## Akuntansi dan Manajemen
Vol.14, No.2, 2019, Hal. 1-14
Pengaruh Pengungkapan Other Comprehensive Income Terhadap Relevansi Nilai Informasi Akuntansi dengan Kualitas Audit sebagai Variabel Pemoderasi pada Perusahaan Industri Barang Konsumsi yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2015-2017
Via Novita Sar , Firman Sury , Irda Rosit
Jurusan Akuntansi, Politeknik Negeri Padang
Email: vianovitasari96@gmail.com
Email: firm4n2003@gmail.com
Email: irda.rosita@yahoo.com

## Abstract
This study aims to examine the effect of other comprehensive income disclosure towards value relevance of accounting information with the audit quality as moderating variables . The data used in this study is the secondary data obtained from the financial statements of consumer goods industry companies listed on  the  Indonesia  Stock  Exchange  for  the  period  of  2015-2017.  The  sampling  technique  used  by  using purposive  sampling  and  it  obtained  the  sample  of  34  consumer  goods  industry  companies.  The  data analysis technique used is multiple linear regression analysis and dummy variable moderation test (sub- group) using SPSS version 20. The results showed that the disclosure of  other comprehensive income do not affect the value relevance of accounting information which is moderated by audit quality.

## Keywords: Disclosures of Other Comprehensive Income, Value Relevance of  Accounting
Information, Audit Quality.

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh pengungkapan other comprehensive income terhadap relevansi  nilai  informasi  akuntansi  dengan  kualitas  audit  sebagai  variabel  pemoderasi . Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  laporan  keuangan perusahaan  industri  barang  konsumsi  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  2015-2017. Teknik  pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  menggunakan purposive  sampling dan  diperoleh sampel  sebanyak  34  perusahaan  industri  barang  konsumsi.  Teknis  analisis  data  yang  digunakan adalah  analisis  regresi  linear  berganda  dan  uji  moderasi  variabel dummy ( sub-group )  dengan menggunakan SPSS versi 20. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengungkapan other comprehensive income tidak  berpengaruh  terhadap  relevansi  nilai  informasi  akuntansi  yang  dimoderasi  dengan kualitas audit.
Kata  kunci:  Pengungkapan Other  Comprehensive  Income, Relevansi  Nilai  Informasi  Akuntansi, dan Kualitas Audit.

## Pendahuluan
Laporan  keuangan  suatu  perusahaan  yang  memiliki  cabang  di  beberapa  negara, membutuhkan  satu  standar  akuntansi  internasional  yang  dapat  dimengerti  oleh
semua negara, tidak hanya di negara dimana laporan keuangan itu diterbitkan. Hal ini akan  memudahkan  para stakeholders di  berbagai  negara  dalam  memahami  dan membandingkan  laporan  keuangan  yang  diterbitkan  oleh  perusahaan.  Demi memenuhi  kebutuhan  perusahaan  akan  suatu  standar  akuntansi  yang  dapat digunakan  secara  internasional, International  Accounting  Standar  Board (IASB) menyusun suatu standar akuntansi keuangan yang dinamakan International Financial Reporting Standar (IFRS).
Perubahan  standar  akuntansi  yang  telah  diterapkan  oleh  suatu  negara menjadi standar akuntansi internasional (IFRS) merupakan suatu hal yang tidak mudah untuk dilakukan  dan  memiliki  berbagai  tantangan.  Negara  pengadopsi  harus  mampu melakukan  penyesuaian  terhadap  berbagai  perbedaan  karakteristik  standar  yang akan  diadopsi,  terutama  jika  perbedaan  tersebut  cukup  signifikan.  Salah  satu karakteristik IFRS yang  berbeda adalah adanya penggunaan konsep nilai  wajar ( fair value )  yang  sebelumnya  menggunakan  konsep  biaya  historis  ( historical  cost ). Sebagian  kalangan  menilai  bahwa  standar  akuntansi  dengan  menggunakan  konsep historical cost telah banyak kehilangan relevansinya karena kegagalannya mengukur realitas  ekonomi.  Akan  tetapi,  penggunaan  konsep  nilai  wajar  juga  dinilai  tidak mudah  untuk  diterapkan  karena  membutuhkan  banyak  estimasi,  asumsi  dan judgement dalam penggunaannya (Apandi, 2015).
Karakteristik  IFRS  lainnya  yang  berbeda  dengan  non  IFRS  yang  timbul  akibat adanya  konsep  nilai  wajar  adalah  munculnya  perkiraan  penghasilan  komprehensif lain  ( other  comprehensive  income ).  PSAK  No.  1  (Revisi  2013)  menyatakan  bahwa penghasilan  komprehensif  lain  berisi  pos-pos  penghasilan  dan  beban  (termasuk penyesuaian  reklasifikasi)  yang  tidak  diakui  dalam  laba  rugi  sebagaimana disyaratkan  atau  diizinkan  oleh  Standar  Akuntansi  Keuangan  (SAK).  Berbagai penelitian  mengenai  relevansi  nilai  dari other  comprehensive  income (OCI)  mulai banyak dilakukan dan memiliki hasil yang berbeda-beda.
Jika  ditinjau  lebih  jauh,  hasil  penelitian  yang  berbeda-beda  tersebut  dapat disebabkan oleh reaksi pasar atas relevansi nilai dalam OCI yang ternyata ditanggapi berbeda  antara  satu  investor  dengan  investor  lainnya.  Perbedaan  reaksi  pasar tersebut dapat disebabkan oleh kualitas informasi yang terkandung di dalam laporan keuangan  yang  telah  diaudit  oleh  Kantor  Akuntan  Publik  (KAP)  karena  komponen nilai  OCI  memiliki  unsur  subjektifitas  yang  tinggi  disebabkan  penggunaan  estimasi, asumsi  dan judgment dalam  penyusunannya.  Berdasarkan  hal  tersebut,  diperlukan suatu proses audit berkualitas yang dilakukan oleh auditor. Auditor diwajibkan untuk melakukan  evaluasi  penggunaan  estimasi,  asumsi  dan judgment yang  dilakukan manajemen  secara  rasional  serta  menentukan  konsistensi  pengukuran  dalam penggunaan konsep fair value . Kemampuan auditor untuk dapat menilai hal tersebut dengan baik akan mencerminkan kualitas audit dari auditor tersebut (Apandi, 2015). Semakin berkualitas audit yang dilakukan oleh auditor, maka berbagai pengungkapan yang terdapat dalam laporan keuangan perusahaan akan semakin dipercaya.
Berdasarkan  penjelasan  diatas  dan  berbagai  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya,  penelitian  mengenai  pengungkapan other  comprehensive  income (OCI) terhadap  relevansi  nilai  informasi  akuntansi  telah  banyak  dilakukan,  akan  tetapi penelitian  yang  menggunakan  kualitas  audit  sebagai  variabel  moderator  belum banyak  dilakukan.  Penelitian  ini  menggunakan  sampel  berupa  perusahaan  yang termasuk  dalam  sektor  industri  barang  konsumsi  di  Bursa  Efek  Indonesia dikarenakan  pesatnya  peningkatan  indeks  sektor  ini  hingga  akhir  tahun  2017.
Periode  penelitian  dimulai  dari  tahun  2015  hingga  tahun  2017,  dikarenakan  pada tahun  2015  mulai  diberlakukan  peraturan  yang  mewajibkan  perusahaan  untuk melakukan  pengungkapan  dan  penyajian other  comprehensive  income (OCI) berdasarkan PSAK 1 (Revisi 2013).

## Metode Penelitian

## Variabel dependen
Dalam penelitian ini yang menjadi variabel dependen adalah relevansi nilai informasi akuntansi  yang  diproksikan  dengan  harga saham.  Harga saham  diukur  dengan log natural  rata-rata  harga  saham  H+3  dan  H-3  setelah  laporan  keuangan  auditan diterbitkan di Bursa Efek Indonesia, yang dirumuskan sebagai berikut:
= ℎ + 3 + ( − 3) 2

## Variabel independen
Variabel independen dalam penelitian ini adalah pengungkapan other comprehensive income (OCI) yang diukur dengan 6 indikator pengungkapan OCI berdasarkan PSAK 1 (Revisi 2013) sebagai berikut:
Tabel 1. Indikator Pengukuran OCI
No. Indikator Skor 1 Terdapat  bagian  tersendiri  yang  menyajikan  pos-pos  OCI  dalam periode berjalan 1 2 OCI diklasifikasikan berdasarkan sifat 1 3 OCI  dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  OCI  yang  akan  di reklasifikasi ke laba rugi atau tidak 1 4 Menyajikan  OCI  secara  neto  maupun  sebelum  dampak  pajak penghasilan terkait 1 5 Terdapat pajak penghasilan terkait masing-masing komponen OCI 1 6 Tidak terdapat pos-pos luar biasa 1 TOTAL 6
Sumber: data diolah penulis dari PSAK 1 (Revisi 2013)

## Variabel moderator
Variabel moderator pada penelitian ini adalah kualitas audit. Proksi yang digunakan untuk  variabel  ini  adalah  ukuran  KAP.  Pemilihan  pengukuran  ini  berdasarkan  hasil penelitian  Lee  dan  Park  (2013).  Kualitas  Audit  (KAd)  dalam  penelitian  ini  diukur dengan menggunakan dummy variable . Apabila  perusahaan menggunakan jasa audit KAP big four akan diberikan bobot 1 (satu), sedangkan jika perusahaan menggunakan jasa KAP non-big four akan diberikan bobot 0 (nol).

## Populasi
Penelitian  ini  memiliki  populasi  berupa  perusahaan-perusahaan  sektor  industri barang konsumsi yang terdaftar di BEI pada tahun 2015-2017. Periode 2015-2017 (3 tahun)  digunakan  sebagai  periode  pengamatan  karena  adanya  perubahan  standar akuntansi  yang  dinyatakan  didalam  PSAK  1  (Revisi  2013)  mengenai  kewajiban perusahaan  menyajikan  dan  mengungkapan Other  Comprehensive  Income (OCI)
dalam laporan laba rugi maupun terpisah serta dalam catatan atas laporan keuangan sesuai dengan indikator yang telah diatur dalam PSAK tersebut.

## Sampel
Sampel  dalam  penelitian  ini  dipilih  dengan  metode purposive sampling ,  yaitu penentuan  sampel  berdasarkan  kriteria  tertentu  sesuai  dengan  yang  dikehendaki oleh  peneliti. Adapun  kriteria  yang  dipilih  dalam  penentuan  sampel  adalah  sebagai berikut:
1. Perusahaan dalam sektor industri barang konsumsi yang menerbitkan laporan keuangan secara berturut-turut selama tahun 2015-2017.
2. Perusahaan dalam sektor industri barang konsumsi yang memiliki nilai other comprehensive income (OCI) tidak nol.
3. Perusahaan  dalam  sektor  industri  barang  konsumsi  yang  menyediakan  data keuangan  sesuai  dengan  kebutuhan  penelitian  (data  yang  digunakan  untuk menganalisis  pengungkapan other  comprehensive  income ,  relevansi  nilai informasi, dan kualitas audit).
Berdasarkan  kriteria purposive sampling yang  telah  dijelaskan  diatas,  diperoleh sebanyak  34  perusahaan  industri  barang  konsumsi  yang  memenuhi  kriteria  per tahunnya. Sehingga banyaknya data yang penulis gunakan dalam penelitian ini mulai dari tahun 2015 hingga 2017 adalah 102 perusahaan industri barang konsumsi.

## Metode analisis data
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  regresi  linier berganda dan uji moderasi variabel dummy ( sub-group ).
1) Regresi linier berganda
Dalam regresi linier berganda, terdapat tiga analisis data yang dilakukan, yaitu terdiri  dari  analisis  statistik  deskriptif,  uji  asumsi  klasik,  dan  uji  hipotesis. Analisis  statistik  deskriptif  menggambarkan  nilai  minimum,  maksimum,  rata- rata,  dan  standar  deviasi  dari  masing-masing  variabel  yang  penulis  gunakan dalam penelitian ini. Selanjutnya uji asumsi klasik dan uji hipotesis. Uji hipotesis terdiri  dari  perhitungan  koefisien  determinan  (R )  untuk  mengukur  seberapa jauh  kemampuan  model  dalam  menerangkan  variasi  variabel  dependen,  uji secara simultan (uji F) dan uji secara parsial (uji t). Adapun persamaan regresi linier berganda dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
PRICE = α +   β 1 OCI + β 2 KAd +  ε (1)
Keterangan:
PRICE : Harga Saham OCI : Other Comprehensive Income KAd : Kualitas Audit α : Konstanta
β 1 , β 2 : Koefisien Regresi ε : Standar error
2) Uji moderasi variabel dummy ( sub-group ) Uji  moderasi  variabel  dummy  ( sub-group )  merupakan  uji  model  persamaan regresi  untuk  menguji  pengaruh  variabel  moderasi  dengan  membagi  sampel menjadi  dua sub-group atas  dasar  variabel  ketiga  yaitu  variabel  yang dihipotesiskan  menjadi  variabel  moderasi.  Setelah  variabel  moderasi  dibagi menjadi dua sub-group, kemudian lakukan regresi dengan membentuk 3 model persamaan regresi sebagai berikut:

## Model Regresi 1:
PRICE =  1 + α2 OCI +  1 untuk total sampel KAP big four dan non big four
Model Regresi 2:
PRICE =  1 +  2 OCI +  2 untuk total sampel KAP big four
Model Regresi 3: PRICE =  1 + λ2 OCI +  3 untuk total sampel KAP non big four
Setelah melakukan regresi, akan diketahui restricted residual sum of squares atau RSSr  untuk masing-masing regresi  pada  tabel ANOVA. Kemudian lakukan perhitungan  dengan  menggunakan  uji chow sengan  rumus  sebagai  berikut (Ghozali, 2013):
F hitung = ( )/ ( )/( )
Keterangan :
RSSr : Restricted Residual Sum of Squares regresi model 1 RSSur ∶ Restricted Residual Sum of Squares regresi model 2 ditambah model 3 n1 : Jumlah n model 2 n2 : Jumlah n model 3 k : Jumlah sub-group
Kemudian  bandingkan  hasil  F  hitung  dengan  F  tabel  dengan  ketentuan sebagai berikut:
a. Jika nilai F hitung < F Tabel, berarti tidak terdapat efek moderasi
b. Jika nilai F hitung > F Tabel, berarti terdapat efek moderasi
1. Hasil dan Pembahasan
Analisis statistik deskriptif
Berikut ini adalah tabel analisis statistik deskriptif dari masing-masing variabel yang diuji:
Tabel 2. Statistik Deskriptif N Minimum Maximum Mean Std. Deviation PRICE 102 4,6681 11,1872 7,257285 1,6404504 OCI 102 5 6 5,98 ,139 KAd 102 0 1 ,45 ,500 Valid N (listwise) 102 Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 20
Tabel  statistik  deskriptif  diatas  menggambarkan  nilai  minimum,  maksimum, mean (rata-rata) standar deviasi dari masing-masing variabel yang digunakan dalam penelitian ini.

## Hasil uji asumsi klasik
Uji  asumsi  klasik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  uji  normalitas,  uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi.
1) Uji normalitas
Uji  normalitas  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  melihat P- Plot  Test, yaitu  dengan  melihat  penyebaran  titik  dari  sumbu  diagonal  garis normal. Berikut ini adalah hasil uji normalitas data dalam penelitian ini:
Gambar 1. Hasil Uji Normalitas
Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 20
Berdasarkan  grafik  normalitas  diatas  terlihat  bahwa  titik-titik  menyebar disekitar garis diagonal, seta penyebarannya mengikuti garis diagonal, sehingga dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal.
Selain menggunakan P-Plot Test, penulis juga menggunakan uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test untuk memperkuat hasil uji normalitas ini. Berikut ini adalah hasil dari uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test:
Tabel 3. Hasil Uji One-Sample Kolomogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 102 Normal Parameters a,b Mean 0E-7 Std. Deviation 1,34899935 Most Extreme Differences Absolute ,076 Positive ,076 Negative -,066 Kolmogorov-Smirnov Z ,766 Asymp. Sig. (2-tailed) ,600 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber: Pengolahan data SPSS 20
Berdasarkan  hasil  uji One-Sample  Kolmogorov-Smirnov  Test nilai signifikansi  atau  dapat  dilihat  pada Asymp.  Sig  (2-tailed) sebesar  0,600  yang menunjukkan  bahwa  nilai  signifikansi  >  0,05.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa data berdistribusi normal.
2) Uji multikolinieritas
Uji  mulitikolinieritas  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan melihat  nilai Variance  Inflation  Factor (VIF)  dan  nilai Tolerance .    Berikut  ini adalah hasil uji mulitikolinieritas dalam penelitian ini:
Tabel 4. Hasil Uji Multikolinieritas
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 11,813 5,824 2,028 ,045 OCI -,901 ,973 -,077 -,926 ,357 1,000 1,000 KAd 1,846 ,271 ,563 6,809 ,000 1,000 1,000 a. Dependent Variable: PRICE Sumber: Pengolahan data SPSS 20
Berdasarkan tabel diatas, dapat dilihat bahwa nilai tolerance untuk masing- masing variabel  memiliki  nilai lebih dari 0,1, yaitu sebesar 1,000  dan  nilai VIF kurang dari 10 yaitu sebesar 1,000. Sehingga dapat disimpulkan bahwa semua variabel  independen  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  tidak  terdapat korelasi antara satu variabel dengan variabel lainnya.
3) Uji heteroskedastisitas Uji  heteroskedastisitas  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  uji glejser . Berikut ini adalah hasil uji heteroskedastisitas dalam penelitian ini:
Tabel 5. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 3,289 3,104 1,060 ,292 OCI -,383 ,519 -,073 -,738 ,462 KAd ,281 ,145 ,191 1,941 ,055 a. Dependent Variable: ABS_RES1
Sumber: Pengolahan data SPSS 20
Berdasarkan  hasil  uji  heteroskedastisitas  diatas,  terlihat  bahwa  bahwa nilai Sig . untuk variabel pengungkapan other comprehensive income (OCI) dan kualitas  audit  (KAd)  lebih  dari  0,05.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa terdapat kesamaan varian residual dan tidak terjadi heteroskedastisitas.
4) Uji autokorelasi
Uji  autokorelasi  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  Metode Lagrange  Multiplier (LM Test ).  Berikut  ini  adalah  hasil  dari  uji  atuokorelasi dalam penelitian ini:
Tabel 6. Hasil Uji Autokorelasi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,652 a ,425 ,407 1,04302947 a. Predictors: (Constant), LAG_RES1, KAd, OCI b. Dependent Variable: Unstandardized Residual Sumber : Pengolahan data dengan SPSS 20
Berdasarkan  hasil  uji  autokorelasi  diatas,  didapat  nilai R  Square sebesar 0,425  dengan  jumlah  sampel  sebanyak  102  dan  n-1=101,  maka X  hitung sebesar  42,925  (101  x  0,425).  Sedangkan  nilai X  tabel  dengan  101  (n-1) bernilai  125,458.  Karena  nilai X  hitung  (42,925)  < X  tabel  (125,458),  maka model persamaan regresi tidak mengandung masalah autokorelasi.

## Analisis regresi linier berganda
Berdasarkan hasil uji regresi linier berganda, diperoleh hasil sebagai berikut :

## Tabel 7. Hasil Uji Regresi Linier Berganda
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1  (Constant) 11,813 5,824 2,028 ,045 OCI -,901 ,973 -,077 -,926 ,357 KAd 1,846 ,271 ,563 6,809 ,000 a. Dependent Variable: PRICE Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 20
Hasil uji hipotesis
1) Hasil koefisien determinasi (R )
Berikut ini adalah hasil uji koefisien determinasi dalam penelitian ini:
Tabel 8. Hasil Uji Koefisien Determinasi
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,569 a ,324 ,310 1,3625575 a. Predictors: (Constant), KAd, OCI b. Dependent Variable: PRICE Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 20
Berdasarkan hasil uji koefisien determinasi diatas terlihat bahwa Adjusted R Square untuk  pengujian  hipotesis  pertama  memiliki  nilai  0,310.  Hal  ini  berarti bahwa  31%  variasi  variabel  relevansi  nilai  informasi  akuntansi  (PRICE)  dapat dijelaskan  oleh  kedua  variabel  independen  yaitu  pengungakapan other comprehensive  income (OCI)  dan  kualitas  audit  (KAd).  Sedangkan  sisanya (100% - 31% = 69%) dijelaskan sebab-sebab lain diluar model.
2) Hasil uji statistik F
Berikut ini adalah hasil uji statistik F dalam penelitian ini:
Tabel 9. Hasil Uji Statistik F ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1  Regression 87,999 2 44,000 23,699 ,000 b Residual 183,800 99 1,857 Total 271,799 101 a. Dependent Variable: PRICE b. Predictors: (Constant), KAd, OCI
Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 20
Berdasarkan hasil uji statistik F diatas, terlihat bahwa nilai F sebesar 23,699 dengan  nilai Sig. kurang  dari  0,05  yaitu  sebesar  0,000.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  model  regresi  yang  digunakan fit dan  dapat  dikatakan  bahwa  variabel independen  secara  keseluruhan  berpengaruh  terhadap  variabel  dependen (PRICE).
3) Hasil uji statistik t
Berikut ini adalah hasil uji statistik t untuk hipotesis pertama dalam penelitian ini:
4)
Tabel 10. Hasil Uji Statistik t Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta
1  (Constant) 11,813 5,824 2,028 ,045 OCI -,901 ,973 -,077 -,926 ,357 KAd 1,846 ,271 ,563 6,809 ,000 a. Dependent Variable: PRICE
Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 20
Berdasarkan hasil uji statistik t diatas, terlihat bahwa nilai t untuk variabel OCI  sebesar  -0,926  dengan  tingkat  signifikansi  sebesar  0,357.  Tingkat signifikansi  tersebut  bernilai  lebih  besar  dari  α=0,05  yang  berarti  bahwa pengungkapan  OCI  tidak  berpengaruh  terhadap  relevansi  nilai  informasi akuntansi secara parsial.
Untuk  variabel  moderator  yaitu  kualitas  audit  (KAd)  menunjukkan  tingkat signifikansi  sebesar  0,000  yang  berarti  lebih  kecil  dari  α=0,05.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  kualitas  audit  berpengaruh  terhadap  relevansi  nilai  informasi akuntansi secara parsial.
Uji moderasi variabel dummy ( sub-group )
Kualitas audit sebagai variabel moderator dibagai menjadi 2 group , yaitu KAP big four dan KAP non big four. Berdasarkan analisis ini, dibentuk 3 model regresi berikut ini :

## Model Regresi 1:
PRICE =  1 + α2 OCI +  1 untuk total sampel KAP big four dan non big four
Model Regresi 2: PRICE =  1 +  2 OCI +  2 untuk total sampel KAP big four
Model Regresi 3: PRICE =  1 + λ2 OCI +  3 untuk total sampel KAP non big four
Berikut ini hasil output tabel ANOVA SPSS ketiga persamaan regresi diatas :
Tabel 11. ANOVA model regresi 1
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1  Regression 87,999 2 44,000 23,699 ,000 b Residual 183,800 99 1,857 Total 271,799 101 a. Dependent Variable: PRICE b. Predictors: (Constant), KAd, OCI
Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 20

## Tabel 12. ANOVA model regresi 2
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1  Regression 5,871 1 5,871 2,346 ,133 b Residual 110,127 44 2,503
Total 115,997 45 a. Dependent Variable: PRICE b. Predictors: (Constant), OCI
Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 20

## Tabel 13. ANOVA model regresi 3
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression ,404 1 ,404 ,316 ,576 b Residual 68,990 54 1,278 Total 69,394 55 a. Dependent Variable: PRICE b. Predictors: (Constant), OCI
Sumber: Pengolahan data dengan SPSS 20
Berdasarkan  tabel  ANOVA  untuk  model  regresi  1,  2  dan  3,  diperoleh  nilai restricted residual sum of squares atau RSSr sebagai berikut :
1. Nilai  RSSr  (RSS3)  untuk  total  sampel  KAP big  four dan  KAP non  big  four sebesar 183,800
2. Nilai RSSr (RSS1) untuk total sampel KAP big four sebesar 110,127
3. Nilai RSSr (RSS2) untuk total sampel KAP non big four sebesar 68,990
4. Nilai RSSur (RSS1 + RSS2) sebesar 179,117
Dengan menggunakan rumus uji Chow, diperoleh hasil sebagai berikut :
F hitung = ( )/ ( )/( ) = ( , , )/ ( , )/( ) = 1,28
Berdasarkan  hasil  F  hitung  yang  diperoleh  sebesar  1,28  dan  F  tabel  (df1=2, df2=98)  sebesar  3,09.  Dikarenakan  F  hitung  <  F  tabel,  maka H  ditolak,  dan  dapat disimpulkan  bahwa  kualitas  audit  tidak  memoderasi  pengaruh  pengungkapan  OCI terhadap relevansi nilai informasi akuntansi.

## Analisis hasil penelitian
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pengungkapan other  comprehensive  income tidak  berpengaruh  terhadap  relevansi  nilai  informasi  akuntansi  yang  dimoderasi dengan  kualitas  audit. Berdasarkan  teori yang  digunakan dalam penelitian ini, yaitu teori sinyal, suatu perusahaan seharusnya memberikan sinyal yang berguna bagi para pengguna laporan keuangan. Sinyal yang diberikan dapat berupa informasi yang ada di  dalam laporan keuangan terkait  bagaimana  upaya manajemen  perusahaan  dalam mengelola  perusahaan  untuk  mendapatkan  keuntungan  semaksimal  mungkin maupun  bagaimana  mempertahankan  kelangsungan  perusahaan.  Apabila  informasi terkait  OCI  dianggap  penting  dan  berguna  maka  pengguna  laporan  keuangan terutama  investor  akan  menganggap  informasi  OCI  tersebut  sebagai  sebuah  sinyal dan  digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  pengambilan  keputusan  sehingga  akan mempengaruhi harga saham perusahaan.
Namun, berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, hipotesis dalam penelitian ini  tidak  dapat  dibuktikan.  Penyebabnya  dapat  diakibatkan  karena  investor  di Indonesia yang sebagian besar tidak menggunakan kualitas informasi yang ada dalam laporan  keuangan  ketika  melakukan  transaksi  di  pasar  modal.  Faktor  kerumitan dalam menganalisis informasi akuntansi merupakan salah satu penyebab utamanya. Sehingga meskipun informasi akuntansi telah melalui proses audit yang berkualitas, hal  tersebut  tetap  tidak  mempengaruhi  keputusan  investor  dalam  berinvestasi (Apandi, 2015).
Selain  ini,  hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  para  investor  di Indonesia  belum  terlalu  memahami  bahwa  informasi  OCI  yang  dilaporkan  dalam laporan  keuangan,  yaitu  laporan  laba  rugi  dan  komprehensif  lain  menunjukkan informasi  yang  relevan  karena  penggunaan  asumsi,  estimasi  dan judgement oleh manajemen  perusahaan.  Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  Apandi (2015) yang juga menemukan bahwa pengungkapan OCI tidak berpengaruh terhadap relevansi nilai informasi akuntansi yang diperkuat dengan kualitas audit. Akan tetapi hasil  penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan  hasil  penelitian  Lee  dan  Park  (2013)  dan Pranita  (2016)  yang  menemukan  bahwa  pengungkapan  OCI  yang  diperkuat  dengan kualitas audit berpengaruh terhadap relevansi nilai informasi akuntansi.

## Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan hasil analisis data, pengujian, dan pembahasan, maka dapat disimpulkan bahwa hasil pengujian hipotesis menunjukkan pengungkapan OCI tidak berpengaruh terhadap relevansi nilai informasi akuntansi yang dimoderasi oleh kualitas audit.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dijelaskan,  maka  penulis  memberikan saran bagi peneliti selanjutnya:
1. Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  menggunakan  sampel  berupa perusahaan dengan sektor industri yang lebih beragam.
2. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menambah variabel independen yang dapat  mempengaruhi  relevansi  nilai  informasi  akuntansi,  seperti net income, cash flow, book value of equity, dan lainnya.

## Referensi
Ahalik.  (2015).  Panduan  Praktis  PSAK  Terkini  Berbasis  IFRS  Terkait  OCI  vs  SAK ETAP . Edisi 2. Ikatan Akuntan Indonesia, Jakarta.
Apandi,  R.  N.  N.  (2015).  Relevansi  Nilai,  Subjektifitas  Other  Comprehensive  Income dan  Kualitas  Audit.  Simposium  Nasional  Akuntansi  18,  16-19  September. Medan: Universitas Sumatera Utara
Aprilianto,  B.,  Novi  ,W.,  dan  Taufik,  K.,  (2014).  Perilaku  investor  saham  individual dalam  pengambilan  keputusan  investasi:  Studi  Hermeneutika-Kritis.  E- Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi . Vol. 1 No.1.
Arens,  A.  A.,  Randal,  J.  E.,  dan  Mark,  B.  (2012).  Auditing  and  Assurance  Service:  an Integrated Approach. Pearson Education Inc, New Jersey.
Ariyadi,  F.,  Adi  W.,  dan  Darmansyah.  (2018).  Relevansi  Nilai  dan  Subjektifitas  dari Other Comprehensive Income pada Perusahaan Industri Jasa Keuangan. JIPI . Vol. 2 No. 1.
Aryati, Titik., dan Natasya Nadia Wibowo. (2017). Pengaruh Relevansi Nilai Informasi Other  Comprehensive  Income  dan  Net  Income  Terhadap  Return  Saham. Jurnal Riset Akuntansi, Auditing & Informasi. Vol. 17 No. 1.
Ayu.,  dan  Siregar.  (2014).  The  Effect  of  IFRS  Convergence  on  Value  Relevance  of Accounting Information: Cross—Country Analysis of Indonesia, Malaysia and Singapore. Simposium  Nasional  Akuntansi 17. 24-27 September 2014. Nusa Tenggara Barat: Universitas Mataram.
Brigham, E. F., dan Houston, J. F. (2011). Dasar-dasar Manajemen Keuangan. Edisi 11. Salemba Empat, Jakarta.
Cahyonowati, N., dan Ratmono, D. (2012). Adopsi IFRS dan Relevansi Nilai Informasi Akuntansi. Jurnal Akuntansi dan Keuangan, Vol. 14, No. 2.
Connelly,  B.  L.,  dkk.  (2011).  Signalling  Theory:  a  Review  and  Assesment.  Journal  of Management. Vol. 37 No. 1.
Fahmi, I. (2012). Analisis Laporan Keuangan. Cetakan Ke-2. Alfabeta, Bandung.
Ghozali, I. (2013). Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 21. Edisi 7. Badan Penerbit UNDIP, Semarang.
Ikatan  Akuntan  Indonesia.  (2013).  Standar  Akuntansi  Keuangan.  Jakarta:  Salemba Empat.
Indonesia.  Peraturan  Tentang  Kewajiban  Emiten  Menyampikan  Laporan  Keuangan Berkala. Keputusan Ketua Badan Pengawas Pasar Modal (BAPEPAM), Nomor: Kep-36/PM/2003.
Indonesia. Undang-Undang Ketenagakerjaan . Undang-Undang No.13 Tahun 2013.
Jogiyanto.  H.  M.  (2010).  Teori  Portofolio  dan  Analisis  Investasi.  Edisi  Ketiga.  BPFE, Yogyakarta.
Lee, C., dan Park, M. S. (2013). Subjectivity in Fair-value Estimates, Audit Quality, and Informativeness  of  Other  Comprehensive  Income . Advances  in  Accounting, Incorporating Advances in International Accounting.
Mayangsari,  S.  (2004).  Analisa  Relevansi  Nilai  (value-relevance,  Laba,  Arus  kas,  dan Nilai  Buku  Ekuitas:  Analisis  Diseputar  Periode  Krisis  Keuangan  1995-1998. Simposium Nasional Akuntansi 7, 2-3 Desember 2004. Denpasar: Universitas Udayana.
Naimah, Z. (2014). Relevansi Nilai Informasi Akuntansi: Suatu Kajian Teoritis. Jurnal Buletin Studi Ekonomi. Vol.19, No.1.
Pranita, I. (2016). Pengaruh Kualitas Audit Terhadap Hubungan Pengungkapan Other Comprehensive  Income dengan  Relevansi  Nilai  Informasi  Akuntansi  pada Perusahaan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Tesis. Padang
Pratiwi,  E.,  Rini  I.,  dan  Pratana.,  P.  M.  (2012).  Relevansi  Nilai  Informasi  Laporan Keuangan dan Komponen Laba Rugi Komprehensif dalam Menjelaskan Harga dan  Return  Saham.  Bandung:  Lembaga  Penerbitan  Laboratorium  Akuntansi UPI.
Puspitaningtyas, Z. (2012). Relevansi Nilai Informasi Akuntansi dan Manfaatnya bagi Investor. Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan . No. 110/DIKTI/Kep/200
Sinarto,  R.  J.,  dan  Christiawan,  J.  J.  (2014).  Pengaruh  Penerapan  IFRS  terhadap Relevansi Nilai Laba Laporan Keuangan. Tax & Accounting Review. Vol. 4, No. 1
Simamora, N. S. “Saham-Saham Konsumer Kian Diminati Investor”.
www.google.co.id/amp/m.bisnis/amp/read/20170303/190/633538//saha m-saham-konsumer-kian-diminati-investor .  (Diakses  pada  tanggal  12 September 2018, 16.10 WIB)
Suwardjono.  (2008).  Teori  Akuntansi:  Perekayasaan  Pelaporan  Keuangan . BPFE, Yogyakarta.
Wahyu,  R.  P.  S.,  dan  Praptoyo,  S.  (2014).  Penyajian  dan  Komponen  Other Comprehensive Income. Jurnal Ilmu & Riset Akuntansi . Vol.3 No.12.
Widiastuty,  E.,  dan  Febrianto,  R.  (2010).  Pengukuran  Kualitas  Audit:  Sebuah  Esai. Jurnal Ilmiah Akuntansi dan Bisnis. Vol.5 No.2.
Yudiman, A. T., Darmansyah., dan Nurmala A. (2017). Relevansi Nilai Net Income dan Other Comprehensive Income pada Perusahaan Manufaktur. JIPI. Vol.1 No.1.