Majalah Ilmiah Solusi Vol. 17, No. 1    Januari 2019

## PENGARUH AUDITOR SPESIALISASI INDUSTRI DAN REDFLAGS TERHADAP KUALITAS LABA PADA PERUSAHAAN PUBLIK DI BIDANG KEUANGAN
Titi Purbo Sari, SE., M.Si. 1 Linda Novasari, SE., MM. 2
Fakultas Ekonomi, Program Studi Akuntansi, Universitas Semarang
titipurbosari78@gmail.com 1
Diterima: November 2018. Disetujui: Desember 2018. Dipublikasikan: Januari 2019

## ABSTRACT
Accounting cases that occurred in Indonesia have reached a very alarming level, thus giving effect on the decrease of trust to integrity and earnings quality from financial report. Therefore, the scandal makes discourse in this research to know how to detect deviations of financial statement presentation through the use of services auditor industry specialization and identify warning signs as redflags. So with the role of auditor  industry  specialization  and  redflags  can  contribute  to  the  quality  of  the  relevant  and  good earnings. The sample of this research consists of 121 public companies in the field of finance and listed in Indonesia  Stock Exchange  in  2014  -  2015.  Measurement  of  influence  of  auditor industry  specialization using Craswell method and measurement on redflags factor using financial ratios F-Score Model, while the earnings quality    in this research proxied to the absolute level of discretionary accruals. This research uses  multiple  regression  technique  to  analyze  data.  The  results  showed  that  simultaneously  auditor industry  specialization  and  redflags  have  a  significant  effect  to  earnings  quality.  However,  if  tested partially,  auditors  industry  specialization  do  not  significantly  influence  the  quality  of  earnings  while redflags  have  a  significant  effect  on  the  quality  of  financial  statements.  This  is  because  the  financial management of each company is under strict supervision by Bank Indonesia, so that the auditor industry specialization has little role in creating good profit quality.
Keywords : Auditor industry specialization, Red Flags, Earnings Quality, Financial Industry

## ABSTRAK
Kasus  akuntansi  yang  terjadi  di  Indonesia  telah  mencapai  tingkat  yang  sangat memprihatinkan,  sehingga  memberikan  efek  pada  menurunnya  kepercayaan  terhadap  integritas  dan earnings  quality dari  laporan  keuangan.Oleh  karena  itu,  skandal  tersebut  menjadikan  wacana  dalam penelitian  ini  untuk  mengetahui  cara  mendeteksi  penyimpangan  penyajian  laporan  keuangan  melalui penggunaan  jasa  auditor  spesialisasi  industri  dan  mengidentifikasi  tanda  –  tanda  peringatan  sebagai redflags .  Sehingga  dengan  adanya  peranan  auditor  spesialisasi  industri  dan redflags dapat  memberikan kontribusi terhadap kualitas laba yang relevan dan baik. Sampel penelitian  ini  terdiri dari 121  perusahaan publik  di  bidang  keuangan  dan  terdaftar  dalam  Bursa  Efek  Indonesia  pada  tahun  2014  –  2015. Pengukuran pengaruh auditor spesialisasi industri menggunakan metode Craswell dan pengukuran  pada faktor redflags menggunakan rasio keuangan F-Score Model , sedangkan kualitas laba dalam penelitian ini diproksikan  dengan  tingkat  absolut  akrual  diskresioner . Penelitian  ini  menggunakan  tehnik  regresi berganda  untuk  menganalisis  data.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  secara  simultan  auditor spesialisasi  industri  dan redflags berpengaruh  signifikan  terhadap  kualitas  laba.  Namun  apabila  diuji secara  parsial,  auditor  spesialisasi  industri  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  kualitas  laba sedangkan redflags berpengaruh signifikan terhadap kualitas laporan keuangan. Hal ini disebabkan karena manajemen  keuangan  setiap  perusahaan  berada  dalam  pengawasan  yang  ketat  oleh  Bank  Indonesia, sehingga  adanya  auditor  spesialisasi  industri  kurang  berperan  dalam  menciptakan  kualitas  laba  yang baik.
Kata kunci : Auditor spesialisasi industri, Red Flags , Kualitas Laba, Industri Keuangan

## PENDAHULUAN
Kasus  kecurangan  pelaporan  keuangan  di  Indonesia  sendiri  juga  terjadi  pada perusahaan besar berskala nasional, seperti PT. Telkom, PT. Kimia Farma, PT. Semen Gresik, Bank Syariah Mandiri  dan Bank  Lippo.  Kasus akuntansi tersebut memberikan bukti  tentang  kegagalan  audit  yang  memberikan  efek  pada  menurunnya  kepercayaan terhadap integritas dan earnings quality dari laporan keuangan.
Kualitas  informasi  keuangan  yang  disajikan  oleh  manajemen  perusahaan  sering diasosiasikan  sebagai  kualitas  laba.  Konsep  kualitas  laba  tidak  dapat  diamati  sebab kualitas  laba  tidak  memiliki  definisi  dalam  literatur,  sehingga  dalam  beberapa penelitian  diproksikan  dengan  tingkat  absolut  akrual  diskresioner (Discretionary Accruals) .  Oleh  sebab  itu,  akrual  diskresioner  menjadi  media  untuk  pengukuran manajemen  laba.  Dechow, et  al. (2011)  telah  menggunakan  pendekatan  baru  untuk menguji  dan  mendeteksi  manajemen laba  dengan  menggabungkan  pembalikan  akrual. Pendekatan  ini  menghasilkan  solusi  untuk  meningkatkan  daya  pengujian  dan mengurangi misspecification dalam  pengukuran  manajemen  laba  melalui  kerangka kerja yang fleksibel.
Pengungkapan  pelaporan  keuangan  yang  disajikan  secara  wajar  dan  bersih  dari kecurangan  dilakukan  oleh  pihak  yang  berkompeten,  yaitu  auditor.  Setiap  auditor memiliki  kemampuan  yang  berbeda  dalam  mendeteksi  kecurangan  yang  disebabkan karena  beberapa  faktor,  misalnya  tingkat  pengalaman  auditor  yang  berbeda,  sikap skeptis  yang  berbeda  dan  situasi  yang  harus  dihadapi  auditor  dalam  bekerja. Pengalaman  juga  akan  mempengaruhi  sensitivitas  auditor  terhadap  gejala-gejala (symptoms) kecurangan.  Auditor  yang  berpengalaman  akan  memiliki  pengetahuan tentang  kekeliruan  dan  kecurangan  yang  lebih  banyak  dibandingkan  dengan  auditor yang tidak berpengalaman (Sucipto, 2007).
Skanda – skandal  akuntansi nasional tersebut dapat dijadikan sebagai pengalaman dan  pelajaran  yang  bermanfaat  dalam  mengidentifikasi  tanda  –  tanda  peringatan akuntansi  sebagai red  flags dengan  mendeteksi  potensi  masalah  awalnya.  Petunjuk adanya  indikasi  kecurangan  umumnya  ditunjukkan  dengan  munculnya  gejala-gejala
Majalah Ilmiah Solusi Vol. 17, No. 1    Januari 2019
(symptoms) yang  tercermin  melalui  timbulnya  karakteristik  tertentu  atau  yang  biasa dikenal  dengan red  flags  (fraud  indicators) ,  baik  yang  merupakan  kondisi  atau keadaan lingkungan maupun perilaku seseorang (Anggriawan, 2014).
Timbulnya red flags tidak  selalu  menjadi  indikasi adanya  kecurangan,  namun red flags ini  biasanya  muncul  di  setiap  kasus  kecurangan  yang  terjadi.  Pemahaman  dan analisis  lebih  lanjut  terhadap red flags tersebut  dapat  membantu  langkah  selanjutnya untuk memperoleh bukti awal atau mendeteksi adanya kecurangan.
Berdasarkan pada pemikiran tersebut di atas, agar catatan akuntansi dan informasi keuangan  yang  disajikan  bebas  dari  kekeliruan (unintentional misstatements) maupun kecurangan,  maka  penelitian  ini  mengembangkan  dan  menguji  kembali  secara  ilmiah suatu  relevansi  antara  pengaruh  auditor  spesialisasi  industri  dan red  flags terhadap kualitas laba (earnings quality) pada perusahaan publik di bidang keuangan.
Tujuan penelitian untuk mendapatkan bukti empiris mengenai :
1. Pengelompokkan  auditor  spesialisasi  industri  dengan  auditor  non-spesialisasi industri dan perusahaan publik keuangan yang terindikasi red flags .
2. Pengaruh  auditor  spesialisasi  industri  dan red  flags dalam  memberikan kontribusi terhadap kualitas laba yang relevan dan baik.

## TINJAUAN PUSTAKA
Teori Keagenan (Agency Theory)
Teori  Keagenan (Agency  Theory) yang  dikemukakan  oleh  Jensen  dan  Meckling (1976)  mendefinisikan  hubungan  keagenan  merupakan  suatu  kontrak  antara  dua pihak  yang  memuat  pendelegasian  pekerjaan  dan  wewenang  oleh  pihak  pertama (sebagai principal/ leader ) kepada pihak kedua (sebagai agent/ subordinate ) agar pihak kedua  bersedia  melakukan  pekerjaan  tersebut  untuk  kepentingan  pihak  pertama. Kepentingan pihak  pertama selaku pihak pemegang  saham dan stakeholder umumnya bertentangan  dengan  pihak  kedua,  sebab  pihak  pertama  sebagai  pengguna  informasi (user) memperoleh  informasi  yang  asimetris  dari  pihak  kedua  sebagai  penyedia informasi (prepaper) yang menimbulkan adanya ketidakpastian (Deegan, 2007).
Majalah Ilmiah Solusi Vol. 17, No. 1    Januari 2019
Hal  ini  menyebabkan  pihak agent yang  terkait  langsung  dengan  transaksi  bisnis cenderung untuk melakukan perilaku yang  tidak  semestinya (disfunctional behaviour) , antara  lain  dengan memanipulasi data dalam  laporan  keuangan agar  dapat  menyajikan laba  sesuai  harapan  pihak principal ,  sehingga  prediksi  laba  tersebut  tidak menggambarkan kondisi perusahaan yang sebenarnya (Scott, 2009).
Kompetensi  auditor  dapat  mengurangi  tingkat  manajemen  laba  suatu  perusahaan, dan  pengguna  informasi  laporan  keuangan  akan  lebih  mempercayai  informasi  yang disajikan,  sehingga  dapat  mengurangi  informasi  asimetri  antara  pihak  manajemen dengan  pihak stakeholders .  Jadi,  teori  keagenan  menjelaskan  mengenai  kedudukan auditor  sebagai  pihak  ketiga  yang  menjembatani  antara principal dan agent untuk memahami konflik kepentingan yang muncul.

## Financial Shenanigans
Financial  Shenanigans diperkenalkan  oleh  Schilit  sebagai  suatu  tindakan penggunaan  akuntansi  kreatif  atau  kelalaian  dengan  tujuan  untuk  menyembunyikan atau  memanipulasi  kinerja  keuangan  atau  kondisi  keuangan  suatu  entitas  dengan mengelola  laba  melalui  penambahan  laba  di  tahun  berjalan  atau  menggeser  laba tahun  berjalan  ke periode berikutnya. Shenanigans cenderung berada pada perusahaan yang tidak melakukan check and balances dalam  manajemen  senior  dan  auditor  gagal dalam  mendeteksi red  flags ,  namun  perusahaan  cenderung  berusaha  meyakinkan investor  untuk  mempercayai  kondisi keuangan  perusahaan  yang  terlihat  stabil  (Schilit dan Perler, 2010).
Tindakan  manipulasi  laba  yang  digunakan  oleh  manajemen  perusahaan  sebagai gimmick akuntansi  bertujuan  untuk  memberikan    hasil  yang  sesuai  dengan  harapan agar  menaikkan  harga  saham  dan  kompensasi  eksekutif  menjadi  lebih  tinggi.  Jadi dalam  teori financial shenanigans ,  auditor  di  tuntut  waspada  kemungkinan  adanya red flags yang  bertujuan untuk  menyembunyikan  atau  memanipulasi  posisi  keuangan, kondisi  keuangan  dan  arus kas perusahaan.

## Auditor Spesialisasi Industri
Auditor melakukan general audit (opinion audit) sebagai pelaksanaan tugas audit yang  dilakukan  secara  independen  dan  obyektif.  Namun,  meskipun  demikian  dalam
mendeteksi  kecurangan  bukan  sepenuhnya  tanggung  jawab  dari  auditor,  melainkan tanggung  jawab  manajemen  perusahaan  untuk  mencegah  timbulnya fraud dalam manipulasi laporan keuangan .
Auditor yang berpengalaman akan  memiliki pengetahuan tentang kekeliruan dan kecurangan yang lebih banyak dibandingkan dengan auditor yang tidak berpengalaman (Sucipto,  2007).  Beberapa  penelitian  menggunakan  metode Craswell untuk mengidentifikasi  auditor  spesialisasi  industri,  sebab  metode  ini  memiliki  hasil  sensitif terhadap  perubahan market share untuk  mengidentifikasi  auditor  spesialisasi  industri (Sonnier dan Carson, 2009).
Beberapa  penelitian  menggunakan  metode  ini  untuk  mengidentifikasi  auditor spesialisasi industri, sebab metode ini memiliki hasil sensitif terhadap perubahan market share untuk  mengidentifikasi  auditor  spesialisasi  industri  (Sonnier  dan  Carson,  2009). Perhitungan metode Craswell didasarkan pada :
a. Total  pendapatan  klien  yang  diaudit  dalam  satu  tahun  dengan  ketentuan  auditor spesialisasi industri memiliki persentase total pendapatan klien lebih dari 15%.
b. Persentase  jumlah  klien  yang  diaudit  dalam  satu  tahun  dengan  ketentuan  auditor spesialisasi industri memiliki persentase jumlah klien lebih dari 15%.

## Redflags
Petunjuk  adanya  indikasi  kecurangan  umumnya  ditunjukkan  dengan  munculnya gejala-gejala (symptoms) yang  tercermin melalui timbulnya karakteristik  tertentu  atau yang  biasa  dikenal  dengan red  flags  (fraud  indicators) ,  baik yang merupakan kondisi atau  keadaan  lingkungan  maupun  perilaku  seseorang  (Anggriawan,  2014).  Timbulnya red flags tidak selalu menjadi indikasi adanya kecurangan, namun red flags ini biasanya muncul di setiap kasus kecurangan yang terjadi.
Pemahaman dan analisis lebih lanjut terhadap red flags tersebut  dapat membantu langkah selanjutnya untuk memperoleh bukti awal atau mendeteksi adanya kecurangan. Penelitian  ini  menggunakan Fraud Score Model atau  lebih  dikenal  dengan F – Score Model sebagai  langkah  awal  dalam  mendeteksi  kemungkinan  adanya  manipulasi pelaporan keuangan.
Model  ini  telah  digunakan  oleh  Dechow,  Ge,  Larson  dan  Sloan  (2007)  untuk mengidentifikasi  masalah  di  akrual,  piutang,  persediaan,  penjualan  tunai,  pendapatan dan  penerbitan  saham.  Apabila  indeks F  –  Score >  1,  maka  ada  indikasi  dalam perusahaan  terdapat redflags ,  yang  artinya  perusahaan  memiliki  masalah  dalam pelaporan keuangan.

## Kualitas Laba
Dalam konsensus di Harvard Business School terdapat perbedaan pendapat yang mendalam mengenai definisi dan pengukuran konsep kualitas laba yang menyebabkan terdapat  beberapa  definisi  yang  saling  tumpang  tindih.  Dichev,  Graham  dan  Rajgopal (2012)  berpendapat  bahwa  klasifikasi  dari  kualitas  laba  adalah  laba  yang berkesinambungan,  berulang,  konsisten,  bebas  dari  item  yang  membuat  laba  menjadi tidak  berkelanjutan,  mampu  memprediksi  laba  di  masa  depan  dan  didukung  dengan arus kas yang sebenarnya.
Kualitas  laba  pada  umumnya  diproksikan  dengan  tingkat  absolut  akrual diskresioner (Discretionary  Accruals) yang  merupakan  komponen  akrual  dalam kebijakan  manajemen  untuk  melakukan  intervensi  dalam  proses  pelaporan  keuangan. Dengan  asumsi  semakin  besar  nilai  akrual  diskresioner  maka  semakin  besar  pula manajemen laba, yang berarti semakin buruk kualitas laba.
Manajemen laba yang sah adalah yang bertindak secara konsisten dengan prinsip akuntansi  yang  berlaku  umum  (GAAP),  namun  manajemen  laba  menjadi  tidak  sah apabila  telah  melibatkan  manipulasi  laba  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan pendapatan yang diharapkan.

## Hipotesis Penelitian
Fraud dapat  diantisipasi  melalui red flags sebagai  alarm/  sinyal  adanya  indikasi terjadinya  kecurangan  dalam  perusahaan  yang  potensial  terjadi.  Meski  demikian, tanggung  jawab  untuk  mendeteksi  kecurangan  bukan  sepenuhnya  bagian  dari  auditor (eksternal)  melainkan  tanggung  jawab  manajemen  perusahaan  untuk  mendeteksi  dan mencegah fraud melalui  pelaksanaan  prosedur  pengendalian  internal.  Maka  untuk mendeteksi  prakondisi  yang  memungkinkan  perusahaan  untuk  terlibat  dalam
Majalah Ilmiah Solusi Vol. 17, No. 1    Januari 2019
manipulasi terkait dengan variabel laporan keuangan  Dechow, et al. (2007) merancang suatu  model  dengan  menggunakan  data  akuntansi.  Berdasarkan  uraian  diatas,  maka dapat diajukan hipotesis 1 yang dirumuskan sebagai berikut :

## H1 :   Auditor spesialisasi industri berpengaruh positif terhadap kualitas laba dalam pelaporan keuangan.
Keberadaan auditor yang kompeten juga dapat mengurangi tingkat manajemen laba suatu  perusahaan  dan  pengguna  informasi  laporan  keuangan  akan  lebih  mempercayai informasi yang disajikan. Namun, penggunaaan jasa auditor yang berpengalaman akan memiliki  pengetahuan  tentang  kekeliruan  dan  kecurangan  yang  lebih  banyak dibandingkan  dengan  auditor  yang  tidak  berpengalaman  (Sucipto,  2007).  Perhitungan metode Craswell mengidentifikasi  auditor  spesialisasi  industri  berdasarkan  pada perubahan market share .  Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  dapat  diajukan  hipotesis  2 yang dirumuskan sebagai berikut:

## H2 :   Redflags  dapat  berpengaruh  negatif  terhadap  kualitas  laba  dalam  pelaporan keuangan.

## METODE PENELITIAN
Populasi  dalam  penelitian  ini  meliputi  semua  perusahaan  publik  yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  periode  tahun  2014  -  2015.  Perusahan  publik  yang digunakan sebagai obyek penelitian memiliki aktivitas operasional di bidang keuangan (perbankan,  lembaga  pembiayaan,  perusahaan  efek,  perusahaan  asuransi,  dan perusahaan    jasa investasi).
Hal yang mendasari pemilihan obyek penelitian pada perusahaan publik di bidang keuangan  adalah  karena  industri  keuangan  memiliki  karakteristik  khusus.  Industri keuangan  dipengaruhi  oleh  regulasi  dari  pemerintah  karena  memiliki  tingkat  rasio leverage lebih tinggi  dibanding dengan industri non-keuangan, sehingga likuiditas dan tingkat kecukupan modal diatur secara ketat oleh Bank Indonesia.
Vol. 17, No. 1    Januari 2019
Data  yang  dikumpulkan  adalah  daftar  perusahaan  yang  terdaftar  dan mempublikasikan  pelaporan  laporan  keuangan  tahunan (annual report) di  Bursa  Efek Indonesia. Data-data tersebut dapat diperoleha melalui situs BEI yaitu www.idx.co.id

## Pemilihan dan Pengukuran Variabel
Variabel  independen  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  auditor spesialisasi  industri  dan red flags .  Perhitungan  terhadap  identifikasi  auditor  spesialis industri dalam penelitian ini menggunakan metode Craswell. Metode ini dipilih karena memiliki hasil sensitif terhadap perubahan market share untuk mengidentifikasi auditor spesialisasi industri. Perhitungan metode Craswell didasarkan pada :
a. Total  pendapatan  klien  yang  diaudit  dalam  satu  tahun  dengan  ketentuan  auditor spesialisasi industri memiliki persentase total pendapatan klien lebih dari 15%.
b. Persentase  jumlah  klien  yang  diaudit  dalam  satu  tahun  dengan  ketentuan  auditor spesialisasi industri memiliki persentase jumlah klien lebih dari 15%.
Auditor  yang  akan  di  ukur  dalam  penelitian  ini  adalah  KAP  yang  telah melakukan  proses  audit  Laporan  Keuangan  perusahaan go  public di  bidang keuangan pada tahun 2014 – 2015 adalah sebanyak 28 KAP.
Pengukuran  terhadap  variabel redflags menggunakan  rasio  keuangan  berdasarkan F-Score Model (Dechow et al , 2007) untuk mengidentifikasi  masalah  dalam  pelaporan keuangan. Berikut rasio keuangan yang digunakan dalam mendeteksi red flags:
F-Score = -6.753 + 0.773 TACC + 3.201 CIR + 2.465 CII + 0.108 CIS - 0.995 CIE
Jika  F –  Score >  1  mengindikasikan  adanya  kemungkinan  masalah  di  akrual, piutang,  persediaan,  dan  penjualan  tunai.  Sebaliknya,  jika  F –    Score <  1  maka perusahaan tersebut diindikasikan tidak ada masalah dalam laporan keuangannya.

## Tabel 1
Rasio Keuangan F - Score
Proksi F – Score Model Perhitungan TACC (Total Accrual) NI it - 1 - CFO it CIR (Change in Receivable) Δ Receivable / Average total Assets CII (Change in Inventory) Δ Inventory / Average total Assets CIS (Change in Cash Sales) [(Δ Sales / Sales (t)) – (Δ Receivable / Receivable (t))] CIE (Change in Earnings) [(Earnings (t) / Average total Assets (t)) – (Earnings (t-1) /Average total assets (t-1))]
Variabel  dependen  dalam  penelitian  ini  adalah  kualitas  laba  yang  diproksikan dengan  akrual  diskresioner.  Pengukuran  akrual  diskresioner  yang  digunakan  adalah versi cross-sectional dari model Modified Jones yang relatif terbaik dalam menganalisis akrual  normal  perusahaan  terhadap  perubahan  dalam  penjualan  dan  nilai  aktiva  tetap perusahaan. Semakin tinggi tingkat akrual diskresioner maka semakin besar manajemen laba,  yang  berarti  semakin  buruk  kualitas  laba.  Adapun  langkah-langkahnya  adalah sebagai berikut:
1. Menghitung Total Akrual.
TACC i1 = NI it - 1 - CFO it  .............................................................................................................................. (1)
2. Menghitung nilai accrual s yang diestimasi menggunakan persamaan regresi.
TACC it /TA it-1 = 1 (1/TA it-1 2 (  REV it /TA it–1
(PPE it /TA it -1 it ...   (2)
3. Menghitung  tingkat  akrual  yang  normal (Non-Discreationary  Accrual) dengan menggunakan koefesien regresi di atas.
NDAC it = 0 (1/TA it-1 1 [(  REV it -  AR it )/TA it–1 2 (PPE it /TA it - 1 it (3)
4. Menentukan Discreationary Accrual dengan    menggabungkan  persamaan  (2)  dan (3):
DAC it = TACC it /TA it - 1 - NDAC it
Dimana :
TACC it = total akrual perusahaan i untuk tahun t.
NI it = laba bersih sebelum pajak perusahaan i untuk tahun t.
CFO it = cash flow perusahaan i untuk tahun t.
TA it-1 = total aset perusahaan i untuk tahun t-1.
DAC it = discretionary accrual perusahaan i untuk tahun t.
NDAC it = non-discretionary accrual perusahaan i untuk tahun t.
 REV it =  Perubahan  pendapatan  perusahaan  i  untuk  tahun  t  dikurangi  pendapatan untuk tahun t-1
 AR it =  Perubahan  piutang  bersih  perusahaan  i  untuk  tahun  t  dikurangi  piutang untuk tahun t-1
PPE it = nilai aktiva tetap perusahaan i pada tahun t.
 it = residual perusahaan i pada tahun t.
Variabel kontrol yang digunakan dalam penelitian ini, antara lain :
a. Total  aset  perusahaan  (LTA)  adalah  nilai  logaritma  dari  total  aset  dan  mewakili untuk ukuran perusahaan.
b. Tingkat leverage perusahaan  (LVGI)  adalah  rasio  total  utang  terhadap  total  aset. Tingkat leverage menggambarkan  kemampuan  perusahaan  dalam  membayar semua kewajiban jangka panjang maupun jangka pendek.

## Teknik dan Langkah Analisis
Model  penelitian  ini menggunakan analisis regresi  berganda yang  bertujuan  untuk memprediksi  perubahan  hubungan  beberapa  variabel  independen  dan  variabel dependen,  serta  melakukan  uji  asumsi  klasik  dengan  uji  normalitas,  autokorelasi,
heteroskedasititas,  dan  multikolinearitas.  Tingkat  kepercayaan  yang  digunakan  adalah 95%.
Adapun persamaan regresi yang digunakan untuk menguji hipotesis adalah sebagai berikut :
Abs(DACit) = α 0 + α 1 SP_1it+ α 2 Sp_2it+ α 3 FM.it+ α 4 LTAit+ α 5 LVGIt+ α it
Keterangan :
Abs (DAC it )    = nilai absolut dari DAC perusahaan i pada waktu t.
SP_1 it
= auditor spesialisasi industri berdasarkan jumlah klien i pada waktu t.
SP_2 it =  auditor  spesialisasi  industri  berdasarkan  pendapatan  klien  i  pada
waktu t.
FM it = redflags (F – Score Model) perusahaan i pada waktu t.
LTA it
= log dari total aset sebagai ukuran perusahaan i pada waktu t.
LVGI it = rasio utang jangka panjang terhadap aktiva perusahaan i pada waktu t.

##  = error.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Statistik Deskriptif
Dalam penelitian ini menggunakan purposive sampling method dengan kriteria dan karakteristik  yang  telah  ditentukan  dengan  jangka  waktu  penelitian  yang  diamati selama  dua  tahun  yaitu  2014  dan  2015.  Jumlah  sampel  perusahaan  yang  digunakan adalah  121  emiten.  Pada  Tabel  2  disajikan  statistik  deskriptif  untuk  variabel-variabel yang diteliti  .
Majalah Ilmiah Solusi Vol. 17, No. 1    Januari 2019
Tabel 2.

## Statisti Deskriptif
Mean Min Max Std Dev N Log_DAC SPEC_1 SPEC_2 F_ Score LTA LVGI -1.3442 0.0875 0.1387 -6.4716 12.7315 0.6043 -3.1537 0.0108 -0.0046 -8.1173 10.7101 0.0071 -0.5815 0.2258 0.6104 -4.7949 14.9591 0.9479 0.4569 0.0757 0.2129 0.4244 0.9444 0.2868 121 121 121 121 121 121
Variabel  akrual  diskresioner  mempunyai  nilai  terendah  sebesar  -3,1537  terjadi pada  Bank  Bukopin  Tbk.  pada  tahun  2015,  yang  berarti  memiliki  kualitas  laba  yang baik.  Sedangkan,  perusahaan  yang  memiliki  akrual  diskresioner  tertinggi  pada  PT. Panin  Sekuritas  Tbk.  sebesar  -0,5815  pada  tahun  2014  yang  artinya  memiliki  kualitas laba yang buruk.
Variabel  auditor  spesialisasi  industri  (X 1 )  yang  berdasarkan  jumlah  klien mempunyai  nilai  terendah  sebesar  0,0108  artinya  perusahaan  yang  tidak  diaudit  oleh auditor    spesialisasi industri  sebanyak 9 emiten dan semuanya pada tahun 2015. Nilai tertingginya sebesar 0,2258 terdapat pada 15 emiten di tahun 2015. Data untuk auditor X 1 diperoleh  bahwa  terdapat  28  perusahaan  atau  23%  menggunakan  jasa  auditor spesialisasi industri.

## Tabel 3.
Hasil Distribusi Frekuensi Auditor Spesialisasi Industri Berdasarkan Jumlah Klien
PERUSAHAAN PERSENTASE SPESIALISASI INDUSTRI NON-SPESIALISASI INDUSTRI 28 93 23% 77% 121 100%
Majalah Ilmiah Solusi Vol. 17, No. 1    Januari 2019
Variabel  auditor  spesialisasi  industri  (X 2 )  yang  berdasarkan  pendapatan  klien mempunyai nilai terendah sebesar -0,0046 sebanyak 2 emiten di tahun 2015 yaitu Bank Jtrust Indonesia Tbk dan PT. Victoria Insurance Tbk. Nilai tertingginya sebesar 0,6104 terdapat  pada  15  emiten  di  tahun  2015  yaitu  perusahaan  yang  diaudit  spesialisasi industri  karena  memiliki  persentase  pendapatan  klien  setahun  lebih  dari  15%.  Data untuk auditor X 2 diperoleh bahwa terdapat 35 perusahaan atau 29% menggunakan jasa auditor spesialisasi industri

## Tabel 4.
Hasil Distribusi Frekuensi Auditor Spesialisasi Industri Berdasarkan Pendapatan Klien
PERUSAHAAN PERSENTASE SPESIALISASI INDUSTRI NON-SPESIALISASI INDUSTRI 35 86 29% 71%
121
100%
Variabel redflags (X 3 )  yang  menggunakan  F  – Score mempunyai  nilai  terendah sebesar -8,1173 pada PT. Lippo Securities Tbk. dan nilai tertingginya sebesar    -4,7949 pada  PT.  MNC  Kapital  Tbk.  Namun  nilai  terendah  dan  tertinggi  yang  dihasilkan F –Score <  1,  maka  perusahaan  tersebut  diindikasikan  tidak  memiliki  masalah  dalam laporan keuangannya.
Variable  kontrol  LTA  mewakili  untuk  ukuran  perusahaan  mempunyai  nilai terendah  sebesar  -10,7101  adalah  PT.  Danasupra  Erapacific  Tbk  dan  nilai  tertinggi sebesar 14,9591 pada PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk.
Variable  kontrol  LVGI  yang  mendeskripsikan  kemampuan  perusahaan  dalam membayar  semua kewajiban menunjukan memiliki nilai terendah sebesar 0,0071 yaitu PT.  Lippo  Securities  Tbk.  Sedangkan,  nilai  tertinggi  sebesar  0,9479  dimiliki  oleh PT. Bank Pembangunan Daerah Banten Tbk.

## Uji Asumsi Klasik
1) Uji Normalitas
Hasil  uji  normalitas  yang  berdasarkan  dengan Kolmogorov-Smirnov Test nampak pada tabel 2 bahwa residual data setelah transformasi data telah terdistrubusi normal karena memiliki nilai signifikansi >    0,05.

## Tabel 5.

## Uji Normalitas
Unstandardized Residual N 121 Normal Parameters a Mean 0.000 Std. Deviation 0.411 Most Extreme Differences Absolute 0.104 Positive 0.079 Negative -0.104 Kolmogorov-Smirnov Z 1.139 Asymp. Sig. (2-tailed) 0.149
Gambar 1.
Normal Probability Plot
Vol. 17, No. 1    Januari 2019
Berdasarkan pada gambar grafik di atas terlihat pada titik-titik penyebaran di sekitar garis  diagonal  dan  penyebarannya  mengikuti  arah  garis  diagonal,  maka  model regresi ini layak dipakai untuk memprediksikan akrual diskresioner.
2) Uji Multikolinearitas
Hasil pengujian multikolinearitas ditunjukan pada tabel 6 berikut :
Tabel 6.

## Uji Multikolinearitas
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF SPEC_1 0.230 4.343 SPEC_2 0.221 4.529 REDFLAGS 0.975 1.025 LTA 0.596 1.678 LVGI 0.573 1.746
Pada hasil uji multikolinearitas terlihat semua nilai VIF antar variabel independen < 10  dan  nilai tolerance >  0,1.  Hal  ini  menunjukkan  tidak  terjadi  gejala multikolinearitas pada penelitian ini.
3) Uji Heterokedastisitas
Uji  heterokedastisitas  melalui  uji Glejser dilakukan  dengan  cara  meregresikan antara variabel independen dengan nilai absolut residualnya.
Majalah Ilmiah Solusi Vol. 17, No. 1    Januari 2019
Tabel 7.

## Uji Glejser
Model
t Sig. 1 (Constant) 1.927 0.056 SPEC_1 0.512 0.610 SPEC_2 0.802 0.424 F_Score 0.840 0.402 LTA -1.132 0.260 LVGI -0.003 0.998
Maka dapat diketahui bahwa nilai signifikansi masing-masing variabel independen >  (0,05)  yang berarti bahwa tidak terjadi masalah heterokedastisitas pada model regresi yang digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 2. Scatterplot
Majalah Ilmiah Solusi Vol. 17, No. 1    Januari 2019
Menurut  gambar scartterplot di  atas  menunjukan  adanya  titik-titik  penyebaran secara  acak  dan  tidak  membentuk  sebuah  pola  tertentu  yang  jelas.  Penyebarannya pun  nampak  berada  di  atas  dan  di  bawah  angka  nol  pada  sumbu  Y.  Maka  hal  ini menunjukan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada penelitian ini.
4) Uji Autokorelasi
Hasil  pengujian  autokorelasi  dengan  menggunakan  model  Durbin  Watson  (DW) ditunjukan pada tabel 8 berikut :

## Tabel 8. Uji Autokorelasi
R R 2 Adjusted
R 2 Std. Error Durbin-Watson 0.466 a 0.217 0.183 0.41297 1.876
Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  tabel  diatas  nilai d W  diketahui  sebesar  1,876 dengan  nilai d U  sebesar  1,802  dan  nilai  4- d U  adalah  2,198.  Maka  dapat disimpulkan apabila d U< d W<4- d U artinya tidak terdapat autokorelasi.

## Hasil    Analisis dan Pengujian Hipotesis
Berdasarkan tabel 9 dapat dilihat bahwa nilai signifikan adalah 0,000  dan dengan menentukan  tingkat  kesalahan  5%  derajat  kebebasan  df 1 =  5  dan  df 2 =  115  maka diperoleh  dari tabel  F tabel =  2,29.  Oleh  karena  F hitung >  F tabel dan  nilai  signifikasi  lebih kecil  dari  taraf  signifikansi  0,05  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  auditor spesialisasi  industri  dan redflags secara  simultan  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel kualitas laba.
Tabel 9.

## Uji F
Model Sum of Squares df F Sig. 1 Regression 5.439 5 6.379 0.000 a Residual 19.613 115 Total 25.052 120
Tabel 10.

## Uji Koefesien Determinasi
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 0.466 a 0.217 0.183 0.41297 1.876
Hasil regresi pada tabel 10 diatas dapat diketahui bahwa nilai R 2 sebesar 0,217 atau 21,7%.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  variabel  auditor  spesialisasi  industri  dan variabel redflags dalam penelitian ini hanya mampu menjelaskan variabel kualitas laba sebanyak  21,7%,  sedangkan  sisanya  78,3%  dijelaskan  oleh  variabel  lain  yang  tidak dimasukkan dalam penelitian ini.

## Tabel 11. Hasil Analisis
Model Unstandardized Coefficients t Sig. B Std. Error 1 (Constant) 1.103 0.855 1.290 0.200 SPEC_1 -1.054 1.037 -1.884 0.062 SPEC_2 0.193 0.377 0.513 0.609 F_Score 0.367 0.090 4.081 0.000 LTA 0.021 0.052 0.413 0.680 LVGI -0.331 0.174 -1.905 0.059
Berdasarkan  pada  tabel  9  maka  diperoleh  persamaan  regresi  berganda  sebagai berikut:
Abs(DAC it )=1,103-1,054SPEC_1 it +0,193SPEC_2 it +0,367FM 1.it +0,021LTA it -

## 0.331LVGI it
Hubungan  antara  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  secara  parsial  dapat dijelaskan sebagai berikut :

## Pengaruh Auditor Spesialisasi Industri terhadap Kualitas Laba
Auditor  spesialisasi  industri  berdasarkan  jumlah  klien  (SPEC_1)  memiliki  tingkat signifikan sebesar 0,062 lebih besar dari taraf signifikansi 0,05 (5%) dan memiliki t hitung (-1,884) lebih kecil dari t tabel (1,982). Apabila variabel auditor spesialisasi industri ke - 1 naik  satu  satuan  dengan  asumsi  variabel  yang  lain  konstan,  sehingga  nilai  akrual diskresioner menjadi 0,0490. Hubungan akrual diskresioner dengan kualitas laba adalah berbanding  terbalik,  sehingga  variabel  auditor  spesialisasi  industri  ke  -  1  berpengaruh negatif terhadap kualitas laba.
Sedangkan,  auditor  spesialisasi  industri  berdasarkan  pendapatan  klien  (SPEC_2) memiliki  tingkat  signifikan  sebesar  0,609  lebih  besar  dari  taraf  signifikansi  0,05  (5%) dan  memiliki  t hitung yaitu  0,513  lebih  kecil  dari  t tabel (1,982).  Apabila  variabel  auditor spesialisasi  industri  ke  -  2  naik  satu  satuan  dengan  asumsi  variabel  yang  lain  konstan, sehingga  nilai  akrual  diskresioner  menjadi  1,2960.  Hubungan  akrual  diskresioner dengan  kualitas  laba  adalah  berbanding  terbalik,  sehingga  variabel  auditor  spesialisasi industri ke - 2 berpengaruh negatif terhadap kualitas laba.
Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  penelitian  ini  tidak  sesuai  dengan  hipotesis yang telah dibuat (H1) yaitu auditor spesialiasasi industri    tidak berpengaruh terhadap kualitas  laba.  Dengan  demikian hipotesis  pertama  (H1)  ditolak .  Hasil  penelitian  ini berbeda  dengan  hasil  penelitian  Viva  dan  Tarmizi  (2012)  dengan  menggunakan F – Score Model menentukan  keberadaan  KAP  yang  kompeten mampu  menurunkan  risiko terjadinya kecurangan dalam pelaporan keuangan.
Majalah Ilmiah Solusi Vol. 17, No. 1    Januari 2019
Pengaruh Redflags terhadap Kualitas Laba
Variable redflags (F_ Score ) memiliki  tingkat  signifikan  sebesar  0,000  lebih  kecil dari  taraf  signifikansi  0,05  (5%)  dan  memiliki  t hitung yaitu  4,081  lebih  besar  dari  t tabel (1,982).  Hal  ini  menunjukan  bahwa redflags berpengaruh  signifikan  terhadap  kualitas laba.  Apabila  variabel redflags naik  satu  satuan  maka  nilai  akrual  diskresioner meningkat  sebesar  0,062  dengan  asumsi  variabel  yang  lain  konstan,  sehingga  nilai akrual  diskresioner menjadi  1,470.  Hubungan  akrual  diskresioner  dengan  kualitas laba adalah  berbanding  terbalik,  sehingga redflags berpengaruh  negatif  terhadap  kualitas laba.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan  hipotesis  yang telah  dibuat  (H2)  bahwa redflags berpengaruh  signifikan  dan  negatif  terhadap  kualitas laba, sehinggadengan demikian hipotesis kedua (H2) diterima .
Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan  hasil  penelitian  Moyes, et  al. (2009)  yang menggunakan  indikator  –  indikator redflags untuk  mendeteksi  kecurangan  dalam akuntansi  keuangan,  namun  berbeda  pendapat  dengan  penelitian  Guan, et  al. (2008) yang  bahwa  analisa  rasio  keuangan  tidak  efektif  dalam  mendeteksi  penyimpangan dalam laporan keuangan.

## PENUTUP

## Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  hasil  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  dikemukakan sebelumnya  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  penelitian  ini  peranan  auditor spesialisasi  industri  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  kualitas  laba  indikator redflags berpengaruh  signifikan  terhadap  kualitas  laba  pada  perusahaan  di  sektor keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode tahun 2014 – 2015.
Hal  ini  nampak  pada  indikator redflags pada  semua  sampel  penelitian  saat penghitungan F-Score yang menunjukkan nilai < 1 yang berarti tidak memiliki masalah dalam  laporan  keuangannya.  Manajemen  keuangan  setiap  perusahaan  di  bidang keuangan berada dalam pengawasan yang ketat oleh pihak Bank Indonesia, sehingga adanya auditor spesialisasi industri kurang berperan dalam menciptakan kualitas laba yang relevan dan baik.

## Saran dan Keterbatasan
Berdasarkan  kesimpulan  yang  telah  diberikan,  peneliti  dapat  memberikan  saran  – saran sebagai berikut :
1. Penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  variabel  independen  yang  berbeda dengan memasukan faktor lain yang mungkin dapat mempengaruhi kualitas laba.
2. Variabel dependen yang mempengaruhi kualitas laba selain DAC dapat dimasukan dalam penelitian.
Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan antara lain :
1) Pengukuran  auditor  spesialisasi  industri  selain  menggunakan  metode Craswell berdasarkan  jumlah  klien  dan  total  aset  perusahaan,  dapat  juga  menggunakan pendekatan Market Share .
2) Pengukuran redflags selain menggunakan rasio keuangan F – Score milik Dechow dapat menggunakan rasio keuangan lainnya.
3) Subyektivitas peneliti mempengaruhi dalam memahami laporan keuangan.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggriawan.    2014.    “Pengaruh    Pengalaman    Kerja,    Skeptisme    Profesional dan  Tekanan  Waktu  terhadap  Kemampuan  Auditor  dalam  Mendeteksi Fraud (Studi Empiris pada Kantor Akuntan Publik di DIY).” Jurnal Nominal Vol. III, 2
Dechow,  Ge,  W.,  Larson,  C.,  R.G.Sloan.  2007. “Predicting  Material  Accounting Misstatements.” Comporary Accounting Research Vol. 28 No.1, 17-82
Dechow, Hutton, J.H. Kim, dan R.G.Sloan. 2011. “Detecting Earnings Management : A New Approach.” Journal of Accounting and Economics, 50
Deegan.  2007.    “ Financial    Accounting    Theory:2nd    Edition .”    Mc-Graw    Hill.
Australia
Dichev,  Graham,  C.R.Harvey  dan  S.Rajgopal.  2012.  “Earnings  Quality:    Evidence from The Field.” Working Paper . Goizueta Business School, Emory University
Guan., K.A.Kaminski dan Wetzel. 2008. “Can Investors Detect Fraud Using Financial Statements:  An  Exploratory  Study.” Managerial  Auditing  Journal, 19(1).
Emerald Group Publishing Limited
Moyes,  G.D.,  Shao,  dan  M.  Newsome.  2009.  “Analyzing  The  Effectiviness  of  Red Flags  to  Detect  Fraudulent  Financial  Reporting.” Journal  of  Business  and Economics, 9
Santoso, S.,2001. “SPSS Statistik Parametrik : Edisi ke Dua.” Gramedia. Jakarta.
Schilit,  H.M.  dan Perler.  2010.  “ Financial Shenanigans Third Edition: How to Detect Accounting Gimick and Fraud in Financial Reports .”  New  York:  McGraw-Hill,
Inc.
Scott, W. 2009. “ Financial Accounting Theory : 3rd Edition.” Canada. Prentice Hall.
Sonnier, B.M, Carson, K.D, dan Carson, P.P. 2009. “An Examination of The Impact of Firm  Size  and  Age  on  Managerial  Disclosure  of  Intellectual  Capital  by High-Tech Companies.” Journal of Business Strategies
Sucipto.  2007.  “Penilaian  Kinerja  Keuangan.” Jurnal Akuntansi Universitas Sumatra Utara . Medan
Viva, Y. dan Tarmizi A., 2012. ”Analisis Prediksi Potensi Risiko Fraudulent Financial Statement melalui Fraud Score Model.” Jurnal of Accounting Vol. 1 .  Universitas Diponegoro
Yamin,  S.  dan  Kurniawan,  H.  2013. “SPSS  Complete  Tehnik  Analisis  Statistik Terlengkap dengan Software SPSS :    Edisi 2.” Salemba Infotek. Jakarta