4.2.4 Analisis Jalur Path Analysis
Analisis jalur digunakan untuk menguji pengaruh mediasi dari suatu model penelitian melalui variabel intervening. Variabel intervening dalam
penelitian ini adalah audit report lag ARL. Berikut ini adalah hasil analisis jalur dalam penelitian ini.
Tabel 4.14 Hasil Analisis Jalur R Square Regresi 1
Model Summary
Step -2 Log
likelihood Cox Snell R
Square Nagelkerke R
Square 1
7.468
a
.719 .959
Sumber : Output SPSS, data diolah peneliti, 2015
Tabel 4.15 Hasil Analisis Jalur Coefficients Regresi 1
B S.E.
Wald Df
Sig. ExpB
Step 1
a
AS -.114
4.211 .001
1 .078
.892 OAU
-1.169 2.818
.172 1
.068 .311
ROA -5.237
26.095 .040
1 .041
.005 RKAP
15.554 50.467
.000 1
.038 5.415
SIZE .830
.454 3.345
1 .067
2.294 ARL
Constant -.221
2.708 .122
.516 3.291
27.501 1
1 .020
.000 .802
15.000 a. Variables entered on step 1: AS, OAU, ROA, RKAP, SIZE, ARL.
Sumber : Output SPSS, data diolah peneliti, 2015
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.16 Hasil Analisis Jalur R Square Regresi 2
Model Summary
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate 1
.854
a
.729 .708
17.771 a. Predictors: Constant, SIZE, ROA, AS, OAU, RKAP
Sumber : Output SPSS, data diolah peneliti, 2015
Tabel 4.17 Hasil Analisis Jalur Coefficients Regresi 2
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
78.123 46.916
1.665 .001
AS 3.176
7.784 .049
.408 .085
OAU -5.226
4.633 -.135
-1.128 .064
ROA -19.734
24.715 -.105
1.798 .028
RKAP -15.910
6.260 -.398
2.542 .014
SIZE .252
1.668 .022
.151 .081
a. Dependent Variable: ARL
Sumber : Output SPSS, data diolah peneliti, 2015
Berdasarkan dua model regresi di atas yang menguji audit report lag sebagai variabel intervening antara variabel auditor switching, opini audit,
profitabilitas, reputasi KAP, dan ukuran perusahaan terhadap variabel audit timeliness dapat diketahui nilai koefisien beta dari masing-masing variabel
melalui gambar berikut ini.
Universitas Sumatera Utara
P
yx1
= -0,114
P
yx2
= -1,169
P
yx3
= -5,237 P
yx4
= 15,554 P
yx5
= 0,830 P
x6x1
= 0,049 P
x6x2
= -0,135 P
x6x3
= -0,105
P
x6x4
= -0,398 P
x6x5
= 0,022 P
yx6
= -0,221 e
1
= 0,202 e
2
= 0,520
Gambar 4.2 Model Analisis Jalur
Berdasarkan Tabel 4.15 dapat diketahui bahwa auditor switching AS memiliki nilai koefisien beta = -0,114 dan memiliki signifikansi sebesar
0,078. Nilai koefisien beta pada auditor switching merupakan nilai jalur Pyx
1
=-0,114. Nilai koefisien beta untuk audit report lag ARL sebesar -0,221 merupakan nilai jalur Pyx
6
=-0,221. Persamaan regresi 2 yang ditunjukkan dengan Tabel 4.17, menunjukkan nilai standardized beta untuk
auditor switching sebesar 0,049 yang merupakan nilai jalur Px
6
x
1
=0,049. Besarnya nilai e
1
= √1 – 0,959 = 0,202 dan besarnya nilai e
2
= √1 – 0,729 = 0,520.
Berdasarkan perhitungan di atas diketahui pengaruh langsung variabel auditor switching AS ke audit timeliness ATM sebesar -0,114, sedangkan
Auditor Switching
Opini Audit
Profitabilitas
Reputasi KAP
Ukuran Perusahaan Audit Report Lag
Audit Timeliness
Universitas Sumatera Utara
pengaruh tidak langsung variabel auditor switching ke audit timeliness sebesar -0,221 x 0,049 = -0,010. Pengaruh langsung memiliki nilai yang
lebih besar dibandingkan dengan pengaruh tidak langsung antara variabel auditor switching ke audit timeliness, sehingga dapat disimpulkan bahwa
audit report lag ARL bukan merupakan variabel intervening atau H
14
ditolak. Berdasarkan Tabel 4.15 dapat diketahui bahwa opini audit OAU
memiliki nilai koefisien beta = -1,169 dan memiliki signifikansi sebesar 0,068. Nilai koefisien beta pada opini audit merupakan nilai jalur Pyx
2
= -1,169. Nilai koefisien beta untuk audit report lag ARL sebesar -0,221
merupakan nilai jalur Pyx
6
=-0,221. Persamaan regresi 2 yang ditunjukkan dengan Tabel 4.17, menunjukkan nilai standardized beta untuk opini audit
sebesar -0,135 yang merupakan nilai jalur Px
6
x
2
=-0,135. Berdasarkan perhitungan di atas diketahui pengaruh langsung variabel
opini audit OAU ke audit timeliness ATM sebesar -1,169, sedangkan pengaruh tidak langsung variabel opini audit ke audit timeliness sebesar -
0,221 x -0,135 = 0,029. Pengaruh langsung memiliki nilai yang lebih kecil dibandingkan dengan pengaruh tidak langsung antara variabel opini audit ke
audit timeliness, sehingga dapat disimpulkan bahwa audit report lag ARL merupakan variabel intervening atau H
15
diterima. Berdasarkan Tabel 4.15 dapat diketahui bahwa profitabilitas ROA
memiliki nilai koefisien beta = -5,237 dan memiliki signifikansi sebesar 0,041. Nilai koefisien beta pada profitabilitas merupakan nilai jalur Pyx
3
=
Universitas Sumatera Utara
-5,237. Nilai koefisien beta untuk audit report lag ARL sebesar -0,221 merupakan nilai jalur Pyx
6
=-0,221. Persamaan regresi 2 yang ditunjukkan dengan Tabel 4.17, menunjukkan nilai standardized beta untuk profitabilitas
sebesar -0,105 yang merupakan nilai jalur Px
6
x
3
=-0,105. Berdasarkan perhitungan di atas diketahui pengaruh langsung variabel
profitabilitas ROA ke audit timeliness ATM sebesar -5,237, sedangkan pengaruh tidak langsung variabel profitabilitas ke audit timeliness sebesar
-0,221 x -0,105 = 0,023. Pengaruh langsung memiliki nilai yang lebih kecil dibandingkan dengan pengaruh tidak langsung antara variabel
profitabilitas ke audit timeliness, sehingga dapat disimpulkan bahwa audit report lag ARL merupakan variabel intervening atau H
16
diterima. Berdasarkan Tabel 4.15 dapat diketahui bahwa reputasi KAP RKAP
memiliki nilai koefisien beta = 15,554 dan memiliki signifikansi sebesar 0,038. Nilai koefisien beta pada reputasi KAP merupakan nilai jalur
Pyx
4
=15,554. Nilai koefisien beta untuk audit report lag ARL sebesar -0,221 merupakan nilai jalur Pyx
6
=-0,221. Persamaan regresi 2 yang ditunjukkan dengan Tabel 4.17, menunjukkan nilai standardized beta untuk
reputasi KAP sebesar -0,398 yang merupakan nilai jalur Px
6
x
4
=-0,398. Berdasarkan perhitungan di atas diketahui pengaruh langsung variabel
reputasi KAP RKAP ke audit timeliness ATM sebesar 15,554, sedangkan pengaruh tidak langsung variabel reputasi KAP ke audit timeliness sebesar
-0,221 x -0,398 = 0,087. Pengaruh langsung memiliki nilai yang lebih besar dibandingkan dengan pengaruh tidak langsung antara variabel reputasi
Universitas Sumatera Utara
KAP ke audit timeliness, sehingga dapat disimpulkan bahwa audit report lag ARL bukan merupakan variabel intervening atau H
17
ditolak. Berdasarkan Tabel 4.15 dapat diketahui bahwa ukuran perusahaan
SIZE memiliki nilai koefisien beta = 0,830 dan memiliki signifikansi sebesar 0,067. Nilai koefisien beta pada ukuran perusahaan merupakan nilai
jalur Pyx
5
=0,830. Nilai koefisien beta untuk audit report lag ARL sebesar -0,221 merupakan nilai jalur Pyx
6
=-0,221. Persamaan regresi 2 yang ditunjukkan dengan Tabel 4.17, menunjukkan nilai standardized beta
untuk ukuran perusahaan sebesar 0,022 yang merupakan nilai jalur Px
6
x
5
=0,022. Berdasarkan perhitungan di atas diketahui pengaruh langsung variabel
ukuran perusahaan SIZE ke audit timeliness ATM sebesar 0,830, sedangkan pengaruh tidak langsung variabel reputasi KAP ke audit
timeliness sebesar -0,221 x 0,830 = -0,183. Pengaruh langsung memiliki nilai yang lebih besar dibandingkan dengan pengaruh tidak langsung antara
variabel ukuran perusahaan ke audit timeliness, sehingga dapat disimpulkan bahwa audit report lag ARL bukan merupakan variabel intervening atau
H
18
ditolak.
4.2.5 Uji Hipotesis 4.2.5.1 Koefisien Determinasi
Kategori