Definisi Operasional dan pengukuran

Definisi Operasional dan pengukuran
Definisi Operasional dan pengukuran

Definisi Operasional dan pengukuran

Definisi Operasional dan pengukuran
Definisi Operasional dan pengukuran

Berikut ini adalah tabel dari definisi operasional dan pengukuran dalam penelitian ini:

Tabel 3.1

Pengukuran Variabel dan Operasional Variabel

Variabel yang diukur

Indikator

Skala

Sumber data

1)      Variabel Independen

KAP(Kantor Akuntan Publik)

 

Big four dan non big four.

 

Dummy

 

Sekunder

 

Opini auditor Wajar tanpa pengecualian dan selain wajar tanpa pengecualian.

Dummy

 

Sekunder

Laba atau Rugi Mengalami laba atau rugi di lihat dari laporan L/R

Dummy

Sekunder

Tingkat Solvabilitas Total Hutang dibagi dengan total aktiva dikalikan 100%.

Rasio

Sekunder

Tingkat Profitabilitas Nilai laba bersih dibagi dengan total aktiva dikalikan 100%.

Rasio

Sekunder

2)      Variabel Independen

 

Audit Delay

 

Lama waktu penyelesaian audit dari tanggal akhir tahun buku sampai diterbitkannya laporan auditor.

Rasio

Sekunder

 

 

3.6.     Teknik Analisis Data

Data yang siap diolah akan dilakukan pengujian statistik dengan menggunakan program SPSS versi 19.0. Untuk menguji hipotesis yang telah dirumuskan, maka dalam penelitian ini digunakan metode analisis data sebagai berikut:

3.6.1.      Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif berfungsi sebagai penganalisis data dengan menggambarkan sampel data yang telah dikumpulkan. Penelitian ini menjabarkan jumlah data, rata-rata, nilai minimum dan maksimum serta standar deviasi.

3.6.2.      Uji Asumsi Klasik

Hasil analisis regresi memerlukan pengujian asumsi klasik untuk menghasilkan suatu model yang baik. Uji asusmsi klasik digunakan untuk mengetahui ada tidak nya multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi dalam model regresi.

3.6.2.1  Uji Normalitas

            Uji Normalitas data bertujuan untuk mengetahui apakah data dalam sebuah model regresi, variabel penggangu atau residual mempunyai distribusi normal atau tidak. Dalam penelitian ini normalitas menggunakan One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test, bila nilai signifikan semua variabel lebih dari 0,05 maka variabel tersebut telah terdistribusi normal.

            3.6.2.2. Uji Multikolinearitas

Multikolinearitas artinya antarvariabel independen yang terdapat dalam model regresi memiliki hubungan linear yang sempurna atau mendekati sempurna (koefisien korelasinya tinggi atau bahkan 1). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi sempurna atau mendekati sempurna diantara variable bebasnya. Konsekuensi adanya multikolinearitas adalah koefisen korelasi variable tidak tertentu dan kesalahan menjadi sangat besar atau tidak terhingga.

Ada beberapa metode uji multikolinearitas, yaitu:

  1. Dengan membandingkan nilai koefisien determinasi individual (r2) dengan nilai determinasi secara serentak (R2).
  2. Dengan melihat nilai tolerance atau variance inflation factor (VIF) pada model regresi.

Batas tolerance adalah 0,10 atau nilai VIF adalah 10. Jika VIF > 10 dan nilai tolerance <0,10, maka terjadi multikolinearitas tinggi antar variable bebas dengan variable bebas lainnya.

3.6.2.3. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Dalam penelitian pengujian heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat pola titik-titik pada grafik regresi antara nilai prediksi variable terikat (deepnden) yaitu ZPRED (Standardized Predicted Value) dengan residualnya SRESID (Studentized Residual). Uji yang baik seharusnya tidak terjadi heteroskedastisiitas

Deteksi ada tidaknya heteroskedasitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah residual (Y prediksi –Y sesungguhnya) yang telah di studentized. Jika ada pola tertentu, seperti titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemedian menyempit), maka mengindikasi telah terjadi heteroskedasitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Pada penelitian ini akan di uji dengan melihat pola titik-titik pada grafik regresi.

3.6.2.4. Uji Autokorelasi

Autokorelasi merupakan korelasi antara anggota observasi yang disusun menurut waktu atau tempat. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi autokorelasi. Metode pengujian menggunakana uji Durbin Watson (DW test). Model regresi dikatakan tidak terdapat autokorelasi apabila nilai Durbin Watson berkisar 1,55 sampai 2,46 (untuk n<15).

Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Kriteria pengujian dengan hipotesis tidak ada autokorelasi adalah sebagai berikut, Menurut Santoso kriteria autokorelasi ada 3, yaitu:

 

  • Nilai D-W di bawah -2 berarti diindikasikan ada autokorelasi positif.
  • Nilai D-W di antara -2 sampai 2 berarti diindikasikan tidak ada autokorelasi.
  • Nilai D-W di atas 2 berarti diindikasikan ada autokorelasi negatif.

 

3.6.3.      Analisis Regresi Linier Berganda

Analisis regresi berganda dalam penelitian ini digunakan untuk menyatakan hubungan fungsional antara variabel independen dan variabel dependen. Adapun bentuk model regresi yang digunakan sebagai dasar adalah bentuk fungsi linear yakni:

Y         = a + b1X b2X + b3X3 +  b4X4 + b5X+ e

dimana:

a          = Konstanta

Y         = Audit Delay

X1       = Kantor Akuntan Publik (KAP)

X2       = Opini Auditor

X3       = Laba atau rugi

X4       = Tingkat Solvabilitas

X5       = Tingkat Profitabilitas

b1.. b2.. b3.. b4.. b= koefisien regresi masing-masing variabel independen

e          = faktor penggangu

 

3.6.4.      Uji Parsial (Uji-t)

Uji t merupakan uji signifikan pengaruh setiap variabel antara variabel independen terhadap variabel dependen. Dengan demikian, melalui uji t akan diketahui bagaimana pengaruh variabel independen secara parsial terhadap audit delay.

  1. Jika –ttabel  ≤ thitung  ≤ ttabel maka Hditerima yang artinya tidak ada pengaruh antara variabel bebas dengan variabel terikat.
  2. Jika –ttabel > – thitung atau ttabel < thitung maka Hditolak yang artinya ada pengaruh antara variabel bebas dengan variabel terikat.

 

3.6.5.      Uji Simultan (Uji F)

Uji F adalah menguji variabel independen secara bersama terhadap variabel dependen. Uji F digunakan untuk menguji hipotesis penelitian, yang ditempuh melalui dua pendekatan, yaitu: membandingkan angka F hitung dengan F tabel.

  1. Jika Fhitung ≤ Ftabel, maka Ho di terima,
  2. Jika Fhitung ≥ Ftabel, maka Ho ditolak.

Atau bisa dilihat dari nilai p-value yang muncul,

  1. Jika p < α, maka Ho ditolak,
  2. Jika p > α, maka Ho diterima.

3.7.            Hipotesis

Ha1: KAP (Kantor Akuntan Publik) berpengaruh terhadap audit delay.

Ha2: Opini Auditor berpengaruh terhadap audit delay.

Ha3: Laba atau Rugi berpengaruh audit delay.

Ha4: Tingkat Solvabilitas berpengaruh terhadap auditdelay.

Ha5: Tingkat Profitabilitas berpengaruh terhadap audit delay.

Ha6: KAP (Kantor Akuntan Publik), Opini Auditor, Laba atau Rugi, TDTA dan ROA berpengaruh terhadap audit delay.

Sumber : http://riskyeka.web.ugm.ac.id/seva-mobil-bekas/