terlihat bahwa laporan keuangan pada tahun 2003 tidak dilaporkan secara tepat waktu yang dikarenakan melebihi tanggal 31 Maret. Kemudian ada
juga PT Steady Safe, Tbk yang terlihat bahwa laporan keuangan pada tahun 2004 dan 2006 tidak dilaporkan secara tepat waktu yang
dikarenakan melebihi tanggal 31 Maret. Selanjutnya ada PT Zebra Nusantara, Tbk yang juga tidak melaporkan laporan keungannya secara
tepat waktu pada tahun 2003, 2005 dan 2006 karena melebihi tanggal 31 Maret.
4.3. Analisis dan Uji Hipotesis
4.3.1. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti sebaran normal atau tidak. Dari hasil pengujian normalitas yang
dilakukan terhadap variabel-variabel yang diteliti dengan menggunakan uji kolmogorov-smirnov didapat hasil sebagai berikut :
Tabel 4.7 : Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
40 30
40 40
40 12.3310
.1187 -.2084
10.63 .5698
2.02905 .10572
1.53957 3.279
.30238 .153
.177 .146
.091 .134
.120 .177
.129 .076
.134 -.153
-.152 -.146
-.091 -.129
.965 .970
.926 .573
.848 .309
.303 .357
.898 .469
N Mean
Std. Deviation Normal Parameters
a,b
Absolute Positive
Negative Most Extreme
Differences Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. 2-tailed Ukuran
Perusahaan X1
Profitab ilitas
X2 Likuidit
as X3 Umur
Perusah aan X4
Rasio Gearing
X5
Test distribution is Normal. a.
Calculated from data. b.
Sumber : Lampiran 2
Hasil uji normalitas menunjukkan bahwa untuk seluruh variabel memiliki nilai signifikansi 0,05, sehingga data seluruh variabel tersebut
memiliki distribusi data yang normal.
4.3.2. Regresi Logistik
Metode regresi logistik digunakan untuk mencari pengaruh satu atau lebih variabel bebas ukuran perusahaan, profitabilitas, likuiditas,
umur perusahaan, rasio gearing yang berskala rasio terhadap variabel terikat ketepatan waktu pelaporan keuangan yang berskala nominal.
Hipotesis :
H :
β
i
= 0 variabel X tidak berpengaruh terhadap variabel Y H
1
: β
i
≠ 0 variabel X berpengaruh terhadap variabel Y Dimana : i = MC, NPM, CR, AGE, RG
Tingkat kesalahan untuk menolak H atau
α sebesar 5 0,05, sehingga kriteria penolakan H
jika tingkat signifikan yang dihasilkan 5. Tabel 4.8 : Model Regresi Logistik
Variables in the Equation
-19.140 9067.881
.000 1
.998 .000
.000 .
-1075.912 150048.9
.000 1
.994 .000
.000 .
507.406 16047.471
.001 1
.975 2E+220
.000 .
-74.146 2341.541
.001 1
.975 .000
.000 .
3107.555 104362.3
.001 1
.976 .
.000 .
52.924 63225.078
.000 1
.999 1E+023
MC NPM
CR AGE
RG Constant
Step 1
a
B S.E.
Wald df
Sig. ExpB
Lower Upper
95.0 C.I.for EXPB
Variables entered on step 1: MC, NPM, CR, AGE, RG. a.
Sumber : Lampiran 2 Berdasarkan hasil pengujian di atas, diketahui bahwa tingkat
signifikan dari variabel ukuran perusahaan X
1
yaitu sebesar 0.998 sig
5, tingkat signifikan dari variabel profitabilitas X
2
yaitu sebesar 0.994 sig 5, tingkat signifikan dari variabel likuiditas X
3
yaitu sebesar 0.975 sig 5, tingkat signifikan dari variabel umur perusahaan X
4
yaitu sebesar 0.975 sig 5, dan tingkat signifikan dari variabel rasio gearing X
5
yaitu sebesar 0.976 sig 5. Tingkat signifikan yang dihasilkan kelima variabel bebas tersebut diatas 5 maka dapat
disimpulkan bahwa variabel ukuran perusahaan X
1
, profitabilitas X
2
, likuiditas X
3
, umur perusahaan X
4
, dan rasio gearing X
5
secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu penyampaian
laporan keuangan Y. Bentuk model regresi logistik adalah sebagai berikut :
Dari persamaan tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut : β
= 52,924 Nilai konstanta sebesar 52,924 menunjukkan apabila variabel
ukuran perusahaan, profitabilitas, likuiditas, umur perusahaan, dan rasio gearing sebesar nol konstan, maka besarnya nilai log peluang perusahaan
menyampaikan laporan keuangan tepat waktu adalah sebesar 52,924. β
1
= -19,140 Koefisien regresi untuk variabel ukuran perusahaan X
1
adalah sebesar – 19,140 secara statistik tidak signifikan dengan tingkat
signifikansi 0,998. Tanda negatif menunjukkan terjadinya perubahan yang berlawanan arah dari variabel ukuran perusahaan X
1
terhadap variabel
ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan Y, yang berarti apabila variabel ukuran perusahaan X
1
mengalami peningkatan sebesar 1 satuan maka log peluang variabel ketepatan waktu penyampaian laporan
keuangan Y akan mengalami penurunan sebesar 19,140 demikian sebaliknya apabila variabel ukuran perusahaan X
1
mangalami penurunan sebesar 1 satuan maka log peluang variabel ketepatan waktu penyampaian
laporan keuangan Y akan mengalami peningkatan sebesar 19,140 dengan asumsi bahwa variabel-variabel yang lain adalah konstan.
β
2
= - 1075,912 Koefisien regresi untuk variabel profitabilitas X
2
sebesar – 1075,912 secara statistik tidak signifikan dengan tingkat signifikansi
0,994. Tanda negatif menunjukkan terjadinya perubahan yang berlawanan arah dari variabel profitabilitas X
2
terhadap variabel ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan Y, yang berarti apabila variabel
profitabilitas X
2
mengalami peningkatan sebesar 1 satuan maka log peluang variabel ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan Y
akan mengalami penurunan sebesar 1075,912 demikian sebaliknya apabila variabel profitabilitas X
2
mangalami penurunan sebesar 1 satuan maka log peluang variabel ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan Y
akan mengalami peningkatan sebesar 1075,912 dengan asumsi bahwa variabel-variabel yang lain adalah konstan.
β
3
= 507,406 Menunjukkan besarnya nilai koefisien regresi untuk variabel
likuiditas X
3
yaitu 507, 406 dan mempunyai koefisien regresi positif secara statistik tidak signifikan dengan tingkat signifikansi 0,975. Hal ini
menunjukkan terjadinya perubahan yang searah dengan variabel terikat. Jadi setiap ada kenaikan pada variabel likuiditas X
3
sebesar 1 satuan dapat meningkatkan log peluang variabel ketepatan waktu Y sebesar
507,406. dan sebaliknya apabila terjadi penurunan pada variabel likuiditas X
3
sebesar 1 satuan dapat menurunkan pula log peluang variabel ketepatan waktu Y sebesar 507,406 dengan asumsi bahwa variabel-
variabel yang lain adalah konstan. β
4
= -74,146 Koefisien regresi untuk variabel umur perusahaan X
4
adalah sebesar – 74,146 secara statistik tidak signifikan dengan tingkat
signifikansi 0,975. Tanda negatif menunjukkan terjadinya perubahan yang berlawanan arah dari variabel umur perusahaan X
4
terhadap variabel ketepatan waktu penyampaian laporan keuangan Y, yang berarti apabila
variabel umur perusahaan X
4
mengalami peningkatan sebesar 1 satuan maka log peluang variabel ketepatan waktu penyampaian laporan
keuangan Y akan mengalami penurunan sebesar 74,146 demikian sebaliknya apabila variabel umur perusahaan X
4
mangalami penurunan sebesar 1 satuan maka log peluang variabel ketepatan waktu penyampaian
laporan keuangan Y akan mengalami peningkatan sebesar 74,146 dengan asumsi bahwa variabel-variabel yang lain adalah konstan.
β
5
= 3107,555 Menunjukkan besarnya nilai koefisien regresi untuk variabel rasio
gearing X
5
yaitu 3107,555 dan mempunyai koefisien regresi positif secara statistik tidak signifikan dengan tingkat signifikansi 0,976. Hal ini
menunjukkan terjadinya perubahan yang searah dengan variabel terikat. Jadi setiap ada kenaikan pada variabel rasio gearing X
5
sebesar 1 satuan dapat meningkatkan log peluang variabel ketepatan waktu Y sebesar
3107,555. dan sebaliknya apabila terjadi penurunan pada variabel rasio gearing X
5
sebesar 1 satuan dapat menurunkan pula log peluang variabel ketepatan waktu Y sebesar 3107,555 dengan asumsi bahwa variabel-
variabel yang lain adalah konstan.
4.3.3. Menilai Model
