BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Data dari

BAB 3
METODE PENELITIAN
3.1 Jenis dan Sumber Data
Data dari penelitian ini menggunakan data sekunder yang berupa laporan
keuangan perusahaan manufaktur yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia (BEI).
Metode pengumpulan data menggunakan teknik dokumentasi, yaitu dengan melihat
dokumen yang sudah terjadi (laporan keuangan dan laporan auditor independen).
Laporan keuangan perusahaan disyaratkan yang sudah diaudit oleh KAP untuk tahun
terbit 2009, 2010, 2011, dan 2012. Data sekunder yang diambil adalah data sekunder
eksternal, yaitu yang disusun oleh organisasi yang bersangkutan. Jumlah data dalam
penelitian ini sebanyak 436 laporan keuangan. Data diperoleh dari:
1. Indonesian Capital Market Directory (ICMD) tahun 2009 sampai
dengan 2012
2. Akses internet pada Indonesia Stock Exchange (IDX) (www.idx.co.id)
3. Akses internet pada masing-masing web perusahaan yang menjadi sampel
penelitian untuk melihat struktur organisasi perusahaan.
3.2 Penentuan Jumlah Sampel
Penentuan pemilihan jumlah sampel didasari pada jumlah populasi. Populasi
adalah seluruh karakteristik yang menjadi objek penelitian, di mana karakteristik
tersebut berkaitan dengan seluruh kelompok orang, peristiwa, atau benda yang
menjadi pusat perhatian bagi peneliti. Populasi pada penelitian ini adalah perusahaan
manufaktur yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia (BEI) secara berturut-turut
pada periode tahun 2009 sampai dengan tahun 2012. Perusahaan manufaktur dipilih
karena jumlah perusahaan manufaktur yang terdaftar pada BEI lebih banyak daripada
perusahaan lainnya. Hal tersebut diharapkan dapat membantu hasil penelitian lebih
konsisten. Selain itu perusahaan manufaktur memiliki laporan keuangan yang lebih
kompleks dibandingkan dengan perusahaan-perusahaan yang lain. Penelitian ini
menggunakan perusahaan manufaktur yang sudah go public karena perusahaan go
public memiliki kepentingan untuk menyajikan laporan keuangannya dengan tepat
waktu agar para investor maupun calon investor dapat mengetahui kondisi
perusahaan dan mempengaruhi mereka dalam proses pengambilan keputusan. Hal
tersebut sangat sesuai dengan tujuan penelitian yaitu mengetahui faktor yang
mempengaruhi audit delay. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan
manufaktur yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia pada tahun 2009 sampai
dengan tahun 2012. Penentuan jumlah sampel pada penelitian ini berdasarkan dengan
menetapkan kriteria tertentu yang sesuai dengan tujuan penelitian.
Tabel 3.1 Pemilihan Sampel Penelitian
Jumlah perusahaan manufaktur yang
terdaftar di BEI berturut-turut pada tahun
2009-2012
125
Jumlah perusahaan manufaktur yang tidak
menyajikan laporan keuangan auditan
secara lengkap pada periode 2009-2012
16
Jumlah perusahaan yang menjadi sampel
karena memenuhi kriteria
Sumber: Data hasil olahan penulis
109
3.3 Metode Pengumpulan Sampel
Pengumpulan sample menggunakan metode purposive sampling yaitu
pemilihan sampel dengan tidak acak yang informasinya diperoleh dengan
menggunakan kriteria atau pertimbangan tertentu yang disesuaikan dengan tujuan
atau masalah penelitian. Menurut Sugiyono (2010:122) purposive sampling adalah
teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu. Penentuan jumlah sampel
dalam penelitian ini didasari dengan kriteria sebagai berikut:
1. Perusahaan yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia pada tahun 2009, 2010,
2011, dan 2012 secara berturut turut.
2. Perusahaan memiliki tahun tutup buku 31 Desember dan mengeluarkan laporan
keuangannya untuk tahun 2009 sampai dengan 2012.
3. Laporan keuangan perusahaan yang menjadi sampel sudah diaudit olek Kantor
Akuntan Publik dan dipublikasikan.
4. Perusahaan menerbitkan laporan keuangan yang menampilkan data yang
mendukung analisis faktor-faktor yang mempengaruhi audit delay.
3.4 Metode Analisis Data
Metode analisis data pada penelitian ini menggunakan metode kuantitatif karena
menggunakan pendekatan saintifik dengan menggunakan statistik deskriptif, uji
asumsi klasik, analisis regresi, dan uji hipotesis.
3.4.1 Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif berfungsi sebagai penganalisis data dengan menggambarkan
sampel data yang telah dikumpulkan tanpa penggeneralisasian. Definisi statistik
deskriptif menurut Kurniawan (2009:14) adalah sebagai berikut:
“Statistika Deskriptif hanya sekedar memberikan gambaran tentang data, antara
lain berupa mean, median, modus, varian, range, kemiringan, dan kemencengan.”
Menurut Sugiyono (2010:26), statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan
untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data
yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan
yang berlaku untuk umum atau generalisasi.
Penelitian ini menjabarkan jumlah data, rata-rata, nilai minimum, maksimum,
dan standar deviasi. Definisi dari masing-masing pengujian statistik deskripstif
adalah sebagai berikut:
1. Rata-rata (Mean) adalah rata-rata hitung dari suatu data. Biasanya mean
digunakan untuk menghitung rata-rata dari data kuantitatif (interval dan
rasio (Kurniawan, 2009:15).
2. Nilai minimum adalah nilai terkecil dari suatu data.
3. Nilai maksimum adalah nilai terbesar dari suatu data.
4. Standar deviasi adalah ukuran dispersi sekita rata-rata (Kurniawan,
2009:16).
Berdasarkan data olahan SPSS yang meliputi audit delay, ukuran perusahaan,
profitabilitas, dan komite audit, dapat diketahui nilai rata-rata, maksimum, minimum,
dan standar deviasi dari setiap masing-masing variabel tersebut. Sedangkan variabel
ukuran kantor akuntan publik tidak disertakan dalam perhitungan statistik deskriptif
karena variabel tersebut berskala nominal. Menurut Ghozali (2005) dalam Widosari
(2012) skala nominal merupakan skala pengukuran kategori atau kelompok. Angka
ini hanya berfungsi sebagai label kategori semata tanpa nilai intrinsik.
3.4.2 Uji Asumsi Klasik
Menurut Sarjono dan Julianita (2011:53), model regresi linier dapat disebut
sebagai model yang baik jika memenuhi asumsi klasik. Oleh karena itu, uji asumsi
klasik sangat diperlukan sebelum melakukan analisis regresi. Uji asumsi klasik
dilakukan untuk memastikan bahwa sampel yang akan diteliti berdistribusi normal
dan terbebas dari gangguan heterokedatisitas, multikolinieritas, serta autokorelasi.
Uji asumsi klasik terdiri atas uji normalitas, uji heterokedatisitas, uji multikorelasi,
dan uji autokorelasi.
3.4.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui normal atau tidaknya suatu distribusi
data. Uji normalitas membandingkan antara data yang kita miliki dan data
berdistribusi normal yang memiliki mean dan standar deviasi yang sama dengan data
kita. Uji normalitas menjadi hal yang penting karena salah satu syarat pengujian
parametric-tes (uji parametrik) adalah data harus memiliki distribusi normal atau
berdistribusi normal. Dalam penelitian ini uji normalitas menggunakan KolmogorovSmirnov dan grafik Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual. Dasar
pengambilan keputusan adalah dengan melihat angka probabilitas, dengan
ketentuang sebagai berikut:
•
Probabilitas > 0,05 : data berdistribusi normal.
•
Probabilitas < 0,05 : data tidak berdistribusi normal.
Uji normalitas sangat penting dilakukan karena sebagai syarat untuk
dilakukannya parametric-test (analisis yang menggunakan parameter seperti mean,
standar deviasi, variasi, dan data harus berdistribusi normal). Data yang normal
berarti mempunyai sebaran yang normal pula. Dengan demikian, data tersebut
dianggap mewakili populasi.
3.4.2.2 Uji Heterokedatisitas
Menurut Wijaya (2009) dalam Sarjono dan Julianita (2011:53), heterokedatisitas
menunjukan bahwa varians variabel tidak sama untuk semua pengamatan atau
observasi. jika varians dari residual satu pengamatan ke engamatan lain tetap maka
disebut dengan homokedatisitas. Model regresi yang baik adalah terjadi
homokedatisitas dalam model, atau tidak terjadi heterokedatisitas. Ada beberapa cara
untuk mendeteksi ada tidaknya heterokedatisitas yaitu dengan melihat scatterplot
serta melalui atau menggunakan uji gletjer, uji park, dan uji white.
Untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dalam penelitian ini dengan
melihat nilai signifikansi dari uji Spearman’ rho atau dengan melihat grafik
Scatterplot antara nilai prediksi variabel dependen (ZPRED) dengan residualnya
(SRESID). Kriteria pengujian Sprearman’ rho dengan melihat nilai signifikansi hasi
hitung apakah lebih besar atau lebih kecil dari taraf yang ditetapkan. Apabila nilai
signifikansi lebih besar dari taraf yang ditetapkan maka tidak terjadi masalah
heterokedatisitas, begitupun sebaliknya. Jika nilai signifikan korelasi Spearman’s
rho lebih kecil dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa terjadi masalah
heterokedastisitas (Ghozali, 2009:129)
Dalam scatterplot apabila ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada
membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian
menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada
pola yang jelas dan titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y,
maka tidak terjadi heterokedastisitas.
3.4.2.3 Uji Multikorelasi
Uji multikorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah hubungan diantara
variabel bebas memiliki masalah multikorelasi atau tidak (Sarjono dan Julianita,
2011:70). Multikorelasi itu sendiri adalah korelasi yang sangat tinggi atau yang
sangat rendah yang terjadi pada hubungan diantara variabel bebas. Multikorelasi
perlu dilakukan apabila jumlah variabel bebas atau independen lebih dari satu. Uji ini
akan dilakukan dalam penelitian ini karena penelitian ini menggunakan empat
variabel independen atau variabel bebas (ukuran perusahaan, profitabilitas, ukuran
kap, dan komite audit) dan satu variabel terikat (audit delay). Model regresi yang
baik seharusnya tidak mengandung korelasi di antara variabel-variabel independen.
Menurut Wijaya (2009) dalam Sarjono dan Julianita (2011,70), ada beberapa
cara mendeteksi ada tidaknya masalah multikolinieritas.
Berikut adalah cara mendeteksi masalah multikorelasi:
1. Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresiemoiris yang
sangat tinggi, tetapi secara individualvariabel bebas banyak yang tidak
saling signifikan mempengaruhi variabel terikat.
2. Menganalisis korelasi di antara variabel bebas. Jika di antara variabel
bebas ada korelasi yang cukup tinggi (lebih besar dari 0,90), hal ini
merupakan indikasi adanya masalah multikolinieritas.
3. Multikolinieritas juga dapat dilihat dari nilai VIF (Variance-Inflating
Factors). Jika nilai VIF < 10, tingkat kolinieritas dapat ditoleransi.
4. Nilai Eigenvalue sejumlah satu atau lebih variabel bebas yang mendekati
nol memberikan petunjuk adanya multikolinieritas.
Pendeteksian keberadaan multikolinearitas dalam penelitian ini dengan melihat
nilai tolerance dan lawannya Variance Inflation Factor (VIF). Kedua ukuran ini
menunjukkan variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel
independen lainnya. Apabila nilai tolerance di atas 10% dan VIF di bawah 10, maka
dapat disimpulkan bahwa model regresi bebas dari multikolinearitas.
3.4.2.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada
korelasi antara kesalahan pengganggu (disturbance term-ed.) pada periode t da
kesalahan pengganggu pada periode sebelumnya (t-1). Apabila terjadi korelasi maka
hal tersebut menunjukan adanya problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena
ada observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Masalah ini
timbul karena residual (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu pbservasi ke
observasi lainnya. Masalah autokoreasi sering terjadi pada data time series. Uji ini
dilakukan karena penelitian ini menggunakan urutan waktu tahun 2009 sampai tahun
2012. Sementara itu, pada data cross section (crosssectional) autokorelasi sangat
jarang terjadi sehingga uji autokorelasi tidak wajib untuk dilakukan pada penelitian
yang menggunakan data cross section (penelitian yang dilakukan hanya dalam kurun
waktu tertentu dan biasanya menggunakan kuisioner). Uji autokorelasi dapat
dilakukan dengan uji Durbin Watson, uji Langrage Multiplier (LM), uji statistik Q,
dan uji Run Test.
Penelitian ini menggunakan uji Durbin Watson untuk mendeteksi ada tidaknya
autokorelasi, dimana dalam pengambilan keputusannya dengan melihat berapa
jumlah sampel yang diteliti yang kemudian dilihat angka ketentuannya pada tabel
Durbin Waston.
3.4.3 Analisis Regresi
Analisis regresi adalah suatu analisis yang dugunakan untuk mengukur pengaruh
variabel bebas terhadap variabel terikat. Penelitian ini menggunakan analisis regresi
berganda atau majemuk karena penelitian ini mengukur pengaruh dengan melibatkan
empat variabel bebas atau variabel independen (ukuran perusahaan, profitabilitas,
ukuran kantor akuntan publik, dan komite audit) dan satu variabel terikat yaitu audit
delay. Menurut Kurniawan (2009:52), regresi berganda dapat didefinisikan sebagai
pengaruh antara lebih dari dua variabel, di mana terdiri dari dua atau lebih variabel
independen (bebas) dan satu variabel dependen (terikat) dan juga digunakan untuk
membuat persamaan dan dari persamaan tersebut, dapat dibuat perkiraan
(prediction). Menurut Sugiyono (2010: 277) analisis regresi berganda digunakan
peneliti, bila peneliti bermaksud meramalkan bagaimana keadaan (naik turunnya)
variabel dependen (kriterium), bila dua atau lebih variabel independen sebagai faktor
prediktor dimanipulasi (di naik turunkan nilainya). Model analisis regresi berganda
pada penelitian ini adalah:
Y = α + β1.X1 + β2.X2 + β3.X3 + β4.X4 + ε
Keterangan :
Y = Selisih hari antara tanggal penutupan tahun buku dengan tanggal opini (audit
delay)
α = Konstanta
X1 = Ukuran perusahaan
X2 = Profitabilitas
X3 = Kantor Akuntan Publik
X4 = Komite Audit
β = koefisien regresi
ε = standar error
3.4.4 Uji Hipotesis
Menurut Sugiyono (2010: 221), hipotesis diartikan sebagai jawaban sementara
terhadap rumusan masalah penelitian. Kebenaran dari hipotesis itu harus dibuktikan
melalui data yang terkumpul. Pengujian hipotesis pada penelitian ini menggunakan
uji signifikansi parameter individual (uji t), uji signifikansi simultan (uji f), dan
ketepatan perkiraan model atau yang lebih dikenal dengan koefisien determinasi
(R2).
3.4.4.1 Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t)
Uji t digunakan untuk menguji hipotesis secara parsial guna menunjukkan
pengaruh tiap variabel independen secara individu terhadap variabel dependen.
Pengujian secara simultan ini dilakukan dengan cara membandingkan antara tingkat
signifikansi t dari hasil pengujian dengan nilai signifikansi yang digunakan dalam
penelitian ini. Dalam pengujian ini dilakukan uji dua sisi dengan derajat kebebasan
sebesar 5% agar kemungkinan terjadinya gangguan kecil.
Kriteria Pengujian :
a. Jika angka probabilitas < daripada 5% atau t hitung > t tabel, maka ada pengaruh
yang signifikan antara variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y).
b. Jika angka probabilitas > daripada 5% atau t hitung > t tabel, maka tidak ada
pengaruh yang signifikan antara variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y).
Dimana cara untuk menentukan t hitung dengan rumus sebagai berikut:
Keterangan:
βi
= koefisien regresi
Sβi
= standar deviasi koefisien regresi
3.4.4.2 Uji Signifikansi Simultan (Uji f)
Uji F (F-test) digunakan untuk menguji signifikansi pengaruh semua
variabel independen secara bersama-sama (simultan) terhadap variabel dependen.
Pengujian secara simultan ini dilakukan dengan cara membandingkan antara tingkat
signifikansi F dari hasil pengujian dengan nilai signifikansi yang digunakan dalam
penelitian ini. Dalam pengujian ini dilakukan uji dua F dengan derajat kebebasan
sebesar 5% agar kemungkinan terjadinya gangguan kecil.
Menentukan f hitung dengan rumus sebagai berikut:
F=
Analisis pengujian :
a. Jika tingkat signifikansi F yang diperoleh dari hasil pengolahan nilainya <
dari 5%, maka dapat disimpulkan bahwa semua variabel independen (X)
secara simultan berpengaruh terhadap variabel dependen (Y).
b. Jika tingkat signifikansi F yang diperoleh dari hasil pengolahan nilainya >
dari 5%, maka dapat disimpulkan bahwa semua variabel independen (X) secara
simultan tidak berpengaruh terhadap variabel dependen (Y).
3.4.4.3 Koefisien Determiasi (R2)
Koefisien Determinasi (R2) bertujuan untuk mengukur seberapa jauh
kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien
determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan
variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat
terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan
hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel
dependen. Bila terdapat nilai adjusted R2 bernilai negatif, maka nilai adjusted R2
dianggap bernilai nol. Nilai R2 memiliki keterbatasatasan yaitu nilai R square akan
meningkatsetiap ada penambahan satu variabel independen meskipun cariabel
independen tersebut tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
3.5 Metode Penyajian Data
Penelitian ini menggunakan penyajian data berupa data kuantitatif dan data
kualitatif. Data kuantitatif adalah data yang dinyatakan dalam bentuk angka
(Kurniawan, 2009:7). Data kuantitatif tersebut berupa tabel dan grafik hasil output
atau hasil olahan data sekunder dalam menggunakan software SPSS. Berdasarkan
tabel yang merupakan hasil dari penggunaan software SPSS, penulis akan
menuliskan maksud dari tabel tersebut dengan kata-kata atau kalimat (data
kualitatif).
3.6 Alat Uji Statistik
Dalam melakukan penelitian ini, peneliti menggunakan software SPSS versi
16.00 untuk mengolah data statistik dan untuk menguji pengaruh antar variabel.
Peneliti menggunakan fungsi-fungsi yang tersedia pada software SPSS, baik untuk
melakukan pengujian statistik deskriptif, uji asumsi klasik, analisis regresi berganda,
uji koefisien determinasi, uji f, dan uji f. SPSS adalah salah satu program untuk
pengolahan data statistik yang penggunaannya mudah bagi kebanyakan orang.
Menurut Priyatno (2008: 13) dalam Sarjono dan Julianita (2011: 113), SPSS
adalah program atau software yang digunakan untuk mengolah data statistik. Dari
berbagai software untuk mengolah data statistik lainnya, SPSS merupakan software
yang paling banyak digunakan.
Umumnya SPSS dulu hanya digunakan untuk mengolah data dalam bidang
sosial saja. Namun, dengan seiring berjalannya waktu SPSS mengalami
perkembangan sehingga SPSS dapat digunakan dalam bidag ilmu lainnya seperti
ekonomi, psikologi, pertanian, teknologi, industri, dan lain lain. SPSS diciptakan
oleh Norman Nie, seorang lulusan Fakultas Ilmu Politik dari Stanford University.
3.7 Operasionalisasi Variabel
Penelitian ini akan menguji dua variabel yang diklasifikasikan menjadi 2 yaitu
variabel independen (X) dan variabel dependen (Y). Variabel dependen dan
independen dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Variabel Dependen
Variabel dependen merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat,
karena adanya variabel independen (Sugiyono, 2010: 59). Menurut Kurniawan
(2009: 26), variabel terikat (dependent) adalah variabel yang dipengaruhi oleh
beberapa variabel lainyang sifatnyatidak dapat berdiri sendiri (bebas). Variabel
dependen\variabel terikat atau dependen dalam penelitian ini adalah audit delay.
Indikator untuk mengukur audit delay berdasarkan lamanya waktu penyelesaian
audit yaitu selisih tanggal penutupan tahun buku perusahaan dengan tanggal
dikeluarkannya laporan hasil audit. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah
data sekunder yaitu laporan auditor independen.
2. Variabel Independen
Dalam
Sugiyono
(2010:59),
variabel
independen
adalah
variabel
yang
mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel
dependen. Menurut Kurniawan (2009:26), variabel bebas adalah variabel yang
mempengaruhi variabel lain yang sifatnya berdiri sendiri.
Variabel independen atau bebas dalam penelitian ini adalah :
a. Ukuran Perusahaan
Variabel ukuran perusahaan diukur berdasarkan total aset atau total aktiva yang
dimiliki perusahaan yang menjadi sampel dalam penelitian ini. Aset yang dihitung
adalah semua total aset lancar maupun aset tetap yang tercantum pada laporan
keuangan perusahaan yang telah diaudit. Nilai total aset dari perusahaan sampel
diseragamkan kedalam jumlah jutaan rupiah menggunakan logaritma natural (Ln).
Jika nilai total aset langsung dipakai begitu saja maka nilai variabel akan sangat
besar, miliar bahkan triliun. Dengan menggunakan log, nilai miliar bahkan triliun
tersebut dapat disederhanakan, tanpa mengubah proporsi dari nilai asal yang
sebenarnya. Skala pengukuran variabel ukuran perusahaan adalah skala rasio.
b. Profitabilitas
Profitabilitas diukur dengan menggunakan ROA atau return on asset yaitu net
income dibagi dengan total aset. Perusahaan yang mempunyai profitabilitas lebih
tinggi diduga mempunyai waktu audit delay yang lebih cepat. Hal ini mungkin
terjadi karena hal tersebut adalah berita baik yang harus segera diketahui oleh publik
sehingga membuat perusahaan mempublikasikannya lebih cepat daripada perusahaan
yang memiliki berita buruk atau yang profitabilitasnya rendah. Perusahaan yang
profitabilitasnya rendah, di duga lebih panjang jarak audit delay nya, karena
profitabilitas rendah atau bahkan rugi (loss) dianggap sebagi berita buruk sehingga
perusahaan tidak terlalu antusias dalam memberitahukan informasi tersebut kepada
publik.
c. Ukuran Kantor Akuntan Publik
Pengukuran
pada
variabel
ini
dengan
menggunakan
dummy
dengan
mengelompokkan perusahaan yang diaudit oleh the big four atau perusahaan yang
diaudit oleh kantor akuntan publik non the big four. Perusahaan yang diaudit oleh big
four diberi kode 1 (nilai dummy 1) dan perusahaan yang diaudit oleh non-big four
diberi kode 0 (nilai dummy 0). Skala pengukuran pada variabel ukuran Kantor
Akuntan Publik (KAP) menggunakan skala nominal. Skala nominal adalah tipe data
yang termasuk dalam data kualitatif dan merupakan data dengan level pengukuran
paling rendah. Tipe data ini jika ditemui angka hanya dinyatakan sebagai suatu
simbol saja dan tidak dapat dioperasikan ke dalam bentuk persamaan matematika
(Kurniawan, 2009:8).
d. Komite Audit
Pada umumnya, komite audit bertugas untuk mengawasi fungsi pengawasan dalam
pengendalian internal, meningkatkan kualitas laporan keuangan, dan membantu
efektivitas dari aktivitas audit. Menurut peraturan bagi perusahaan publik untuk
mencapai Good Corporate Governance antara lain Bapepam-LK dengan surat
edaran No. SE-03/PM/2000 mensyaratkan bahwa setiap perusahaan publik di
Indonesia wajib membentuk komite audit beranggotakan minimal 3 orang yang
terdiri dari satu sebagai ketua komite audit dan dua sebagai anggota komite audit.
Pengukuran terhadap variabel ini dinyatakan dengan jumlah absolute komite audit
yang dimiliki perusahaan.
Tabel 3.2 Operasionalisasi Variabel
Variabel
Indikator
Skala
Sumber
Data
Selisih hari antara
tanggal penutupan
tahun buku sampai
dengan tanggal
dikeluarkannya laporan
hasil audit.
Rasio
Sekunder
Variabel
Dependen
Audit Delay
Variabel
Independen
Ukuran
Perusahaan
Total aset yang di
miliki perusahaan
Rasio
Sekunder
Profitabilitas
Net income dibagi
dengan total asset
Rasio
Sekunder
Ukuran KAP
diaudit oleh big four =
1 diaudit oleh non-big
four = 0
Nominal Sekunder
Dinyatakan dengan
jumlah anggota komite
audit yang dimiliki
Komite Audit
perusahaan
Sumber: Data hasil olahan penulis
Rasio
Sekunder