## MODEL PREDIKSI TIMELINESS PELAPORAN KEUANGAN MENGGUNAKAN METODE MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE
( Studi Kasus pada Perusahaan Perbankan Go Public di BEI )

## Erna Hayati
Fakultas Ekonomi, Universitas Islam Lamongan ernahayati84@gmail.com

## Diah Ayu Novitasari
Fakultas Ekonomi, Universitas Islam Lamongan deeayunovitasari@gmail.com

## Rosdiyati
Fakultas Ekonomi, Universitas Islam Lamongan roeshanif@gmail.com

## ABSTRAK
Ketepatan  waktu  (timeliness)  pelaporan  keuangan  merupakan  indikator  bahwa suatu  laporan  keuangan  dikatakan  relevan  atau  tidak.  Jika  perusahaan  tidak  tepat waktu  dalam  penyampaian  laporan  keuangannya,  maka  laporan  keuangan  akan kehilangan relevansi  dan daya gunanya bagi pihak-pihak tertentu, terutama bagi para investor.  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  model  prediksi ketepatan  waktu  (timeliness)  pelaporan  keuangan  yang  terbaik  dengan  menggunakan pendekatan Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS). Metode ini dipilih karena beberapa  penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  metode  ini  memiliki  kesalahan alokasi yang kecil dibandingakan dengan metode klasifikasi yang lain. Hasil pemodelan ketepatan  waktu  (timeliness)  pelaporan  keuangan  pada  perusahaan  perbankan  di  BEI dengan  menggunakan  metode  MARS  diperoleh  model  MARS  terbaik  pada  saat kombinasi  BF  =  12,  MI  =  1  dan  MO  =  2,  dengan  nilai  GCV  sebesar  0,23082  dan ketepatan klasifikasinya sebesar 60,7 persen. Terdapat dua varaibel yang berkontribusi dalam  model,  yaitu  variabel  ukuran  perusahaan  dan  kepemilikan  publik,  sedangkan variabel ROA tidak memiliki kepentingan dalam model.
Kata kunci : Timeliness, Laporan Keuangan, Multivariate Adaptive Regression Spline.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  kegiatan  perdagangan  saham di  pasar modal, informasi  sangat dibutuhkan  terutama  bagi  para  investor yang akan melakukan kegiatan investasi. Laporan keuangan merupakan salah satu informasi  akuntansi  yang  dapat  membe-
rikan informasi penting mengenai kondisi  keuangan  dan  kinerja  keuangan perusahaan.
Ada  beberapa  karakteristik  laporan keuangan  yang  membuat  informasi dalam  laporan  keuangan  memiliki  daya
guna  bagi  pemakainya.  Salah  satu karakteristik  laporan  keuangan  yang sangat  penting  adalah  relevan.  Relevan artinya  bahwa  informasi  tersebut  dapat dijadikan sebagai acuan dalam  membuat keputusan  ekonomi bagi  pengguna laporan keuangan (Mareta, 2015). Relevan  tidaknya  laporan  keuangan dapat  dilihat  dari  indikatornya  yaitu ketepatan  waktu  ( timeliness ).  Ketepatan waktu ( timeliness ) adalah informasi yang ada  siap  digunakan  sebelum  kehilangan makna  oleh  pemakai  laporan  keuangan serta  kepastiannya  masih  tersedia  dalam pengambilan  keputusan  (Ikatan  Akuntan Indonesia, 2012).
Perusahaan  perbankan go  public di Bursa  Efek  Indonesia  ikut  berperan penting  dalam  perekonomian  Indonesia. Kegiatan yang dilakukan oleh perusahaan  perbankan  yaitu  memper- temukan pihak  yang  membutuhkan dana dengan  pihak  yang  memiliki  kebutuhan dana.  Oleh  karena  itu  ketepatan  waktu penyampaian  laporan  keuangan  sangat diperlukan oleh pihak-pihak yang berkepentingan.
Beberapa  penelitian  telah  meneliti tentang  faktor-faktor  yang  mempe- ngaruhi  ketepatan  waktu  penyampaian laporan  keuangan  di  perusahaan  sektor perbankan. Irawan (2012) dalam
penelitiannya menyimpulkan bahwa Rasio  Gearing,  umur  perusahaan  dan struktur kepemilikan mempengaruhi ketepatan  waktu  pelaporan  keuangan perusahaan  perbnkan go  public di  BEI periode  2007-2009.  Dalam  penelitian yang dilakukan Maharani (2013)
menunjukkan bahwa ukuran perusahaan, profitabilitas,  rasio leverage ,  item-item luar  biasa  dan/atau  kontijensi  dan  umur perusahaan  tidak  berpengaruh  terhadap ketepatwaktuan  peyampaian  pelaporan keuangan  perusahaan  perbankan  di  BEI periode  2010-2011.  Penelitian  yang dilakukan oleh Lestiani (2015) menyimpulkan  bahwa  reputasi  kantor akuntan  publik  mempengaruhi  tepat tidaknya  perusahaan  perbankan  di  BEI dalam  penyampaian  laporan  keuangan periode 2011-2013.  Utami (2017) dalam penelitiannya  pada  perusahaan  sub sektor  perbankan  di  BEI  periode  2011- 2015 menunjukkan bahwa ukuran perusahaan berpengaruh signifikan terhadap  ketepatan  waktu  pelaporan keuangan.
Pada  penelitian  sebelumnya  tentang permodelan ketepatan waktu ( timeliness ) pelaporan keuangan, umumnya menggunakan  metode  regresi  logistik. Dalam  penggunaannya,  regresi  logistik kurang fleksbiel, dikarenakan ada asumsi
yang  harus  dipenuhi.  Fitrianty  dkk (2013)  dalam  penelitiannya  menyatakan bahwa  pada  data  dengan  peubah  respon biner,  metode Multivariate  Adaptive Regression  Spline (MARS)  memiliki ketepatan  klasifikasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan  regresi  logistik.  MARS mampu  mengotomatiskan  pembangunan model-model  prediktif  akurat  untuk variabel-variabel  respon  yang  kontinu dan biner sehingga menghasilkan prediksi  variabel  respon  yang  akurat pula.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini diharapkan dapat diperoleh model prediksi  ketepatan  waktu  ( timeliness ) pelaporan keuangan yang terbaik dengan pendekatan MARS.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Ketepatan  Waktu  ( Timeliness )

## Pelaporan Keuangan
Tepat  waktu  ( timeliness )  diartikan bahwa  penyampaian  informasi  sedini mungkin  sehingga  dapat  digunakan dalam pengambilan keputusan dan menghindari  tertundanya  pengambilan keputusan  (Baridwan,  1992).  Suatu informasi  kehilangan  relevansinya  jika tidak  disampaikan  tepat  pada  waktunya. Ketepatan waktu mengimplikasikan bahwa laporan keuangan harus disampaikan  dalam  suatu  rentang  waktu
agar  mampu  menjelaskan  perubahan yang terjadi pada suatu perusahaan yang mungkin mempengaruhi keputusan pemakai informasi (Hendriksen, 1992).
Berdasarkan  peraturan  yang  telah dikeluarkan  oleh  Bapepam  tahun  1995 bahwa ketepatwaktuan pelaporan keuangan terjadi jika perusahaan melaporkan  informasi  keuangannnya sebelum  tanggal  31  Maret.  Oleh  karena itu  laporan  keuangan  harus  disajikan tepat  waktu  agar  memberikan  informasi keuangan yang dapat diandalkan.
2.2 Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS)
Multivariate  Adaptive  Regression Spline (MARS)  merupakan  regresi  non parametrik  yang  dikembangkan  pertama kali  oleh  Friedman  pada  tahun  1991. Model MARS merupakan model prediktif  untuk  variabel  dependen  yang kontinu dan biner. MARS berguna untuk mengatasi  permasalahan  data  dengan jumlah  variabel  dan  observasi  yang cukup  besar.  Metode  MARS  banyak digunakan  karena  tidak  memerlukan asumsi  dan  tidak  menentukan  pola khusus pada hubungan variabel prediktor dan respon.
Beberapa hal yang perlu
diperhatikan  dalam  membangun  model MARS adalah
a) Knot yaitu  akhir  dari  sebuah  region dan  awal  dari  sebuah  region  yang lain  (Anonim,  2001).  Minimum jarak  antara  knots  atau  minimum observasi  antara  knots  sebesar  0,10, 25, 50 atau 100 (Santoso, 2009).
b) Basis Function (BF), yaitu kumpulan  fungsi  yang  digunakan untuk  mewakili  informasi  (Santoso, 2009).  Jumlah  maksimum  fungsi basis  (BF)  adalah  2  sampai  4  kali
jumlah variabel prediktornya
(Friedman, 1991).
c) Jumlah  Maksimum  Interaksi  (MI)
adalah 1,2 dan 3 dengan pertimbangan jika maksimum interaksi  lebih  dari  3,  maka  model yang dihasilkan semakin kompleks.
Secara  umum,  model  MARS  dapat dituliskan sebagai berikut:
                M m K k km m k v km m m t x S a a x f 1 1 , 0 .
dimana:
a 0 = konstanta a m = koefisien dari basis fungsi ke-m
M = maksimum basis fungsi ( nonconstant basis function )
K m = derajat interaksi
s km = nilainya ±1
x v(k,m) = variabel prediktor/independen
t km =  nilai  knots  dari  variabel prediktor/independen x v(k,m)

## 2.3 Ketepatan Klasifikasi
Apparent  Error  Rate (APER)  suatu nilai yang menunjukkan peluang kesalahan  klasifikasi  yang  dilakukan oleh suatu fungsi klasifikasi. Perhitungan besarnya  nilai  APER  adalah  sebagai berikut (Johnson and Dean, 2007):
12 21 11 12 21 22 (%) n n APER n n n n     
dimana:
n 11 =  Jumlah  kejadian  gagal  dari  hasil
observasi yang tepat
diprediksikan  sebagai  kejadian gagal. n 12 =  Jumlah  kejadian  gagal  dari  hasil observasi yang tepat diprediksikan  sebagai  kejadian sukses.
n 21 =  Jumlah  kejadian  sukses  dari  hasil observasi yang tepat
diprediksikan  sebagai  kejadian gagal.
n 22 =  Jumlah  kejadian  sukses  dari  hasil observasi yang tepat
diprediksikan  sebagai  kejadian sukses.
2.4 Kestabilan Klasifikasi
Kestabilan klasifikasi
melihat sampai sejauh mana kelompok- kelompok  tersebut  dapat  dipisahkan dengan  menggunakan  variabel-variabel yang  ada  (Santoso,  2009).  Statistik  uji yang digunakan untuk mengetahui kestabilan  klasifikasi  yaitu  statistik  uji Press’s  Q yang  diformulasikan  sebagai berikut:
  2 ( ) Pr ' ( 1) N nK ess s Q N K   
dimana :
N = jumlah total sampel n =  jumlah  individu  yang  tepat diklasifikasikan
K = jumlah kelompok Nilai Press’s  Q selanjutnya
dibandingkan dengan nilai kritis 2 ) 05 , 0 ; 1 (  .
Jika  nilai Press’s  Q lebih  besar  daripada nilai  kritis,  maka  dapat  dikatakan klasifikasi  sudah  stabil  dan  konsisten secara statistik (Hair et al, 2006)
3. METODOLOGI  PENELITIAN
3.1 Sumber Data dan Variabel

## Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder  yang  berupa  data  Laporan Keuangan  perusahaan  Perbankan Go Public di  Bursa  Efek  Indonesia  periode
2012 - 2016. Laporan keuangan perusahaan  tersebut  diperoleh  dari  situs resmi  Bursa  Efek  Indonesia  yaitu www.idx.co.id. Variabel yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1) Variabel respon (Y) adalah Timeliness Pelaporan Keuangan
yang terdiri dari dua kategori yaitu:
0  =  Tidak  Tepat  Waktu  dalam
Pelaporan Keuangan
1  =  Tepat  Waktu  dalam  Pelaporan Keuangan
Perusahaan dikategorikan tidak tepat waktu  dalam  pelaporan  keuangan jika  laporan  keuangan  dilaporkan setelah tanggal 31 Maret. Sedangkan perusahaan yang dikategorikan tepat waktu  dalam  pelaporan  keuangan jika  laporan  keuangan  dilaporkan sebelum tanggal 31 Maret.
2) Variabel  prediktor  (X),  terdiri  dari beberapa  variabel  yang  diduga berpengaruh terhadap variabel respon  (Y).  Berdasarkan  literatur dari  penelitian  sebelumnya,  maka variabel  prediktor  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah: a. Ukuran Perusahaan (X 1 )
Variabel  Ukuran  Perusahaan dalam  penelitian  ini  diproksikan dengan total nilai aset.
b. Kepemilikan Publik (X 2 ) Variabel  Kepemilikan  Publik dilihat dari seberapa besar saham  perusahaan  perbankan  di BEI  yang  dimiliki  oleh  publik. Variabel  ini  diukur  dengan prosentase  kepemilikan  saham terbesar yang dimiliki oleh pihak luar.
c. Profitabilitas (X 3 )
Profitabilitas diproksikan
dengan Return on Asset (ROA).

## 3.2 Langkah-langkah Penelitian
Langkah-langkah  dalam  penelitian ini adalah sebagai berikut:
1) Melakukan analisis deskriptif variabel respon dan variabel prediktor.
2) Mendapatkan  model  terbaik  dengan pendekatan Multivariate  Adaptive Regression  Spline (MARS)  dengan tahapan sebagai berikut:
a. Menentukan  maksimum  fungsi
basis/ Basis  Function (BF),  yaitu
2  sampai  4  kali  jumlah  variabel prediktor yang digunakan.
b. Menentukan  maksimum  interaksi (MI) yaitu 1,2 dan 3.
c. Menentukan
minimal
pengamatan/observasi setiap knot (MO) yaitu 1,2 dan 3.
d. Mendapatkan model MARS terbaik  berdasarkan  nilai  GCV yang paling minimum.
3) Menentukan  variabel  yang  masuk dalam model terbaik.
4) Menghitung  kesalahan  klasifikasi dengan  menggunakan  nilai  APER dan menentukan kestabilan klasifikasi  dengan  menggunakan statistik uji Press’s Q .

## 4. HASIL PENELITIAN DAN
PEMBAHASAN 4.1 Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif berikut ini
dilakukan untuk mengetahui
karakteristik  perusahaan  perbankan  di BEI yang telah dikelompokkan berdasarkan Timeliness /  ketepatan waktu pelaporan keuangan. Karakteristik yang dimaksud dieksplorasi dari variabel prediktor pada
masing-masing kelompok.
Tabel 1. Persentase Kelompok
Perusahaan  Perbankan  di BEI  Berdasarkan Time- liness Pelaporan Keuangan Kelompok Jumlah Persentase Tepat Waktu 84 57,9 Tidak Tepat Waktu 61 42,1 Pada penelitian ini, ada sebanyak 29 perusahaan  yang  memenuhi  kriteria untuk dijadikan sebagai sampel. Sehingga  total  data  pengamatan  yang
digunakan selama 5 tahun sebanyak 145 data perusahaan.
Jika  dilihat  pada  Tabel  1,  dapat diketahui  bahwa  sebanyak  57,9  persen perusahaan  perbankan  di  BEI  tergolong
pada  kelompok  perusahaan  yang  tepat waktu  dalam  penyampaian  laporan keuangan  dan  42,1  persen  perusahaan tidak  tepat  waktu  dalam  penyampaian pelaporan keuangan.
Tabel  2. Statistik  Deskriptif  Perusahaan  Perbankan  di  BEI  yang  Tepat  Waktu  dalam

## Pelaporan Keuangan
Variabel Prediktor Rata-rata Minimum Maksimum Standar Deviasi Ukuran Perusahaan (dalam Jutaan Rupiah)  183.094.824,6  3.601.336  931.693.351 239.081.212,2 Kepemilikan Publik 25,619 1,7 54,87 16,727 ROA 1,6498 -1,59 5,14 1.084 Pada kelompok perusahaan
perbankan  yang  tepat  waktu  dalam pelaporan  keuangan,  variabel  prediktor yang  memiliki range data  terpanjang yaitu  ukuran  perusahaan,  dengan  nilai minimum  3.601.336  (dalam  Jutaan Rupiah) dan nilai maksimum 931.693.351  (dalam  Jutaan  Rupiah). Sedangkan range terpendek pada
variabel  ROA,  dengan  nilai  minimum  - 1,59  dan  nilai  maksimum  5,14.    Standar deviasi ukuran perusahaan memiliki nilai yang paling besar dibandingkan  variabel yang  lainnya,  hal  ini  menunjukkan bahwa  keragaman  data  pada  variabel ukuran perusahaan sangat besar
dibandingkan variabel yang lain.
Tabel  3. Statistik  Deskriptif  Perusahaan  Perbankan  di  BEI  yang  Tepat  Waktu  dalam Pelaporan Keuangan Variabel Prediktor Rata-rata Minimum Maksimum Standar Deviasi Ukuran Perusahaan (dalam Jutaan Rupiah) 93.906.874,31  1.217.521  1.038.706.009 192.767.017,3 Kepemilikan Publik 24,728 0,003 54,87 16,773 ROA 4,57 -12,09 248 31,831 Pada kelompok perusahaan
perbankan yang tidak tepat waktu dalam penyampaian  laporan  keuangan, range data terpanjang juga terjadi pada variabel ukuran  perusahaan.  Demikian  juga dengan  nilai  standar  deviasi  variabel
ukuran  perusahaan  yang  memiliki  nilai standar  deviasi  yang  paling  besar, sehingga menunjukkan bahwa keragaman  data  pada  variabel  ini  sangat besar dibandingkan variabel kepemilikan publik dan ROA.
4.2 Pemodelan Timeliness Pelaporan
Keuangan Perusahaan Perbankan di BEI  Menggunakan MARS

## 4.2.1 Model MARS
Pemodelan Timeliness pelaporan keuangan  perusahaan perbankan  di BEI menggunakan    pendekatan    MARS dengan cara trial and error , mengkombinasikan  banyaknya  fungsi basis  (BF),  maksimum  interaksi  (MI) dan minimum observasi (MO)
(Friedman,  1991).  Banyaknya  BF  yang digunakan adalah 2 sampai 4 kali jumlah variabel  predikto.  MI  yang  digunakan adalah  1,2  dan  3.  MO  setiap  knot  yang digunakan adalah 1,2 dan 3.
Berikut  ini  adalah  hasil trial  and error dalam  menentukan  model  MARS terbaik.
Tabel  4 .  Hasil Trial  and  Error

## Penentuan Model Terbaik
Kombinasi GCV R 2 BF MI MO 6 6 6
6
6 6 6
6
6 6 6 6
1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 0 0 0 1 1 1 2 2 2
3 3 3 0,23508 0,23299 0,23299 0,23658 0,23314 0,23314 0,23641 0,23293 0,23293 0,23658 0,23314 0,23314 0,10078 0,12145 0,12145 0,14603 0,12090 0,12135 0,14603 0,12090 0,12090 0,06173 0,12145 0,12145
Kombinasi GCV R 2 BF MI MO
9 9 9
9 9 9 9 9 9 9 9 9 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 0 0 0 1 1 1 2 2 2 3 3 3 0,23988 0,23638 0,23638 0,23988 0,23426 0,23405 0,23973 0,23631 0,23631 0,23988 0,23568 0,23568 0,06173 0,12145 0,12145 0,06173 0,12090 0,12171 0,06231 0,12171 0,12171 0,06173 0,12090 0,12090 12 12 12 12 12 12 12 *) 12 12 12 12
12 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 0 0 0 1 1 1 2 2 2 3 3 3 0,23148 0,24056 0,23576 0,23682 0,23517 0,23517 0,23082 0,23700 0,23569 0,23105 0,23722 0,23591 0,20887 0,10358 0,12145 0,07243 0,12090 0,12090 0,21112 0,12171 0,12171 0,21033 0,12090 0,12090
Keterangan: *) Model terbaik
Berdasarkan kriteria pemilihan model  terbaik  yaitu  nilai  GCV  terkecil, maka yang terpilih adalah model dengan kombinasi  BF  =  12,  MI  =  1,  dan  MO  = 2. Nilai GCV yang dihasilkan dari model tersebut  adalah  0,23082  dan  nilai  R 2 sebesar  21,11  persen.  Sebanyak  dua variabel  prediktor  yang  masuk  dalam model tersebut yaitu Ukuran Perusahaan (X 1 ) dan Kepemilikan Publik (X 2 ).
Model Timeliness pelaporan keuangan  perusahaan  perbankan  di  BEI
menggunakan pendekatan MARS adalah sebagai berikut:
) ( ˆ x f =  2,73453  –  4,3612  10 -9 BF 4 –
0,00812167 BF 5 –  0,181024
BF 6 +  1,22529  10 -8 BF 9 –
1,38269 10 -8 BF 11 Dengan
BF 4 =   ) 10 96305 , 4 ( 1 8 X BF 5 =   ) 67 , 3 ( 2 X BF 6 =   ) 67 , 3 ( 2 X
BF 9 =   ) 10 8367 , 1 ( 8 1 X BF 11 =   ) 10 3117 , 1 ( 8 1 X
Pada model MARS tersebut terdapat lima  fungsi  basis  tanpa  interaksi. Interpretasi  dari  masing-masing  fungsi basis dapat dijelaskan sebagai berikut:
     1 8 4 10 96305 , 4 X BF   { 8 1 1 8 10 . 96305 , 4 , 10 . 96305 , 4 , 0    X jika X lainnya
Artinya  koefisien BF 4 akan  bermakna jika  Ukuran  Perusahaan  ( X 1 )  lebih  kecil dari  4,96305.10 8 (dalam  Jutaan Rupiah), tetapi jika Ukuran Perusahaan ( X 1 )  lebih besar  dari  4,96305.10 8 (dalam  Jutaan
Rupiah)  maka  koefisien BF 4 tidak bermakna sehingga nilai BF 4 adalah 0.
     67 , 3 2 5 X BF   { 67 , 3 , 67 , 3 , 0 2 2    X jika X

## lainnya
Artinya  koefisien BF 5 akan  bermakna jika Kepemilikan Publik ( X 2 ) lebih besar dari 3,67 persen, tetapi jika Kepemilikan Publik  ( X 2 )  lebih  kecil  dari  3,67  persen maka  koefisien BF 5 tidak  bermakna sehingga nilai BF 5 adalah 0.
     2 6 67 , 3 X BF   { 67 , 3 , 67 , 3 , 0 2 2    X jika X

## lainnya
Artinya  koefisien BF 6 akan  bermakna jika  Kepemilikan  Publik  ( X 2 )  lebih  kecil dari 3,67 persen, tetapi jika Kepemilikan Publik  ( X 2 )  lebih  besar  dari  3,67  persen maka  koefisien BF 6 tidak  bermakna sehingga nilai BF 6 adalah 0.
     8 1 9 10 . 8367 , 1 X BF   { 8 1 8 1 10 . 8367 , 1 , 10 . 8367 , 1 , 0    X jika X
lainnya
Artinya  koefisien BF 9 akan  bermakna jika  Ukuran  Perusahaan  ( X 1 )  lebih  besar dari  1,8367.10 8 (dalam  Jutaan  Rupiah)  , tetapi  jika Ukuran Perusahaan ( X 1 ) lebih kecil  dari  1,8367.10 8 (dalam  Jutaan
Rupiah)  maka  koefisien BF 9 tidak bermakna sehingga nilai BF 9 adalah 0.
     8 1 11 10 . 3117 , 1 X BF   { 8 1 8 1 10 . 3117 , 1 , 10 . 3117 , 1 , 0    X jika X lainnya
Artinya  koefisien BF 11 akan  bermakna jika  Ukuran  Perusahaan  ( X 1 )  lebih  besar dari  1,3117.10 8 (dalam  Jutaan  Rupiah)  , tetapi  jika Ukuran Perusahaan ( X 1 ) lebih kecil  dari  1,3117.10 8 (dalam  Jutaan Rupiah)  maka  koefisien BF 11 tidak bermakna sehingga nilai BF 11 adalah 0.

## 4.2.2 Interpretasi Model MARS
Interpretasi model MARS umumnya menggunakan  nilai odds  ratio ,  karena nilai  ini  lebih  mudah  dipahami.  Untuk mendapatkan nilai odds ratio , digunakan rumus m a e .  Berikut  ini  nilai odds  ratio untuk masing-masing koefisien.
Tabel 5. Nilai Odds Ratio Fungsi Basis Koefisien Odds Ratio BF 4 BF 5
BF 6 BF 9
BF 11
-4,3612.10 -9
-0,00812167 -0,181024 1,22529.10 -8 -1,38269.10 -8 0,99 0,99 0,83 1 0,99
Interpretasi nilai odds ratio pada Tabel 5 adalah sebagai berikut:
a. BF 4 dengan  nilai odds  ratio sebesar
0,99, artinya bahwa Ukuran Perusahaan yang kurang dari 496,305 Triliun Rupiah memiliki kecenderungan masuk dalam kelompok  perusahaan  yang  tepat waktu  dalam  pelaporan  keuangan sebesar 0,99 kali dibandingkan dengan  Ukuran  Perusahaan  yang lebih dari 496,305 Triliun Rupiah.
b. BF 5 dengan  nilai odds  ratio sebesar
0,99,  artinya  bahwa  Kepemilikan Publik  yang  lebih  dari  3,67  persen memiliki kecenderungan masuk dalam  kelompok  perusahaan  yang tepat waktu dalam pelaporan keuangan sebesar 0,99 kali
dibandingkan  dengan  Kepemilikan Publik  yang  lebih  kecil  dari  3,67 persen.
c. BF 6 dengan  nilai odds  ratio sebesar
0,83,  artinya  bahwa  Kepemilikan Publik  yang  lebih  kecil  dari  3,67 persen memiliki kecenderungan
masuk  dalam  kelompok  perusahaan yang  tepat  waktu  dalam  pelaporan keuangan sebesar 0,83 kali
dibandingkan  dengan  Kepemilikan
Publik  yang  lebih  besar  dari  3,67 persen.
d. BF 9 dengan nilai odds ratio sebesar 1, artinya  bahwa  Ukuran  Perusahaan
yang lebih dari 183,67 Triliun Rupiah memiliki kecenderungan masuk dalam  kelompok  perusahaan  yang tepat waktu dalam pelaporan keuangan  sama  besarnya  dengan Ukuran  Perusahaan  yang  kurang  dari 183,67 Triliun Rupiah.
e. BF 11 dengan  nilai odds  ratio sebesar 0,99 , artinya bahwa Ukuran
Perusahaan  yang  lebih  dari  131,17 Triliun Rupiah memiliki kecenderungan masuk dalam kelompok  perusahaan  yang  tepat
waktu  dalam  pelaporan  keuangan sebesar 0,99 kali dibandingkan dengan  Ukuran  Perusahaan  yang kurang dari 131,17 Triliun Rupiah.
Pada  tabel  berikut  ini  dapat  dilihat variabel  prediktor  yang  berpengaruh signifikan terhadap  model atau memiliki tingkat kepentingan pada model.
Tabel  6. Tingkat Kepentingan Variabel

## Prediktor
Variabel Tingkat Kepentingan (%) -GCV Ukuran Perusahaan (X 1 ) 100,0000 0,25536 Kepemilikan Publik (X 2 ) 47,6299 0,23639 ROA (X 3 ) 0,0000 0,23082
Pada  Tabel  6  dapat  dilihat  bahwa variabel Ukuran Perusahaan (X 1 )
memiliki tingkat kepentingan 100 persen.  Kemudian  diikuti  oleh  variabel Kepemilikan  Publik  (X 2 )  yang  memiliki tingkat  kepentingan  sebesar  47,6299 persen.  Sedangkan  variabel  ROA  (X 3 ) memiliki  tingkat  kepentingan  0  persen yang  artinya  variabel  ROA  tidak  masuk dalam  model  MARS  karena  sudah diwakili  oleh  variabel-variabel  yang masuk model.
Nilai  minus  GCV  menunjukkan bahwa  jika  Ukuran  Perusahaan  (X 1 ) masuk  dalam  model,  maka  nilai  GCV akan berkurang sebesar 0,25536. Apabila  variabel  Kepemilikan  Publik (X 2 )  dimasukkan  dalam  model,  maka GCV  akan  berkurang  sebesar  0,23639. Sedangkan  jika  variabel  ROA  (X 3 ) dimasukkan  dalam  model,  maka  GCV hanya berkurang sebesar 0,23082.
Jika  dikaji  secara  teoritis,  variabel ukuran perusahaan dipilih sebagai variabel yang terpenting dalam membedakan kelompok perusahaan yang tepat  waktu  dan  tidak  dalam  pelaporan keuangan dikarenakan ukuran perusahaan  menunjukkan seberapa besar informasi  yang  terdapat  di  dalam perusahaan.  Suatu  perusahaan  yang besar  akan  memiliki  banyak  sumber informasi,  sumberdaya  manusia  dan sistem  informasi  yang  canggih  sehingga
memungkinkan perusahaan tersebut
melaporkan ke publik laporan
keuangannya dengan tepat waktu (Mareta, 2015).
Selain  ukuran  perusahaan,  variabel yang  penting  lainnya  yaitu  kepemilikan publik.  Kepemilikan  perusahaan  oleh pihak luar memiliki pengaruh yang besar bagi  perusahaan  melalui  kritikan  dan komentar  publik  di  media  massa. Perusahaan  dengan  kepemilikan  publik yang besar cenderung tepat waktu dalam penyampaian  laporan  keuangan  karena perusahaan  akan  dinilai  kinerja  melalui laporan  keuangan  yang  dipublikasikan (Irawan,  2012  ).  Profitabilitas  yang dalam  penelitian  ini  diproksikan  dengan nilai  ROA  tidak  memiliki  kepentingan dalam  model  MARS,  hal  ini  bisa disebabkan karena ROA bukan merupakan  satu-satunya  tolak  ukur dalam  mempengaruhi  ketepatan  waktu pelaporan keuangan (Irawan, 2012).
4.3 Ketepatan Klasifikasi Model MARS Ketepatan pengklasifikasian perusahaan perbankan di BEI berdasarkan Timeliness
pelaporan keuangan dihitung dengan menggunakan nilai APER ( Apparent Error Rate ).
Tabel  7. Kesalahan  Klasifikasi  Perusa-
haan Perbankan di BEI Berdasarkan Timeliness Pelaporan Keuangan Hasil Observasi ( Actual Class ) Taksiran ( Predicted Class ) APER (%) Tepat Waktu (1) Tidak Tepat Waktu (0) Tepat Waktu (1) 84 0 39,3 Tidak Tepat Waktu (0) 57 4 Berdasarkan  Tabel  7  terlihat  bahwa kesalahan  pengklasifikasian  perusahaan perbankan di BEI berdasarkan
Timeliness pelaporan keuangan
menggunakan  model  MARS  sebesar 39,3 persen, sedangkan ketepatan klasifikasinya sebesar 60,7 persen (100% - 39,3%).
Kestabilan  klasifikasi  dapat  dilihat dengan  menggunakan  uji Press’s  Q . Besarnya  nilai Press’s  Q model  MARS tersebut  adalah  6,63.  Nilai Press’s  Q tersebut  dibandingkan  dengan 2 ) 05 , 0 ; 1 (  = 3,841  dan  dapat  dilihat  bahwa  nilai Press’s  Q lebih  besar  dari  nilai 2 ) 05 , 0 ; 1 (  ,
sehingga klasifikasi perusahaan perbankan di BEI berdasarkan Timeliness pelaporan keuangan
menggunakan  metode  MARS  dapat dikatakan konsisten secara statistik.
5. PENUTUP
5.1 Simpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Karakteristik  perusahaan  perbankan
di BEI berdasarkan ketepatan waktu pelaporan  keuangan  yaitu  sebagian besar  perusahaan  perbankan  di  BEI tepat  waktu  dalam  penyampaian laporan  keuangan.  Sebesar  57,9 persen  perusahaan  perbankan  tepat waktu  dan  42,1  persen  perusahaan tidak tepat waktu. Ukuran
perusahaan memiliki standar deviasi yang  besar  dibandingkan  variabel kepemilikan publik dan ROA, sehingga  keragaman  datanya  juga paling besar.
2. Model MARS terbaik yang digunakan untuk memprediksi klasifikasi  perusahaan  perbankan  di
BEI berdasarkan timeliness pelaporan keuangan yaitu kombinasi
BF  =  12,  MI  =  1  dan  MO  =  2
dengan  nilai  GCV  minimum  yang dihasilkan sebesar 0,23082.
Terdapat  dua  variabel  prediktor yang  memiliki  tingkat  kepentingan dalam  model,  yaitu  variabel  ukuran perusahaan  (X 1 )  dan  kepemilikan publik (X 2 ).
3. Ketepatan klasifikasi yang
dihasilkan oleh model MARS sebesar  60,7  persen  dan  kestabilan klasifikasi dapat dikatakan konsisten secara statistik.

## 5.2 Saran
Untuk para investor sebelum memutuskan  untuk  berinvestasi  di  satu perusahaan  perbankan,  ada  baiknya untuk  lebih  memperhatikan  ukuran perusahaan  dan  kepemilikan  publik, dimana kedua variabel tersebut memiliki tingkat  kepentingan  yang  tinggi  dalam menentukan  suatu  perusahaan  tepat waktu  atau  tidak  dalam  pelaporan keuangan.
Untuk pengembangan penelitian berikutnya
sebaiknya membandingkan  metode  MARS  dengan metode  lain  dan  menambahkan  variabel prediktor yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Anonim_a. (2001). MARS TM User Guide .
Salford Systems.
Baridwan,
Zaki. (1992), Sistem
Akuntansi  Penyusunan  Prosedur dan Metode , BPFE , Yogyakarta.
Fitrianty,  D.A.,  Wardhani,  N.W.S.,  dan Soehono,  L.A.  (2013),  “Ketepatan Klasifikasi  dengan  Analisis  Regresi Logistik  dan  Multivariate  Adaptive Regression Spline pada Data Peubah
Respon  Biner”, Jurnal  Mahasiswa Statistik , Vol. 1, No. 4.
Friedman,  J.  H.  (1991),  “Multivariate
Adaptive  Regression  Splines”, The Annals  of  Statistics ,  Vol.  19,  No.  1,
hal. 1-141.
Hair, J.F, Rolph E. Anderson, Ronald L. Tatham,  William  C.  Black.  (2006). Multivariate  Data  Analysis , Sixth
Edition ,  Pearson  Education  Prentice Hall, Inc.
Hendriksen,  E.S.  (1992). Accounting Theory,  5 th ,  Edition ,  Richard  D.
Irwin Inc, USA.
Ikatan Akuntan Indonesia. (2012).
Standar Akuntansi Keuangan ,
Salemba Empat, Jakarta. Irawan,  E.A.  (2012), Faktor-faktor  yang Mempengaruhi  Ketepatan  Waktu Pelaporan  Keuangan  Perusahaan Perbankan Go Publik di Bursa Efek Indonesia  (Studi  pada  Perusahaan Perbankan  di  Bursa  Efek  Indonesia
Periode 2007-2009) , Skripsi, Universitas Negeri Semarang, Semarang.
Johnson,  R.A  and  Dean  W.W,  (2007), Applied Multivariate Statistical Analysis Sixth Edition , Prentice Hall International Inc, New Jersey.
Lestiani, Destigastuti.  (2015), Ketepatan
Waktu Penyampaian
Laporan
Keuangan  dan  Variabel-variabel yang Mempengaruhi terhadap Perusahaan  Perbankan  di  Bursa Efek  Indonesia  Periode  2011  – 2013 ,  Skripsi,  Universitas  Dian
Nuswantoro, Semarang. Maharani, I.G.A. (2013), “Ketepatwaktuan Penyampaian
Pelaporan  Keuangan  dan  Faktor- faktor  yang  mempengaruhi  pada Perusahaan  Perbankan”. E-Jurnal Akuntansi , Vol. 2, No.2.
Mareta,  Sigit.  (2015),  “Analisis  Faktor-
faktor yang Mempengaruhi Timeliness Publikasi Laporan Keuangan Periode 2009-2010 (Studi Empiris pada Bursa Efek
Indonesia)”, Jurnal  Akuntansi ,  Vol.
29, No.1.
Santoso,  Noviyanti.  (2009), Klasifikasi Kabupaten/Kota  di  Jawa  Timur Berdasarkan Tingkat Pengangguran Terbuka dengan Pendekatan Multivariate  Adaptive  Regression Spline  (MARS) ,  Skripsi,    Institut
Teknologi Sepuluh Nopember,
Surabaya.
Utami, Dewi. (2017), Faktor-faktor yang Mempengaruhi  Ketepatan  Waktu Pelaporan Keuangan pada
Perusahaan  Sub  Sektor  Bank  di Bursa  Efek  Indonesia ,  Skripsi,
Universitas
PGRI
Yogyakarta,
Yogyakarta.