Upload
truongxuyen
View
238
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
28
BAB III
METODE PENELITIAN
A. Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini adalah penelitian asosiatif kausal. Penelitian asosiatif
kausal berguna untuk menganalisis pengaruh antara satu variabel dengan variabel
lainnya. Penelitian ini menggunakan metode pendekatan kuantitatif dengan
menguji pengaruh antara variabel independen yaitu pergantian manajemen, opini
audit, financial distress, dan juga ukuran KAP terhadap variabel dependen yaitu
auditor switching.
B. Populasi dan Sampel
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah semua perusahaan
manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). Periode pengamatan
penelitian dilakukan dari tahun 2011-2015. Perusahaan yang menjadi sampel
dalam penelitian ini dipilih berdasarkan kriteria-kriteria tertentu (purposive
sampling), yaitu :
1. Laporan keuangan perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia (BEI) pada periode 2011-2015 yang telah diaudit serta
mencantumkan laporan auditor independen.
2. Melakukan auditor switching secara voluntary yaitu perpindahan auditor
kurang dari 6 tahun. Pemilihan sampel diperoleh dari perusahaan yang
telah melakukan pergantian auditor minimal sekali selama periode 2011-
29
2015. Dikatakan auditor switching apabila terdapat perubahan KAP
antara tahun t-1 dan tahun t, apabila terdapat pergantian KAP pada tahun
t-1 dan tahun t maka telah terjadi auditor switching di tahun t. Sebaliknya
apabila tidak terdapat pergantian KAP maka tidak terjadi auditor
switching. Untuk mengetahui apakah auditor switching tersebut terjadi
secara voluntary atau mandatory adalah dengan menarik ke 6 tahun
belakang dihitung dari t-1 untuk mengetahui KAP yang mengaudit
perusahaan tersebut pada tahun itu dan KAP pada tahun t-1.
3. Menyajikan informasi yang lengkap berupa informasi nama KAP yang
mengaudit, nama CEO/Direktur utama, total hutang, total ekuitas dan
opini audit.
C. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Penelitian
1. Variabel Dependen
Menurut Ulum & Juanda (2015), Variabel dependen adalah variabel yang
terikat oleh variabel lain. Dalam gambar arah hubungan antar variabel, variabel
dependen dituju oleh anak panah. Pada penelitian ini variabel dependen yang
digunakan adalah auditor switching.
a. Auditor Switching
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah auditor switching (SWITCH)
yang terjadi secara voluntary dan dapat diketahui dari perpindahan auditor suatu
30
perusahaan. Perpindahan auditor yang dimaksud adalah perubahan KAP yang
terjadi antara tahun t-1 dan tahun t.
Apabila ada perubahan KAP maka terjadi auditor switching di tahun t, dan
sebaliknya apabila tidak ada perubahan KAP maka tidak terjadi auditor switching
di tahun t. Auditor switching menggunakan variabel dummy dimana hanya ada
dua kemungkinan terjadi auditor switching atau tidak terjadi auditor switching.
Apabila perusahaan mengganti KAP-nya, maka diberikan nilai 1. Sedangkan
bila perusahaan tidak mengganti KAP-nya, maka diberikan nilai 0 (Haniffa et al.,
2006)
2. Variabel Independen
Menurut Ulum & Juanda (2015), Variabel independen adalah variabel yang
tidak terikat oleh variabel lain. Dalam gambar arah hubungan antar variabel,
variabel independen dituju oleh anak panah. Variabel independen yang
digunakan dalam penelitian ini adalah pergantian manajemen, financial distress,
opini audit dan ukuran KAP
a. Pergantian Manajemen
Pergantian manajemen merupakan pergantian direktur utama atau CEO (Chief
Executive Officer) perusahaan yang dapat disebabkan karena keputusan rapat
umum pemegang saham atau berhenti karena kemauan sendiri. Variabel
pergantian manajemen menggunakan variabel dummy. Jika perusahaan
mengganti direktur utama atau CEO maka diberikan nilai 1. Sedangkan jika
31
perusahaan tidak mengganti direktur utama atau CEO, maka diberikan nilai 0
(Damayanti & Sudarma, 2007).
b. Opini Audit
Opini audit merupakan pernyataan pendapat yang diberikan oleh auditor
dalam menilai kewajaran atas laporan keuangan perusahaan yang diauditnya.
Variabel opini audit menggunakan variabel dummy, yang diambil dari laporan
auditor independen tahun sebelumnya. Angka 1 untuk perusahaan yang
menerima opini selain wajar tanpa pengecualian (qualified) sedangkan angka 0
untuk perusahaan yang menerima opini wajar tanpa pengecualian (unqualified)
(Damayanti & Sudarma, 2007).
c. Financial Distress
Financial distress adalah kondisi perusahaan yang sedang dalam keadaan
kesulitan keuangan yang dapat dihitung dengan rasio DER (Debt to Equity
Ratio). Adapun cara menghitungnya:
𝐷𝐸𝑅 =𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 ℎ𝑢𝑡𝑎𝑛𝑔
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑘𝑢𝑖𝑡𝑎𝑠𝑥100%
Jika perusahan memiliki rasio DER > 100%, maka diberikan nilai 1.
Sedangkan jika perusahan memiliki rasio DER ≤ 100% maka diberikan nilai 0.
d. Ukuran KAP
Ukuran KAP dalam penelitian ini merupakan perbedaan besar kecilnya KAP,
dimana ukuran KAP dibagi menjadi dua yaitu KAP besar (Big Four) dan KAP
32
kecil (non Big Four). Variabel ukuran KAP ini menggunakan variabel dummy.
Jika perusahaan diaudit oleh KAP besar (Big Four), maka akan diberikan nilai
1. Tetapi jika perusahaan diaudit oleh KAP kecil (non Big Four), maka akan
diberikan nilai 0 (Wea & Murdiawati, 2015).
D. Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder yang diambil
dari laporan keuangan tahunan perusahaan dari tahun 2011 – 2015. Data
sekunder yang dikumpulkan diperoleh dari website masing-masing perusahaan,
Pojok BEI Universitas Muhammadiyah Malang) dan situs Bursa Efek Indonesia
(www.idx.co.id).
E. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam penelitian ini adalah dengan melakukan metode
dokumentasi. Metode dokumentasi yaitu dengan mengumpulkan data sekunder.
Penelusuran dengan menggunakan komputer untuk data dalam format elektronik.
Data yang disajikan dalam format elektronik ini antara lain berupa laporan
keuangan yang disertai dengan laporan auditor independen maupun laporan
tahunan.
F. Teknik Analisis Data
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi
logistik. Regresi logistik dipilih sebagai metode analisis penelitian ini karena
data yang digunakan dalam penelitian ini bersifat non-metrik pada variabel
33
dependen. Karena pada variabel independen hanya menggunakan skala
kategorial hal itu menyebabkan perubahan fungsi menjadi logistik dan tidak
membutuhkan asumsi normalitas data pada variabel independennya. Analisis
logit digunakan untuk menganalisis data kuantitatif yang mencerminkan lebih
dari dua pilihan atau biasa disebut Binary logistic regression dapat dijelaskan
sebagai berikut (Ghozali, 2011).
1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif berkenaan dengan metode-metode yang berkaitan
dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga dapat
memberikan informasi yang berguna. Data-data yang diperoleh kemudian
diringkas dengan baik dan rapi sehingga bisa dijadikan sebagai dasar dalam
pengambilan keputusan. Analisis deskriptif bertujuan untuk memberikan
gambaran dari variabel independen berupa pergantian manajemen, financial
distress, ukuran KAP dan opini audit. Analisis deskriptif dilakukan dengan
pengujian hipotesis deskriptif dan disajikan dalam tabel statistik deskriptif
frekuensi yang memaparkan susunan data menurut dasar atau kategori tertentu
dalam suatu daftar yang disusun sistematis.. Hal ini perlu dilakukan untuk
melihat gambaran keseluruhan dari sampel yang berhasil dikumpulkan.
2. Pengujian Hipotesis Penelitian
Dalam pengujian hipotesis, penelitian ini menggunakan regresi logistik.
Dalam statistika uji regresi logistik, digunakan untuk prediksi probabilitas
34
kejadian suatu peristiwa dengan mencocokkan data pada fungsi logit kurva
logistik.. Seperti analisis regresi pada umumnya, metode ini menggunakan
beberapa variabel prediktor, baik numerik maupun kategori.
a. Menilai Keseluruhan Model (Overall Model Fit)
Langkah pertama yang dilakukan dalam pengujian regresi logistik adalah
menilai modet fit (Overall Model Fit). Uji overall model fit didasarkan pada nilai
statistika -2LL atau nilai LR. Uji serentak koefisien regresi model logistik
dihitung dari perbedaan nilai -2LL antara model dengan hanya terdiri dari
konstanta dan model yang diestimasi terdiri dari konstanta dan variabel
independen (Widarjono, 2010). Pengujian dilakukan dengan membandingkan
selisih nilai -2 log likehood (disebut dengan chi square hitung) dimana apabila
nilai chi square hitung lebih besar dari chi square tabel atau nilai signifikansi lebih
kecil dari alpha maka dapat dikatakan bahwa terdapat pengaruh secara simultan
variabel bebas terhadap variabel terikat.
b. Menguji Kelayakan Model Regresi
Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and
Lemeshow’s Goodness of Fit Test. Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test
menguji hipotesis nol bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model (tidak
ada perbedaan antara model dengan data sehingga model dapat dikatakan fit). Jika
nilai Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test sama dengan atau kurang dari
0,05 berarti hipotesis nol ditolak yang berarti ada perbedaan signifikan antara
35
model dengan nilai observasinya sehingga Goodness fit model tidak baik karena
model tidak dapat memprediksi nilai observasinya. Jika nilai statistik Hosmer
and Lemeshow’s Goodness of Fit Test lebih besar dari 0,05 maka hipotesis nol
tidak dapat ditolak dan berarti model mampu memprediksi nilai observasinya atau
dapat dikatakan model dapat diterima karena cocok dengan data observasinya
(Ghozali, 2011).
c. Uji Multikolonieritas
Uji multikolinieritas merupakan pengujian untuk mengetahui apakah pada
model regresi terdapat korelasi antar variabel independen. Pengujian ini penting
untuk mengetahui tidak adanya kemiripan antar variabel independen dalam satu
model. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini
tidak orthogonal. Variabel orthogonal adalah variabel independen yang nilai
korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol. Untuk mendeteksi
ada atau tidaknya suatu kolinearitas di dalam model regresi adalah sebagai
berikut:
1) Nilai R yang dihasilkan dari suatu estimasi model regresi empiris
sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel independen
banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen.
2) Menganalisis matriks korelasi variabel-variabel indpenden. Jika antar
variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya diatas
0,80), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinearitas.
36
Multikolinearitas dapat disebabkan karena adanya efek kombinasi
antara dua atau lebih variabel independen.
3) Multikolinearitas dapat juga dilihat dari (1) nilai tolerance dan
lawannya, (2) Variance Inflation Factor (VIF). Kedua ukuran ini
menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan
oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap
variabel independen menjadi variabel dependen dan di regresi terhadap
variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas
independen yang dipilih yang tidak dijelaskan oleh variabel
independen lainnya. Jika nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai
VIP yang tinggi (karena VIF = 1/tolerance). Nilai cuttoff yang umum
dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai
tolerance < 0,10 atau sama dengan nilai VIP > 10. Setiap peneliti harus
dapat menentukan tingkat kolineraitas yang dapat di tolerir. Sebagai
misal nilai tolerance = 0,10 sama dengan tingkat kolinearitas 0,95.
Walaupun multikolinearitas dapat di deteksi dengan nilai tolerance dan
VIF, tetapi kita tetap tidak mengetahui variabel-variabel independen
mana sajakah yang paling berkorelasi (Ghozali, 2011).
d. Koefisien Determinasi
Cox dan Snell’s R Square merupakan ukuran yang mencoba meniru ukuran R
pada multiple regression yang didasarkan pada teknik estimasi likehood dengan
37
nilai maksimum kurang dari 1 sehingga sulit diinterpretasikan. Untuk
mendapatkan koefisien determinasi yang dapat diinterpretasikan seperti nilai R2
pada multiple regression, maka digunakan Nagelkerke R Square. Nagelkerke’s R
Square merupakan modifikasi dari koefisien Cox dan Snell R Square untuk
memastikan bahwa nilainya bervariasi dari 0 sampai 1. Hal ini dilakukan dengan
cara membagi nilai Cox dan Snell R2 dengan nilai maksimumnya (Ghozali,
2011). Nilai yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam
menjelaskan variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti
variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang
dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.
d. Uji Wald
Uji Wald Menurut Widarjono (2010), dalam regresi logistik uji Wald
digunakan untuk menguji ada tidaknya pengaruh dari variabel bebas terhadap
variabel terikat secara parsial dengan cara membandingkan nilai statistik Wald
dengan nilai pembanding Chi square pada derajat bebas (db) = 1 pada alpha 5%,
atau dengan membandingkan nilai signifikansi (pvalue) dengan alpha sebesar 5%
dimana p-value yang lebih kecil dari alpha menunjukkan bahwa hipotesis
diterima atau terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel bebas terhadap
variabel terikat secara parsial.
38
f. Model Regresi Logistik
Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi logistik
(logistic regression), yaitu dengan melihat pengaruh pergantian manajemen,
financial distress, ukuran KAP, dan opini audit terhadap auditor switching pada
perusahaan manufaktur.
Adapun model regresi logistik dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
LN (P/1-P)= α +1CHANGE +2OPINI+ 3FIDIS+4KAP+
Keterangan:
α : konstanta
SWITCHt : Auditor Switching
CHANGE : Pergantian Manajemen
FIDIS : Financial Distress
KAP : Ukuran KAP
OPINI : Opini Audit
: residual error
Menurut Ghozali (2011), pada umumnya penelitian menggunakan tingkat
signifikansi 1%, 5%, atau 10%. Pada suatu pengujian hipotesis jika
menggunakan α = 5%, maka artinya peneliti memiliki keyakinan bahwa dari
100% sampel, probabilitas anggota sampel yang tidak memiliki karakteristik
populasi adalah 5%. Berdasarkan teori tersebut, maka pengujian ini dilakukan
39
dengan menggunakan tingkat signifikansi 0,05 (α = 5%). Ketentuan penolakan
atau penerimaan hipotesis adalah sebagai berikut:
1) Jika nilai signifikansi < 0,05 maka hipotesis diterima (koefisien regresi
signifikan). Ini berarti variabel independen mempunyai pengaruh yang
signifikan terhadap variabel dependen.
2) Jika nilai signifikansi > 0,05 maka hipotesis ditolak (koefisien regresi
tidak signifikan). Ini berarti bahwa variabel independen tidak mempunyai
pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.
40