program studi akuntansi keuangan publik jurusan …
TRANSCRIPT
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
KETEPATAN WAKTU PELAPORAN KEUANGAN PADA
PERUSAHAAN JASA (SEKTOR PERDAGANGAN,
JASA DAN INVESTASI) YANG TERDAFTAR
DI BURSA EFEK INDONESIA
Skripsi
Ditulis untuk Memenuhi Syarat Menyelesaikan
Pendidikan Program Sarjana Terapan
Diajukan Oleh:
THERESA PAULINE SIMANJUNTAK
NIM 1505151039
PROGRAM STUDI AKUNTANSI KEUANGAN PUBLIK
JURUSAN AKUNTANSI
POLITEKNIK NEGERI MEDAN
MEDAN 2019
i
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menemukan bukti empiris tentang faktor-faktor yang mempengaruhi
ketepatan waktu pelaporan keuangan perusahaan jasa (sektor perdagangan, jasa dan investasi)
yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Faktor-faktor yang diuji dalam penelitian ini yaitu
profitabilitas, solvabilitas dan ukuran perusahaan. Sampel dari penelitian ini menggunakan 70
perusahaan jasa (sektor perdagangan, jasa dan investasi) yang konsisten terdaftar di Bursa Efek
Indonesia periode tahun 2015-2017 yang diambil dengan menggunakan metode purposive
sampling. Faktor-faktor tersebut kemudian diuji dengan menggunakan regresi logistik pada tingkat
signifikansi 5%. Hasil penelitian mengidentifikasi bahwa profitabilitas dan ukuran perusahaan
berpengaruh pada ketepatan waktu pelaporan keuangan, sedangkan solvabilitas tidak berpengaruh
pada ketepatan waktu pelaporan keuangan perusahaan jasa (sektor perdagangan, jasa dan
investasi) yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
Kata kunci: Ketepatan Waktu, Profitabilitas, Solvabilitas, Ukuran Perusahaan
ii
ABSTRACT This research aims to find out empirical evidences about some factors that influence the timeliness
of financial report of service company (trade, services & investment sector) which is listed on
Indonesia Stock Exchange. Factors which being tested in this research are profitability, solvability
and firm size. The samples of this research are 70 service companies (trade, services & investment
sector) which are consistently listed in Indonesia Stock Exchange in the 2015-2017 periods and
these service companies have been taken by using purposive sampling method. These factors are
then tested by using logistic regressions at 5% significance level. The findings show that
profitability and firm size affects the timeliness of financial reporting, while solvability has no
effect on the timeliness of the financial reporting of service companies (trade, services &
investment sector) listed on the Indonesia Stock Exchange.
Keywords: Timeliness, profitability, solvability and firm size.
iii
KATA PENGANTAR
Segala puji dan syukur bagi Tuhan Yang Maha Esa atas kasih, berkat dan
penyertaan-Nya sehingga penulisan skripsi yang berjudul “Analisis Faktor-Faktor
Yang Mempengaruhi Ketepatan Waktu Pelaporan Keuangan Pada Perusahaan
Jasa (Sektor Perdagangan, Jasa, dan Investasi) Yang Terdaftar Di Bursa Efek
Indonesia.” dapat diselesaikan dengan baik. Skripsi ini merupakan salah satu
syarat menyelesaikan Pendidikan Program Sarjana Terapan Program Studi
Akuntansi Keuangan Publik di Politeknik Negeri Medan.
Skripsi ini dipersembahkan untuk kedua orangtua penulis, Bapak Wilfried
Simanjuntak, BBA dan Ibu Desniati Rajagukguk, BBA serta adik laki-laki, adik
perempuan dan keluarga yang telah memberikan semangat dan doa dalam
pengerjaan skripsi ini.
Proses penulisan skripsi ini tidak terlepas dari bimbingan, bantuan, serta
dukungan dari berbagai pihak. Oleh karena itu, pada kesempatan ini ingin
diucapkan terimakasih yang sebesar-besarnya kepada :
1. Bapak M. Syahruddin, S.T., M.T., Direktur Politeknik Negeri Medan.
2. Bapak Darwin S.H. Damanik, S.E., M.Si., Ketua Jurusan Akuntansi
Politeknik Negeri Medan.
3. Bapak Sastra Karo-Karo, S.E.Ak., M.Si., Sekretaris Jurusan Akuntansi
Politeknik Negeri Medan.
4. Bapak Anggiat Situngkir, S.E., M.Si., Ak., Kepala Program Studi Akuntansi
Keuangan Publik Jurusan Akuntansi Politeknik Negeri Medan.
5. Bapak Dr. Ilham Hidayah Napitupulu, S.E., Ak., M.Si., CA., Sekretaris
Program Studi Akuntansi Keuangan Publik Jurusan Akuntansi Politeknik
Negeri Medan.
iv
6. Ibu Selfi Afriani Gultom, S.E.Ak., M.Si.,CA, Dosen Pembimbing Utama dan
Ibu Dina Arfianti Siregar, S.E, M.Si., Dosen Pembimbing Pendamping yang
telah memberikan bimbingan dan masukan untuk menyelesaikan skripsi ini.
7. Seluruh dosen dan staf pengajar Politeknik Negeri Medan, yang telah
mendidik dan memberikan ilmu pengetahuan yang bermanfaat.
8. Sahabat penulis, Mira Br Bangun dan Novita Sari Damanik yang telah
membantu dan memberi doa selama pengerjaan skripsi.
9. Seluruh teman-teman seperjuangan di kelas AKP 8B dan seluruh teman-
teman Akuntansi Keuangan Publik angakatan 2015 yang member bantuan
dan memberi saran dan kritik yang sangat membangun.
10. Sahabat penulis, Rudi Kardo Simbolon yang selalu memberikan motivasi,
nasehat, dukungan dan doa selama pengerjaan skripsi.
11. Sahabat penulis, Kak Maghfira yang selalu membantu dan memberikan
motivasi selama pengerjaan skripsi.
12. Semua pihak tanpa terkecuali yang telah membantu dalam penyusunan
laporan ini.
Akhir kata, disadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan dikarenakan
keterbatasan pengetahuan, pengalaman, dan kemampuan. Oleh karena itu,
diharapkan kritik dan saran yang membangun demi kesempurnaan penulisan
skripsi ini. Diharapkan juga semoga skripsi ini bermanfaat bagi pembaca dan
peneliti selanjutnya.
Medan, 23 September 2019
Penulis,
Theresa P Simanjuntak
NIM.1505151039
v
DAFTAR ISI
Hal
LEMBAR PERSETUJUAN
LEMBAR PENGESAHAN
PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI
ABSTRAK ........................................................................................................... i
ABSTRACT ........................................................................................................... ii
KATA PENGANTAR ..........................................................................................iii
DAFTAR ISI .......................................................................................................... v
DAFTAR TABEL ..............................................................................................viii
DAFTAR LAMPIRAN ........................................................................................ ix
BAB 1 PENDAHULUAN ................................................................................... 1
1.1 Latar Belakang ..................................................................................... 1
1.2 Rumusan Masalah ................................................................................. 4
1.3 Tujuan Penelitian ................................................................................... 5
1.4 Manfaat Penelitian ................................................................................. 5
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA ............................................................................ 6
2.1 Landasan Teori ...................................................................................... 6
2.1.1 Laporan Keuangan ...................................................................... 6
2.2 Teori Keagenan ..................................................................................... 7
2.3 Teori Ketepatan Waktu ......................................................................... 8
2.4 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Ketepatan Waktu
Pelaporan Keuangan ............................................................................. 9
2.4.1 Profitabilitas ................................................................................ 9
2.4.2 Solvabilitas ............................................................................... 10
2.4.3 Ukuran Perusahaan .................................................................... 10
2.5 Penelitian Terdahulu ........................................................................... 10
2.6 Hipotesis Penelitian ............................................................................. 13
vi
2.6.1 Hubungan Profitabilitas dengan Ketepatan Waktu
Pelaporan Keuangan ................................................................. 13
2.6.2 Hubungan Solvabilitas dengan Ketepatan Waktu
Pelaporan Keuangan ................................................................. 14
2.6.3 Hubungan Ukuran Perusahaan dengan Ketepatan Waktu
Pelaporan Keuangan ................................................................. 15
2.7 Kerangka Pemikiran ............................................................................ 16
BAB 3 METODE PENELITIAN ....................................................................... 17
3.1 Objek Penelitian ................................................................................. 17
3.2 Operasionalisasi Variabel .................................................................... 17
3.3 Populasi dan Sampel ........................................................................... 20
3.3.1 Populasi ..................................................................................... 20
3.3.2 Sampel ....................................................................................... 21
3.4 Jenis Data ............................................................................................ 22
3.5 Teknik Pengumpulan Data .................................................................. 22
3.6 Teknik Analisis Data ........................................................................... 23
3.6.1 Statistik Deskriptif..................................................................... 23
3.6.2 Uji Model .................................................................................. 23
3.6.2.1 Menilai Kelayakan Model Regresi ............................... 23
3.6.2.2 Menilai Keseluruhan Model ......................................... 24
3.6.2.3 Koefisien Determinasi .................................................. 24
3.6.3 Uji Hipotesis .............................................................................. 25
3.6.3.1 Pengujian Signifikan Model Secara Parsial .................. 25
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN ............................................................... 27
4.1 Hasil Pengumpulan Data ..................................................................... 27
4.2 Hasil Pengolahan Data ........................................................................ 29
4.2.1 Statistik Deskriptif..................................................................... 29
4.2.2 Uji Model .................................................................................. 32
4.2.2.1 Menilai Kelayakan Model Regresi ............................... 32
vii
4.2.2.2 Menilai Keseluruhan Model ......................................... 32
4.2.2.3 Koefisien Determinasi .................................................. 34
4.2.3 Pengujian Hipotesis ................................................................... 34
4.2.3.1 Pengujian Signifikan Model Secara Parsial .................. 35
4.3 Pembahasan Hasil Penelitian ................................................................. 36
4.3.1 Hubungan Profitabilitas terhadap Ketepatan Waktu
Pelaporan Keuangan ................................................................ 36
4.3.2 Hubungan Solvabilitas terhadap Ketepatan Waktu
Pelaporan Keuangan ................................................................ 38
4.3.3 Hubungan Ukuran Perusahaan terhadap Ketepatan Waktu
Pelaporan Keuangan ................................................................. 40
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN ..................................................................... 42
5.1 Kesimpulan ........................................................................................... 42
5.2 Saran ...................................................................................................... 43
DAFTAR PUSTAKA .......................................................................................... 44
LAMPIRAN
viii
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 : Penelitian Terdahulu ...................................................................... 10
Tabel 3.1 : Operasionalisasi Variabel dan Pengukuran Faktor-Faktor yang
Mempengaruhi Ketepatan Waktu Pelaporan Keuangan ................ 20
Tabel 3.2 : Kriteria Sampel .............................................................................. 21
Tabel 4.1 : Daftar Perusahaan Yang Menjadi Sampel Penelitian .................... 27
Tabel 4.2 : Analisis Statistik Deskriptif ........................................................... 29
Tabel 4.3 : Hosmer and Lemeshow Test ......................................................... 32
Tabel 4.4 : Nilai -2log likelihood awal ............................................................ 33
Tabel 4.5 : Nilai -2log likelihood akhir ............................................................ 33
Tabel 4.6 : Nagelkerke R square ...................................................................... 34
Tabel 4.7 : Hasil Uji Koefisien Regresi Logistik ............................................. 35
Tabel 4.8 : Hasil Uji Signifikan Model Parsial (Uji-Wald) ............................. 36
Tabel 4.9 : Data Profitabilitas .......................................................................... 37
Tabel 4.10 : Data Solvabilitas ............................................................................ 38
Tabel 4.11 : Data Ukuran Perusahaan ................................................................ 40
ix
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1 : Daftar Perusahaan yang Diamati Tahun 2012-2016 ...................... 47
Lampiran 2 : Data Ketepatan Waktu Pelaporan Keuangan yang Diamati
Tahun 2015-2017 ........................................................................... 49
Lampiran 3 : Data Laba Bersih yang Diamati Tahun 2012-2016 ...................... 51
Lampiran 4 : Data Total Aktiva yang Diamati Tahun 2012-2016 ..................... 54
Lampiran 5 : Data Total Kewajiban yang Diamati Tahun 2012-2016 ............... 57
Lampiran 6 : Data Total Ekuitas yang Diamati Tahun 2012-2016 .................... 60
Lampiran 7 : Data Total Penjualan yang Diamati Tahun 2012-2016 ................ 63
Lampiran 8 : Data ROA (Return On Ratio), DER (Debt Equity Ratio)
dan Ukuran Perusahaan Tahun 2015 ............................................. 66
Lampiran 9 : Data ROA (Return On Ratio), DER (Debt Equity Ratio)
dan Ukuran Perusahaan Tahun 2016 ............................................. 68
Lampiran 10 : Data ROA (Return On Ratio), DER (Debt Equity Ratio)
dan Ukuran Perusahaan Tahun 2017 ............................................. 70
Lampiran 11 : Logistic Regression ........................................................................ 72
Lampiran 12 : Surat Pengajuan Permohonan Judul Tugas Akhir ......................... 77
Lampiran 13 : Surat Kesediaan Dosen Pembimbing ............................................ 78
Lampiran 14 : Kartu Bimbingan Mahasiswa ........................................................ 80
Lampiran 15 : Laporan Berita Acara Penguji ....................................................... 82
Lampiran 16 : Formulir Bebas Revisi Tim Penguji Ujian Skripsi ........................ 85
Lampiran 17 : Formulir Biodata Mahasiswa ........................................................ 88
1
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Laporan keuangan merupakan informasi yang dapat memberikan bahan
pertimbangan bagi para pengguna laporan keuangan yang digunakan untuk
mengambil keputusan. Laporan keuangan yang merupakan hasil dari kegiatan
operasi normal perusahaan akan memberikan informasi keuangan yang berguna
bagi entitas-entitas di dalam perusahaan itu sendiri maupun entitas-entitas lain di
luar perusahaan. Laporan keuangan mempunyai tujuan untuk memberikan
informasi tentang posisi keuangan, kinerja, dan arus kas perusahaan yang
bermanfaat bagi sebagian besar kalangan pengguna laporan keuangan dalam
rangka membuat keputusan-keputusan ekonomi serta menunjukkan
pertanggungjawaban manajemen atas penggunaan sumber-sumber daya yang
dipercayakan kepada mereka. Pada dasarnya laporan keuangan dan pelaporan
keuangan memiliki tujuan yang sama yaitu memberikan informasi yang
bermanfaat kepada pengguna laporan sebagai dasar pengambilan keputusan
(Prastiwi,dkk 2014).
Ketepatwaktuan (timeliness) merupakan salah satu faktor penting dalam penyajian
laporan keuangan kepada publik sehingga perusahaan diharapkan untuk tidak
menunda penyajian laporan keuangannya agar informasi tersebut tidak kehilangan
kemampuannya dalam mempengaruhi pengambilan keputusan (Sanjaya dan
Wirawati, 2016). Ketepatan waktu merupakan salah satu syarat agar informasi
dikatakan relevan. Hal ini mencerminkan betapa pentingnya ketepatan waktu
(timeliness) pelaporan laporan keuangan kepada publik.
Menurut Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Nomor 29/POJK.04/2016 Tentang
Laporan Tahunan Emiten atau Perusahaan Publik. Peraturan ini menyatakan
bahwa Emiten atau Perusahaan Publik wajib menyampaikan Laporan Tahunan
kepada Otoritas Jasa Keuangan paling lambat pada akhir bulan keempat setelah
2
tahun buku berakhir. Perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia wajib
menyampaikan laporan keuangan tahunan perusahaan kepada kepada Otoritas
Jasa Keuangan (OJK) dan mengumumkannya kepada pihak investor maupun
masyarakat. Apabila perusahaan atau emiten tidak menyampaikan laporan
keuangan tahunan maka akan dikenakan sanksi berupa denda dan sanksi
administrasi lainnya.
Berdasarkan kutipan informasi finance.detik.com (2017), “Bursa Efek
Indonesia melakukan penghentian sementara perdagangan efek 8 saham
perusahaan tercatat di pasar reguler dan pasar tunai sejak 03 Juli 2017, di
antaranya PT Bakrie Telecom Tbk (BTEL), PT Energi Mega Persada Tbk
(ENRG), PT Eterindo Wahanatama Tbk (ETWA), PT Steady Safe Tbk (SAFE),
PT Capitalinc Investment Tbk (MTFN), PT Sigmagold Inti Perkasa Tbk (TMPI),
PT Ratu Prabu Energi Tbk (ARTI), PT Zebra Nusantara Tbk (ZBRA). Selain itu,
BEI juga memperpanjang suspensi perdagangan efek untuk sembilan emiten yaitu
PT Borneo Lumbung Energi & Metal Tbk (BORN), PT Berau Coal Energy Tbk
(BRAU), PT Citra Maharlika Nusantara Corpora Tbk (CPGT), PT Northcliff
Citranusa Indonesia (SKYB), PT Inovisi Infracom Tbk (INVS), PT Permata
Prima Sakti Tbk (TKGA), PT Evergreen Invesco Tbk (GREN), PT Garda Tujuh
Buana Tbk (GTBO), PT Merck Sharp Dohme Pharma Tbk (SCPI). BEI suspensi
17 emiten itu lantaran hingga 29 Juni 2017 belum menyampaikan laporan
keuangan auditan per 31 Desember 2016, dan belum melakukan pembayaran
denda atas penyampaikan laporan keuangan.” Dari informasi tersebut dapat dilihat
bahwa 4 perusahaan jasa sektor perdagangan, jasa, dan investasi melakukan
keterlambatan pelaporan keuangan. Penyebaran perusahaan jasa di Indonesia
merupakan tuntutan tersendiri bagi perusahaan untuk mengusahakan ketepatan
waktu pelaporan keuangan supaya informasi laporan keuangan yang disajikan
tetap relevan dan andal, sehingga laporan keuangan tersebut tetap bermanfaat bagi
pengguna informasi.
Faktor-faktor yang mempengaruhi ketepatan waktu pelaporan keuangan antara
lain Profitabilitas, Solvabilitas dan Ukuran Perusahaan. Profitabilitas adalah rasio
3
untuk menilai kemampuan perusahaan dalam mencari keuntungan atau laba dalam
suatu periode tertentu (Kasmir, 2016). Semakin tinggi tingkat profitabilitas maka
akan semakin baik kondisi perusahaan. Hal ini memacu perusahaan ingin
mempercepat penyampaian laporan keuangannya ke publik (Toding dan
Wirakusuma, 2013). Profitabilitas merupakan tolak ukur atau gambaran tentang
efektifitas kinerja manajemen yang ditinjau dari laba yang diperoleh perusahaan
sehingga semakin tinggi profitabilitas maka semakin tinggi kemampuan
perusahaan untuk menghasilkan laba. Perusahaan yang memiliki laba akan
cenderung menyampaikan laporan keuangan secara tepat waktu (Sanjaya dan
Wirawati, 2016).
Solvabilitas merupakan rasio yang digunakan untuk menilai utang dengan ekuitas.
Rasio ini dicari dengan cara membandingkan antara seluruh utang termasuk utang
lancar dengan seluruh ekuitas Kasmir (2016). Proporsi yang besar dari hutang
terhadap total aktiva akan meningkatkan kecenderungan kerugian dan dapat
meningkatkan kehati-hatian dari auditor terhadap laporan keuangan, keadaan
seperti ini akan membuat perusahaan cenderung akan tidak tepat waktu dalam
mempublikasikan laporan keuangannya kepada publik (Dewi, 2013).
Salah satu faktor yang mempengaruhi ketepatan waktu pelaporan keuangan adalah
ukuran perusahaan. Jika ukuran sebuah perusahaan semakin besar maka
perusahaan tersebut semakin dikenal oleh masyarakat luas. Dengan semakin
dikenalnya perusahaan tersebut maka tuntutan transparansi juga semakin besar.
Maka kebutuhan untuk menyampaikan laporan keuangan juga semakin
dibutuhkan (Toding dan Wirakusuma, 2013).
Hasil penelitian yang dilakukan sebelumnya juga menunjukan adanya ketidak
konsistenan terhadap faktor–faktor yang mempengaruhi ketepatan waktu. Penulis
ingin meneliti kembali faktor-faktor yang mempengaruhi ketepatan waktu
pelaporan keuangan. Sulistyo (2010), Toding & Wirakusuma (2013), Mahendra &
Putra (2014) dan Pradipta & Suryono (2017) bahwa profitabilitas berpengaruh
terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan, sedangkan penelitian Kadir (2011)
4
dan Murtini dkk (2018) tidak berpengaruh signifikan terhadap ketepatan waktu
penyampaian laporan keuangan. Rachmawati (2008) dan Dewi & Pamudji (2013)
bahwa solvabilitas berpengaruh terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan,
sedangkan Respati (2001) mendapatkan hasil bahwa solvabilitas tidak
berpengaruh terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan. Sulistyo (2010),
Pradipta & Suryono (2017) dan Dewi & Pamudji (2013) bahwa ukuran
perusahaan berpengaruh terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan,
sedangkan Mahendra & Putra (2014) dan Imaniar & Kurnia (2016) mendapatkan
hasil bahwa ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap ketepatan waktu
pelaporan keuangan.
Berdasarkan latar belakang tersebut, penulis tertarik untuk melakukan penelitian
dengan judul, “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Ketepatan Waktu
Pelaporan Keuangan Pada Perusahaan Jasa (Sektor Perdagangan, Jasa, dan
Investasi) yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia.”
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan uraian yang telah dipaparkan sebelumnya maka identifikasi dari
masalah yang akan diteliti dalam penelitian ini adalah:
1. Apakah profitabilitas berpengaruh terhadap ketepatan waktu pelaporan
keuangan pada perusahaan jasa (sektor perdagangan, jasa, dan investasi) yang
terdaftar di BEI?
2. Apakah solvabilitas berpengaruh terhadap ketepatan waktu pelaporan
keuangan pada perusahaan jasa (sektor perdagangan, jasa, dan investasi) yang
terdaftar di BEI?
3. Apakah ukuran perusahaan berpengaruh terhadap ketepatan waktu pelaporan
keuangan pada perusahaan jasa (sektor perdagangan, jasa, dan investasi) yang
terdaftar di BEI?
5
1.3 Tujuan Penelitian
Seperti yang telah dijelaskan dalam identifikasi masalah sebelumnya, tujuan
penelitian ini adalah:
1. Untuk mengetahui apakah profitabilitas berpengaruh terhadap ketepatan waktu
pelaporan keuangan pada perusahaan jasa (sektor perdagangan, jasa, dan
investasi) yang terdaftar di BEI.
2. Untuk mengetahui apakah solvabilitas berpengaruh terhadap ketepatan waktu
pelaporan keuangan pada perusahaan jasa (sektor perdagangan, jasa, dan
investasi) yang terdaftar di BEI.
3. Untuk mengetahui apakah ukuran perusahaan berpengaruh terhadap ketepatan
waktu pelaporan keuangan pada perusahaan jasa (sektor perdagangan, jasa, dan
investasi) yang terdaftar di BEI.
1.4 Manfaat Penelitian
Penulis berharap agar penulisan skripsi ini dapat memberikan kontribusi bagi
berbagai pihak, antara lain:
1. Bagi Penulis
Untuk menambah pengetahuan dan wawasan khususnya mengenai faktor-
faktor yang mempengaruhi ketepatan waktu pelaporan keuangan.
2. Bagi Pembaca
Skripsi ini dapat dijadikan sebagai penambahan wawasan dan dapat menjadi
bahan referensi atau acuan penelitian bagi penulis selanjutnya, khususnya
mahasiswa Politeknik Negeri Medan untuk Prodi Akuntansi Keuangan Publik.
3. Bagi Perusahaan
Dari hasil penelitian diharapkan dapat menjadi bahan informasi tambahan
dalam menentukan pengambilan keputusan terutama dalam upaya
meningkatkan timeliness berdasarkan faktor tingkat profitabilitas, solvabilitas,
dan ukuran perusahaan.
6
BAB 2
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Landasan Teori
2.1.1 Laporan Keuangan
Laporan keuangan merupakan hasil akhir suatu proses kegiatan pencatatan
akuntansi yang merupakan suatu ringkasan dari transaksi-transaksi keuangan yang
terjadi selama periode tahun buku bersangkutan. Laporan keuangan ini dibuat
oleh bagian akuntansi untuk dipertanggungjawabkan kepada pihak manajemen
dan kepada pihak perusahaan. Disamping itu laporan keuangan dapat juga
digunakan untuk tujuan lain yaitu sebagai laporan kepada pihak-pihak ekstern
perusahaan.
Laporan keuangan adalah informasi keuangan yang disajikan dan disampaikan
oleh suatu perusahaan kepada pihak internal dan eksternal, yang berisi seluruh
kegiatan bisnis dari suatu kesatuan usaha yang merupakan salah satu alat
pertanggungjawaban dan komunikasi manajemen kepada pihak-pihak yang
membutuhkan (Nurmiati, 2016).
Berdasarkan pengertian diatas, dapat diketahui bahwa Laporan keuangan pada
umumnya meliputi Neraca, Laporan Laba/Rugi, Laporan Perubahan Ekuitas,
Laporan Arus Kas dan Catatan atas Laporan Keuangan. Laporan Keuangan
tersebut merupakan suatu bentuk laporan yang menggambarkan kondisi
keuangan, perkembangan perusahaan dan hasil usaha suatu perusahaan pada
jangka waktu tertentu.
Tujuan laporan keuangan secara umum adalah untuk memberikan informasi
keuangan suatu perusahaan, baik pada saat tertentu maupun pada periode tertentu.
Laporan keuangan juga dapat disusun secara mendadak sesuai kebutuhan
perusahaan maupun secara berkala. Jelasnya adalah laporan keuangan mampu
7
memberikan informasi keungan kepada pihak dalam dan luar perusahaan yang
memiliki kepentingan terhadap perusahaan (Kasmir, 2016).
Berikut para pengguna laporan keuangan Sujarweni (2017). (1) Pihak
Manajemen; (2) Pemilik Perusahaan; (3) Investor dan Pemegang Saham; (4)
Kreditor; (5) Pemerintah; (6) Karyawan.
Menurut Sujarweni (2017) syarat-syarat laporan keurangan, seperti: (1) Dapat
Dipahami; (2) Relevan; (3) Keandalan; (4) Dapat Diperbandingkan; (5)
Mempunyai Daya Uji; (6) Netral; (7) Tepat Waktu; (8) Lengkap.
Salah satu kendala informasi yang relevan dan andal adalah tepat waktu, apabila
terdapat penundaan yang tidak semestinya dalam pelaporan, maka informasi yang
dihasilkan akan kehilangan relevansinya. Pelaporan keuangan publik di Indonesia
telah diatur dalam Undang-Undang No.8 tahun 1995 tentang pasar modal, yang
telah diperbaharui dengan Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Nomor
29/POJK.04/2016 tentang Laporan Tahunan Emiten Atau Perusahaan Publik yang
disusun berdasarkan Standar Akuntansi Keuangan (SAK) dari Ikatan Akuntan
Indonesia. Pelaporan dan publikasi laporan keuangan tahunan yang diaudit dan
laporan tengah tahunan yang tidak diaudit adalah bersifat wajib.
2.2 Teori Keagenan
Teori keagenan adalah teori yang menjelaskan hubungan antara agen sebagai
pihak yang mengelola perusahaan dan prinsipal sebagai pihak pemilik, keduanya
terikat dalam sebuah kontrak. Pemilik atau prinsipal adalah pihak yang melakukan
evaluasi terhadap informasi dan agen adalah sebagai pihak yang menjalankan
kegiatan manajemen dan mengambil keputusan (Jensen dan Meckling, 1976).
Teori keagenan juga mengimplikasikan terdapat asimetri informasi antara manajer
sebagai pihak agen dan pemilik sebagai prinsipal. Asimetri informasi timbul
ketika manajer lebih mengetahui informasi internal dan prospek perusahaan pada
masa yang akan datang dibandingkan dengan informasi yang diperoleh prinsipal,
8
sehingga dalam kaitannya dengan hal tersebut, laporan keuangan yang
disampaikan dengan segera atau tepat waktu akan dapat mengurangi asimetri
informasi tersebut (Sulistyo, 2010).
2.3 Teori Ketepatan Waktu
Ketepatan Waktu (Timeliness) merupakan salah satu faktor penting dalam
menyajikan suatu informasi yang relevan. Informasi yang relevan akan
bermanfaat bagi para pemakai apabila tersedia tepat waktu sebelum pemakai
kehilangan kesempatan atau kemampuan untuk mempengaruhi keputusan yang
akan diambil. Ketepatan waktu menunjukkan rentang waktu antara penyajian
informasi yang diinginkan dengan frekuensi pelaporan informasi. Apabila
informasi tidak disampaikan dengan tepat waktu akan menyebabkan informasi
tersebut kehilangan nilai di dalam mempengaruhi kualitas keputusan (Wijayanti,
2009).
Tepat waktu dapat diartikan bahwa informasi harus disampaikan sedini mungkin
untuk dapat digunakan sebagai dasar untuk membantu dalam pengambilan
keputusan-keputusan ekonomi dan untuk menghindari tertundanya pengambilan
keputusan tersebut. Ketepatan waktu tidak menjamin relevansi, tetapi relevansi
informasi tidak dimungkinkan tanpa ketepatan waktu. Informasi mengenai kondisi
dan posisi perusahaan harus secara cepat dan tepat waktu sampai ke pemakai
laporan. Ketepatan waktu didefinisikan sebagai keterlambatan waktu pelaporan
dari tanggal laporan keuangan sampai tanggal melaporkan. Ketepatan waktu
ditentukan dengan ketepatan waktu pelaporan reliatif atas tanggal pelaporan yang
diharapkan (Imaniar & Kurnia 2016).
Laporan keuangan yang baik harus memenuhi syarat-syarat laporan keuangan
yang merupakan ciri khas yang membuat informasi laporan keuangan berguna
bagi para pemakainya. Syarat-syarat tersebut yaitu dapat dipahami, relevan, andal,
dapat diperbandingkan, mempunyai daya uji, netral, tepat waktu dan lengkap.
Untuk mendapatkan informasi yang relevan terdapat beberapa kendala, salah
satunya adalah kendala ketepatan waktu, yang artinya komunikasi informasi
9
secara lebih awal, untuk menghindari adanya kelambatan atau penundaan dalam
pengambilan keputusan ekonomi. Keterlambatan terjadi jika perusahaan
melaporkan informasi laporan keuangannya setelah tanggal yang ditentukan.
Dengan demikian, berdasarkan Lampiran Surat Keputusan Peraturan Otoritas Jasa
Keuangan Nomor 29/POJK.04/2016, penyampaian laporan keuangan tahunan
yang disertai dengan laporan auditor independen dikatakan tepat waktu apabila
diserahkan sebelum atau paling lambat pada akhir bulan keempat (120 hari)
setelah tanggal laporan keuangan tahunan perusahaan publik tersebut.
2.4 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Ketepatan Waktu Pelaporan
Keuangan
Ada beberapa faktor yang dapat mempengaruhi ketepatan waktu pelaporan
keuangan, antara lain :
2.4.1 Profitabilitas
Menurut Kasmir (2016) Rasio profitabilitas merupakan rasio untuk menilai
kemampuan perusahaan dalam mencari keuntungan atau laba dalam suatu periode
tertentu. Rasio ini juga memberikan ukuran tingkat efektivitas manajemen suatu
perusahaan. Hal ini ditunjukkan oleh laba yang dihasilkan dari penjualan dan
pendapatan investasi. Intinya adalah penggunaan rasio ini menunjukkan efisiensi
perusahaan.
Tujuan penggunaan rasio profitabilitas bagi perusahaan, maupun bagi pihak luar
perusahaan menurut Kasmir (2016), yaitu:
1. Untuk mengukur atau menghitung laba yang diperoleh perusahaan dalam
satu periode tertentu.
2. Untuk menilai posisi laba perusahaan tahun sebelumnya dengan tahun
sekarang.
3. Untuk menilai perkembangan laba dari waktu ke waktu.
4. Untuk menilai besarnya laba bersih sesudah pajak dengan modal sendiri.
5. Untuk mengukur produktivitas seluruh dana perusahaan yang digunakan
baik modal pinjaman maupun modal sendiri.
6. Untuk mengukur produktivitas dari seluruh dana perusahaan yang
digunakan baik modal sendiri.
7. Dan tujuan lainnya.
10
2.4.2 Solvabilitas
Solvabilitas adalah kemampuan perusahaan dalam membiayai hutang perusahaan
atau mengukur sejauh mana perusahaan dibiayai dengan hutang. Semakin tinggi
leverage keuangan maka berarti perusahaan memiliki banyak hutang pada pihak
luar sehingga resiko keuangan menjadi semakin tinggi karena mengalami
kesulitan keuangan (Handayani & Wirakusuma, 2013).
2.4.3 Ukuran Perusahaan
Salah satu atribut yang dapat dihubungkan dengan ketepatan waktu pelaporan
keuangan adalah ukuran perusahaan. Ukuran perusahaan merupakan pengukur
yang menunjukkan besar kecilnya perusahaan. Besar kecilnya ukuran perusahaan
dapat didasarkan pada total nilai aset, total penjualan, kapitalisasi pasar, jumlah
tenaga kerja dan sebagainya. Semakin besar nilai item-item tersebut maka
semakin besar pula ukuran perusahaan itu (Situmorang, 2010).
2.5 Penelitian Terdahulu
Berbagai penelitian mengenai Ketepatan Waktu (timeliness) telah dilakukan baik
di Indonesia maupun di negara lain. Berikut adalah ringkasan penelitian
terdahulu:
Tabel 2.1
Penelitian Terdahulu
No. Peneliti Judul Penelitian Variabel Penelitian Hasil Penelitian
1. Situmorang
(2010)
Faktor-Faktor
Mempengaruhi
Ketepatan Waktu
Pelaporan
Keuangan pada
Perusahaan
Perkebunan dan
Pertambangan Go
Publik di BEI
Variabel Dependen:
Ketepatan Waktu
Pelaporan
Keuangan.
Variabel
Independen:
Profitabilitas,
Likuiditas, Ukuran
Perusahaan, Umur
Perusahaan,
Reputasi KAP, dan
Audit Report lag
Profitabilitas, likuiditas,
dan umur perusahaan
berpengaruh negatif dan
tidak signifikan terhadap
ketepatan waktu, akan
tetapi, ukuran perusahaan
berpengaruh positif namun
tidak signifikan terhadap
ketepatan waktu.
Sedangkan, Reputasi KAP
berpengaruh positif dan
signifikan terhadap
ketepatan waktu dan audit
report lag berpengaruh
11
negatif dan signifikan
terhadap ketepatan waktu.
2. Dwiyanti
(2010)
Analisis Faktor-
Faktor yang
Mempengaruhi
Ketepatan Waktu
Pelaporan
Keuangan Pada
Perusahaan
Manufaktur yang
Terdaftar
di Bursa Efek
Indonesia
Variabel Dependen:
Ketepatan Waktu
Pelaporan
Keuangan.
Variabel
Independen:
Debt to Equity,
Profitabilitas,
Struktur
Kepemilikan,
Kualitas Auditor,
Pergantian Auditor.
Profitabilitas dan struktur
kepemilikan berpengaruh
positif terhadap ketepatan
waktu pelaporan keuangan
perusahaan. Sedangkan
debt to equity ratio,
kualitas auditor, dan
pergantian auditor tidak
berpengaruh terhadap
ketepatan waktu pelaporan
keuangan perusahaan.
3. Sulistyo
(2010)
Analisis Faktor-
Faktor yang
Berpengaruh
Terhadap
Ketepatan Waktu
Penyampaian
Laporan
Keuangan pada
Perusahaan yang
Listing di BEI
Variabel Dependen:
Ketepatan Waktu
Pelaporan
Keuangan.
Variabel
Independen:
profitabilitas,
likuiditas, leverage
keuangan, ukuran
perusahaan,
kompleksitas
operasi perusahaan,
kepemilikan publik,
reputasi kantor
akuntan publik, dan
opini auditor
profitabilitas, ukuran
perusahaan, kompleksitas
operasi perusahaan,
kepemilikan publik, dan
reputasi kantor akuntan
publik berpengaruh
signifikan terhadap
ketepatan waktu
penyampaian laporan
keuangan. Akan tetapi,
tidak ditemukan bukti
bahwa likuiditas, leverage
keuangan, dan opini
auditor berpengaruh
terhadap ketepatan waktu
penyampaian laporan
keuangan.
4. Murtini, dkk
(2018)
Analisis Faktor-
Faktor yang
Mempengaruhi
Ketepatan Waktu
Penyampaian
Laporan
Keuangan
Perusahaan (Studi
Kasus Pada
Perusahaan Jasa
Keuangan
Perbankan yang
Terdaftar di BEI
Periode 2010-
2012)
Variabel Dependen:
Ketepatan Waktu
Pelaporan
Keuangan.
Variabel
Independen:
Debt to equity
ratio, profitabilitas,
Struktur
kepemilikan,
kualitas kantor
akuntan publik,
likuiditas,dan umur
perusahaan
Debt toequity ratio dan
likuiditas berpengaruh
secara signifikan terhadap
ketepatan waktu
penyampaian laporan
keuangan. Sedangkan
profitabilitas, struktur
kepemilikan, kualitas
kantor akuntan publik, dan
umur perusahaan tidak
berpengaruh signifikan
terhadap ketepatan waktu
penyampaian laporan
keuangan.
5. Imaniar&Kur
nia (2016)
Faktor-Faktor
Yang
Mempengaruhi
Variabel Dependen:
Ketepatan Waktu
Pelaporan
Hasil penelitian
menyatakan bahwa
profitabilitas, opini audit,
12
Ketepatan Waktu
Pelaporan
Keuangan
Perusahaan
Keuangan.
Variabel
Independen:
Profitabilitas, opini
audit, ukuran
perusahaan, dan
umur perusahaan
ukuran perusahaan, dan
umur perusahaan tidak
berpengaruh terhadap
ketepatan waktu pelaporan
keuangan perusahaan
manufaktur yang terdaftar
di Bursa Efek Indonesia.
6. Suryanto &
Pahala
(2016)
Analisa Faktor –
Faktor yang
Berpengaruh
Terhadap
Ketepatan Waktu
Pelaporan
Keuangan (Studi
Empiris Pada
Perusahaan
Otomotif Dan
Komponen Dan
Telekomunikasi
yang Terdaftar Di
Bursa Efek
Indonesia)
Variabel Dependen:
Ketepatan Waktu
Pelaporan
Keuangan.
Variabel
Independen:
Ukuran perusahaan
(total aset),
profitabilitas (profit
margin ratio),
Solvabilitas (DER),
kepemilikan saham
publik, dan opini
audit
Hasil penelitian
menyatakan bahwa ukuran
perusahaan yang diukur
dengan total aset
berpengaruh terhadap
ketepatan waktu pelaporan
keuangan. Sedangkan
profitabilitas, solvabilitas,
kepemilikan publik, dan
opini audit tidak
berpengaruh terhadap
ketepatan waktu pelaporan
keuangan.
7. Mahendra &
Putra (2014) Pengaruh
Komisaris
Independen,
Kepemilikan
Institusional,
Profitabilitas,
Likuiditas dan
Ukuran
Perusahaan
Terhadap
Ketepatwaktuan
Variabel Dependen:
Ketepatan Waktu
Pelaporan
Keuangan.
Variabel
Independen:
profitabilitas,
likuiditas,
Corporate
governancedan
ukuran
perusahaan
Hasil penelitian
menyatakan bahwa
profitabilitas, likuiditas
dan Corporate governance
berpengaruh terhadap
ketepatan
waktu pelaporan keuangan
perusahaan. Sedangkan
ukuran perusahaan tidak
berpengaruh terhadap
ketepatan waktu pelaporan
keuangan perusahaan.
8. Toding &
Wirakusuma
(2013)
Faktor-Faktor
yang
Memengaruhi
Ketepatwaktuan
Penyampaian
Laporan
Keuangan
Variabel Dependen:
Ketepatan Waktu
Pelaporan
Keuangan.
Variabel
Independen:
leverage, kepemilikan
manajerial, komite
audit,
profitabilitas,
reputasi kantor dan
Hasil penelitian
menyatakan bahwa
leverage, kepemilikan
manajerial dan komite
audit tidak berpengaruh
terhadap ketepatwaktuan
penyampaian laporan
keuangan. Profitabilitas
dan reputasi kantor
akuntan publik
berpengaruh negatif pada
ketepatwaktuan
penyampaian laporan
keuangan. Ukuran
13
ukuran perusahaan perusahaan berpengaruh
positif pada
ketepatwaktuan
penyampaian laporan
keuangan. 9. James C.
Dyer Iv And
Arthur J.
Mchugh
(1975)
The Timeliness of
the Australian
Annual Report
Variabel Dependen:
Total Lag
Variabel
Independen:
ukuran perusahaan,
akhir tahun
perusahaan dan
profitabilitas relatif
Hasil penelitian
menyatakan bahwa Ukuran
perusahaan ditunjukkan
untuk memperhitungkan
beberapa variasi dalam
keterlambatan total,
meskipun hubungannya
tidak kuat di semua
perusahaan.Hubungan
antara profitabilitas relatif
dan total lag, serta tes
perubahan dalam variabel-
variabel ini, pasti tidak
mengungkapkan hubungan
yang bermakna. 10. Sanjaya &
Wirawati
(2016)
Analisis Faktor-
Faktor Yang
Mempengaruhi
Ketepatan Waktu
Pelaporan
Keuangan Pada
Perusahaan
Manufaktur yang
Terdaftar di Bei
Variabel Dependen:
Ketepatan Waktu
Pelaporan
Keuangan.
Variabel
Independen:
debt to equity ratio,
profitabilitas,
struktur
kepemilikan,
pergantian auditor
dan ukuran
perusahaan
Hasil penelitian
menyatakan bahwa debt to
equity ratio dan pergantian
auditor berpengaruh
negatif terhadap ketepatan
waktu pelaporan keuangan.
Sedangkan profitabilitas,
struktur kepemilikan dan
ukuran perusahaan
berpengaruh positif
terhadap ketepatan waktu
pelaporan keuangan.
2.6 Hipotesis Penelitian
2.6.1 Hubungan Profitabilitas dengan Ketepatan Waktu (Timeliness)
Pelaporan Keuangan
Perusahaan yang memiliki profitabilitas tinggi dapat dikatakan bahwa laporan
keuangan perusahaan tersebut mengandung berita baik dan perusahaan tersebut
cenderung menyerahkan laporan keuangannya tepat waktu (Kadir, 2011).
Berkaitan dengan teori agensi, manajemen tidak akan menunda penyampaian
informasi mengenai profit perusahaan kepada prinsipal karena berhubungan
dengan kompensasi keuangan yang akan diterima oleh agen dan karena
14
merupakan berita baik bagi prinsipal maka kemungkinan besar prinsipal akan
menggunakan agen yang sama untuk mengelola perusahaan (Dwiyanti, 2010).
Seperti yang telah dikemukakan oleh Sulistyo (2010), Toding & Wirakusuma
(2013), Mahendra & Putra (2014), dan Pradipta & Suryono (2017) bahwa
profitabilitas berpengaruh terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan
menyatakan bahwa profitabilitas berpengaruh terhadap ketepatan waktu pelaporan
keuangan oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa semakin tinggi profitabilitas
maka perusahaan akan cenderung melaporkan laporan keuangan secara tepat
waktu, sebaliknya perusahaan yang memiliki profitabilitas rendah berarti
perusahaan mengadung berita yang buruk dan akan cenderung tidak tepat waktu
dalam penyampaian laporan keuangan. Berdasarkan penelitian diatas, maka
hipotesis yang diajukan yaitu:
H1 : Profitabilitas Perusahaan berpengaruh terhadap Ketepatan Waktu
2.6.2 Hubungan Solvabilitas dengan Ketepatan Waktu (Timeliness)
Pelaporan Keuangan
Rasio solvabilitas juga dikenal sebagai rasio financial leverage (Dwiyanti, 2010).
Tingginya debt to equity ratio mencerminkan tingginya risiko keuangan
perusahaan tersebut tidak bisa melunasi kewajiban atau hutangnya baik berupa
pokok maupun bunganya (Dwiyanti, 2010). Resiko perusahaan yang tinggi
mengindikasikan bahwa perusahaan mengalami kesulitan keuangan. Sedangkan
kesulitan keuangan dianggap berita buruk yang akan mempengaruhi kondisi
perusahaan dimata publik. Sehingga pihak manajemen cenderung akan menunda
penyampaian laporan keuangan yang memuat berita buruk (Respati, 2001).
Berkaitan dengan teori agensi, maka agen harus bisa mengelola hutang yang
dimiliki oleh perusahaan. Apabila perusahaan memiliki sedikit hutang maka
masih bisa dikatakan wajar karena hutang tersebut dapat memperbesar arus kas
masuk dan dapat digunakan untuk menghasilkan laba perusahaan lebih banyak.
Tetapi bila hutang perusahaan terlalu besar (Debt to Equity terlalu besar) maka
perusahaan tidak akan dapat membayar pinjaman dan bunga pinjaman.
Ketidakmampuan perusahaan membayar hutang mencerminkan bahwa agen tidak
15
dapat bekerja sesuai kepentingan principal yang nantinya dapat berpengaruh pada
kepentingan principal maupun agen, sehingga agen berusaha untuk menunda
penyampaian informasi. Oleh karena itu, semakin tinggi rasio debt to equity suatu
perusahaan maka perusahaan tersebut akan semakin tidak tepat waktu dalam
penyampaian laporan keuangan perusahaan (menunda informasi) (Pradipta,
2017). Seperti yang telah dikemukakan oleh Rachmawati (2008) dan Dewi &
Pamudji (2013) bahwa solvabilitas berpengaruh terhadap ketepatan waktu
pelaporan keuangan. Berdasarkan penelitian diatas, maka hipotesis yang diajukan
yaitu:
H2 : Solvabilitas Perusahaan berpengaruh terhadap Ketepatan Waktu
2.6.3 Hubungan Ukuran Perusahaan dengan Ketepatan Waktu (Timeliness)
Pelaporan Keuangan
Ukuran perusahaan pada penelitian ini diukur berdasarkan total penjualan,
semakin besar total penjualan, semakin besar pula ukuran perusahaan tersebut
(Toding dan Wirakusuma, 2013). Perusahaan besar merupakan sorotan
masyarakat dan terkait dengan lebih banyak pengguna informasi seperti investor,
kreditor, pemasok, pelanggan, pemilik perusahaan, karyawan, dan sebaginya
sehingga perusahaan besar cenderung mengusahakan ketepatan waktu demi
keandalan dan relevansi laporan keuangan (Situmorang, 2010). Berkaitan dengan
teori agensi, manajemen tidak akan menunda penyampaian informasi mengenai
penjualan yang besar dan yang menghasilkan profit bagi perusahaan kepada
prinsipal karena berhubungan dengan kompensasi keuangan yang akan diterima
oleh agen dan karena merupakan berita baik bagi prinsipal maka kemungkinan
besar prinsipal akan menggunakan agen yang sama untuk mengelola perusahaan.
Perusahaan besar merupakan sorotan masyarakat dan terkait dengan lebih banyak
pengguna informasi seperti investor, kreditor, pemasok, pelanggan, pemilik
perusahaan, karyawan, dan sebaginya sehingga perusahaan besar cenderung
mengusahakan ketepatan waktu demi keandalan dan relevansi laporan keuangan
(Situmorang, 2010). Seperti yang telah dikemukakan oleh Sulistyo (2010), Dewi
& Pamudji (2013) dan Pradipta & Suryono (2017) bahwa ukuran perusahaan
16
berpengaruh terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan. Berdasarkan
penelitian diatas, maka hipotesis yang diajukan yaitu:
H3 : Ukuran Perusahaan berpengaruh terhadap Ketepatan Waktu
2.7 Kerangka Pemikiran
Kerangka pemikiran mengenai hubungan antar variabel-variabel yang telah
dijelaskan di atas dapat digambarkan sebagai berikut :
Gambar 2.1 Kerangka Penelitian
Profitabilitas (X1)
Solvabilitas (X2)
Ukuran Perusahaan
(X3)
Ketepatan Waktu
Pelaporan Keuangan (Y)
17
BAB 3
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Objek Penelitian
Objek penelitian merupakan sesuatu yang menjadi perhatian dalam suatu
penelitian, objek penelitian ini menjadi sasaran dalam penelitian untuk
mendapatkan jawaban maupun solusi dari permasalahan yang terjadi. Adapun
Sugiyono (2017) menjelaskan pengertian objek penelitian adalah “sasaran ilmiah
untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu tentang sesuatu hal
objektif, valid dan reliable tentang suatu hal (variabel tertentu)”. Objek penelitian
yang penulis teliti adalah Profitabilitas (X1), Solvabilitas (X2), Ukuran
Perusahaan (X3) dan Ketepatan Waktu (timeliness) Pelaporan Keuangan (Y).
3.2 Operasionalisasi Variabel
Dalam rangka menguji hipotesis yang diajukan, maka variabel yang akan diteliti
dalam penelitian ini dapat diklasifikasikan menjadi dua yaitu variabel dependen
dan variabel independen. Berikut ini adalah pengukuran masing-masing variabel
yang diajukan dalam penelitian ini terdiri dari:
1. Variabel Dependen (Y)
Variabel dependen (variabel terikat) merupakan variabel yang dipengaruhi atau
yang menjadi akibat karena adanya variabel bebas (Sugiyono, 2017).Variabel
terikat dalam penelitian ini adalah ketepatan waktu (timeliness) pelaporan
keuangan (Y). Ketepatan waktu (Timeliness) adalah rentang waktu
pengumuman laporan keuangan tahunan yang telah diaudit kepada publik yaitu
lamanya hari yang dibutuhkan untuk mengumumkan laporan keuangan tahunan
yang telah diaudit ke publik, sejak tanggal tutup tahun buku perusahaan (31
Desember) sampai tanggal penyerahan ke OJK (paling lambat tanggal 31 April
tahun berikutnya).
18
Perusahaan dikategorikan terlambat jika laporan keuangan dilaporkan setelah
tanggal 31 April, sedangkan perusahaan yang tepat waktu adalah perusahaan
yang menyampaikan laporan keuangan sebelum tanggal 1 Mei. Variabel ini
diukur dengan menggunakan variabel dummy. Dimana kategori 0 (nol) untuk
perusahaan yang tidak tepat waktu dan kategori 1 (satu) untuk perusahaan yang
tepat waktu.
2. Variabel Independen (X)
Menurut Sugiyono (2017) variabel independen adalah “variabel yang
mempengaruhi atau menjadi sebab perubahan atau timbulnya variabel
dependen/terikat”. Variabel bebas adalah merupakan variabel yang
mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel
dependent Karena itu, yang menjadi variabel independent atau variabel bebas
(X) pada penelitian ini adalah profitabilitas, solvabilitas, dan ukuran
perusahaan.
a. Profitabilitas (X1) merupakan salah satu indikator keberhasilan perusahaan
untuk dapat menghasilkan laba sehingga semakin tinggi profitabilitas maka
semakin tinggi kemampuan perusahaan untuk menghasilkan laba bagi
perusahaannya (Imaniar & Kurnia, 2016). Dalam penelitian ini, peneliti
menggunakan ROA untuk mengukur profitabilitas, dimana biasanya
disebut sebagai hasil pengembalian atas total aktiva, karena rasio ini
mencoba mengukur efektivitas pemakaian total sumber daya oleh
perusahaan sehingga akan lebih mudah terlihat dalam mengukur
keberhasilan perusahaan dalam menghasilkan laba perusahaan. ROA dapat
dirumuskan sebagai berikut:
b. Solvabilitas (X2) seringkali disebut dengan ratio leverage. Leverage
merupakan alat yang digunakan untuk mengukur seberapa besar
perusahaan tergantung pada kreditur dalam pembiayaan aktivitas
19
perusahaan. Rasio ini diukur dengan menggunakan debt to equity ratio.
Semakin tinggi tingkat solvabilitas maka kemungkinan keterlambatan
pelaporan keuangan perusahaan semakin besar, hal ini dikarenakan
perusahaan akan berusaha untuk melunasi hutangnya. Sebaliknya
perusahaan yang memiliki tingkat pinjaman yang rendah maka
kemungkinan pelaporan keuangan perusahaan secara tepat waktu semakin
tinggi karena perusahaan tidak melunasi hutang apapun karena perusahaan
menggunakan modal sendiri.
Tingkat solvabilitas suatu perusahaan dapat diukur dengan cara
membandingkan utang liability (penggunaan utang) terhadap total
shareholder’s equity yang dimiliki perusahaan. Tingginya debt to equity
ratio mencerminkan tingginya risiko keuangan perusahaan. Tingginya
risiko keuangan perusahaan berdampak pada tingginya indikasi
perusahaan mengalami kesulitan keuangan (financial distress) akibat
kewajiban yang tinggi. Rasio ini dapat dirumuskan sebagai berikut:
c. Ukuran perusahaan (X3) dapat dapat dinilai dari beberapa segi. Besar
kecilnya ukuran perusahaan dapat didasarkan pada total nilai aset, total
penjualan, kapitalisasi pasar, jumlah tenaga kerja dan sebagainya (Irawan,
2012). Semakin besar nilai item-item tersebut maka semakin besar pula
ukuran perusahaan itu. Pada penelitian ini, ukuran perusahaan
menggunakan Ln total penjualan. Jika nilai total penjualan langsung
dipakai begitu saja maka nilai variabel akan sangat besar, miliar bahkan
triliun. Nilai miliar bahkan triliun tersebut disederhanakan, tanpa
mengubah proporsi dari nilai asal yang sebenarnya. Rasio ini dapat
dirumuskan sebagai berikut:
SIZE = Ln Total Penjualan
20
Tabel 3.1
Operasionalisasi Variabel dan Pengukuran Faktor-faktor yang Mempengaruhi
Ketepatan Waktu Pelaporan Keuangan
*) LK = Laporan Keuangan
3.3 Populasi dan Sampel
3.3.1 Populasi
Populasi pada umumnya sering diartikan sekumpulan data/objek yang ditentukan
melalui kriteria tertentu. Pengertian populasi menurut Sugiyono (2015) adalah
wilayah generalisasi yang terdiri atas: obyek/subyek yang mempunyai kualitas
dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan
kemudian ditarik kesimpulannya.
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh perusahaan jasa (sektor perdagangan,
jasa, dan investasi) yang terdaftar di dalam Bursa Efek Indonesia dengan jumlah
131 perusahaan.
Variabel yang
diukur
Indikator Pengukuran Skala Sumber Data
Ketepatan
Waktu
Berdasarkan
rentang waktu
antara tanggaltutup
buku
perusahaansampai
dengan
tanggalyang tertera
pada laporanaudit.
Tepat waktu= 1
Tidak tepat waktu= 0
Nominal Tanggal
LaporanKeuan
ganAuditan
Profitabilitas
Return on Assets
(ROA)
(Toding & Wirakusuma, 2013)
Rasio LK
Solvabilitas
Debt to Equity
Ratio (DER)
(Toding & Wirakusuma, 2013)
Rasio LK
Ukuran
Perusahaan
Logaritma natural
total penjualan SIZE = Ln Total Penjualan
Nominal LK
21
3.3.2 Sampel
Pengertian sampel menurut Sugiyono (2015) adalah bagian dari jumlah dan
karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Untuk membuktikan kebenaran
jawaban yang masih sementara, maka peneliti melakukan pengumpulan data pada
objek tertentu. Karena objek dalam populasi terlalu luas, maka peneliti
menggunakan sampel yang diambil dari populasi tersebut.
Berdasarkan pernyataan di atas, sample penelitian diperoleh dengaan
menggunakan purposive sampling, dengan berdasarkan kriteria sebagai berikut:
1. Perusahaan jasa (sektor perdagangan, jasa, dan investasi) yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesiapada tahun 2015-2017.
2. Perusahaan jasa (sektor perdagangan, jasa, dan investasi) yangmenerbitkan
laporan keuangan tahunan yang lengkap yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
pada tahun 2015-2017.
3. Perusahaan yang tidak menyajikan laporan keuangan dalam mata uang rupiah
(Rp).
4. Perusahaan yang tidak menampilkan data dan informasi yang digunakan untuk
menganalisis variabel dalam penelitian.
Tabel 3.2
Kriteria Sampel
No. Kriteria Jumlah
1. Perusahaan jasa (sektor perdagangan, jasa, dan
investasi) yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada
tahun 2015-2017.
131
2. Perusahaan jasa (sektor perdagangan, jasa, dan
investasi) yang menerbitkan laporan keuangan tahunan
yang tidak lengkap yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia pada tahun 2015-2017.
(20)
22
3. Perusahaan yang tidak menyajikan laporan keuangan
dalam mata uang rupiah (Rp).
(9)
4. Perusahaan yang tidak menampilkan data dan informasi
yang digunakan untuk menganalisis variabel dalam
penelitian.
(32)
Jumlah sampel 70
Berdasarkan kriteria tersebut, maka dapat ditentukan sampel perusahaan jasa
(sektor perdagangan, jasa, dan investasi) sebanyak 70 perusahaan dalam satu
tahun penelitian, sehingga total sampel penelitian tahun 2015-2017 berjumlah 210
sampel.
3.4 Jenis Data
Jenis data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder
yang digunakan adalah data dari laporan keuangan pada perusahaan jasa (sektor
perdagangan, jasa dan investasi) yang terdapat di www.idx.co.iddan website resmi
masing-masing perusahaan.
3.5 Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah :
1. Dokumentasi, dilakukan dengan mengumpulkan Laporan Tahunan yang telah
didokumentasi oleh perusahaan melalui situs www.idx.co.iddan website resmi
masing-masing perusahaan.
2. Studi Kepustakaan (Penelitian Terdahulu), dilakukan dengan menggunakan
buku-buku ilmiah, laporan penelitian, karangan-karangan ilmiah, jurnal-jurnal
ilmiah, tesis dan disertasi, peraturan-peraturan, ketetapan-ketetapan, buku-buku
dan sumber-sumber tertulis baik tercetak maupun elektronik.
23
3.6 Teknik Analisis Data
3.6.1 Statistik Deskriptif
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 (Sugiyono, 2015). Statistik deskriptif digunakan
untuk mendeskripsikan data melalui tabel, grafik, diagram lingkaran,
pictogram, perhitungan modus, median, mean (pengukuran tendensi sentral),
perhitungan desil, persentil, perhitungan penyebaran data melalui perhitungan
rata-rata dan standar deviasi, perhitungan persentase. Metode analisis data
tersebut akan dilakukan menggunakan program aplikasi komputer SPSS.
Berdasarkan data hasil olahan SPSS yang meliputi profitabilitas, solvabilitas,
ukuran perusahaan terhadap ketepatan waktu (timeliness).
3.6.2 Uji Model
3.6.2.1 Menilai Kelayakan Model Regresi (goodness of fit test)
Pengujian kelayakan model regresi logistik dilakukan dengan menggunakan
Goodness of fit test yang diukur dengan nilai Chi-Square pada bagian bawah uji
Hosmer and Lemeshow. Perhatikan output dari Hosmer and Lemeshow dengan
hipotesis :
H0 : Model yang dihipotesakan fit dengan data
Ha : Model yang dihipotesakan tidak fit dengan data
Dasar pengambilan keputusan :
Perhatikan nilai goodness of fit test yang diukur dengan nilai chi squarepada
bagian bawah uji Hosmer and Lemeshow :
- Jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima
- Jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak
24
3.6.2.2 Menilai Keseluruhan Model (Overall model of fit)
Uji ini digunakan untuk menilai apakah model regresi logistik yang telah
digunakan telah fit dengan data atau tidak. Hipotesis untuk menilai model fit
adalah:
H0 = Model yang dihipotesiskan fit dengan data
Ha = Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data
Berdasarkan hipotesis tersebut jelas bahwa kita tidak mungkin menolak hipotesis
nol agar model fit dengan data. Statistik yang digunakan berdasarkan pada fungsi
Likelihood. Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwa model yang
dihipotesiskan menggambarkan data input. Untuk menguji hipotesis nol dan
alternatif, L ditransformasikan menjadi -2 Log L. Memperhatikan angka -2 log
likelihood (LL) pada awal dengan block number = 0 dan angka -2 log likelihood
pada block number = 1. Jika terjadi penurunan angka -2 log likelihood block
number 0 dikurangi block number 1 menunjukkan model regresi yang baik. Log
Likelihood dalam regresi logistik mirip dengan pengertian “sum of squared error”
pada model regresi, sehingga penurunan log likelihood menunjukkan model
regresi yang baik (Ghozali, 2016).
3.6.2.3 Koefisien Determinasi (Negelkerke R Square)
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar variabilitas
variabel-variabel independen mampu memperjelas variabilitas variabel dependen.
Nilai koefisien determinasi merupakan modifikasi dari koefisien Nagelkerke
untuk memastikan bahwa nilainya bervariasi dari 0 sampai 1. Hal ini dilakukan
dengan cara membagi nilai Nagelkerke R2 dengan nilai maksimumnya. Nilai
Nagelkerke’s R Square dapat diintrepretasikan seperti nilai R2 pada multiple
regression (Ghozali, 2016). Bila nilai R2 kecil berarti kemampuan variabel
independen dalam menjelaskan variabel dependen sangat terbatas. Sedangkan,
jika R2 mendekati 1 berarti variabel independen dapat memberikan hampir semua
informasi yang diperlukan untuk memprediksi variabel dependen.
25
3.6.3 Uji Hipotesis
Uji hipotesis dalam penelitian ini menggunakan regresi logistik (logistic
regression). Uji hipotesis dilakukan dengan menggunakan regresi logistik karena
variabel terikat (dependen) merupakan data kualitatif yang menggunakan variabel
dummy. Regresi logistik adalah bagian dari analisis regresi yang digunakan ketika
variabel dependen merupakan variabel dikotomi. Variabel dikotomi biasanya
hanya terdiri atas dua nilai, yang mewakili kemunculan atau tidak adanya suatu
kejadian yang biasanya diberi angka 0 atau 1. Regresi logistik digunakan untuk
menguji apakah probabilitas terjadinya variabel terikat dapat diprediksi dengan
variabel bebasnya. Model regresi logistik yang digunakan untuk menguji hipotesis
pada penelitian ini yaitu:
Keterangan:
= Simbol yang menunjukkan probabilitas ketepatan waktu (timeliness)
pelaporan keuangan
X1 = Profitabilitas
X2 = Solvabilitas
X3 = Ukuran perusahaan
3.6.3.1 Pengujian Signifikan Model Secara Parsial
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel
independen (bebas) berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen (terikat).
Pengujian hipotesis ini dengan cara membandingkan antara nilai probabilitas (sig)
dengan tingkat signifikansi (α). Untuk menentukan penerimaan atau penolakan
H0didasarkan pada tingkat signifikansi (α) 5% dengan kriteria:
1. H0 diterima apabila nilai probabilitas (sig) > signifikansi (α). Hal ini berarti Ha
ditolak atau hipotesis yang menyatakan variabel bebas berpengaruh terhadap
variabel terikat ditolak.
26
2. H0 ditolak apabila nilai probabilitas (sig) < signifikansi (α). Hal ini berarti Ha
diterima atau hipotesis yang menyatakan variabel bebas berpengaruh terhadap
variabel terikat diterima.
27
BAB 4
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Pengumpulan Data
Data dikumpulkan dari situs resmi Bursa Efek Indonesia (BEI) yang kemudian
diseleksi dengan mengunakan teknik pengumpulan data purposive sampling
dengan kriteria tertentu untuk mendapatkan sampel penelitian. Sampel penelitian
terdiri dari beberapa perusahaan yang memenuhi kriteria pengambilan sampel.
Tabel 4.1
Daftar Perusahaan Yang Menjadi Sampel Penelitian
No. Nama Perusahaan
1 ACES Ace Hardware Indonesia Tbk.
2 AKRA AKR Corporindo Tbk.
3 AMRT Sumber Alfaria Trijaya Tbk.
4 APII Arita Prima Indonesia Tbk.
5 ARTA Arthavest Tbk
6 ASGR Astra Graphia Tbk.
7 ATIC Anabatic Technologies Tbk.
8 BAYU Bayu Buana Tbk
9 BHIT MNC Investama Tbk.
10 BMTR Global Mediacom Tbk.
11 BNBR Bakrie & Brothers Tbk
12 CNKO Exploitasi Energi Indonesia Tb
13 CSAP Catur Sentosa Adiprana Tbk.
14 DNET Indoritel Makmur Internasional
15 DPUM Dua Putra Utama Makmur Tbk.
16 EMTK Elang Mahkota Teknologi Tbk.
17 ERAA Erajaya Swasembada Tbk.
18 FAST Fast Food Indonesia Tbk.
19 GEMA Gema Grahasarana Tbk.
20 HOME Hotel Mandarine Regency Tbk.
21 ICON Island Concepts Indonesia Tbk.
22 INPP Indonesian Paradise Property T
28
23 INTD Inter Delta Tbk
24 ITTG Leo Investments Tbk.
25 JIHD Jakarta International Hotels &
26 JSPT Jakarta Setiabudi Internasiona
27 JTPE Jasuindo Tiga Perkasa Tbk.
28 KPIG MNC Land Tbk.
29 KREN Kresna Graha Investama Tbk.
30 LINK Link Net Tbk.
31 LMAS Limas Indonesia Makmur Tbk
32 LPPF Matahari Department Store Tbk.
33 LTLS Lautan Luas Tbk.
34 MAMI Mas Murni Indonesia Tbk
35 MAPI Mitra Adiperkasa Tbk.
36 MARI Mahaka Radio Integra Tbk.
37 MDIA Intermedia Capital Tbk.
38 MFMI Multifiling Mitra Indonesia Tb
39 MICE Multi Indocitra Tbk.
40 MIDI Midi Utama Indonesia Tbk.
41 MIKA Mitra Keluarga Karyasehat Tbk.
42 MKNT Mitra Komunikasi Nusantara Tbk
43 MLPL Multipolar Tbk.
44 MLPT Multipolar Technology Tbk.
45 MNCN Media Nusantara Citra Tbk.
46 MSKY MNC Sky Vision Tbk.
47 MTDL Metrodata Electronics Tbk.
48 PANR Panorama Sentrawisata Tbk.
49 PDES Destinasi Tirta Nusantara Tbk
50 PGLI Pembangunan Graha Lestari Inda
51 PJAA Pembangunan Jaya Ancol Tbk.
52 PUDP Pudjiadi Prestige Tbk.
53 RALS Ramayana Lestari Sentosa Tbk.
54 SAME Sarana Meditama Metropolitan T
55 SCMA Surya Citra Media Tbk.
56 SDPC Millennium Pharmacon Internati
57 SHID Hotel Sahid Jaya International
58 SILO Siloam International Hospitals
59 SIMA Siwani Makmur Tbk
60 SKYB Northcliff Citranusa Indonesia
61 SONA Sona Topas Tourism Industry Tb
62 TELE Tiphone Mobile Indonesia Tbk.
63 TGKA Tigaraksa Satria Tbk.
64 TIRA Tira Austenite Tbk
65 TMPI Sigmagold Inti Perkasa Tbk.
66 TURI Tunas Ridean Tbk.
67 UNTR United Tractors Tbk.
68 VIVA Visi Media Asia Tbk.
29
69 WICO Wicaksana Overseas Internation
70 ZBRA Zebra Nusantara Tbk
Sumber: Data diolah, 2019
4.2 Hasil Pengolahan Data
4.2.1 Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif memberikan penjelasan mengenai nilai rata-rata (mean), nilai
standar deviasi, nilai maksimum dan nilai minimum dari variabel-variabel
independen dan variabel dependen. Untuk melihat data statistik secara umum,
peneliti menggunakan deskriptif untuk variabel-variabel yang diukur dengan skala
rasio dan frekuensi untuk variabel yang diukur dalam skala nominal. Hasil analisis
statistik deskriptif dapat dilihat pada tabel 4.2 sebagai berikut:
Tabel 4.2
Analisis Statistik Deskriptif
Keterangan
Min. Max. Mean 2015
Ketepatan Waktu
Pelaporan Keuangan 4 66
1
EAT -5.883.920.000.000 1.840.757.747.000 62.497.444.971
Total Aktiva 21.726.271.297 61.715.399.000.000 5.621.479.425.950
Total Kewajiban 4.414.044.237 30.443.615.000.000 2.675.766.649.596
Total Ekuitas -3.935.119.001.000 39.250.325.000.000 2.925.619.870.982
Total Penjualan 1.377.511.704 49.347.479.000.000 5.090.026.338.738
2016
Ketepatan Waktu
Pelaporan Keuangan 10 60
1
EAT -3.661.618.000.000 5.104.477.000.000 303.442.063.053
Total Aktiva 10.579.213.425 63.991.229.000.000 5.979.303.855.636
Total Kewajiban 1.266.899.358 31.129.457.000.000 2.821.715.123.155
Total Ekuitas -6.052.021.000.000 42.621.943.000.000 3.319.766.075.338
30
Sumber: Data diolah, 2019
1. Hasil statistik terhadap jumlah minimum laba bersih perusahaan jasa selama
tiga tahun ada yang mengalami kenaikan. Pada tahun 2015 jumlah laba bersih
Rp -5.883.920.000.000, tahun 2016 naik Rp -3.661.618.000.000 dan tahun
2017 naik Rp -1.979.376.235.000 yang artinya tidak ada perusahaan yang
mengalami kerugian pada tahun tersebut. Sedangkan jumlah maksimum laba
bersih setiap tahunnya mengalami kenaikan. Pada tahun 2015 jumlah
masksimum laba bersih Rp 1.840.757.747.000, tahun 2016 Rp
5.104.477.000.000 dan tahun 2017 Rp 7.673.322.000.000. Sama halnya dengan
jumlah maksimum, jumlah rata-rata laba bersih juga mengalami kenaikan
setiap tahunnya. Pada tahun 2015 rata-ratanya Rp 62.497.444.971sampai pada
tahun 2017 rata-ratanya menjadi Rp 318.897.820.570.
2. Hasil statistik terhadap jumlah minimum total aktiva perusahaan selama tiga
tahun ada mengalami penurunan pada tahun 2015 jumlah total aktiva Rp
21.726.271.297, tahun 2016 naik Rp 10.579.213.425 dan tahun
2017mengalami penurunan Rp 5.445.490.151. Sedangkan jumlah maksimum
total aktiva juga mengalami kenaikan. Pada tahun 2015 jumlah masksimum
total aktiva Rp 61.715.399.000.000, tahun 2016 naik menjadi Rp
63.991.229.000.000 dan tahun 2017 mengalami kenaikan menjadi Rp
82.262.093.000.000. Sama halnya dengan jumlah rata-rata yang mengalami
kenaikan. Pada tahun 2015 jumlah rata ratanya Rp 5.621.479.425.950, tahun
Total Penjualan 99.000.000 56.107.056.000.000 5.371.199.728.657
2017
Ketepatan Waktu
Pelaporan Keuangan 6 64
1
EAT -1.979.376.235.000 7.673.322.000.000 318.897.820.570
Total Aktiva 5.445.490.151 82.262.093.000.000 6.796.181.240.696
Total Kewajiban 816.401.078 34.724.168.000.000 3.276.739.452.592
Total Ekuitas -5.605.918.000.000 47.537.925.000.000 3.715.823.744.698
Total Penjualan 992.751.074 64.559.204.000.000 6.098.294.332.898
31
2016 naik menjadi Rp 5.979.303.855.636 dan tahun 2017 mengalami kenaikan
Rp 6.796.181.240.696.
3. Hasil statistik terhadap jumlah minimum total kewajiban perusahaan selama
tiga tahun ada yang mengalami penurunan. Pada tahun 2015 jumlah total total
kewajiban Rp 4.414.044.237, tahun 2016 Rp 1.266.899.358 dan tahun 2017
mengalami penurunan Rp 816.401.078. Jumlah maksimum total kewajiban
juga mengalami kenaikan. Pada tahun 2015 jumlah masksimum total
kewajiban Rp 30.443.615.000.000, tahun 2016 menjadi Rp
31.129.457.000.000, dan tahun 2017 mengalami kenaikan kembali Rp
34.724.168.000.000. Sama halnya dengan jumlah rata-rata yang mengalami
kenaikan. Pada tahun 2015 jumlah rata ratanya Rp 2.675.766.649.596, tahun
2016 menjadi Rp 2.821.715.123.155, tahun 2017 mengalami kenaikan Rp
3.276.739.452.592.
4. Hasil statistik terhadap jumlah minimum total ekuitas perusahaan selama tiga
tahun ada yang mengalami kenaikan dan penurunan pada tahun 2015 jumlah
total total ekuitas Rp -3.935.119.001.000, tahun 2016turun Rp -
6.052.021.000.000 dan tahun 2017 mengalami kenaikan Rp -
9.119.034.493.520 yang artinya ada perusahaan yang mengalami kerugian pada
tahun tersebut. Jumlah maksimum total ekuitas mengalami kenaikan setiap
tahunnya, dari tahun 2015 sampai dengan tahun 2017. Sama halnya dengan
jumlah rata-rata total ekuitas mengalami kenaikan. Pada tahun 2015 jumlah
rata-rata total ekuitas Rp 39.250.325.000.000, tahun 2016 menjadi Rp
42.621.943.000.000 dan tahun 2017 naik menjadi Rp 47.537.925.000.000.
5. Hasil statistik terhadap jumlah minimum total penjualan selama tiga tahun ada
yang mengalami penurunan dan kenaikan pada tahun 2015 jumlah total total
penjualan Rp 1.377.511.704, tahun 2016 turun Rp 99.000.000, dan tahun 2017
mengalami kenaikan Rp 992.751.074. Jumlah maksimum total penjualan juga
mengalami kenaikan. Pada tahun 2015 jumlah masksimum total penjualan Rp
49.347.479.000.000, tahun 2016 Rp 56.107.056.000.000, dan tahun 2017
mengalami kenaikan menjadi Rp 64.559.204.000.000. Sama halnya dengan
jumlah rata-rata yang mengalami kenaikan. Pada tahun 2015 jumlah rata
32
ratanya Rp 5.090.026.338.738, tahun 2016 Rp 5.371.199.728.657 dan tahun
2017 mengalami kenaikan menjadi Rp 6.098.294.332.898.
4.2.2 Uji Model
4.2.2.1 Menilai Kelayakan Model Regresi (Goodness of fit)
Pengujian kelayakan model regresi logistik dilakukan dengan menggunakan
goodness of fitness test yang diukur berdasarkan nilai Chi-Square pada tabel
Hosmer and Lemeshow Test (Tabel 4.3).
Tabel 4.3
Sumber: Data diolah, 2019
Dari tabel diatas terlihat bahwa besarnya nilai statistik Hosmer and Lemeshow
goodness of fitness test sebesar 8,714 dengan probabilitas signifikansi sebesar
0,367. Karena nilai probabilitas signifikansi (0,367) lebih besar dibandingkan
tingkat signifikansi (0,05), maka H0 diterima. Hal ini berarti model regresi ini
layak untuk digunakan dalam analisis selanjutnya.
4.2.2.2 Menilai Keseluruhan Model (Overall model of fit)
Uji keseluruhan model digunakan untuk melihat model yang telah dihipotesiskan
telah fit atau tidak dengan data. Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai
antara -2 log likelihood pada awal (block number = 0) dengan nilai -2 log
likelihood pada akhir (block number = 1). Nilai -2log likelihood awal pada block
number = 0, dapat ditunjukkan melalui tabel 4.4 berikut ini:
Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square Df Sig.
1 8,714 8 ,367
33
Tabel 4.4
Nilai -2log likelihood awal
Sumber: Data diolah, 2019
Nilai -2log likelihood akhir pada block number = 1, dapat dilihat melalui tabel
4.5 berikut ini:
Tabel 4.5
Nilai -2log likelihood akhir
Sumber: Data diolah, 2019
Dari tabel 4.4 diatas dapat dilihat bahwa -2 log likelihood awal pada block
number = 0, yaitu model yang hanya memasukkan konstanta yang dapat
dilihat pada step 5, memperoleh nilai sebesar 132,087. Kemudian pada tabel
4.5 dapat dilihat nilai -2 LL akhir dengan block number =1, nilai -2log
likelihood pada step 6 adalah 115,598.
Adanya penurunan nilai antara -2LL awal (initial-2LL function) dengan nilai -
2LL pada langkah berikutnya (-2LL akhir) menunjukkan bahwa model yang
Iteration Historya,b,c
Iteration -2 Log
likelihood
Coefficients
Constant
Step 0
1 140,667 1,619
2 132,376 2,127
3 132,087 2,245
4 132,087 2,251
5 132,087 2,251
Iteration Historya,b,c,d
Iteration -2 Log
likelihood
Coefficients
Constant X1 X2 X3
Step 1
1 129,124 -,534 1,301 -,029 ,078
2 116,615 -1,364 2,154 -,052 ,129
3 115,614 -1,970 2,634 -,056 ,158
4 115,598 -2,106 2,727 -,054 ,164
5 115,598 -2,110 2,730 -,054 ,164
6 115,598 -2,110 2,730 -,054 ,164
34
dihipotesiskan fit dengan data (Ghozali, 2016). Penurunan nilai -2 log
likelihood menunjukkan bahwa model penelitian ini dinyatakan fit, artinya
penambahan-penambahan variabel bebas yaitu profitabilitas, solvabilitas dan
ukuran perusahaan ke dalam model penelitian akan memperbaiki model fit
dalam penelitian ini.
4.2.2.3 Koefisien Determinasi (Negelkerke R Square)
Dalam regresi logistik, dapat digunakan statistik Nagelkerke R Square untuk
mengukur kemampuan model regresi logistik dalam mencocokkan atau
menyesuaikan data. Dengan kata lain, nilai statistik dari Nagelkerke R Square
dapat diinterpretasikan sebagai suatu nilai yang mengukur kemampuan variabel-
variabel independen dalam menjelaskan atau menerangkan variabel dependen.
Tabel 4.6 menyajikan nilai statistik dari Nagelkerke’s R Square.
Tabel 4.6
Nagelkerke R Square
Berdasarkan tabel diatas, nilai statistik Nagelkerke R Square 0,076. Nilai tersebut
diinterpretasikan sebagai kemampuan variabel profitabilitas, solvabilitas dan
ukuran perusahaan dalam mempengaruhi ketepatan waktu (timeliness) pelaporan
keuangan sebesar 16,2%, sisanya 83,8% dijelaskan oleh variabel-variabel/faktor-
faktor lain.
4.2.3 Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis menggunakan model logistic regression binary dengan
metode enter pada tingkat signifikan (α) 5% logistic regression binary digunakan
untuk menguji pengaruh profitabilitas, solvabilitas dan ukuran perusahaan
terhadap ketepatan waktu (timeliness) pelaporan keuangan. Tabel 4.7 berikut ini
Model Summary
Step -2 Log
likelihood
Cox & Snell
R Square
Nagelkerke R
Square
1 115,598a ,076 ,162
Sumber: Data diolah, 2019
35
menunjukkan hasil pengujian dengan menggunakan regresi logistik pada tingkat
signifikansi 5%.
Tabel 4.7
Hasil Uji Koefisien Regresi Logistik
Sumber: Data diolah, 2019
Dari pengujian persamaan regresi logistik tersebut, maka diperoleh model regresi
logistik sebagai berikut:
4.2.3.1 Pengujian Signifikan Model Secara Parsial
Pada regresi logistik, uji signifikansi koefisien regresi populasi secara individu
dapat diuji dengan uji Wald. Dalam uji Wald, statistik yang diuji adalah statistik
Wald (Wald statistic). Dalam uji Wald digunakan hipotesis sebagai berikut :
H0 : Variabel profitabilitas, solvabilitas dan ukuran perusahaan tidak
berpengaruh secara parsial terhadap ketepatan waktu (timeliness) pelaporan
keuangan.
Ha : Variabel profitabilitas, solvabilitas dan ukuran perusahaan berpengaruh
secara parsial terhadap ketepatan waktu (timeliness) pelaporan keuangan.
Dengan kriteria pengujian yang digunakan adalah sebagai berikut :
H0 diterima dan Ha ditolak jika nilai probabilitas (sig) > signifikansi (∝).
Ha diterima dan H0 ditolak jika nilai probabilitas (sig) < signifikansi (∝).
Nilai statistik dari uji Wald berdistribusi chi-square dapat diperoleh sebagai
berikut:
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a
X1 2,730 1,233 4,898 1 ,027 15,328
X2 -,054 ,182 ,090 1 ,765 ,947
X3 ,164 ,062 6,951 1 ,008 1,178
Constant -2,110 1,641 1,652 1 ,199 ,121
36
Tabel 4.8
Hasil Uji Signifikan Model Parsial (Uji-Wald)
Berdasarkan hasil uji wald pada tabel 4.8 diatas, maka dapat disimpulkan hasil
signifikansi atau pengaruh variabel-variabel independen terhadap variabel
dependen sebagai berikut:
1. Variabel profitabilitas (X1) memiliki nilai probabilitas (Sig.) (0,027) lebih kecil
dari 0,05, maka profitabilitas (ROA) berpengaruh terhadap ketepatan waktu
(timeliness) pelaporan keuangan (Y) pada perusahaan jasa (sektor
perdagangan, jasa dan investasi) yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
2. Variabel solvabilitas(X2) nilai probabilitas (Sig.) (0,765) lebih besar dari 0,05,
maka solvabilitasperusahaan tidak berpengaruh ketepatan waktu (timeliness)
pelaporan keuangan (Y) pada perusahaan jasa (sektor perdagangan, jasa dan
investasi) yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
3. Variabel ukuran perusahaan (X4) memiliki nilai probabilitas (Sig.) (0,008)
lebih kecil dari 0,05, maka ukuran perusahaan berpengaruh terhadap ketepatan
waktu (timeliness) pelaporan keuangan (Y) pada perusahaan jasa (sektor
perdagangan, jasa dan investasi) yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia.
4.3 Pembahasan Hasil Penelitian
4.3.1 Hubungan Profitabilitas terhadap Ketepatan Waktu (Timeliness)
Pelaporan Keuangan
Hasil uji regresi logistik terhadap variabel profitabilitas menunjukkan nilai
koefisien positif, yakni 2,730. Hal ini dapat diinterpretasikan semakin tinggi
profitabilitas (ROA) dari suatu perusahaan, maka timeliness pelaporan keuangan
cenderung semakin meningkat. Perhatikan bahwa karena nilai probabilitas (Sig.)
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a
X1 2,730 1,233 4,898 1 ,027 15,328
X2 -,054 ,182 ,090 1 ,765 ,947
X3 ,164 ,062 6,951 1 ,008 1,178
Constant -2,110 1,641 1,652 1 ,199 ,121
Sumber: Data diolah, 2019
37
(0,027) lebih kecil dari 0,05, maka profitabilitas mempengaruhi ketepatan waktu
pelaporan keuangan secara signifikan. Adapun data dari profitabilitas adalah
sebagai berikut:
Tabel 4.9
Data profitabilitas
Keterangan Tahun 2015 Tahun 2016 Tahun 2017
Laba bersih setelah
pajak
62.497.444.971
303.442.063.053
318.897.820.570
Total Aktiva 5.621.479.425.950 5.979.303.855.636 6.796.181.240.696
ROA 0,0187 1,0149 27,7682
Perusahaan yang
tepat waktu
66 60 64
Sumber : Data diolah, 2019
Pada tabel 4.10 dapat dilihat bahwa nilai laba bersih dan total aktiva setiap
tahunnya mengalami peningkatan keuntungan, di tahun 2015 jumlah laba bersih
rata-rata Rp 62.497.444.971 jumlah total aktiva rata-rata Rp 5.621.479.425.950
dan meningkat di tahun 2017 jumlah laba bersih rata-rata menjadi Rp
318.897.820.570total aktiva rata-rata Rp 6.796.181.240.696 ini menunjukkan
bahwa semakin banyak perusahaan yang mengalami keuntungan setiap tahunnya
maka perusahaan akan tepat waktu menyampaikan pelaporan keuangannya dan
tanda positif pada nilai koefisien profitabilitas juga menunjukkan bahwa temuan
ini sesuai dengan logika teori dimana dikatakan bahwa, jika pengumuman laba
berisi berita baik, maka pihak manajemen cenderung menyampaikan laporan
keuangan perusahaannya dengan tepat waktu. Manajemen tidak akan menunda
penyampaian informasi mengenai profit perusahaan kepada prinsipal karena
berhubungan dengan kompensasi keuangan yang akan diterima oleh agen dan
karena merupakan berita baik bagi prinsipal maka kemungkinan besar prinsipal
akan menggunakan agen yang sama untuk mengelola perusahaan. Hasil penelitian
ini sejalan dengan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Dwiyanti (2010),
Sulistyo (2010), Toding & Wirakusuma (2013), Mahendra & Putra (2014), dan
Pradipta & Suryono (2017). Hasil penelitian ini sesuai dengan hipotesis
penelitian, ini terjadi dikarenakan semakin tinggi profitabilitas suatu perusahaan
maka laporan keuangan yang dihasilkan perusahaan tersebut mengandung berita
38
baik (good news), ini menandakan kemampuan perusahaan yang laporannya
berisikan berita baik akan cenderung dengan segera mungkin lebih tepat waktu
dalam mempublikasikan laporan keuangannya ke pasar modal sehingga berita ini
dapat segera diterima oleh para pengguna informasi laporan keuangan. Akan
tetapi hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Kadir (2011) dan Murtini
dkk (2018) yang menyatakan bahwa ketepatan waktu perusahaan untuk
menyerahkan laporan keuangan tidak dipengaruhi oleh tinggi rendahnya
profitabilitas karena mungkin rata-rata tingkat profitabilitas perusahaan yang
masuk ke dalam sampel penelitian ini juga kecil sehingga tidak cukup kuat atau
signifikan untuk menjadi indikator bagi perusahaan dalam menentukan ketepatan
waktu perusahaan untuk menyerahkan laporan keuangannya.
4.3.2 Hubungan Solvabilitas terhadap Ketepatan Waktu (Timeliness)
Pelaporan Keuangan
Hasil uji regresi logistik terhadap variabel tingkat solvabilitas(DER) menunjukkan
nilai koefisien negatif, yakni -0,054. Hal ini dapat diinterpretasikan semakin besar
ukuran perusahaan, maka ketepatan waktu pelaporan keuangan cenderung
semakin berkurang/menurun. Dan nilai probabilitas (Sig.) (0,765) lebih besar dari
0,05, maka solvabilitasperusahaan mempengaruhi timeliness pelaporan keuangan
sangat lemah (tidak signifikan secara statistik pada tingkat signifikansi 5%).
Adapun data dari solvabilitas adalah sebagai berikut:
Tabel 4.10
Data solvabilitas
Keterangan Tahun 2015 Tahun 2016 Tahun 2017
Total Kewajiban 4.414.044.237 1.266.899.358 816.401.078
Total Ekuitas -3.935.119.001.000 -6.052.021.000.000 -5.605.918.000.000
DER -1,1949 -2,3236 18,4106
Perusahaan yang
tepat waktu
66 60 64
Sumber : Data diolah, 2019
Pada tabel 4.11 dapat dilihat bahwa nilai total kewajiban dan total ekuitas setiap
tahunnya mengalami penurunan, di tahun 2015 jumlah total kewajiban minimum
Rp 4.414.044.237 jumlah total ekuitas minimum Rp -3.935.119.001.000 dan
39
menurun di tahun 2017 jumlah total kewajiban minimum menjadi Rp 816.401.078
total ekuitas minimum menjadi Rp -5.605.918.000.000 ini menunjukkan bahwa
penurunan total kewajiban dan total ekuitas tidak mempengaruhi ketepatan waktu
pelaporan keuangan, karena perusahaan tetap melaporkan laporan keuangannya
meskipun mengalami penurunan pada total kewajiban dan total ekuitas. Kondisi
tersebut yang menyebabkan penelitian ini menjadi tidak signifikan dan memiliki
arah koefisien yang berlawanan dengan logika teori. Hal ini mengindikasikan
bahwa baik perusahaan yang tepat waktu maupun perusahaan yang tidak tepat
waktu mengabaikan informasi tentang debt to equity ratio (DER). Dalam kondisi
perekonomian saat ini masalah hutang dianggap biasa dan bukan permasalahan
yang luar biasa bagi sebuah perusahaan selama masih ada kemungkinan
penyelesaiannya, sehingga informasi tentang hutang diabaikan oleh perusahaan.
Hasil ini sesuai dengan penelitian Dwiyanti (2010) dan Respati (2001) yang
menyatakan bahwa debt to equity ratio mencerminkan tingginya risiko keuangan
perusahaan tersebut tidak bisa melunasi kewajiban atau hutangnya baik berupa
pokok maupun bunganya. Sedangkan kesulitan keuangan dianggap berita buruk
yang akan mempengaruhi kondisi perusahaan dimata publik. Sehingga pihak
manajemen cenderung akan menunda penyampaian laporan keuangan yang
memuat berita buruk. Berkaitan dengan teori agensi, maka agen harus bisa
mengelola hutang yang dimiliki oleh perusahaan. Apabila perusahaan memiliki
sedikit hutang maka masih bisa dikatakan wajar karena hutang tersebut dapat
memperbesar arus kas masuk dan dapatdigunakan untuk menghasilkan laba
perusahaan lebih banyak. Tetapi bila hutang perusahaan terlalu besar (Debt to
Equity terlalu besar) maka perusahaan tidak akan dapat membayar pinjaman dan
bunga pinjaman. Ketidakmampuan perusahaan membayar hutang mencerminkan
bahwa agentidak dapat bekerja sesuai kepentingan principal yang nantinya dapat
berpengaruh pada kepentingan principal maupun agen, sehingga agen berusaha
untuk menunda penyampaian informasi. Oleh karena itu, semakin tinggi rasio
debt to equity suatu perusahaan maka perusahaan tersebut akansemakin tidak tepat
waktu dalam penyampaian laporan keuangan perusahaan (menunda informasi).
Akan tetapi hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Rachmawati (2008)
40
dan Dewi & Pamudji (2013) yang menyatakan solavbilitas berpengaruh terhadap
ketepatan waktu pelaporan keuangan. Tingginya resiko ini menunjukkan adanya
kemungkinan bahwa perusahaan tingkat solvabilitas (DER) keuangan suatu
perusahaan tidak mempunyai pengaruh terhadap timeliness pelaporan keuangan.
Hal ini disebabkan karena perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan tidak
akan mempengaruhi perusahaan tersebut dalam menyampaikan laporan
keuangannnya secara tepat waktu. Baik perusahaan yang tepat waktu maupun
perusahaan yang tidak tepat waktu dalam penyampaian laporan keuangannya
mengabaikan informasi tentang tingkat solavabilitas (DER).
4.3.3 Hubungan Ukuran Perusahaan terhadap Ketepatan Waktu
(Timeliness) Pelaporan Keuangan
Hasil uji regresi logistik terhadap variabel ukuran perusahaan menunjukkan nilai
koefisien positif, yakni 0,164. Hal ini dapat diinterpretasikan semakin besar
ukuran perusahaan, maka ukuran perusahaan mempengaruhi ketepatan waktu
pelaporan keuangan perusahaan. Perhatikan bahwa karena nilai probabilitas (Sig.)
(0,008) lebih kecil dari 0,05, maka membuktikan bahwa ukuran perusahaan
berpengaruh terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan perusahaan.
Adapun data yang didapat pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 4.11
Data ukuran perusahaan Keterangan Tahun 2015 Tahun 2016 Tahun 2017
Total penjualan 5.090.026.338.738 5.371.199.728.657 6.098.294.332.898
Ln Total penjualan 0,0475 0,9913 27,8063
Perusahaan yang
tepat waktu
66 60 64
Sumber : Data diolah, 2019
Pada tabel 4.12 dapat dilihat nilai ukuran perusahaan yang di ukur dengan Ln
total penjualan yang pada angka sebesar 0,0475 terdapat 66 perusahaan yang
tepat waktu dan pada angka sebesar 27,8 hanya 64 perusahaan yang tepat
waktu menyampaikan laporan keuangannya hal ini membuktikan ukuran
41
perusahaan yang besar dapat mempengaruhi ketepatan waktu pelaporan
keuangan perusahaan.
Hasil penelitian mengenai ukuran perusahaan berpengaruh terhadap ketepatan
waktu pelaporan keuangan perusahaan mendukung logika tentang ukuran
perusahaan yang besar cenderung akan menyampaikan laporan keuangan
secara tepat waktu demi menjaga nama baik perusahaan yang telah besar.
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh
Sulistyo (2010), Pradipta & Suryono (2017) dan Dewi & Pamudji (2013) yang
menyatakan perusahaan besar sering berargumen untuk lebih cepat dalam
menyampaikan laporan keuangan karena beberapa alasan. Pertama, perusahaan
besar memiliki lebih banyak sumber daya, lebih banyak staf akuntansi dan sistem
informasi yang canggih dan memiliki sistem pengendalian intern yang kuat.
Kedua, perusahaan besar mendapat pengawasan yang lebih dari investor dan
regulator serta lebih menjadi sorotan publik. Secara rinci, perusahaan besar sering
kali diikuti oleh sejumlah besar analis yang selalu mengharapkan informasiyang
tepat waktu untuk memperkuat maupun meninjau kembali harapan-harapan
mereka. Perusahaan besar berada di bawah tekanan untuk mengumumkan laporan
keuangannya tepat waktu untuk menghindari adanya spekulasi dalam
perdagangan saham perusahaannya. Hasil penelitian ini juga mendukung landasan
teori yang ada yang menyatakan bahwa semakin besar suatu perusahaan maka
perusahaan tersebut akan lebih tepat waktu dalam menyampaikan laporan
keuangan, karena semakinbesar perusahaan, semakin banyak memiliki sumber
daya, lebih banyak staf akuntansi dan sistem informasi yang canggih serta
memiliki sistem pengendalian intern yang kuat sehingga akan semakin cepat
dalam penyelesaian laporan keuangan. Selain itu, perusahaan besar juga akan
lebih tepat waktu dalam penyampaian laporan keuangan untuk menjaga image
atau citra perusahaan dimata publik. Akan tetapi hasil penelitian ini tidak sejalan
dengan penelitian Mahendra & Putra (2014) dan Imaniar & Kurnia (2016) yang
menyatakan ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap ketepatan waktu
pelaporan keuangan.
42
BAB 5
SIMPULAN DAN SARAN
5.1 Simpulan
Penelitian ini dilakukan untuk menguji Profitabilitas, Solvabilitas dan Ukuran
Perusahaan memiliki pengaruh terhadap Ketepatan Waktu Pelaporan Keuangan
pada perusahaan jasa (sektor perdagangan, jasa dan investasi) yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia selama periode 2015-2017. Berikut adalah kesimpulan yang
dapat diambil dari penelitian :
1. Penelitian dilakukan dengan objek penelitian perusahaan jasa yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia dengan periode pengamatan 2015-2017, dengan
menggunakan 70 perusahaan sebagai sampel penelitian yang semakin lama
mengalami penurunan ketepatan waktu pelaporan keuangan.
2. Berdasarkan pengujian dengan menggunakan regresi logistik, menunjukkan
bukti empiris bahwa variabel profitabilitas (ROA) berpengaruh terhadap
ketepatan waktu pelaporan keuangan dan memiliki pengaruh koefisien positif
sebesar 2,730 pada tingkat signifikansi 5%.
3. Berdasarkan pengujian dengan menggunakan regresi logistik, menunjukkan
bukti empiris bahwa variabel solvabilitas(DER) tidak berpengaruh terhadap
ketepatan waktu pelaporan keuangan dan memiliki pengaruh koefisien negatif
sebesar 0,054 pada tingkat signifikansi 5%.
4. Berdasarkan pengujian dengan menggunakan regresi logistik, menunjukkan
bukti empiris bahwa variabel ukuran perusahaan (total penjualan) berpengaruh
terhadap ketepatan waktu pelaporan keuangan dan memiliki pengaruh
koefisien positif sebesar 0,164 pada tingkat signifikansi 5%.
43
5.2 Saran
Saran yang dapat diberikan dalam penelitian ini adalah:
1. Peneliti selanjutnya disarankan untuk meneliti pada seluruh perusahaan yang
terdaftar di Bursa Efek Indonesia, agar dapat mengetahui variabel-variabel
yang mempegaruhi faktor-faktor ketepatan waktu pelaporan keuangan.
2. Peneliti selanjutnya disarankan untuk meneliti struktur kepemilikan
perusahaan, umur perusahaan, opini audit, reputasi KAP dan lain-lain yang
belum dipertimbangkan dalam penelitian ini.
3. Pada penelitian selanjutnya, disarankan untuk menambah tahun penelitian
sehingga hasil yang diperoleh akan lebih dapat menggambarkan kondisi
sesungguhnya selama jangka panjang.
44
DAFTAR PUSTAKA
Bursa Efek Indonesia. 2018. Fact Book. Melalui www.idx.co.id. Diakses pada
tanggal 28 Juni 2019.
Dewi. K.M. & Pamudji. S. (2013). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi
Ketepatan Waktu dan Audit Delay Penyampaian Laporan Keuangan
(Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di BEI
Periode 2007-2011). Diponegoro Journal Of Accounting. Vol. 2. No. 2.
Hal 1-13.
Dwiyanti, R. (2010). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Ketepatan
Waktu Pelaporan Keuangan Pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di
Bursa Efek Indonesia. Skripsi, Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi
Universitas Diponegoro, Semarang.
Dyers, J.C, and A.J. Mc Hugh, (1975). The Timeliness of the Australian Annual
Report. Journal of Accounting Research. Autumn: 204-219.
Ghozali, I. (2016). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 23.
Edisi ke 8. Semarang: Universitas Diponegoro.
Handayani. A.P. & Wirakusuma. M.G. (2013). Pengaruh Profitabilitas,
Solvabilitas, Reputasi Kantor Akuntan Publik Pada Ketidaktepatwaktuan
Publikasi Laporan Keuangan Perusahaan di Bei. E-Jurnal Akuntansi
Universitas Udayana 4.3. Hal 472-488.
Harahap,Sofyan Syafri. (2011). Analisis Kritis Atas Laporan Keuangan. Jakarta:
Raja Grafindo Persada.
Irawan. E.A. (2012). Faktor-Faktor yang Memperngaruhi Ketepatan Waktu
Pelaporan Keuangan Perusahaan Perbankan Go Publik di Bursa Efek
Indonesia(Studi Pada Perusahaan Perbankan di Bursa Efek Indonesia
Periode 2007-2009). Skripsi,Jurusan Akuntansi Fakultas Ekonomi
Universitas Negeri Semarang.
Imaniar. F.Q. & Kurnia. (2016). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Ketepatan
Waktu Pelaporan Keuangan Perusahaan. Jurnal Ilmu dan Riset Akuntansi.
Vol. 5 No. 6.
Kadir. A. (2011). Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap Ketepatan Waktu
Pelaporan Keuangan Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur di
Bursa Efek Jakarta. Jurnal Manajemen dan Akuntansi. Vol. 12. No. 1.
Kasmir. (2016). Analisis Laporan Keuangan. Jakarta: Raja Grafindo Persada.
45
Mahendra,I.B.K.Y. & Putra, I.N.W.A. (2014). Pengaruh Komisaris Independen,
Kepemilikan Institusional, Profitabilitas, Likuiditas, Dan Ukuran
Perusahaan Terhadap Ketepatwaktuan. E-Jurnal Akuntansi Universitas
Udayana. 9.2. Hal 304-324.
Murtini, M., Hidayah, R., & Adi, A. S. (2018). Analisis Faktor-Faktor yang
Mempengaruhi Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan
Perusahaan (Studi Kasus Pada Perusahaan Jasa Keuangan Perbankan yang
Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2010-2012). Majalah Ilmiah
Neraca, 10(2).
Owusu-Ansah, Stephen. 2000. Timeliness of Corporate Financial Reporting in
Emerging Capital Market: Empirical Evidence from The Zimbabwe Stock
Exchange. Journal Accounting and Business Research. Vol. 30. No.3.
Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Nomor 29 /Pojk.04/2016 Tentang Laporan
Tahunan Emiten atau Perusahaan Publik
Pradipta. D.N. & Suryono. B. (2017). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi
Ketepatan Waktu Pelaporan Keuangan. Jurnal Ilmu dan Riset Akuntansi.
Vol. 6 No. 3.
Prastiwi, E.D., Yuniarta, G.A., & Darmawan, N.A.S. (2014). Pengaruh
Profitabilitas dan Likuiditas Terhadap Ketepatan Waktu Pelaporan
Keuangan(Studi Empiris Pada Perusahaan LQ45 Yang Terdaftar Di BEI
Periode 2008-2012). Jurusan Akuntansi Program S1. Vol. 02 No. 1.
Probokusumo, E., Utomo, W. S., & Nuraina, E. (2017). Pengaruh Profitabilitas,
Solvabilitas dan Size Perusahaan Terhadap Timeliness Pelaporan Keuangan
(Study Empiris Pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di BEI).Forum
Ilmiah Pendidikan Akuntansi – Universitas PGRI Madiun. Vol. 5 No. 1 Hal.
110-119.
Rachmawati. S. (2008). Pengaruh Faktor Internal dan Eksternal Perusahaan
Terhadap Audit Delay dan Timeliness. Jurnal Akuntansi Dan Keuangan.
Vol. 10 No. 1.
Sanjaya, I.M.D.M. & Wirawati, N.G.P. (2016). Analisis Faktor-Faktor yang
Mempengaruhi Ketepatan Waktu Pelaporan Keuangan Pada Perusahaan
Manufaktur yang Terdaftar di Bei. E-Jurnal Akuntansi Universitas
Udayana. Vol.15 No. 1. Hal 17-26.
Situmorang, G. (2010). Faktor-faktor yang mempengaruhi ketepatan waktu
pelaporan keuangan pada perusahaan perkebunan dan pertambanganGo
Public diBEI. Skripsi, Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas
Sumatera Utara, Medan.
46
Sugiyono, (2017). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Bandung.
Alfabeta.
Sujarweni, V. Wiratna. (2017). Analisis Laporan Keuangan Teori, Aplikasi, dan
Hasil penelitian. Yogyakarta: Pustaka Baru Press.
Sulistyo, W.A.N. (2010). Analisis Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap
Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan pada Perusahaan yang
Listing di Bursa Efek Indonesia Periode 2006-2008. Skripsi, Fakultas
Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Diponegoro, Semarang.
Suryanto. J& Pahala, I. (2016). Analisa Faktor – Faktor yang Berpengaruh
Terhadap Ketepatan Waktu Pelaporan Keuangan (Studi Empiris Pada
Perusahaan Otomotif dan Komponen Dan Telekomunikasi yang Terdaftar
Di Bursa Efek Indonesia). Jurnal IlmiahWahana Akuntansi. Vol. 11. No. 2.
Toding, M. & Wirakusuma, M. G. (2013).Faktor-Faktor Yang Memengaruhi
Ketepatwaktuan Penyampaian Laporan Keuangan. E-Jurnal Akuntansi
Universitas Udayana3. Hal 15-31.
Wijayanti, N. (2009). Pengaruh Profitabilitas, Umur Perusahaan, Ukuran
Perusahaan, dan Kepemilikan Publik terhadap Ketepatan Waktu Pelaporan
Keuangan Perusahaan (Studi Empiris pada Perusahaan LQ 45 di Bursa Efek
Indonesia). Skripsi, Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas
Sebelas Maret, Surakarta.
Wulantoro, A.F. (2011).Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Ketepatan Waktu
Publikasi Laporan Keuangan (Studi Empiris pada Perusahaan Manufaktur
yang Terdaftar di BEI 2008-2010). Skripsi, Fakultas Ekonomi Jurusan
Akuntansi Universitas Diponegoro, Semarang.
47
Lampiran 01 Daftar Perusahaan yang Diamati Tahun 2015-2017
No. Nama Perusahaan
1 ACES Ace Hardware Indonesia Tbk.
2 AKRA AKR Corporindo Tbk.
3 AMRT Sumber Alfaria Trijaya Tbk.
4 APII Arita Prima Indonesia Tbk.
5 ARTA Arthavest Tbk
6 ASGR Astra Graphia Tbk.
7 ATIC Anabatic Technologies Tbk.
8 BAYU Bayu Buana Tbk
9 BHIT MNC Investama Tbk.
10 BMTR Global Mediacom Tbk.
11 BNBR Bakrie & Brothers Tbk
12 CNKO Exploitasi Energi Indonesia Tb
13 CSAP Catur Sentosa Adiprana Tbk.
14 DNET Indoritel Makmur Internasional
15 DPUM Dua Putra Utama Makmur Tbk.
16 EMTK Elang Mahkota Teknologi Tbk.
17 ERAA Erajaya Swasembada Tbk.
18 FAST Fast Food Indonesia Tbk.
19 GEMA Gema Grahasarana Tbk.
20 HOME Hotel Mandarine Regency Tbk.
21 ICON Island Concepts Indonesia Tbk.
22 INPP Indonesian Paradise Property T
23 INTD Inter Delta Tbk
24 ITTG Leo Investments Tbk.
25 JIHD Jakarta International Hotels &
26 JSPT Jakarta Setiabudi Internasiona
27 JTPE Jasuindo Tiga Perkasa Tbk.
28 KPIG MNC Land Tbk.
29 KREN Kresna Graha Investama Tbk.
30 LINK Link Net Tbk.
31 LMAS Limas Indonesia Makmur Tbk
32 LPPF Matahari Department Store Tbk.
33 LTLS Lautan Luas Tbk.
34 MAMI Mas Murni Indonesia Tbk
35 MAPI Mitra Adiperkasa Tbk.
36 MARI Mahaka Radio Integra Tbk.
37 MDIA Intermedia Capital Tbk.
38 MFMI Multifiling Mitra Indonesia Tb
39 MICE Multi Indocitra Tbk.
48
40 MIDI Midi Utama Indonesia Tbk.
41 MIKA Mitra Keluarga Karyasehat Tbk.
42 MKNT Mitra Komunikasi Nusantara Tbk
43 MLPL Multipolar Tbk.
44 MLPT Multipolar Technology Tbk.
45 MNCN Media Nusantara Citra Tbk.
46 MSKY MNC Sky Vision Tbk.
47 MTDL Metrodata Electronics Tbk.
48 PANR Panorama Sentrawisata Tbk.
49 PDES Destinasi Tirta Nusantara Tbk
50 PGLI Pembangunan Graha Lestari Inda
51 PJAA Pembangunan Jaya Ancol Tbk.
52 PUDP Pudjiadi Prestige Tbk.
53 RALS Ramayana Lestari Sentosa Tbk.
54 SAME Sarana Meditama Metropolitan T
55 SCMA Surya Citra Media Tbk.
56 SDPC Millennium Pharmacon Internati
57 SHID Hotel Sahid Jaya International
58 SILO Siloam International Hospitals
59 SIMA Siwani Makmur Tbk
60 SKYB Northcliff Citranusa Indonesia
61 SONA Sona Topas Tourism Industry Tb
62 TELE Tiphone Mobile Indonesia Tbk.
63 TGKA Tigaraksa Satria Tbk.
64 TIRA Tira Austenite Tbk
65 TMPI Sigmagold Inti Perkasa Tbk.
66 TURI Tunas Ridean Tbk.
67 UNTR United Tractors Tbk.
68 VIVA Visi Media Asia Tbk.
69 WICO Wicaksana Overseas Internation
70 ZBRA Zebra Nusantara Tbk
49
Lampiran 2 Data Ketepatan Waktu Pelaporan Keuangan
Perusahaan yang Diamati Tahun 2015-2017
No. Kode
Perusahaan 2015 2016 2017
1 ACES 1 1 1
2 AKRA 1 1 1
3 AMRT 1 1 1
4 APII 1 1 1
5 ARTA 1 1 1
6 ASGR 1 1 1
7 ATIC 1 1 1
8 BAYU 1 1 1
9 BHIT 1 0 1
10 BMTR 1 0 1
11 BNBR 1 1 0
12 CNKO 1 1 0
13 CSAP 1 1 1
14 DNET 1 1 1
15 DPUM 1 0 1
16 EMTK 1 1 1
17 ERAA 1 1 1
18 FAST 1 1 1
19 GEMA 1 1 1
20 HOME 1 1 1
21 ICON 1 1 1
22 INPP 1 1 1
23 INTD 1 1 1
24 ITTG 1 0 1
25 JIHD 1 1 1
26 JSPT 1 1 1
27 JTPE 1 1 1
28 KPIG 1 1 1
29 KREN 1 1 1
30 LINK 1 1 1
31 LMAS 1 1 1
32 LPPF 1 1 1
33 LTLS 1 1 1
34 MAMI 1 1 1
50
35 MAPI 1 1 1
36 MARI 1 1 1
37 MDIA 0 1 1
38 MFMI 1 1 1
39 MICE 1 1 1
40 MIDI 1 1 1
41 MIKA 1 1 1
42 MKNT 1 1 1
43 MLPL 1 1 0
44 MLPT 1 1 1
45 MNCN 1 0 1
46 MSKY 1 0 1
47 MTDL 1 1 1
48 PANR 1 1 1
49 PDES 1 1 1
50 PGLI 1 1 1
51 PJAA 1 1 1
52 PUDP 1 1 1
53 RALS 1 1 1
54 SAME 1 1 1
55 SCMA 1 1 1
56 SDPC 1 1 1
57 SHID 1 1 1
58 SILO 1 1 1
59 SIMA 0 1 0
60 SKYB 0 0 1
61 SONA 1 1 1
62 TELE 1 1 1
63 TGKA 1 1 1
64 TIRA 1 0 0
65 TMPI 1 0 1
66 TURI 1 1 1
67 UNTR 1 1 1
68 VIVA 0 1 1
69 WICO 1 1 1
70 ZBRA 1 0 0
51
Lampiran 3 Data Laba Bersih Perusahaan yang Diamati Tahun 2015-2017
No. Kode Perusahaan 2015 2016 2017
1 ACES 584.873.463.989 706.150.082.276 780.686.814.661
2 AKRA 1.058.741.020.000 1.046.852.086.000 1.304.600.520.000
3 AMRT 464.204.000.000 553.835.000.000 257.735.000.000
4 APII 18.443.574.546 15.871.882.915 13.921.992.681
5 ARTA 1.484.863.368 4.606.415.870 11.595.911.507
6 ASGR 265.120.000.000 255.113.000.000 257.225.000.000
7 ATIC 59.863.201.059 73.214.143.692 79.089.339.791
8 BAYU 26.137.626.931 27.209.604.516 32.945.602.411
9 BHIT -5.883.920.000.000 847.943.000.000 524.708.000.000
10 BMTR 283.439.000.000 786.540.000.000 1.054.125.000.000
11 BNBR -1.719.369.171.000 -3.661.618.000.000 -841.019.000.000
12 CNKO -539.821.037.000 -629.235.106.000 -1.979.376.235.000
13 CSAP 43.021.915.000 74.636.924.000 89.022.191.000
14 DNET 414.917.958.885 398.072.946.858 170.793.416.762
15 DPUM 77.867.672.829 90.940.950.633 105.548.625.881
16 EMTK 1.840.757.747.000 892.885.880.000 447.944.371.000
17 ERAA 229.811.612.575 261.720.607.391 347.149.581.987
18 FAST 105.023.728.000 172.605.540.000 166.998.578.000
19 GEMA 24.922.066.594 30.726.622.050 23.905.950.470
20 HOME 248.402.075 259.564.644 128.337.162
21 ICON 3.915.155.783 4.360.175.368 15.161.894.772
22 INPP 112.287.513.857 181.566.742.860 147.427.151.843
23 INTD 2.518.557.847 1.226.300.267 1.680.588.246
52
24 ITTG 7.478.602.474 -3.752.581.559 -7.907.436.601
25 JIHD 91.829.503.000 316.403.295.000 192.517.386.000
26 JSPT 211.003.762.000 169.430.409.000 179.213.383.000
27 JTPE 65.315.606.173 79.580.165.369 81.951.350.420
28 KPIG 239.690.468.140 1.800.823.469.340 1.315.233.904.362
29 KREN 56.205.193.255 165.060.331.953 296.005.694.313
30 LINK 639.672.000.000 818.564.000.000 1.007.278.000.000
31 LMAS 18.070.290.769 3.146.240.643 3.895.439.449
32 LPPF 1.780.848.000.000 2.019.705.000.000 1.907.077.000.000
33 LTLS 34.032.000.000 115.337.000.000 183.621.000.000
34 MAMI 2.144.676.525 19.255.029.532 21.753.416.542
35 MAPI 30.095.070.000 208.475.635.000 350.081.265.000
36 MARI 32.213.660.458 42.597.202.167 32.543.138.048
37 MDIA 260.894.841.000 649.802.430.000 553.502.627.000
38 MFMI 16.469.954.346 20.907.078.837 23.129.521.063
39 MICE 26.291.340.939 24.239.568.815 66.623.111.353
40 MIDI 140.511.000.000 196.043.000.000 102.812.000.000
41 MIKA 588.447.243.986 720.721.429.886 708.761.732.542
42 MKNT 4.509.801.751 2.297.528.116 37.920.002.187
43 MLPL -848.389.000.000 954.604.000.000 -1.474.686.000.000
44 MLPT 97.208.310.000 130.165.598.000 100.032.397.000
45 MNCN 1.276.968.000.000 1.482.955.000.000 1.567.546.000.000
46 MSKY -776.477.000.000 -197.442.000.000 -289.337.000.000
47 MTDL 326.634.000.000 322.877.000.000 374.241.000.000
48 PANR 50.645.937.000 2.905.942.000 36.090.327.000
49 PDES 6.806.385.173 25.385.417.980 30.499.781.100
53
50 PGLI 470.262.655 622.803.096 1.476.782.162
51 PJAA 289.419.920.671 153.893.504.735 224.154.588.077
52 PUDP 27.591.952.360 22.919.928.181 504.843.795.570
53 RALS 336.054.000.000 408.479.000.000 406.580.000.000
54 SAME 56.605.179.300 14.795.337.338 72.015.135.309
55 SCMA 1.524.996.907.000 1.513.628.912.000 1.317.748.064.000
56 SDPC 11.907.197.455 11.105.831.822 14.180.345.525
57 SHID 350.315.509 763.198.004 1.458.068.918
58 SILO 61.706.076.528 98.701.964.743 103.521.000.000
59 SIMA -1.483.892.133 -701.340.771 -868.455.050
60 SKYB -174.776.362.900 39.516.936.252 -1.716.060.408
61 SONA 36.904.287.825 -14.579.698.506 54.071.193.194
62 TELE 370.649.000.000 468.878.000.000 418.162.000.000
63 TGKA 196.049.612.474 211.153.019.175 254.951.562.937
64 TIRA 1.180.820.343 1.111.674.690 10.764.777.724
65 TMPI -23.598.411.847 -39.501.568.751 576.776.461
66 TURI 292.222.000.000 552.456.000.000 476.203.000.000
67 UNTR 2.792.439.000 5.104.477.000.000 7.673.322.000.000
68 VIVA -482.290.913.000 477.004.533.000 209.676.867.000
69 WICO 2.813.610.955 3.289.390.789 168.952.809.904
70 ZBRA -8.351.373.538 -12.641.565.483 375.515.650
54
Lampiran 4 Data Total Aktiva Perusahaan yang Diamati Tahun 2015-2017
No. Kode Perusahaan 2015 2016 2017
1 ACES 3.267.549.674.003 3.731.101.667.891 4.428.840.550.479
2 AKRA 15.203.129.563.000 15.830.740.710.000 16.823.208.531.000
3 AMRT 15.195.887.000.000 19.474.367.000.000 21.901.740.000.000
4 APII 421.872.747.114 407.985.799.015 423.181.306.980
5 ARTA 361.149.325.275 367.046.080.058 384.216.569.858
6 ASGR 1.810.083.000.000 1.723.468.000.000 2.411.872.000.000
7 ATIC 2.279.590.703.070 2.660.040.152.796 3.258.019.612.783
8 BAYU 644.524.751.604 654.082.047.254 759.510.011.496
9 BHIT 53.177.474.000.000 55.292.949.000.000 56.523.811.000.000
10 BMTR 26.492.179.000.000 24.624.431.000.000 27.694.734.000.000
11 BNBR 9.186.392.098.000 6.558.438.000.000 6.906.772.000.000
12 CNKO 5.672.002.482.000 5.178.439.222.000 3.705.091.478.000
13 CSAP 3.522.572.851.000 4.240.820.320.000 5.138.259.285.000
14 DNET 7.928.528.692.506 8.335.065.215.434 10.899.944.883.176
15 DPUM 1.575.467.891.720 1.686.051.817.768 2.079.476.367.995
16 EMTK 17.500.271.744.000 20.376.367.838.000 22.209.662.128.000
17 ERAA 7.800.299.841.485 7.424.604.403.847 8.873.875.493.055
18 FAST 2.310.536.370.000 2.577.819.573.000 2.749.422.391.000
19 GEMA 447.899.389.368 681.245.836.220 811.103.847.459
20 HOME 257.837.009.413 266.031.855.978 282.559.876.652
21 ICON 414.188.946.071 468.521.879.542 417.620.774.123
22 INPP 4.901.062.529.658 5.155.753.396.983 6.667.921.476.644
23 INTD 47.676.255.943 46.760.927.085 49.746.327.705
55
24 ITTG 104.062.634.781 99.607.933.511 91.324.912.060
25 JIHD 6.470.222.705.000 6.604.718.559.000 6.655.376.027.000
26 JSPT 3.671.502.471.000 3.890.237.906.000 4.120.088.912.000
27 JTPE 886.846.976.750 1.052.131.760.706 1.015.271.044.216
28 KPIG 11.127.313.993.463 14.157.428.109.357 15.327.156.276.743
29 KREN 684.947.692.762 1.263.115.359.047 2.004.213.149.090
30 LINK 4.438.116.000.000 5.055.036.000.000 5.766.226.000.000
31 LMAS 552.476.982.324 478.773.464.964 446.339.446.199
32 LPPF 3.889.291.000.000 4.858.878.000.000 5.427.426.000.000
33 LTLS 5.393.330.000.000 5.658.360.000.000 5.769.332.000.000
34 MAMI 794.414.083.983 829.216.584.975 883.810.096.621
35 MAPI 9.482.934.568.000 10.683.437.788.000 11.425.390.076.000
36 MARI 156.265.058.871 210.859.583.120 317.710.200.635
37 MDIA 2.287.789.615.000 2.973.235.205.000 5.149.249.808.000
38 MFMI 184.786.688.849 215.487.521.382 244.722.928.696
39 MICE 761.521.834.947 848.612.119.839 863.182.442.302
40 MIDI 3.232.642.000.000 4.261.283.000.000 4.878.115.000.000
41 MIKA 3.719.815.820.449 4.176.188.101.672 4.712.039.481.525
42 MKNT 136.591.915.013 157.848.592.051 968.128.268.255
43 MLPL 22.733.802.000.000 24.122.671.000.000 22.864.795.000.000
44 MLPT 1.683.190.522.000 1.779.863.908.000 1.870.716.006.000
45 MNCN 14.474.557.000.000 14.239.867.000.000 15.057.291.000.000
46 MSKY 6.568.893.000.000 5.348.524.000.000 4.947.388.000.000
47 MTDL 3.496.665.000.000 3.876.021.000.000 4.271.127.000.000
48 PANR 1.745.981.217.000 2.279.403.845.000 2.649.578.530.000
49 PDES 393.901.425.249 464.949.299.354 465.726.345.148
56
50 PGLI 65.103.319.418 68.325.896.841 80.931.406.341
51 PJAA 3.130.177.111.064 3.768.551.035.234 3.748.269.800.320
52 PUDP 445.919.320.351 531.168.640.936 6.018.020.897.000
53 RALS 4.574.904.000.000 4.647.009.000.000 4.891.922.000.000
54 SAME 1.203.219.993.917 1.451.906.798.116 1.714.734.766.230
55 SCMA 4.565.963.576.000 4.820.611.941.000 5.385.807.878.000
56 SDPC 633.217.332.516 733.443.472.176 938.005.256.482
57 SHID 1.449.036.770.639 1.443.540.346.013 1.518.623.166.828
58 SILO 2.986.270.148.106 4.215.689.550.079 7.596.268.000.000
59 SIMA 40.080.558.448 40.194.897.678 39.326.442.628
60 SKYB 117.556.210.410 35.293.559.809 33.127.001.121
61 SONA 1.136.045.185.033 1.031.213.478.568 1.141.551.052.237
62 TELE 7.128.717.000.000 8.215.481.000.000 8.749.797.000.000
63 TGKA 2.646.301.796.777 2.686.030.338.104 2.924.962.977.878
64 TIRA 216.779.431.128 329.673.729.905 341.749.270.708
65 TMPI 1.151.397.825.118 1.140.159.823.459 1.141.944.770.072
66 TURI 4.361.587.000.000 4.977.673.000.000 5.464.898.000.000
67 UNTR 61.715.399.000.000 63.991.229.000.000 82.262.093.000.000
68 VIVA 6.206.137.121.000 6.836.551.167.000 7.731.830.939.000
69 WICO 217.982.774.634 229.056.622.337 411.063.871.798
70 ZBRA 21.726.271.297 10.579.213.425 5.445.490.151
57
Lampiran 5 Data Total Kewajiban Perusahaan yang Diamati Tahun 2015-2017
No. Kode Perusahaan 2015 2016 2017
1 ACES 638.724.157.543 682.373.973.095 918.418.702.689
2 AKRA 7.916.954.220.000 7.756.420.389.000 7.793.559.184.000
3 AMRT 10.345.671.000.000 14.179.604.000.000 16.651.570.000.000
4 APII 201.261.992.817 168.731.948.348 175.788.682.046
5 ARTA 59.932.254.237 61.025.432.615 66.431.170.779
6 ASGR 750.140.000.000 557.158.000.000 1.090.688.000.000
7 ATIC 1.578.197.898.394 1.901.982.065.402 2.454.153.279.491
8 BAYU 268.776.039.936 280.845.654.069 354.038.525.426
9 BHIT 30.443.615.000.000 31.129.457.000.000 32.437.621.000.000
10 BMTR 11.197.567.000.000 10.712.447.000.000 13.568.375.000.000
11 BNBR 13.121.511.099.000 12.610.459.000.000 12.512.690.000.000
12 CNKO 3.110.067.789.000 3.265.752.622.000 3.285.230.351.000
13 CSAP 2.669.053.867.000 2.829.046.007.000 3.612.982.306.000
14 DNET 60.440.387.704 105.688.495.804 2.429.110.839.547
15 DPUM 336.461.103.513 394.047.056.850 683.304.453.733
16 EMTK 2.111.140.558.000 4.570.540.400.000 4.359.188.483.000
17 ERAA 4.594.893.687.532 4.015.443.128.834 5.167.220.974.325
18 FAST 1.195.619.040.000 1.354.608.586.000 1.455.851.579.000
19 GEMA 259.727.115.191 285.783.091.391 405.186.174.175
20 HOME 50.011.742.681 56.999.517.601 73.475.363.613
21 ICON 255.522.508.449 309.737.600.921 244.118.030.782
22 INPP 949.040.795.832 1.066.807.147.175 2.432.987.210.356
23 INTD 16.316.576.257 12.581.397.973 13.516.620.591
58
24 ITTG 4.414.044.237 3.711.924.529 5.048.639.604
25 JIHD 2.020.423.958.000 1.824.396.193.000 1.707.230.792.000
26 JSPT 1.201.114.456.000 1.239.157.501.000 1.335.008.459.000
27 JTPE 536.052.374.193 498.485.506.764 428.890.913.231
28 KPIG 2.252.031.109.380 2.893.801.200.699 2.963.166.929.942
29 KREN 167.526.333.119 582.572.847.429 661.106.160.315
30 LINK 770.793.000.000 1.091.956.000.000 1.242.039.000.000
31 LMAS 428.241.810.415 354.572.222.236 318.464.006.522
32 LPPF 2.783.124.000.000 3.003.635.000.000 3.099.441.000.000
33 LTLS 3.773.710.000.000 3.979.344.000.000 3.898.250.000.000
34 MAMI 197.698.741.377 211.061.767.052 236.254.044.687
35 MAPI 6.508.024.000.000 7.479.927.515.000 7.182.975.931.000
36 MARI 67.999.817.146 35.622.762.469 122.455.556.016
37 MDIA 678.125.694.000 754.380.347.000 2.495.163.449.000
38 MFMI 22.281.136.090 34.042.824.236 44.123.245.577
39 MICE 177.549.579.466 247.798.771.622 255.800.228.951
40 MIDI 2.496.937.000.000 3.366.178.000.000 3.955.245.000.000
41 MIKA 440.838.887.561 539.773.268.297 681.524.616.665
42 MKNT 11.052.141.787 24.494.617.569 686.542.666.514
43 MLPL 13.821.171.000.000 14.758.200.000.000 15.328.905.000.000
44 MLPT 978.785.102.000 957.506.236.000 993.174.382.000
45 MNCN 4.908.164.000.000 4.752.769.000.000 5.256.208.000.000
46 MSKY 5.180.237.000.000 4.079.133.000.000 2.744.598.000.000
47 MTDL 1.947.590.000.000 2.026.722.000.000 2.069.409.000.000
48 PANR 1.332.732.675.000 1.525.055.783.000 1.441.692.452.000
49 PDES 215.552.254.660 260.541.241.481 257.056.441.083
59
50 PGLI 7.882.770.035 10.445.937.744 22.609.286.208
51 PJAA 1.341.639.349.713 1.940.438.545.851 1.757.832.063.050
52 PUDP 135.764.536.989 201.639.122.560 170.214.821.823
53 RALS 1.309.610.000.000 1.241.100.000.000 1.397.577.000.000
54 SAME 462.040.007.539 600.934.069.969 672.450.806.562
55 SCMA 1.152.287.864.000 1.115.203.785.000 1.115.203.785.000
56 SDPC 498.902.535.912 590.167.165.000 725.390.567.717
57 SHID 511.159.738.984 497.188.884.322 571.982.949.562
58 SILO 1.246.318.520.242 1.086.619.553.976 1.282.754.000.000
59 SIMA 11.338.059.067 11.920.344.067 11.920.344.067
60 SKYB 146.994.610.309 1.266.899.358 816.401.078
61 SONA 426.771.188.882 446.585.300.387 504.553.387.288
62 TELE 4.313.276.000.000 5.010.118.000.000 5.206.421.000.000
63 TGKA 1.803.388.178.176 1.742.099.821.453 1.847.345.054.940
64 TIRA 134.709.456.654 165.324.879.689 183.392.461.122
65 TMPI 146.385.181.807 174.285.827.560 175.863.594.218
66 TURI 1.981.471.000.000 2.155.109.000.000 2.327.069.000.000
67 UNTR 22.465.074.000.000 21.369.286.000.000 34.724.168.000.000
68 VIVA 4.049.017.640.000 4.209.301.656.000 4.951.519.917.000
69 WICO 89.743.625.419 100.072.582.333 114.430.948.890
70 ZBRA 17.075.260.464 18.572.202.118 12.966.448.240
60
Lampiran 6 Data Total Ekuitas Perusahaan yang Diamati Tahun 2015-2017
No. Kode Perusahaan 2015 2016 2017
1 ACES 2.628.825.516.460 3.048.727.694.796 3.510.421.847.790
2 AKRA 7.286.175.343.000 8.074.320.321.000 9.029.649.347.000
3 AMRT 4.850.216.000.000 5.294.763.000.000 5.250.170.000.000
4 APII 220.610.754.297 239.253.850.667 247.392.624.934
5 ARTA 301.217.071.038 306.020.647.443 317.785.399.079
6 ASGR 1.059.943.000.000 1.166.310.000.000 1.321.184.000.000
7 ATIC 701.392.804.676 758.058.087.394 803.866.333.292
8 BAYU 375.748.711.668 373.236.393.185 405.471.486.070
9 BHIT 22.733.859.000.000 24.163.492.000.000 24.086.190.000.000
10 BMTR 15.294.612.000.000 13.911.984.000.000 14.126.359.000.000
11 BNBR -3.935.119.001.000 -6.052.021.000.000 -5.605.918.000.000
12 CNKO 2.561.934.693.000 1.912.686.600.000 419.861.127.000
13 CSAP 853.518.984.000 1.411.774.313.000 1.525.276.979.000
14 DNET 7.868.088.304.802 8.229.376.719.630 8.470.834.043.629
15 DPUM 1.209.095.941.007 1.292.004.760.918 1.396.171.914.262
16 EMTK 15.389.131.186.000 15.805.827.438.000 17.850.473.645.000
17 ERAA 3.205.406.153.953 3.409.161.275.013 3.706.654.518.730
18 FAST 1.114.917.330.000 1.223.210.987.000 1.293.570.812.000
19 GEMA 188.172.274.177 395.462.744.829 405.917.673.284
20 HOME 207.825.266.732 209.032.338.377 209.084.513.038
21 ICON 158.666.437.622 158.784.278.621 173.502.743.341
22 INPP 3.952.021.733.826 4.088.946.249.808 4.234.934.266.288
23 INTD 31.359.679.686 34.179.529.112 36.229.707.114
61
24 ITTG 99.648.590.544 95.896.008.983 86.276.272.456
25 JIHD 4.449.798.747.000 4.780.322.366.000 4.948.145.235.000
26 JSPT 2.470.388.015.000 2.651.080.405.000 2.785.080.453.000
27 JTPE 350.794.602.557 553.646.253.942 586.380.130.985
28 KPIG 8.875.282.884.083 11.263.626.908.658 12.363.989.346.801
29 KREN 517.421.359.643 680.542.511.618 1.343.106.988.775
30 LINK 3.667.323.000.000 3.963.080.000.000 4.524.187.000.000
31 LMAS 124.235.171.909 124.201.242.728 127.875.439.677
32 LPPF 1.106.167.000.000 1.855.243.000.000 2.327.985.000.000
33 LTLS 1.619.620.000.000 1.679.016.000.000 1.871.082.000.000
34 MAMI 596.715.342.606 618.154.817.923 647.556.051.934
35 MAPI 2.974.910.568.000 3.203.510.273.000 4.242.414.145.000
36 MARI 88.265.241.725 175.236.820.651 195.254.644.619
37 MDIA 160.966.392.100 2.218.854.858.000 2.654.086.359.000
38 MFMI 162.505.552.759 181.444.697.146 200.599.683.119
39 MICE 583.972.255.481 600.813.348.217 607.382.213.351
40 MIDI 735.705.000.000 895.105.000.000 922.870.000.000
41 MIKA 3.278.976.932.888 3.636.414.833.375 4.030.514.864.860
42 MKNT 125.539.773.226 133.353.974.482 281.585.601.741
43 MLPL 8.912.631.000.000 9.364.471.000.000 7.535.890.000.000
44 MLPT 704.405.420.000 822.357.672.000 877.541.624.000
45 MNCN 9.566.393.000.000 9.487.098.000.000 9.801.083.000.000
46 MSKY 1.388.656.000.000 12.693.910.000.000 22.027.900.000.000
47 MTDL 1.549.075.000.000 1.849.299.000.000 2.201.718.000.000
48 PANR 413.248.542.000 754.348.062.000 1.207.886.078.000
49 PDES 178.349.170.589 204.408.057.873 208.669.904.065
62
50 PGLI 57.220.549.382 57.879.959.097 58.322.120.133
51 PJAA 1.788.537.761.351 1.828.112.489.383 1.990.437.737.270
52 PUDP 310.154.783.362 329.529.518.376 334.628.973.747
53 RALS 3.337.399.000.000 3.333.804.000.000 3.494.345.000.000
54 SAME 741.179.986.378 850.972.728.147 1.042.283.959.668
55 SCMA 3.413.675.712.000 3.705.408.156.000 3.705.408.156.000
56 SDPC 134.314.796.604 143.276.307.176 212.614.688.765
57 SHID 937.877.031.655 946.351.461.691 946.640.217.266
58 SILO 1.739.951.627.864 3.129.069.996.103 6.313.514.000.000
59 SIMA 28.742.499.382 28.274.553.611 27.406.098.561
60 SKYB -29.438.399.899 34.026.660.451 32.310.600.043
61 SONA 709.273.996.151 584.628.178.181 636.997.664.949
62 TELE 2.815.441.000.000 3.205.363.000.000 3.543.376.000.000
63 TGKA 842.913.618.601 943.930.516.651 1.077.617.922.938
64 TIRA 82.069.974.474 164.348.850.216 158.356.809.586
65 TMPI 1.005.012.643.311 965.873.995.899 966.081.175.854
66 TURI 2.380.116.000.000 2.822.564.000.000 3.137.829.000.000
67 UNTR 39.250.325.000.000 42.621.943.000.000 47.537.925.000.000
68 VIVA 2.157.119.481.000 2.627.249.511.000 2.780.311.022.000
69 WICO 128.239.149.215 128.984.040.004 296.632.922.908
70 ZBRA 4.651.010.833 -7.992.988.693 -7.520.958.089
63
Lampiran 7 Data Total Penjualan Perusahaan yang Diamati Tahun 2015-2017
No. Kode Perusahaan 2015 2016 2017
1 ACES 4.694.947.302.382 4.884.064.456.253 5.877.966.660.390
2 AKRA 19.764.821.141.000 15.212.590.884.000 18.287.935.534.000
3 AMRT 48.265.453.000.000 56.107.056.000.000 61.464.903.000.000
4 APII 202.115.388.442 170.213.172.087 168.065.942.352
5 ARTA 79.788.570.190 82.683.432.717 88.286.723.081
6 ASGR 2.654.641.000.000 2.712.784.000.000 3.918.428.000.000
7 ATIC 2.957.110.154.883 4.127.143.385.727 4.593.876.093.254
8 BAYU 1.572.653.456.481 1.607.301.089.020 1.859.219.558.063
9 BHIT 12.210.568.000.000 12.894.525.000.000 13.580.269.000.000
10 BMTR 10.572.834.000.000 10.459.641.000.000 10.829.450.000.000
11 BNBR 4.661.923.517.000 2.075.909.000.000 1.717.533.000.000
12 CNKO 1.112.555.923.000 2.221.075.505.000 1.538.822.975.000
13 CSAP 7.284.517.501.000 7.967.920.271.000 9.639.478.866.000
14 DNET 9.202.634.682 22.658.206.779 56.369.329.077
15 DPUM 732.160.404.552 966.887.321.903 1.281.160.838.141
16 EMTK 6.429.109.329.000 7.368.822.314.000 7.592.963.086.000
17 ERAA 20.007.597.902.207 20.547.128.076.480 24.229.915.013.932
18 FAST 4.475.061.326.000 4.883.307.267.000 5.302.683.924.000
19 GEMA 837.433.083.193 942.776.150.083 884.588.704.411
20 HOME 60.728.059.757 56.777.584.778 65.026.448.173
21 ICON 172.370.034.296 181.200.809.144 142.593.033.645
22 INPP 587.087.865.753 547.492.009.881 595.692.044.724
23 INTD 85.862.318.532 73.938.540.229 53.215.089.941
64
24 ITTG 21.291.597.000 99.000.000 -
25 JIHD 1.377.511.704 1.383.786.187.000 1.371.672.386.000
26 JSPT 1.136.469.082.000 1.078.594.542.000 1.122.241.072.000
27 JTPE 984.501.789.334 1.115.698.720.743 1.233.452.181.548
28 KPIG 1.139.373.543.601 946.473.233.588 938.273.924.561
29 KREN 182.631.513.966 277.394.654.140 1.569.702.187.476
30 LINK 2.564.315.000.000 2.954.161.000.000 3.399.060.000.000
31 LMAS 276.621.096.046 207.753.157.392 189.230.788.762
32 LPPF 9.006.893.000.000 9.897.046.000.000 10.023.961.000.000
33 LTLS 6.465.959.000.000 6.438.172.000.000 6.596.941.000.000
34 MAMI 78.168.225.713 86.594.052.791 112.615.094.145
35 MAPI 12.832.798.443.000 14.149.615.423.000 16.305.732.664.000
36 MARI 101.990.274.152 111.646.695.355 130.036.881.486
37 MDIA 1.385.956.950.000 1.756.614.281.000 1.990.144.575.000
38 MFMI 84.504.786.568 100.148.148.695 110.932.692.817
39 MICE 555.215.582.347 641.282.717.147 570.153.318.185
40 MIDI 7.171.904.000.000 8.493.119.000.000 9.767.592.000.000
41 MIKA 2.140.704.302.267 2.435.465.884.784 2.495.711.813.100
42 MKNT 608.200.070.259 270.902.801.566 6.334.113.649.170
43 MLPL 17.866.942.000.000 17.814.235.000.000 17.077.396.000.000
44 MLPT 2.140.902.242.000 1.927.502.605.000 2.140.620.071.000
45 MNCN 6.444.935.000.000 6.730.276.000.000 7.052.686.000.000
46 MSKY 3.234.983.000.000 3.000.238.000.000 2.655.673.000.000
47 MTDL 9.960.071.000.000 10.048.153.000.000 10.817.141.000.000
48 PANR 1.923.138.719.000 2.133.213.970.000 2.006.136.795.000
49 PDES 334.569.436.112 503.128.333.415 507.982.290.890
65
50 PGLI 19.325.091.007 24.458.603.650 22.562.331.131
51 PJAA 1.131.489.537.123 1.283.534.956.671 1.240.030.154.039
52 PUDP 136.479.911.542 144.016.776.007 136.120.329.878
53 RALS 5.533.004.000.000 5.857.037.000.000 5.622.728.000.000
54 SAME 515.094.720.932 635.020.760.619 775.567.241.680
55 SCMA 4.237.979.643.000 4.524.135.762.000 4.453.848.569.000
56 SDPC 1.707.613.430.187 1.970.114.275.524 2.110.824.973.137
57 SHID 155.601.761.190 160.986.791.061 169.232.744.204
58 SILO 4.144.118.302.585 5.168.363.067.277 5.848.006.000.000
59 SIMA 7.614.180.845 2.913.150.000 2.816.188.550
60 SKYB - - 2.010.677.444
61 SONA 1.430.113.730.089 1.429.794.539.022 1.582.767.220.537
62 TELE 22.039.666.000.000 27.310.057.000.000 27.914.330.000.000
63 TGKA 9.526.866.332.670 9.614.723.240.597 10.046.979.338.664
64 TIRA 253.898.503.677 259.541.346.239 243.363.641.670
65 TMPI 60.476.249.879 63.666.088.096 55.162.856.908
66 TURI 10.157.265.000.000 12.453.772.000.000 12.917.257.000.000
67 UNTR 49.347.479.000.000 45.539.238.000.000 64.559.204.000.000
68 VIVA 2.108.743.624.000 2.685.707.668.000 2.774.985.411.000
69 WICO 602.300.580.192 858.320.105.733 992.751.074
70 ZBRA 21.728.696.575 12.170.263.153 15.874.291.710
66
Lampiran 8 Data ROA (Return On Ratio), DER (Debt Equity Ratio) dan
Ukuran Perusahaan yang Diamati Tahun 2015
No. Kode Perusahaan ROA DER TOTAL
PENJUALAN
1 ACES 0,1790 0,2430 29,1775
2 AKRA 0,0696 1,0866 30,6149
3 AMRT 0,0306 2,1330 31,5077
4 APII 0,0437 0,9123 26,0321
5 ARTA 0,0041 0,1990 25,1027
6 ASGR 0,1465 0,7077 28,6073
7 ATIC 0,0263 2,2501 28,7152
8 BAYU 0,0406 0,7153 28,0838
9 BHIT -0,1107 1,3391 30,1333
10 BMTR 0,0107 0,7321 29,9893
11 BNBR -0,1872 -3,3345 29,1705
12 CNKO -0,0952 1,2140 27,7377
13 CSAP 0,0122 3,1271 29,6168
14 DNET 0,0523 0,0077 22,9428
15 DPUM 0,0494 0,2783 27,3193
16 EMTK 0,1052 0,1372 29,4919
17 ERAA 0,0295 1,4335 30,6271
18 FAST 0,0455 1,0724 29,1295
19 GEMA 0,0556 1,3803 27,4536
20 HOME 0,0010 0,2406 24,8297
21 ICON 0,0095 1,6104 25,8729
22 INPP 0,0229 0,2401 27,0984
23 INTD 0,0528 0,5203 25,1760
24 ITTG 0,0719 0,0443 23,7816
25 JIHD 0,0142 0,4541 27,9513
26 JSPT 0,0575 0,4862 27,7590
27 JTPE 0,0737 1,5281 27,6154
28 KPIG 0,0215 0,2537 27,7615
29 KREN 0,0821 0,3238 25,9307
30 LINK 0,1441 0,2102 28,5727
31 LMAS 0,0327 3,4470 26,3459
32 LPPF 0,4579 2,5160 29,8290
33 LTLS 0,0063 2,3300 29,4976
34 MAMI 0,0027 0,3313 25,0821
67
35 MAPI 0,0032 2,1876 30,1830
36 MARI 0,2062 0,7704 25,3481
37 MDIA 0,1140 4,2128 27,9574
38 MFMI 0,0891 0,1371 25,1601
39 MICE 0,0345 0,3040 27,0426
40 MIDI 0,0435 3,3939 29,6012
41 MIKA 0,1582 0,1344 28,3922
42 MKNT 0,0330 0,0880 27,1338
43 MLPL -0,0373 1,5507 30,5140
44 MLPT 0,0578 1,3895 28,3923
45 MNCN 0,0882 0,5131 29,4943
46 MSKY -0,1182 3,7304 28,8050
47 MTDL 0,0934 1,2573 29,9296
48 PANR 0,0290 3,2250 28,2850
49 PDES 0,0173 1,2086 26,5361
50 PGLI 0,0072 0,1378 23,6847
51 PJAA 0,0925 0,7501 27,7546
52 PUDP 0,0619 0,4377 25,6394
53 RALS 0,0735 0,3924 29,3418
54 SAME 0,0470 0,6234 26,9676
55 SCMA 0,3340 0,3376 29,0751
56 SDPC 0,0188 3,7144 28,1661
57 SHID 0,0002 0,5450 25,7706
58 SILO 0,0207 0,7163 29,0527
59 SIMA -0,0370 0,3945 22,7533
60 SKYB -1,4867 -4,9933 -
61 SONA 0,0325 0,6017 27,9888
62 TELE 0,0520 1,5320 30,7239
63 TGKA 0,0741 2,1395 29,8851
64 TIRA 0,0055 1,6414 26,2602
65 TMPI -0,0205 0,1457 24,8255
66 TURI 0,0670 0,8325 29,9492
67 UNTR 0,0453 0,5724 31,5299
68 VIVA -0,0777 1,8771 28,3771
69 WICO 0,0129 0,6998 27,1240
70 ZBRA -0,3844 3,6713 23,8019
68
Lampiran 9 Data ROA (Return On Ratio), DER (Debt Equity Ratio) dan
Ukuran Perusahaan yang Diamati Tahun 2016
No. Kode Perusahaan ROA DER TOTAL
PENJUALAN
1 ACES 0,1893 0,2238 29,2170
2 AKRA 0,0661 0,9606 30,3531
3 AMRT 0,0284 2,6780 31,6583
4 APII 0,0389 0,7052 25,8603
5 ARTA 0,0126 0,1994 25,1383
6 ASGR 0,1480 0,4777 28,6290
7 ATIC 0,0275 2,5090 29,0486
8 BAYU 0,0416 0,7525 28,1056
9 BHIT 0,0153 1,2883 30,1878
10 BMTR 0,0319 0,7700 29,9786
11 BNBR -0,5583 -2,0837 28,3614
12 CNKO -0,1215 1,7074 28,4290
13 CSAP 0,0176 2,0039 29,7064
14 DNET 0,0478 0,0128 23,8438
15 DPUM 0,0539 0,3050 27,5974
16 EMTK 0,0438 0,2892 29,6283
17 ERAA 0,0353 1,1778 30,6537
18 FAST 0,0670 1,1074 29,2168
19 GEMA 0,0451 0,7227 27,5721
20 HOME 0,0010 0,2727 24,7624
21 ICON 0,0093 1,9507 25,9229
22 INPP 0,0352 0,2609 27,0286
23 INTD 0,0262 0,3681 25,0265
24 ITTG -0,0377 0,0387 18,4106
25 JIHD 0,0479 0,3817 27,9558
26 JSPT 0,0436 0,4674 27,7067
27 JTPE 0,0756 0,9004 27,7405
28 KPIG 0,1272 0,2569 27,5760
29 KREN 0,1307 0,8560 26,3487
30 LINK 0,1619 0,2755 28,7142
31 LMAS 0,0066 2,8548 26,0596
32 LPPF 0,4157 1,6190 29,9233
33 LTLS 0,0204 2,3701 29,4933
34 MAMI 0,0232 0,3414 25,1845
69
35 MAPI 0,0195 2,3349 30,2807
36 MARI 0,2020 0,2033 25,4386
37 MDIA 0,2186 0,3400 28,1944
38 MFMI 0,0970 0,1876 25,3299
39 MICE 0,0286 0,4124 27,1867
40 MIDI 0,0460 3,7607 29,7703
41 MIKA 0,1726 0,1484 28,5212
42 MKNT 0,0146 0,1837 26,3250
43 MLPL 0,0396 1,5760 30,5110
44 MLPT 0,0731 1,1643 28,2873
45 MNCN 0,1041 0,5010 29,5376
46 MSKY -0,0369 0,3214 28,7297
47 MTDL 0,0833 1,0959 29,9384
48 PANR 0,0013 2,0217 28,3887
49 PDES 0,0546 1,2746 26,9441
50 PGLI 0,0091 0,1805 23,9203
51 PJAA 0,0408 1,0614 27,8806
52 PUDP 0,0432 0,6119 25,6932
53 RALS 0,0879 0,3723 29,3987
54 SAME 0,0102 0,7062 27,1769
55 SCMA 0,3140 0,3010 29,1405
56 SDPC 0,0151 4,1191 28,3091
57 SHID 0,0005 0,5254 25,8046
58 SILO 0,0234 0,3473 29,2736
59 SIMA -0,0175 0,4216 21,7925
60 SKYB 1,1197 0,0372 -
61 SONA -0,0141 0,7639 27,9886
62 TELE 0,0571 1,5630 30,9383
63 TGKA 0,0786 1,8456 29,8943
64 TIRA 0,0034 1,0059 26,2822
65 TMPI -0,0347 0,1804 24,8769
66 TURI 0,1110 0,7635 30,1530
67 UNTR 0,0798 0,5014 31,4496
68 VIVA 0,0698 1,6022 28,6190
69 WICO 0,0144 0,7759 27,4782
70 ZBRA -1,1949 -2,3236 23,2223
70
Lampiran 10 Data ROA (Return On Ratio), DER (Debt Equity Ratio) dan
Ukuran Perusahaan yang Diamati Tahun 2017
No. Kode Perusahaan ROA DER TOTAL
PENJUALAN
1 ACES 0,1763 0,2616 29,4022
2 AKRA 0,0776 0,8631 30,5373
3 AMRT 0,0118 3,1716 31,7495
4 APII 0,0329 0,7106 25,8476
5 ARTA 0,0302 0,2090 25,2039
6 ASGR 0,1067 0,8255 28,9967
7 ATIC 0,0243 3,0529 29,1558
8 BAYU 0,0434 0,8732 28,2512
9 BHIT 0,0093 1,3467 30,2396
10 BMTR 0,0381 0,9605 30,0133
11 BNBR -0,1218 -2,2321 28,1719
12 CNKO -0,5342 7,8246 28,0620
13 CSAP 0,0173 2,3687 29,8969
14 DNET 0,0157 0,2868 24,7552
15 DPUM 0,0508 0,4894 27,8788
16 EMTK 0,0202 0,2442 29,6582
17 ERAA 0,0391 1,3940 30,8186
18 FAST 0,0607 1,1255 29,2992
19 GEMA 0,0295 0,9982 27,5084
20 HOME 0,0005 0,3514 24,8981
21 ICON 0,0363 1,4070 25,6833
22 INPP 0,0221 0,5745 27,1130
23 INTD 0,0338 0,3731 24,6976
24 ITTG -0,0866 0,0585 -
25 JIHD 0,0289 0,3450 27,9471
26 JSPT 0,0435 0,4793 27,7464
27 JTPE 0,0807 0,7314 27,8408
28 KPIG 0,0858 0,2397 27,5673
29 KREN 0,1477 0,4922 28,0819
30 LINK 0,1747 0,2745 28,8545
31 LMAS 0,0087 2,4904 25,9662
32 LPPF 0,3514 1,3314 29,9360
33 LTLS 0,0318 2,0834 29,5176
34 MAMI 0,0246 0,3648 25,4472
71
35 MAPI 0,0306 1,6931 30,4225
36 MARI 0,1024 0,6272 25,5911
37 MDIA 0,1075 0,9401 28,3192
38 MFMI 0,0945 0,2200 25,4322
39 MICE 0,0772 0,4212 27,0692
40 MIDI 0,0211 4,2858 29,9101
41 MIKA 0,1504 0,1691 28,5456
42 MKNT 0,0392 2,4381 29,4770
43 MLPL -0,0645 2,0341 30,4688
44 MLPT 0,0535 1,1318 28,3921
45 MNCN 0,1041 0,5363 29,5844
46 MSKY -0,0585 0,1246 28,6077
47 MTDL 0,0876 0,9399 30,0122
48 PANR 0,0136 1,1936 28,3272
49 PDES 0,0655 1,2319 26,9537
50 PGLI 0,0183 0,3877 23,8396
51 PJAA 0,0598 0,8831 27,8462
52 PUDP 0,0839 0,5087 25,6368
53 RALS 0,0831 0,4000 29,3578
54 SAME 0,0420 0,6452 27,3769
55 SCMA 0,2447 0,3010 29,1248
56 SDPC 0,0151 3,4118 28,3781
57 SHID 0,0010 0,6042 25,8545
58 SILO 0,0136 0,2032 29,3971
59 SIMA -0,0221 0,4350 21,7587
60 SKYB -0,0518 0,0253 21,4217
61 SONA 0,0474 0,7921 28,0902
62 TELE 0,0478 1,4693 30,9602
63 TGKA 0,0872 1,7143 29,9383
64 TIRA 0,0315 1,1581 26,2178
65 TMPI 0,0005 0,1820 24,7336
66 TURI 0,0871 0,7416 30,1896
67 UNTR 0,0933 0,7305 31,7986
68 VIVA 0,0271 1,7809 28,6517
69 WICO 0,4110 0,3858 20,7160
70 ZBRA 0,0690 -1,7240 23,4880
72
Lampiran 11 Logistic Regression
Case Processing Summary
Unweighted Casesa N Percent
Selected Cases
Included in Analysis 210 100,0
Missing Cases 0 ,0
Total 210 100,0
Unselected Cases 0 ,0
Total 210 100,0
a. If weight is in effect, see classification table for the total number
of cases.
Dependent Variable Encoding
Original Value Internal Value
,00 0
1,00 1
Block 0: Beginning Block
Iteration Historya,b,c
Iteration -2 Log
likelihood
Coefficients
Constant
Step 0
1 140,667 1,619
2 132,376 2,127
3 132,087 2,245
4 132,087 2,251
5 132,087 2,251
a. Constant is included in the model.
b. Initial -2 Log Likelihood: 132,087
c. Estimation terminated at iteration number 5
because parameter estimates changed by less than
,001.
73
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 0 Constant 2,251 ,235 91,712 1 ,000 9,500
Variables not in the Equation
Score df Sig.
Step 0 Variables
X1 12,898 1 ,000
X2 2,267 1 ,132
X3 17,616 1 ,000
Overall Statistics 26,243 3 ,000
Block 1: Method = Enter
Iteration Historya,b,c,d
Iteration -2 Log
likelihood
Coefficients
Constant X1 X2 X3
Step 1
1 129,124 -,534 1,301 -,029 ,078
2 116,615 -1,364 2,154 -,052 ,129
3 115,614 -1,970 2,634 -,056 ,158
4 115,598 -2,106 2,727 -,054 ,164
5 115,598 -2,110 2,730 -,054 ,164
6 115,598 -2,110 2,730 -,054 ,164
a. Method: Enter
b. Constant is included in the model.
Classification Tablea,b
Observed Predicted
Y Percentage Correct
,00 1,00
Step 0 Y
,00 0 20 ,0
1,00 0 190 100,0
Overall Percentage 90,5
a. Constant is included in the model.
b. The cut value is ,500
74
c. Initial -2 Log Likelihood: 132,087
d. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed
by less than ,001.
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1
Step 16,489 3 ,001
Block 16,489 3 ,001
Model 16,489 3 ,001
Model Summary
Step -2 Log
likelihood
Cox & Snell R
Square
Nagelkerke R
Square
1 115,598a ,076 ,162
a. Estimation terminated at iteration number 6 because
parameter estimates changed by less than ,001.
Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square df Sig.
1 8,714 8 ,367
Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test
Y = ,00 Y = 1,00 Total
Observed Expected Observed Expected
Step 1
1 8 6,293 13 14,707 21
2 1 2,430 20 18,570 21
3 4 2,100 17 18,900 21
4 0 1,786 21 19,214 21
5 2 1,608 19 19,392 21
6 2 1,479 19 19,521 21
7 0 1,337 21 19,663 21
8 2 1,144 19 19,856 21
9 1 1,022 20 19,978 21
10 0 ,801 21 20,199 21
75
Classification Tablea
Observed Predicted
Y Percentage Correct
,00 1,00
Step 1 Y
,00 2 18 10,0
1,00 1 189 99,5
Overall Percentage 91,0
a. The cut value is ,500
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a
X1 2,730 1,233 4,898 1 ,027 15,328
X2 -,054 ,182 ,090 1 ,765 ,947
X3 ,164 ,062 6,951 1 ,008 1,178
Constant -2,110 1,641 1,652 1 ,199 ,121
a. Variable(s) entered on step 1: X1, X2, X3.
Correlation Matrix
Constant X1 X2 X3
Step 1
Constant 1,000 -,313 ,121 -,982
X1 -,313 1,000 ,004 ,300
X2 ,121 ,004 1,000 -,227
X3 -,982 ,300 -,227 1,000
76
Step number: 1
Observed Groups and Predicted Probabilities
32 + +
I 11 1 I
I 11 1 I
F I 1111 I
R 24 + 11111 +
E I 11111 I
Q I 11111 I
U I 11111 I
E 16 + 11111 +
N I 1 11111 I
C I 11111111 I
Y I 11111111 I
8 + 111111111 +
I 111111111 1 I
I 111101011111 I
I0 1 0 10 0 0 1 1 010 1010001000011 I
Predicted ---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+----------
Prob: 0 ,1 ,2 ,3 ,4 ,5 ,6 ,7 ,8 ,9 1
Group: 0000000000000000000000000000000000000000000000000011111111111111111111111111111111111111111111111111
Predicted Probability is of Membership for 1,00
The Cut Value is ,50
Symbols: 0 - ,00
1 - 1,00
Each Symbol Represents 2 Cases.
88
Lampiran 17 Formulir Biodata Mahasiswa
BIODATA MAHASISWA
1. Nama Lengkap / Panggilan : Theresa Pauline Simanjuntak/
Tesa
2. NIM / IPK : 1505151039/ 3,11
3. Tempat / Tgl Lahir : Medan/ 25 September 1997
4. Agama : Kristen Protestan
5. Asal SMA / Jurusan : SMA Methodist-5 Medan/IPS
6. No. HP : 0821-6761-8794
7. Alamat Rumah : Jalan Orde Baru Gg. Pelita No. 7
Medan
8. E-mail / FB / Twitter : [email protected]
9. Hobi : Bernyanyi dan Travelling
10. Motto Hidup : Jangan menyia-nyiakan hidupmu untuk
menunggu datangnya sayap. Yakinlah
bahwa kalau kau mampu untuk terbang
sendiri.
11. Nama Orang Tua : Ayah : Wilfried Simanjuntak, BBA
Ibu : Desniati Rajagukguk, BBA
12. Pekerjaan Orang Tua : Pegawai Swasta
Demikianlah biodata ini saya buat dengan sebenarnya dengan penuh tanggung
jawab untuk dapat dipergunakan sesuai keperluan.
Medan, 23 September 2019
Hormat saya,
Theresa Pauline Simanjuntak
NIM 1505151039