3.3 Teknik Pengumpulan Data
3.3.1. Jenis Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder berupa total aset, jenis opini, audit delay dan ukuran KAP. Data laporan
keuangan tahunan diperoleh dari laporan keuangan auditan yang diwajibkan oleh BAPEPAM.
3.3.2. Sumber Data
Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini laporan keuangan auditan dari perusahaan sampel yang diperoleh dari Bursa Efek
Indonesia yang diakses melalui website BEI www.idx.co.id
mulai tahun 2008 sampai tahun 2010 serta sumber-sumber lainnya.
3.3.3. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan adalah metode dokumentasi, yaitu dengan cara mengumpulkan, mempelajari dan
menganalisa laporan keuangan perusahaan wholesale dan retail mulai tahun 2008 sampai dengan tahun 2010.
3.4. Teknik Analisis dan Uji Hipotesis
3.4.1. Teknik Analisis
Teknik analisis yang digunakan adalah analisis regresi linear berganda dengan variabel dummy, yang didasarkan pada data time series.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Analisis regresi linear berganda adalah suatu metode statistik yang digunakan untuk meneliti hubungan antar variabel dependen dan
beberapa variabel independen. Y=
β +
β
1
X
1
+ β
2
D
1
+ β
3
D
2
+e
Keterangan: Y
= Audit Delay β
= Konstanta X
1
= Ukuran Perusahaan D
1
= Ukuran KAP D
2
= Opini Auditor β
1,
β
2
, β
3
= Koefisien Regresi e =
Kesalahan
3.4.2. Uji normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual mempunyai distribusi normal.
Uji normalitas dalam penelitian ini menggunakan Kolmogrov Smirnov. Jika profitabilitas 0.05 maka data berdistribusi normal. Sebaliknya , jika
profitabilitas 0,05 maka data tidak berdistribusi normal.
3.4.3. Uji Asumsi
Klasik
Persamaan regresi linear berganda harus bersifat BLUE Best Linear Unbiased Estimator.
Artinya pengambilan keputusan melalui uji
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
F dan uji t tidak boleh bias. Untuk meghasilkan keputusan yang BLUE maka harus dipenuhi tiga asumsi dasar yaitu:
a. Tidak terdapat autokorelasi
b. Tidak terdapat Multikolinearitas
c. Tidak terdapat Heteroskedastisitas
Apabila salah satu dari ketiga asumsi dasar tersebut dilanggar, maka persamaan regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE, sehingga
pengambilan keputusan melalui uji F dan t menjadi bias.
3.4.3.1. Uji Autokorelasi
autokorelasi. Autokorelasi muncul disebabkan adanya observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini
timbul karena residual kesalahan penganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi yang lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data
runtut waktu atau time series karena ”gangguan” pada seorang individukelompok cenderung mempengaruhi ”gangguan” pada individu
kelompok yang sama pada periode berikutnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk mendeteksi ada
tidaknya autokorelasi, maka dilakukan pengujian Durbin-Watson DW. Model dikatakan bebas dari autokorelasi jika nilai dw lebih besar dari
nilai du pada table Gujarati, 2007:122.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 2. Keputusan Uji Autokorelasi
Hipotesa Nol H
o
Keputusan Kriteria
Tidak ada autokorelasi positif
H
o
ditolak 0 d Dl
Tidak ada autokorelasi positif
tidak ada keputusan dL
≤ d ≤ dU Tidak ada autokorelasi
negatif H
o
ditolak 4 - Dl d 4
Tidak ada autokorelasi negatif
tidak ada keputusan 4 – dU
≤ d ≤4 - dL Tidak ada autokorelasi
positif atau negatif H
o
diterima dU d 4 - dU
Sumber: Imam Ghozali, 2009:80
3.4.3.2. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas merupakan fenomena adanya korelasi yang sempurna antara satu variable bebas dengan variabel bebas lain. Uji
multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen Imam
Ghozali, 2006: 91. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independennya.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Metode untuk menguji adanya multikolinearitas dapat dilihat pada tolerance value
atau variance inflammatory factor VIF. Batas tolerance value
adalah 0,10 atau nilai VIF adalah 10. Jika VIF 10 dan nilai Tolerance 0.10, maka tejadi multikolinearitas tinggi antar variabel bebas
dengan variable bebas lainnya.
3.4.3.3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain berbeda, maka disebut terdapat
heteroskedastistas. Metode yang baik seharusnya tidak terjadi
heteroskedastistas. Untuk menguji Heteroskedastisitas dapat diketahui dari nilai
signifikan korelasi Rank Spearman antara masing-masing variabel independen dengan residualnya. Jika nilai signifikan lebih besar dari
α 5 maka tidak terdapat Heteroskedastisitas, dan sebaliknya jika lebih
kecil dari α 5 maka terdapat Heteroskedastisitas.
3.4.4. Uji Hipotesis
Kategori