Koefisien Determinasi Uji t Uji t independen t-test independent

68 2. Jika nilai signifikansi lebih dari atau sama dengan 0,05 maka hipotesis ditolak yang berarti secara bersama-sama variabel ARL, RISK, KOMPLAU, KAP, IFRS dan, IFRS_SCORE, tidak berpengaruh terhadap audit fees.

3.8.2. Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur persentase variabel dependen yang dijelaskan oleh semua variabel independen. Koefisien determinasi merupakan ikhtisar yang menyatakan seberapa baik garis regresi sampel mencocokkan data. Koefisien determinasi untuk mengukur proporsi variasi dalam variabel dependen yang dijelaskan oleh regresi. Nilai R 2 berkisar antara 0 sampai 1, apabila R 2 = 0 berarti tidak ada hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen, sedangkan jika R 2 =1 berarti suatu hubungan yang sempurna. Oleh karena regresi dilakukan dengan variabel bebas lebih dari 2 maka digunakan adjusted R 2 sebagai koefisien determinasi.

3.8.3. Uji t

Uji t digunakan untuk mengetahui kemampuan masing-masing variabel independen secara individu dalam menjelaskan perilaku variabel dependen. Pengujian dilakukan dengan menggunakan tingkat signifikansi 0,05 α = 5. Penolakan atau penerimaan hipotesis dilakukan dengan kriteria sebagai berikut: 69 1. Jika nilai signifikansi kurang atau sama dengan 0,05 maka hipotesis diterima yang berarti secara partial variabel ARL, RISK, KOMPLAU, KAP, IFRS, dan IFRS_SCORE berpengaruh terhadap audit fees. 2. Jika nilai signifikansi lebih dari 0,05 maka hipotesis ditolak yang berarti secara partial variabel ARL, RISK, KOMPLAU, KAP, IFRS, dan IFRS_SCORE berpengaruh terhadap audit fees.

3.8.4. Uji t independen t-test independent

Uji t independen digunakan untuk melakukan uji statistika bersifat komparatif dimana sampel terdiri dari dua kelompok yang tidak berkorelasi independent dan memiliki jenis data intervalrasio. Pengujian dilakukan dengan menggunakan tingkat signifikansi sebesar 0,05 α = 5. Adapun kaidah pengujian adalah sebagai berikut: 1. Jika nilai t hitung t tabel maka hipotesis diterima yang berarti terdapat perbedaan faktor-faktor yang mempengaruhi audit fees selama masa pengadopsian IFRS di Indonesia dengan Malaysia. 2. Jika nilai t tabel ≤ t hitung ≤ t tabel maka hipotesis ditolak yang berarti tidak ada perbedaan faktor-faktor yang mempengaruhi audit fees selama masa pengadopsian IFRS di Indonesia dengan Malaysia. 70 BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN 4.1.Data Penelitian Penelitian ini dianalisis menggunakan aplikasi SPSS 22. Objek penelitian ini adalah perusahaan sektor industri yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dan Malaysia dalam periode 2011-2013. Hasil pengolahan data berupa informasi melihat dan menganalisa hubungan dan pengaruh antara audit report lag, risiko perusahaan, kompleksitas audit, ukuran perusahaan, jenis KAP, tahun adopsi IFRS, dan skor IFRS share-based payments,income taxes, goodwill,intangible assets, hedge accounting, derivative financial instrument, dan quintile rank of total assets terhadap audit fees. Teknik analisis dalam penelitian ini menggunakan analisis statistik. Analisis statistik merupakan analisis yang mengacu SPSS. Sampel yang memenuhi kriteria seperti yang telah dijelaskan dalam bab 3 diperoleh sebanyak 34 perusahaan sektor industri di negara Indonesia dan 57 perusahaan sektor industri di negara Malaysia dengan periode penelitian adalah 3 tahun. Maka jumlah data observasi untuk Indonesia adalah 102 data observasi, dan Malaysia adalah 171 data observasi. Adapun perusahaan yang menjadi sampel adalah. Tabel 4.1a Daftar Sampel Perusahaan Sektor Industri Bursa Malaysia No Nama Perusahaan 1 Abric Berhad 2 Advanced Packaging Technology M Bhd 3 Box-Pak Malaysia Berhad 4 Cahya Mata Sarawak Berhad 5 Can-One Berhad 71 6 CB Industrial Product Holding Berhad 7 Chemical Company of Malaysia Berhad 8 Choo Bee Metal Industries Berhad 9 CME Group Berhad 10 Coastal Contracts Berhad 11 CSC Steel Holdings Berhad 12 Dolomite Corporation Berhad 13 Eonmetall Group Berhad 14 EP Manufacturing Berhad 15 Ewein Berhad 16 Favelle Favco Berhad 17 Furniweb Industrial Products Berhad 18 Goodway Integrated Industries Berhad 19 GW Plastics Holdings Berhad 20 HeveaBoard Berhad 21 Hock Heng Stone Industries Berhad 22 Ire-Tex Corporation Berhad 23 Johore Tin Berhad 24 K. Seng Seng Corporation Berhad 25 Karyon Industries Berhad 26 Kian Joo Can Factory Berhad 27 Kossan Rubber Industries Berhad 28 Lafarge Malaysia 29 Lysaght Galvanized Steel Berhad 30 Malaysia Steel Works KL Berhad 31 Master-Pack Group Berhad 32 Mentiga Corporation Berhad 33 Mercury Industries Berhad 34 Minho M Berhad 35 Muar Ban Lee Group Berhad 36 Muda Holdings Berhad 37 Ornapaper Berhad 38 PMB Technology Berhad 39 Premier Nalfin Berhad 40 Press Metal Berhad 41 Prestar Resources Berhad 42 Sarawak Cable Berhad 43 Seremban Engineering Berhad 44 SLP Resources Berhad 45 SMIS Corporation Berhad 46 Success Transformer Corporation Berhad 47 Supermax Corporation Berhad 48 Tecnic Group Berhad 49 Thong Guan Industries Berhad 72 50 Three-A Resources Berhad 51 Tien Wah Press Holdings Berhad 52 Tong Herr Resources Berhad 53 UMS-Neiken Group Berhad 54 United U-LI Corporation Berhad 55 Wah Seong Corporation Berhad 56 White Horse Berhad 57 WTK Holdings Berhad Tabel 4.1a Daftar Sampel Perusahaan Sektor Industri Bursa Indonesia No Kode Perusahaan Nama Perusahaan 1 ALDO Alkindo Naratama Tbk. 2 APLI Asiaplast Industries Tbk. 3 ARNA Arwana Citramulia Tbk. 4 BTON Betonjaya Manunggal Tbk. 5 CPIN Charoen Pokphand Indonesia Tbk. 6 CTBN Citra Tubindo Tbk. 7 EKAD Ekadharma Internasional Tbk. 8 ETWA Eterindo Wahanatama Tbk. 9 IGAR Champion Pacific Indonesia Tbk. 10 INKP Indah Kiat Pulp Paper Tbk. 11 INTP Indocement Tunggal Prakarsa Tbk. 12 IPOL Indopoly Swakarsa Industry Tbk. 13 JPFA JAPFA Comfeed Indonesia Tbk. 14 JPRS Jaya Pari Steel Tbk. 15 MAIN Malindo Feedmill Tbk. 16 PICO Pelangi Indah Canindo Tbk. 17 SIPD Sierad Produce Tbk. 18 SMCB Holcim Indonesia Tbk. 19 SRSN Indo Acidatama Tbk. 20 TKIM Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk. 21 TOTO Surya Toto Indonesia Tbk. 22 TRST Trias Sentosa Tbk. 23 UNIC Unggul Indah Cahaya Tbk. 24 BATA Sepatu Bata Tbk. 25 BRAM Indo Kordsa Tbk. 73 4.2.Statistika Deskriptif Peneliti menggunakan metode statistik deskriptif dalam penelitian ini, yaitu penelitian yang dilakukan untuk memperoleh gambaran yang sebenarnya tentang kondisi perusahaan dalam analisis. Statistik deskriptif memberikan penjelasan mengenai nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata mean, dan nilai standar deviasi dari variabel-variabel independen dan variabel dependen. Tabel 4.2a Statistik Deskriptif Bursa Malaysia N Minimum Maximum Std. Deviation LNFEE 171 16,943 22,988 ,940127 ARL 171 49,0 121,0 14,4363 RISK 171 ,004 ,931 ,167574 KOMPLAU 171 ,0 81,0 12,8301 KAP 171 ,0 1,0 ,5015 LNTA 171 25,353 30,570 1,171073 IFRS 171 ,0 1,0 ,4728 IFRS_Score 171 1,0 11,0 2,3888 Valid N listwise 171 Sumber : Data diolah dengan SPSS 22,0. Berdasarkan Tabel 4.2a di atas dapat dijelaskan beberapa hal berikut: 1. Variabel Audit Fees LNFEE memiliki nilai minimum 16,943 dan nilai maksimum 22,988 dengan nilai rata-rata 19,99899 dan standar deviasi 0,940127 dengan jumlah pengamatan sebanyak 171 data. 26 ERTX Eratex Djaja Tbk. 27 IMAS Indomobil Sukses Internasional Tbk. 28 JECC Jembo Cable Company Tbk. 29 KBLI KMI Wire and Cable Tbk. 30 KBLM Kabelindo Murni Tbk. 31 LPIN Multi Prima Sejahtera Tbk. 32 PRAS Prima Alloy Steel Universal Tbk. 33 SMSM Selamat Sempurna Tbk. 34 VOKS Voksel Electric Tbk. 74 2. Variabel Audit Report Lag ARL memiliki nilai minimum 49 dan nilai maksimum 121 dengan nilai rata-rata 107,316 dan 14,4363 dengan jumlah pengamatan sebanyak 171 data. 3. Variabel Risiko Perusahaan RISK memiliki nilai minimum 0,004 dan nilai maksimum 0,931 dengan nilai rata-rata 0,35942 dan standar deviasi 0,167574 dengan jumlah pengamatan sebanyak 171 data. 4. Variabel Kompleksitas Audit KOMPLAU memiliki nilai minimum 0 dan nilai maksimum 81 dengan nilai rata-rata 12,17 dan standar deviasi 12,8301 dengan jumlah pengamatan sebanyak 171 data. 5. Variabel Jenis KAP KAP memiliki nilai minimum 0 dan nilai maksimum 1 dengan nilai rata-rata 0,497 dan standar deviasi 0,5015 dengan jumlah pengamatan sebanyak 171 data. 6. Variabel Ukuran Perusahaan LNTA memiliki nilai minimum 25,353 dan nilai maksimum 30,57 dengan nilai rata-rata 27,70325 dan standar deviasi 1,171073 dengan jumlah pengamatan sebanyak 171 data. 7. Variabel IFRS IFRS memiliki nilai minimum 0 dan nilai maksimum 1 dengan nilai rata-rata 0,667 dan standar deviasi 0,4728 dengan jumlah pengamatan sebanyak 171 data. 8. Variabel Skor IFRS IFRS_Score memiliki nilai minimum 1 dan nilai maksimum 11 dengan nilai rata-rata 5,275 dan standar deviasi 2,3888 dengan jumlah pengamatan sebanyak 171 data. 75 Tabel 4.2b Statistik Deskriptif Bursa Efek Indonesia N Minimum Maximum Mean Std. Deviation LNFEE 102 18,827 25,739 21,76197 1,575549 ARL 102 33,0 167,0 78,667 19,3613 RISK 102 ,037 1,569 ,46553 ,214149 KOMPLAU 102 ,0 70,0 6,304 11,6524 KAP 102 ,0 1,0 ,373 ,4859 LNTA 102 25,500 32,052 28,06762 1,572697 IFRS 102 ,0 1,0 ,667 ,4737 IFRS_Score 102 1,0 9,0 3,755 2,0120 Valid N listwise 102 Sumber : Data diolah dengan SPSS 22,0. Dari Tabel 4.2b di atas dapat dijelaskan beberapa hal berikut: 1. Variabel Audit Fees LNFEE memiliki nilai minimum 18,827 dan nilai maksimum 25,739 dengan nilai rata-rata 21,76197 dan standar deviasi 1,575549 dengan jumlah pengamatan sebanyak 102 data. 2. Variabel Audit Report Lag ARL memiliki nilai minimum 33 dan nilai maksimum 167 dengan nilai rata-rata 78,667 dan standar deviasi 19,3613 dengan jumlah pengamatan sebanyak 102 data. 3. Variabel Risiko Perusahaan RISK memiliki nilai minimum 0,037 dan nilai maksimum 1,569 dengan nilai rata-rata 0,46553 dan standar deviasi 0,214149 dengan jumlah pengamatan sebanyak 102 data. 4. Variabel Kompleksitas Audit KOMPLAU memiliki nilai minimum 0 dan nilai maksimum 70 dengan nilai rata-rata 6,304 dan standar deviasi 11,6524 dengan jumlah pengamatan sebanyak 102 data. 5. Variabel Jenis KAP KAP memiliki nilai minimum 0 dan nilai maksimum 1 dengan nilai rata-rata 0,373 dan standar deviasi 0,4859 dengan jumlah pengamatan sebanyak 102 data. 76 6. Variabel Ukuran Perusahaan LNTA memiliki nilai minimum 25,5 dan nilai maksimum 32,052 dengan nilai rata-rata 28,06762 dan standar deviasi 1,572697 dengan jumlah pengamatan sebanyak 102 data. 7. Variabel IFRS IFRS memiliki nilai minimum 0 dan nilai maksimum 1 dengan nilai rata-rata 0,667 dan standar deviasi 0,4737 dengan jumlah pengamatan sebanyak 102 data. 8. Variabel Skor IFRS IFRS_Score memiliki nilai minimum 1 dan nilai maksimum 9 dengan nilai rata-rata 3,755 dan standar deviasi 2,0120 dengan jumlah pengamatan sebanyak 102 data. 4.3.Uji Asumsi Klasik 4.3.1. Uji Normalitas Uji normalitas dilakukan untuk melihat apakah variabel independen maupun variabel dependen terdistribusi secara normal atau tidak. Uji normalitas dilakukan dengan melihat grafik histogram dan normal probability plot. Berikut ini ditampilkan grafik histogram dan normal probability plot dari variabel penelitian. 77 Gambar 4.1a Histogram Variabel Dependen Audit Fees Perusahaan Sektor Industri Bursa Malaysia 2011-2013 Gambar 4.1b Histogram Variabel Dependen Audit Fees Perusahaan Sektor Industri Bursa Efek Indonesia 2011-2013 78 Dari Gambar 4.1a dan 4.1b terlihat bahwa data penelitian tidak melanggar asumsi kenormalan data. Grafik histogram berbentuk kemiringan seimbang antara sisi kiri dan kanan, atau tidak condong ke kiri atau ke kanan, melainkan ke tengah dengan bentuk seperti lonceng, sehingga dapat disimpulkan data penelitian normal. Begitu juga dengan normal probability plot yang menunjukkan tanda kenormalan dari data penelitian. Terlihat bahwa normal probability plot mengikuti garis diagonal, sehingga dapat disimpulkan data di dalam penelitian normal. Gambar 4.2a Normal P-Plot of Regresion Standarized Residual Perusahaan Sektor Industri Bursa Malaysia 2011-2013 79 Gambar 4.2b Normal P-Plot of Regresion Standarized Residual Perusahaan Sektor Industri Bursa Efek Indonesia 2011-2013- Normal Peneliti membuat uji Kolmogorov-Smirnov yang membuktikan kenormalan suatu data penelitian dengan angka, agar lebih meyakinkan. Dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov, suatu data dikatakan normal apabila nilai Asymp. Sig. 2-tailed 0,05 dan apabila nilai Asymp. Sig. 2-tailed 0,05 maka data tidak terdistribusi normal. Berikut hasil pengujian dengan uji Kolmogorov-Smirnov. Tabel 4.3a Uji Kolmogorov-Smirnov - Perusahaan Sektor Industri Bursa Malaysia Unstandardized Residual N 171 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation ,43945032 Most Extreme Differences Absolute ,084 Positive ,061 Negative -,084 Test Statistic ,084 Asymp. Sig. 2-tailed ,005 c 80 Tabel 4.3b Uji Kolmogorov-Smirnov - Perusahaan Sektor Industri Bursa Efek Indonesia Unstandardized Residual N 102 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation ,64743765 Most Extreme Differences Absolute ,041 Positive ,041 Negative -,040 Test Statistic ,041 Asymp. Sig. 2-tailed ,200 Sumber : Data diolah dengan SPSS 22,0. Dari Tabel 4.3b Kolmogorov-Smirnov di atas, nilai Asymp. Sig. 2- tailed nya sebesar 0,2 yang berarti 0,05 ternyata, data untuk penelitian Indonesia telah normal. Namun Tabel 4.3a Kolmogorov-Smirnov untuk penelitian Malaysia di atas, nilai Asymp. Sig. 2-tailed nya sebesar 0,005 yang berarti 0,05 ternyata, data ternyata belumlah normal. Data yang tidak normal diakibatkan adanya data dari penelitian yang outlier, atau memiliki nilai menyimpang dari nilai yang lain. Ada beberapa cara yang dapat dilakukan terhadap data tidak normal dengan beberapa cara berikut: 1. Melakukan transformasi data. 2. Membuang data outlier atau Trimming. 3. Mengubah nilai outlier ke suatu data tertentu atau winsorizing. Untuk menanggulangi ketidaknormalan data untuk penelitian di bursa Malaysia, peneliti melakukan eliminasi atau membuang data outlier dari variabel dependen LNFEE sebanyak 10 sepuluh data sehingga tersisa 161 data observasi. Kemudian dilakukan kembali uji normalitas sehingga didapat data yang telah memenuhi asumsi normalitas. 81 Gambar 4.4a Histogram Variabel Dependen Audit Fees Perusahaan Sektor Industri Bursa Malaysia - Normal Gambar 4.4b Normal P-Plot of Regresion Standarized ResidualPerusahaan Sektor Industri Bursa Malaysia– Normal 82 Selanjutnya, Peneliti menguji Kolmogorov-Smirnov kembali pada data penelitian di Bursa Malaysia untuk membuktikan kenormalan suatu data penelitian dengan angka. Berikut hasil pengujian dengan uji Kolmogorov-Smirnov. Tabel 4.3c Uji Kolmogorov-Smirnov – Malaysia Unstandardiz ed Residual N 161 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation ,31715475 Most Extreme Differences Absolute ,060 Positive ,060 Negative -,039 Test Statistic ,060 Asymp. Sig. 2-tailed ,200 c,d Sumber : Data diolah dengan SPSS 22,0. Berdasarkan Tabel Kolmogorov-Smirnov di atas, nilai Asymp. Sig. 2-tailed nya sebesar 0,200 yang berarti 0,05 sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa data sudah terdistribusi dengan normal.

4.3.2. Uji Multikolinearitas