51
3.6 Jenis Data dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data waktu berjalan times series dan dari sudut horizontal waktu cross-sectional. Menurut
Indriantoro 1999: 96 data waktu berjalan lebih menekankan pada data penelitian berupa data rentetan waktu. Sedangkan menurut Sinulingga 2011: 126 data dari
sudut horizontal waktu merupakan data yang hanya satu kali pengumpulan data selama periode penelitian. Pada penelitian ini data yang digunakan berupa laporan
keuangan perusahaan yang telah diaudit tahun 2010-2013. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi data sekunder
laporan keuangan dalam bentuk dokumentasi yang terdapat di Bursa Efek Indonesia.
Menurut Erlina, 2011: 69 data sekunder merupakan data primer yang telah diolah lebih lanjut dan disajikan oleh pihak pengumpul data primer maupun
oleh pihak lain. Sumber data diperoleh dari situs Bursa Efek Indonesia yaitu www.idx.co.id
.
3.7 Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam penelitian ini yaitu melalui metode studi pustaka dan dokumentasi. Studi pustaka dilakukan dengan mengolah literature, artikel,
jurnal, maupun media tertulis lain yang berkaitan dengan topik pembahasan dari penelitian ini. Sedangkan metode dokumentasi dilakukan dengan mengumpulkan
dan menganalisis sumber-sumber data dokumenter seperti laporan tahunan dan laporan keuangan yang telah diaudit yang menjadi sampel penelitian.
Universitas Sumatera Utara
52
3.8 Teknik Analisis Data 3.8.1 Analisis Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui karakteristik sampel yang digunakan dan menggambarkan variabel-variabel dalam penelitian.
Analisis satistik deskriptif terdiri dari jumlah, sampel, nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata mean dan standar deviasi. Peneliti menggunakan
analisis deksriptif pada variabel dengan skala rasio yakni manajemen laba riil dan analisis frekuensi pada variabel dengan skala nominal yakni ukuran KAP, auditor
spesialisasi industri dan auditor tenure. Adapun yang menjadi tujuan dari analisis ini yaitu memberikan informasi mengenai data yang dimiliki dan tidak bermaksud
menguji hipotesis. Analisis ini hanya digunakan untuk menyajikan dan menganilis data disertai dengan perhitungan agar dapat memperjelas keadaan atau
karakteristik data yang bersangkutan. Dalam penelitian ini variabel yang digunakan adalah kualitas audit diproksikan dengan ukuran KAP dan auditor
spesialisasi industri, auditor tenure serta manajemen laba riil.
3.8.2 Uji Asumsi Klasik 3.8.2.1 Uji Normalitas Data
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal atau tidak. Model
regresi yang baik adalah yang mempunyai distribusi data normal atau mendekati normal. Pengujian normalitas dapat dilakukan dengan analisis grafik dengan
melihat grafik histogram dan normal probability plots dan analisis statistik. Analisis grafik yaitu dengan melihat grafik histogram dan grafik normal
Universitas Sumatera Utara
53 probability plots
yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal, dasar pengambilan keputusan:
1. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model
regresi memenuhi asumsi normalitas. 2. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal atau tidak mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Analisis statistik yaitu dengan melihat uji statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov Z
K-S. Uji K-S dilakukan dengan membuat hipotesis: HA
: data residual berdistribusi normal HA
: data residual tidak berdistribusi normal Dasar pengambilan keputusan pada uji K-S ini adalah dengan melihat nilai
probabilitas signifikansi data residual. Jika angka probabilitas kurang dari 0,05 maka variabel ini tidak berdistribusi secara normal. Sebaliknya, bila angka
probabilitas di atas 0,05 maka HA ditolak yang berarti variabel terdistribusi secara normal Ghozali, 2011 : 29-35.
3.8.2.2 Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas dilakukan untuk melihat apakah ada variabel yang saling berkorelasi pada variabel bebas. Jika terjadi korelasi maka terdapat masalah
multikolonieritas sehingga model regresi tidak dapat digunakan Ghozali, 2011 : 105. Multikolonieritas di dalam model regresi dapat dilihat dengan menganalisis
Universitas Sumatera Utara
54 tolerance value
dan VIF Variance Inflation Factor. Jika nilai tolerance value 0,10 dan VIF 10 maka tidak terjadi multikolonieritas.
3.8.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi terdapat ketidaksamaan variansi dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap maka disebut homokodastisitas dan jika berbeda disebut
heteroskedastisitas. Model regres yang baik adalah homoskedastisitas. Ghozali, 2011: 139
Dalam penelitian ini cara untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas yaitu menggunakan uji Glejser. Uji Glejser digunakan untuk
meregres nilai absolute residual terhadap variabel bebas. Sebagai pengertian dasar, residual adalah selisih antara nilai observasi dengan nilai prediksi dan
absolut adalah nilai mutlaknya. Adanya heteroskedastisitas berarti adanya variabel dalam model yang tidak sama konstan.
Maka dengan asumsi Ghozali, 2011: 142: 1. Jika probabilitas signifikansi di atas tingkat 5 maka tidak mengalami
gangguan heteroskedastisitas. 2. Jika probabilitas signifikansi di bawah tingkat 5 maka mengalami gangguan
heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
55
3.8.2.4 Uji Autokorelasi
Ghozali 2011: 110 menjelaskan uji autokorelasi bertujuan menguji apakah model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan penganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi maka dinamakan problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena
observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena residual kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu observasi
ke observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtut waktu time series
. Ghozali, 2011: 113 menjelaskan bahwa untuk mendeteksi adanya
autokorelasi digunakan uji Lagrange Multiplier LM test atau. Uji autokorelasi dengan LM test terutama digunakan untuk sampel besar di atas 100 observasi. Uji
ini memang lebih tepat digunakan dibandingkan uji Durbin Watson terutama bila sampel yang digunakan relative besar dan derajat autokorelasi lebih dari satu. Uji
LM akan menghasilkan statistik Breusch-Godfrey Ghozali, 2011: 113. Cara untuk mengetahui adanya autokorelasi yakni dengan melihat koefisien parameter
untuk residual lag 2 res_2 apakah tingkat signifikansinya lebih besar dari 0,05 atau sebaliknya. Apabila tingat signifikansinya lebih besar dari 0,05 maka tidak
terdapat autokorelasi dan sebaliknya.
Universitas Sumatera Utara
56
3.8.3 Uji Hipotesis Penelitian 3.8.3.1 Analisis Regresi Linear Berganda
Ghozali 2011: 95 menjelaskan analisis regresi mengukur kekuatan antara dua variabel atau lebih dan menunjukkan arah hubungan antara variabel dependen
dengan variabel independen. Variabel dependen diasumsikan randomstokastik yang berarti mempunyai distribusi probabilistik. Variabel independenbebas
diasumsikan memiliki nilai tetap dalam pengambilan sampel berulang. Persamaan regresi yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3+ e
Keterangan:
Y = Manajemen laba riil melalui arus kas operasi abnormal a = Konstanta
b1,b2,b3 = Koefisien regresi masing-masing variabel independen
X1 = Kualitas audit diroksikan dengan ukuran KAP perusahaan i pada periode t
X2 = Kualitas audit diproksikan dengan auditor spesialisasi industri perusahaan i pada periode t
X3 = Auditor tenure industri perusahaan i pada tahun t
e = Koefisien error
Universitas Sumatera Utara
57
3.8.3.2 Uji Statistik F
Uji statistik F digunakan untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen yang dimasukkan ke dalam model regresi mempunyai pengaruh secara
bersama-sama simultan terhadap variabel dependen Ghozali, 2011: 99. Hipotesis
yang diajukan adalah sebagai berikut :
H : β
1
= β
2
= … = β
k
= 0 semua koefisien slope secara simultan sama dengan nol H
A
: tidak semua koefisien slope secara simultan sama dengan nol Untuk menguji apakah ada pengaruh yang signifikan atau tidak antara
variabel independen dan dependen secara simultan, maka digunakan uji F dengan kriteria sebagai berikut, Ghozali, 2011 :
1. Bila F
hitung
F
tabel
atau P
value
α 0,05 maka H
a
diterima 2. Bila F
hitung
≤ F
tabel
atau P
value
≥ α 0,05 maka H
a
tidak dapat diterima
3.8.3.3 Uji Statistik t
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan severapa jauh pengaruh satu variabel independen terhadap variabel dependen dengan menganggap variabel
independen lainnya konstan Ghozali, 2011: 101. Pengujian koefisien regresi masing-masing variabel adalah sebagai berikut:
H :
β
i
= 0 tidak ada pengaruh variabel independen i pada variabel dependen H
A
: β
i
≠ 0 ada pengaruh variabel independen i pada variabel dependen
Kriteria pengambilan keputusan adalah sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
58 1. Jika t
hitung
t
tabel
maka variabel independen i secara parsial berpengaruh
terhadap variabel dependen.
Jika t
hitung
t
tabel
maka variabel independen i secara parsial tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
2. Jika P
value
α 0,05 maka H
a
diterima, berarti variabel independen i berpengaruh
signifikan terhadap variabel dependen.
Jika P
value
≥ α 0,05 maka H
a
tidak dapat diterima, berarti variabel independen i tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
3.8.3.4 Uji Koefisien Determinasi
Uji koefisien determinasi digunakan untuk mengukur tingkat kemampuan model dalam menerangkan variabel independen, namun karena koefisien
determinasi memiliki kelemahan mendasar, yaitu adanya bias terhadap jumlah
variabel independen yang dimasukkan ke dalam model, maka dalam penelitian ini menggunakan koefisien determinasi
berkisar antara 0 dan 1. Jika nilai koefisien determinasi
semakin mendekati 1, maka semakin baik kemampuan model tersebut dalam menjelaskan variabel dependen Ghozali, 2011: 97.
Universitas Sumatera Utara
59
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Statistik Deskriptif
Berikut ini disajikan tabel hasil pengujian dengan analisis deskriptif dan analisis frekuensi:
Tabel 4.6 Descriptive Statistics
N Range Minimum Maximum Sum
Mean Std.
Deviation Variance Statistic Statistic Statistic
Statistic Statistic Statistic
Std. Error Statistic
Statistic Y
144 .970
-.476 .494
1.760 .01222 .0116 .140286
.020 Valid N
listwise 144
Sumber: Diolah oleh Peneliti 2014 Berdasarkan tabel 4.6 dapat dideskripsikan bahwa manajemen laba riil
yang diproksikan dengan arus kas operasi abnormal ABNCFO sebagai variabel dependen Y memiliki nilai minimum -0,476, nilai maksimum 0,494, nilai rata-
rata 0,01222 dan standar deviasi 0,140286 dengan jumlah pengamatan 144 unit analisis.
Universitas Sumatera Utara
60
Tabel 4.7 X1
Frequency Percent Valid
Percent Cumulative
Percent Valid 0
91 63.2
63.2 63.2
1 53
36.8 36.8
100.0 Total
144 100.0
100.0 Sumber: Diolah oleh Peneliti 2014
Berdasarkan tabel 4.7 dapat dideskripsikan bahwa variabel independen pertama yaitu kualitas audit yang diproksikan dengan ukuruan KAP X1
merupakan variabel dummy dengan menggunakan skala nominal. Dalam hal ini apabila perusahaan diaudit oleh KAP yang berafiliasi dengan KAP Big diberi
kode “1” sedangkan perusahan yang diaudit oleh KAP yang tidak berafiliasi dengan KAP Big Four diberi kode “0”. Data yang diolah bersifat valid karena
seluruhnya telah diproses. Perusahaan yang diaudit oleh KAP yang berafiliasi dengan KAP Big Four sebanyak 53 perusahaan atau 36,8 dari total keseluruhan
data, sedangkan perusahaan yang diaudit oleh KAP yang tidak berafiliasi dengan KAP Big Four sebanyak 91 perusahaan atau 63,2 dari total keseluruhan data.
Tabel 4.8 X2
Frequency Percent Valid
Percent Cumulative
Percent Valid 0
95 66.0
66.0 66.0
1 49
34.0 34.0
100.0 Total
144 100.0
100.0 Sumber: Diolah oleh Peneliti 2014
Universitas Sumatera Utara
61 Berdasarkan tabel 4.8 dapat dideskripsikan bahwa variabel independen
kedua yaitu kualitas audit yang diproksikan dengan auditor spesialisasi industri X2 merupakan variabel dummy dengan menggunakan skala nominal. Dalam hal
ini apabila perusahaan diaudit auditor spesialisasi industri nilai SPEC di atas 15 diberi kode “1” sedangkan perusahan yang diaudit oleh bukan auditor
spesialisasi industri nilai SPEC di bawah 15 atau lainnya diberi kode “0”. Data yang diolah bersifat valid karena seluruhnya telah diproses. Perusahaan yang
diaudit oleh auditor spesialisasi industri sebanyak 49 perusahaan atau 34 dari total keseluruhan data sedangkan perusahaan yang diaudit bukan auditor
spesialisasi industri sebanyak 95 perusahaan atau 66 dari total keseluruhan data.
Tabel 4.9 X3
Frequency Percent Valid
Percent Cumulative
Percent Valid 0
8 5.6
5.6 5.6
1 136
94.4 94.4
100.0 Total
144 100.0
100.0 Sumber: Diolah oleh Peneliti 2014
Berdasarkan tabel 4.9 dapat dideskripsikan bahwa variabel independen ketiga yaitu auditor tenure yang merupakan variabel dummy dengan
menggunakan skala nominal. Dalam hal ini perusahaan yang diaudit oleh auditor yang kurang dari 3 tahun diberi kode “1” sedangkan perusahaan yang diaudit oleh
auditor lebih dari 3 tahun diberi kode “0”. Data yang diolah bersifat valid karena seluruhnya telah diproses. Perusahaan yang diaudit oleh auditor yang kurang dari
3 tahun sebanyak 136 perusahaan atau 94,4 dari total keseluruhan data,
Universitas Sumatera Utara
62 sedangkan perusahaan yang diaudit oleh auditor lebih dari 3 tahun sebanyak 8
perusahaan atau 5,6 dari total keseluruhan data.
4.2 Hasil Uji Asumsi Klasik 4.2.1 Hasil Uji Normalitas
Kategori