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