PROGRAM STUDI AKUNTANSI KEUANGAN PUBLIK JURUSAN …

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


2.6.3 Hubungan Ukuran Perusahaan dengan Ketepatan Waktu


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


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 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

https://www.liputan6.com/bisnis/read/3029461/ojk-dorong-perusahaan-cari-untung-di-ri-catatkan-saham-di-bei

https://www.liputan6.com/bisnis/read/3029461/ojk-dorong-perusahaan-cari-untung-di-ri-catatkan-saham-di-bei

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


terdaftar di BEI?

3. Apakah ukuran perusahaan berpengaruh terhadap ketepatan waktu pelaporan


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


3. Untuk mengetahui apakah ukuran perusahaan berpengaruh terhadap ketepatan

waktu pelaporan keuangan pada perusahaan jasa (sektor perdagangan, jasa, dan


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


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



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



keuangan. Sedangkan

profitabilitas, solvabilitas,

kepemilikan publik, dan

opini audit tidak



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


ketepatan

waktu pelaporan keuangan

perusahaan. Sedangkan

ukuran perusahaan tidak




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


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.

http://www.idx.co.id/


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


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


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


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


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


Nilai -2log likelihood akhir pada block number = 1, dapat dilihat melalui tabel

4.5 berikut ini:

Tabel 4.5

Nilai -2log likelihood akhir


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


35

menunjukkan hasil pengujian dengan menggunakan regresi logistik pada tingkat

signifikansi 5%.

Tabel 4.7

Hasil Uji Koefisien Regresi Logistik


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.)



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


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


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


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


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%.


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%.


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.

LAMPIRAN

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


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


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


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


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




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




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



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



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.

77

Lampiran 12 Surat Pengajuan Permohonan Judul Tugas Akhir

78

Lampiran 13 Surat Kesediaan Dosen Pembimbing

80

Lampiran 14 Kartu Bimbingan Mahasiswa

82

Lampiran 15 Laporan Berita Acara Penguji

85

Lampiran 16 Formulir Bebas Revisi Tim Penguji Ujian Skripsi

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

mailto:[email protected]

PROGRAM STUDI AKUNTANSI KEUANGAN PUBLIK JURUSAN …

Documents

Transcript of PROGRAM STUDI AKUNTANSI KEUANGAN PUBLIK JURUSAN …