelkerke R
Square 1
147.657
a
.170 .228
a. Estimation terminated at iteration number 4 because parameter estimates changed by less than ,001.
Sumber : output SPSS 16
Universitas Sumatera Utara
Besarnya nilai koefisien determinasi pada model regresi logistik ditunjukkan oleh nilai Nagelkerke R Square. Hasil
pengujian di tabel 4.5 menunjukkan nilai Nagelkerke R Square sebesar 0,228 yang berarti variabel dependen yang dapat dijelaskan
oleh variabel
– variabel independen adalah sebesar 22,8 sedangkan sisanya sebesar 77,2 dijelaskan oleh variabel
– variabel lain di luar model penelitian.
4.2.2.3. Menguji Kelayakan Model Regresi
Tabel 4.6 Menguji Kelayakan Model Regresi
Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square
df Sig.
1 5.874
8 .661
Sumber : output SPSS 16
Kelayakan model regresi dinilai dngan menggunakan Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test. Hasil pengujian
menunjukkan nilai Chi-square sebesar 5,874 dengan signifikansi sebesar 0,661. Hasil pengujian pada tabel 4.6 menunjukkan nilai
signifikansi lebih besar dari 0,05, maka model penelitian ini dapat disimpulkan mampu memprediksi nilai observasinya.
4.2.2.4. Uji Multikolinieritas
Model regresi yang baik adalah regresi dengan tidak adanya gejala korelasi yang kuat di antara variabel bebasnya.
Pengujian ini menggunakan matriks korelasi antar variabel bebas untuk melihat besarnya korelasi antar variabel independen.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.7 Uji Multikolinieritas
Correlation Matrix
Constant TEN
ROT ACS SIZE COM Step
1 Constant
1.000 .106
-.124 -.148
-.977 -.637
TEN .106
1.000 .469
-.164 -.208
-.006 ROT
-.124 .469
1.000 .013
.056 .063
ACS -.148
-.164 .013
1.000 .113
.000 SIZE
-.977 -.208
.056 .113
1.000 .489
COM -.637
-.006 .063
.000 .489
1.000
Sumber : output SPSS 16 Hasil pengujian ditampilkan dalam tabel 4.7. Menurut
Ghozali 2006, jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi umumnya di atas 0,90, maka hal ini merupakan
indikasi adanya multikolinieritas. Hasil pengujian menunjukkan tidak ada nilai koefisien korelasi antar variabel independen yang
nilainya lebih besar dari 0,90, maka dapat disimpulkan tidak terdapat indikasi multikolinieritas antar variabel independen.
4.2.2.5. Matriks Klasifikasi
Matriks klasifikasi menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kualitas audit yang dihasilkan
perusahaan perbankan. Matriks klasifikasi disajikan pada tabel 4.8 berikut :
Tabel 4.8 Matriks klasifikasi
Classification Table
a
Universitas Sumatera Utara
Observed Predicted
AQ Percentage
Correct 1
Step 1 AQ
38 16
70.4 1
17 54
76.1 Overall Percentage
73.6
a. The cut value is ,500
Sumber : output SPSS 16
Berdasarkan hasil pengujian, kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi probabilitas kualitas audit yang
dihasilkan dari perusahaan yang diaudit oleh KAP big 4 adalah 76,1. Hasil ini menunjukkan bahwa dengan model regresi yang
digunakan, terdapat sebanyak 54 perusahaan 76,1 yang diprediksi akan menghasilkan audit yang berkualitas yang
dihasilkan KAP big 4 dari total 71 perusahaan. Kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kualitas audit perusahaan
yang dihasilkan oleh KAP non big 4 adalah sebesar 70,4 yang berarti bahwa dengan model regresi yang digunakan ada sebanyak
38 perusahaan yang tidak menghasilkan audit yang berkualitas dari total 54 perusahaan yang diaudit oleh KAP non big 4 dan 16
prediksi tidak tepat. Maka dapat disimpulkan bahwa kekuatan prediksi dari model regresi sebesar 73,6.
4.2.2.6. Model Regresi Logistik Yang Terbentuk
Model regresi logistik yang terbentuk disajikan pada tabel 4.9 sebagai berikut:
Tabel 4.9 Hasil Uji Koefisien Regresi Logistik
Universitas Sumatera Utara
Variables in the Equation
B S.E.
Wald df
Sig. Keterangan
Step 1
a
TEN -.059
.197 .091
1 .763 Tidak signifikan
ROT -.213
.535 .159
1 .690 Tidak signifikan
ACS .006
.007 .818
1 .366 Tidak signifikan
SIZE .582
.160 13.282
1 .000 Signifikan
COM .395
3.829 .011
1 .918 Tidak signifikan
Constant -17.813
5.505 10.471
1 .001
a. Variables entered on step 1: TEN, ROT, ACS, SIZE, COM.
Sumber : output SPSS 16 Hasi pengujian terhadap koefisien regresi menghasilkan
model berikut ini:
AQ = -17,813 - 0,059TEN – 0,213ROT + 0,006ACS +0,582SIZE +
0,395COM
4.3. Pembahasan Hasil Pengujian Hipotesis
Berdasarkan pengujian regresi logistik yang telah diajabarkan dalam bagian sebelumnya, interpretasi hasil disajikan dalam lima bagian. Bagian
pertama membahas pengaruh audit tenure TEN terhadap kualitas audit AQ H1. Bagian kedua membahas pengaruh audit switching ROT terhadap kualitas
audit AQ H2. Bagian ketiga membahas pengaruh audit capacity stress ACS terhadap kualitas audit AQ H3. Bagian keempat membahas pengaruh ukuran
perusahaan SIZE terhadap kualitas audit AQ H4. Bagian kelima membahas pengaruh independensi komite audit COM terhadap kualitas audit AQ H5.
4.3.1. Pengaruh Audit Tenure TEN terhadap Kualitas Audit AQ
Universitas Sumatera Utara
Variabel TEN menunjukkan koefisien regresi negatif sebesar 0,059 dengan tingkat signifikansi p sebesar
0,763, lebih besar dari α = 5. Karena tingkat signifikansi p lebih besar dari α = 5 maka hipotesis
pertama tidak berhasil didukung. Penelitian ini gagal membuktikan adanya pengaruh audit tenure terhadap kualitas audit. Hasil penelitian ini
mendukung hasil penelitian Ardianingsih 2013, Febrianti 2014, Sinaga 2012, Permana 2012, Leonora 2012, tetapi tidak mendukung hasil
penelitian Jackson 2008, Nugrahanti 2014.
Hasil pengujian yang gagal menemukan adanya pengaruh signifikan audit tenure terhadap kualitas audit diduga disebabkan karena
seharusnya auditor mampu mendeteksi tindakan manajemen untuk memanipulasi laporan keuangan pada masa penugasan audit yang lebih
panjang. Karena auditor akan semakin mengerti dan memahami industri klien. Namun arah penelitiannya negatif. Artinya semakin lama perikatan
audit seharusnya auditor mengenal lebih dalam industri klien sehingga mampu mendeteksi kekeliruan dan manipulasi yang dilakukan manajemen.
Akan tetapi, semakin lama masa perikatan audit tenure juga membuat auditor semakin percaya dengan klien sehingga tidak mengembangkan
strategi prosedur audit yang digunakan auditor yang berdampak pada penurunan kualitas audit.
4.3.2. Pengaruh Audit Switching ROT terhadap Kualitas Audit
AQ
Variabel ROT menunjukkan koefisien regresi negatif sebesar 0,213 dengan tingkat signifikansi p 0,690, lebih besar dari α = 5. Karena
tingkat signifikansi p lebih besar dari α =5 maka hipotesis kedua tidak berhasil didukung. Penelitian ini gagal membuktikan adanya pengaruh
audit switching terhadap kualitas audit. Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian Febrianti 2014, Hartadi 2009, tetapi tidak mendukung
hasil penelitian Siregar 2011, Pedana 2014.
Hasil pengujian yang gagal menemukan adanya pengaruh signifikan audit switching terhadap kualitas audit diduga disebabkan
karena pasar tidak terlalu peduli dan enggan untuk mengekplorasi apakah auditor yang menyatakan opini pada laporan keuangan tahunan tersebut
pernah dirotasi atau tidak. Di samping itu, sebagaimana umumnya pelaku pasar di Indonesia, kebanyakan di antaranya pergerakan pasar disebabkan
oleh capital gain, sehingga sangat kecil kemungkinan mereka
Universitas Sumatera Utara
menggunakan analisis fundamental sebagai dasar pengambilan keputusan jual beli saham.
4.3.3. Pengaruh Audit Capacity Stress ACS terhadap Kualitas Audit
AQ
Variabel ACS menunjukkan koefisien regresi positif sebesar 0,006 dengan tingkat signifikansi p sebesar 0,366, lebih besar dari α =5.
Karena tingkat signifikansi p lebih besar dari α = 5 maka hipotesis ketiga tidak berhasil didikung. Penelitian ini gagal membuktikan adanya
pengaruh audit capacity stress terhadap kualitas audit. Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian Ardianingsih 2013, tetapi tidak mendukung
hasil penelitian Fitriany 2011.
Hasil pengujian yang gagal menemukan adanya pengaruh signifikan audit capacity stress terhadap kualitas audit diduga disebabkan
karena di masa – masa sibuk auditor di awal tahun karena banyaknya
penugasan audit yang harus diselesaikan oleh auditor di masa tersebut tidak menjadikan auditor memberikan jasa audit tidak optimal atau kurang
berkualitas. Auditor senantiasa berpegang pada kode etik dan standar audit yang mensyaratkan bagi auditor dalam melakukan pekerjaan audit harus
menjaga profesionalismenya.
4.3.4. Pengaruh Ukuran Perusahaan SIZE terhadap Kualitas Audit AQ
Variabel SIZE menunjukkan koefisien regresi positif sebesar 0,582 dengan tingkat signifikansi p 0,000, lebih kecil dari α = 5. Karena
tingkat signifikansi p lebih kecil dari α = 5 maka hipotesis keempat
berhasil didukung. Penelitian ini berhasil membuktikan adanya pengaruh ukuran perusahaan SIZE terhadap kualitas audit. Hasil penelitian ini
mendukung hasil penelitian Febriyanti 2014, Sinaga 2012.
Perusahaan besar secara politis, lebih besar melakukan transfer political cost dalam kerangka politic process, dibandingkan dengan
perusahaan kecil. Political process memiliki dampak pada pemilihan prosedur akuntansi oleh perusahaan yang berukuran besar Watt dan
Zimmerman, 1981. Ukuran perusahaan menyangkut tentang operasi ketersediaan informasi yang terpublikasi. Jumlah informasi yang
terpublikasi untuk perusahaan meningkat sesuai dengan peningkatan ukuran perusahaan. Fernando et.al 2010 menyatakan bahwa perusahaan
Universitas Sumatera Utara
besar memiliki sistem pengendalian internal yang lebih baik dibandingkan dengan perusahaan kecil. Bagi perusahaan kecil, jika laporan keuangan
tersebut bebas dari kesalahan saji material, maka dapat memberikan kepercayaan pengguna laporan serta dapat meningkatkan investasi mereka
dan menjadi lebih disorot publik. Penelitian ini menunjukkan bahwa ukuran perusahaan berpengaruh signifikan terhadap kualitas audit. Hal ini
dibuktikan dengan nilai koefisien regresi 0,582 dengan tingkat signifikansi yang diperoleh sebesar 0,000 yang lebih kecil dari 0,05.
4.3.5. Pengaruh Independensi Komite Audit COM terhadap Kualitas Audit AQ
Variabel COM menunjukkan koefisien regresi positif sebesar 0,395 dengan tingkat signifikansi p 0,918, lebih besar dari α = 5. Karena
tingkat signifikansi p lebih besar dari α = 5 maka hipotesis kelima tidak berhasil didukung. Penelitian ini tidak berhasil membuktikan adanya
pengaruh independensi komite audit terhadap kualitas audit. Hasil penelitian ini mendukung hasil penelitian Ardianingsih 2013 dan Fitriany
2011.
Hasil pengujian yang gagal menemukan pengaruh signifikan independensi komite audit terhadap kualitas audit diduga disebabkan
karena adanya komite audit tidak menjadikan auditor memberikan audit kepada klien secara berkualitas. Hal ini dikarenakan pengawasan terhadap
kinerja auditor eksternal yang dilakukan oleh komite audit di perusahaan belum optimal. Keberadaan komite audit hanya sekedar untuk memenuhi
kewajiban yang disyaratkan oleh Bank Indonesia. Komite audit biasanya merangkap sebagai dewan komisaris atau dewan direksi sehingga benturan
kepentingan sering tidak dapat dihindarkan.
Universitas Sumatera Utara
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Penelitian ini meneliti tentang pengaruh audit tenure, audit switching, audit capacity stressi, ukuran perusahaan, dan independensi komite audit terhadap
kualitas audit. Variabel penelitian yang digunakan adalah variabel dependen, yaitu kualitas audit. Sedangkan variabel independen yang digunakan adalah audit
tenure, audit switching, audit capacity stress, ukuran perusahaan, dan independensi komite audit. Analisis dilakukan dengan menggunakan analisis
regresi logistik logistic regression dengan program Statistical Package for Social Sciences SPSS Ver. 16. Data sampel perusahaan sebanyak 125
perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI tahun 2009
– 2013. Berdasarkan analisis data dan pembahasan yang dilakukan, maka
kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah : 1. Hasil pengujian analisis regresi logistik menunjukkan bahwa secara statistik
audit tenure tidak berpengaruh signifikan terhadap kualitas audit pada perusahaan perbankan selama tahun 2009
– 2013. 2. Hasil pengujian analisis regresi logistik menunjukkan bahwa secara statistik
audit switching tidak berpengaruh signifikan terhadap kualitas audit pada perusahaan perbankan selama tahun 2009
– 2013. 3. Hasil pengujian analisis regresi logistik menunjukkan bahwa secara statistik
audit capacity stress tidak berpengaruh signifikan terhadap kualitas audit pada perusahaan perbankan selama tahun 2009
– 2013. 4. Hasil pengujian analisis regresi logistik menunjukkan bahwa secara statistik
ukuran perusahaan berpengaruh signifikan terhadap kualitas audit pada perusahaan perbankan selama tahun 2009
– 2013. 5. Hasil pengujian analisis regresi logistik menunjukkan bahwa secara statistik
independensi komite audit tidak berpengaruh signifikan terhadap kualitas audit pada perusahaan perbankan selama tahun 2009
– 2013.
Universitas Sumatera Utara
5.2. Saran
