## COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting
THE INFLUENCE OF KAP SIZE, CLIENT COMPANY SIZE, AUDIT SPECIALIZATION AND AUDIT FEE ON AUDIT QUALITY (EMPIRICAL STUDY OF FOOD AND BEVERAGE SUB-SECTOR MANUFACTURING COMPANIES LISTED ON THE INDONESIA STOCK EXCHANGE, 2019-2021)

## PENGARUH UKURAN KAP, UKURAN PERUSAHAAN KLIEN,
SPESIALISASI AUDIT DAN FEE AUDIT TERHADAP KUALITAS AUDIT (STUDI EMPIRIS PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR SUB SEKTOR MAKANAN DAN MINUMAN YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA TAHUN 2019-2021)
Sauh Hwee Teng 1* , Yosefenny Samosir 2 , Helen 3 , Wilen 4
Universitas Prima Indonesia Medan 1,2,3,4 sauhhwe2023@gmail.com

## ABSTRACT
The  purpose  of  this  study  is  to  analyze  the  effect  of  public  accounting  firms  size,  clients company  size,  audit  specialization  and  audit  fees  on  audit  quality  on  food  and  beverage  sub- sector manufacturing companies listed in Indonesia Stock Exchange in 2019-2021. The type of this study is quantitative using secondary data collected from financial statements and annual reports  listed  in  the  IDX.  The  population  in  this  study  is  the  food  and  beverage  sub-sector manufacturing companies listed in Indonesia Stock Exchange in 2019-2021 total 39 companies and  the  sample  in  this  study  were  23  companies  that  had  been  selected  with  certain  criteria. Data  analysis  techniques  and  hypothesis  testing  in  this  research  used  descriptive  statistical analysis techniques and logistic regression analysis. The results of this study indicate that the public accounting firms size, clients company size, audit specialization and audit fees have no effect on audit quality in the food and beverage sub-sector manufacturing companies listed on the IDX for the 2019 2021 period.
Keywords: Public  Accounting  Firms  Size,  Clients  Company  Size,  Audit  Specialization,  Audit Fees, Audit Quality

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujun untuk mengetahui bagaimana pengaruh ukuran kap, ukuran perusahaan klien,  spesialisasi  audit  dan fee audit  terhadap  kualitas  audit  pada  perusahaan  manufaktur  sub sektor  makanan  dan  minuman  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  pada  tahun  2019-2021. Jenis  penelitian  ini  adalah  kuantitatif  dengan  menggunakan  data  sekunder  yang  berasal  dari laporan  keuangan  dan  laporan  tahunan  yang  terdaftar  di  BEI.  Populasi  dalam  penelitian  ini adalah perusahaan manufaktur sub sektor makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia  tahun  2019-2021  yang  berjumlah  39  perusahaan  dan  sampel  dalam  penelitian  ini adalah  23  perusahaan  yang  telah  diseleksi  dengan  kriteria  tertentu.  Teknik  analisis  data  dan pengujian  hipotesis  dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik  analisis  statistik  deskriptif  dan analisis regresi logistik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ukuran kap, ukuran perusahaan klien, spesialisasi audit dan fee audit tidak berpengaruh terhadap kualitas audit pada perusahaan manufaktur sub sektor makanan dan minuman yang terdaftar di BEI periode 2019-2021.
Kata  Kunci: Ukuran  Kap,  Ukuran  Perusahaan  Klien,  Spesialisasi  Audit, Fee Audit,  Kualitas Audit
PENDAHULUAN Laporan  keuangan  sangat  penting bagi sebuah perusahaan karena dibutuhkan  sebagai  informasi  bagi pemangku kepentingan dalam pengambilan keputusan ekonomi. Sehingga  diperlukan  laporan  keuangan yang  andal (reliable) ,  yaitu  laporan keuangan  yang  dapat  dipercaya  dan bebas dari salah saji maupun kesalahan pencatatan  dan  penyelewengan  yang sengaja  dilakukan  oleh  pihak  tertentu (Erfan  dan  Ridho,  2021).  Untuk memilliki laporan keuangan yang andal dan  dapat  dipercaya  maka  dibutuhkan audit  eksternal  (akuntan  publik)  yang kompeten  dan  independen  dalam mengaudit laporan keuangan perusahaan. Kualitas  audit  dapat  diukur berdasarkan  akurasi  informasi  yang dilaporkan oleh auditor (Arum Ardianingsih, 2018). Kualitas audit juga dapat  dilihat  dari  bagaimana  auditor mendeteksi  dan  melaporkan  salah  saji material.  Kualitas  audit  memiliki  dua dimensi, yaitu independensi dan kompetensi.  Apabila  akuntan  tidak bersikap  independen,  maka  opini  yang dihasilkan  tidak  kredibel  atau  dapat diandalkan.  Auditor  yang  kompeten memiliki  keahlian,  pengetahuan,  dan pengalaman  yang  memadai  dalam menyelesaikan pekerjaan auditnya. Dalam  kenyataannya  masih  banyak kasus  ataupun  fenomena  yang  terjadi yang  mempengaruhi  kualitas  auditor dalam melakukan audit.
Pada  tahun  2012  kantor  akuntan publik  KPMG  ( big  four )  dikenakan sanksi  denda  jutaan poundstreling atas kegagalan  audit (auditing  failure) terhadap  perusahaan  energi Miller Energy Resources yang telah melakukan  peningkatan  nilai  tercatat asetnya  secara  signifikan  sebesar  100 kali  lipat  dari  nilai  riilnya  di  laporan keuangan tahun 2010 (Michael Prasetya
Darma  dan  Mulyani,  2018) . Fenomena ini  sangat  bertolak  belakang  dengan teori. Sedangkan menurut teori semakin besar  ukuran  kantor  akuntan  publik, maka  akan  semakin  baik  kualitas  audit yang dihasilkan. (Fitri et al., 2020).
Pa l da l ta l hun  2019  a l kunta l n  publik Ka l sner  Siruma l pea l ya l ng  pa l da l sa l a l t  itu bera l da l da l la l m  na l unga l n  ka l ntor  a l kunta l n publik  BDO  tela l h  mela l kuka l n  kela l la l ia l n da l la l m  memeriksa l la l pora l n  keua l nga l n Ga l ruda l Indonesia l ,  ya l itu    ga l ga l l  menila l i substa l nsi  tra l nsa l ksi  untuk  perla l kua l n a l kunta l nsi  terka l it  kegia l ta l n  penga l kua l n piuta l ng  da l n  penda l pa l ta l n,  juga l belum seca l ra l lengka l p  menemuka l n  bukti  a l udit untuk  menila l i  perla l kua l n  a l kunta l nsi sesua l i denga l n substa l nsi tra l nsa l ksi terka l it denga l n penga l kua l n piuta l ng da l n penda l pa l ta l n da l la l m emiten ya l ng dia l uditnya l .  Kesa l la l ha l n  ini  terca l ntum  di da l la l m  la l pora l n  keua l nga l n  Ga l ruda l Indonesia l terka l it piuta l ng a l ta l s kerja l sa l ma l denga l n  PT  Ma l ha l ta l A l ero  Teknologi sebesa l r Rp 2.9 triliun untuk pema l sa l nga l n Wi-Fi ya l ng dica l ta l t seba l ga l i penda l pa l ta l n  da l la l m  la l pora l n  keua l nga l n Ga l ruda l Indonesia l ta l hun  sebelumnya l (A l ldy  A l lvia l nsya l h  Hida l ya l t,  2021). Fenomena ini bertolak belakang dengan teori. Sedangkan menurut teori semakin besar  ukuran  perusahaan  maka  akan digunakan  pula  jasa  auditor  besar  yang memiliki  profesionalitas,  independensi serta kompetensi yang lebih baik untuk menjamin  pemberian  kualitas  audit yang baik (Fitri et al., 2020). PT Sunprima Nusantara Pembiayaan (SNP  Finance) melakukan kecurangan  dalam  laporan  keuangan dengan  menyajikan  laporan  keuangan yang  secara  signifikan  tidak  sesuai dengan  kondisi  keuangan  perusahaan yang sebenarnya. Auditor yang mengaudit  SNP  yaitu  KAP  Satrio  Bing Eny  dan  Rekan  merupakan  salah  satu entitas Deloitte Indonesia yang merupakan  salah  satu  KAP Big  Four .
Hasil opini audit yang dikeluarkan oleh (KAP)  Satrio  Bing  Eny  dan  Rekan adalah  opini  wajar  tanpa  pengecualian (Annisa,  2019).  Fenomena  ini  bertolak belakang  dengan  teori.  Sedangkan menurut  teori  semakin  besar  fee  audit maka  kualitas  audit  yang  dihasilkan akan semakin baik (Ulfa dan Merlyana,
2021). Hal lain yang dapat mempengaruhi  kualitas  audit  adalah spesialisasi  auditor.  Auditor  yang spesialis  memiliki  banyak  pengalaman dalam hal audit dan memiliki pengetahuan  yang  mendalam  terkait kontrol internal, risiko bisnis dan risiko audit  perusahaan.  Setiap  industri memiliki konsep, sifat bisnis dan sistem akuntansi  yang  berbeda.  Sehingga auditor harus memahami secara menyeluruh  mengenai  bisnis  dan industri  klien  guna  menghasilkan kualitas  audit  yang  baik.  Semakin spesialis  auditor  maka  akan  auditor tersebut  akan  semakin  menguasasi industri tertentu.
Berdasarkan  penjelasan  di  atas mendorong  peneliti  untuk  melakukan penelitian  yang  berjudul  “Pengaruh Ukuran Kap, Ukuran Perusahaan Klien, Spesialisasi  Audit  dan  Fee  Audit Terhadap Kualitas Audit (Studi Empiris Pada  Perusahaan  Manufaktur  Sub Sektor  Makanan  Dan  Minuman  Yang Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia Tahun  2019-2021)”  dengan  data  yang diambil bersumber dari www.idx.co.id .
Pengaruh  Ukuran  KAP  terhadap Kualitas Audit
Menurut  (Eko  Kurnia l Mulia l wa l n, 2017), KA l P ya l ng memiliki ukura l n lebih besa l r  cenderung  ma l mpu  memberika l n kua l lita l s da l n ha l sil a l udit ya l ng lebih ba l ik diba l ndingka l n  denga l n  KA l P  denga l n ukura l n  ya l ng  lebih  kecil.  Ka l rena l sema l kin  besa l r  ukura l n  sebua l h  KA l P, ma l ka l tingka l t independensi a l ka l n
sema l kin  tinggi  pula l .  KA l P  denga l n ukura l n  ya l ng  lebih  besa l r  juga l tela l h memiliki  ba l nya l k  penga l la l ma l n  da l la l m menga l udit  berba l ga l i  jenis  perusa l ha l a l n ya l ng  a l da l ,  ha l l  ini  juga l da l pa l t meningka l tka l n  kua l lita l s  da l ri  ha l sil  a l udit ya l ng  diberika l n.  Perusa l ha l a l n  ya l ng mengguna l ka l n  ja l sa l KA l P Big  Four bia l sa l nya l a l ka l n  teta l p  memperta l ha l nka l n ka l ntor  a l kunta l n  publik  tersebut  untuk teta l p  menja l ga l da l n  meningka l tka l n kredibilita l s di industri perba l nka l n.
Penga l ruh  Ukura l n  Perusa l ha l a l n  Klien terha l da l p Kua l lita l s A l udit Menurut  (Brigha l m  &  Houston, 2012), Ukura l n perusa l ha l a l n da l pa l t dinila l i mela l lui a l set, tota l l penjua l la l n da l n jumla l h tena l ga l kerja l . Perusa l ha l a l n denga l n ukura l n ya l ng  besa l r  memiliki  potensi  ya l ng  ba l ik da l la l m  ha l l  mengelola l perusa l ha l a l n  da l n ha l l  ini  a l ka l n  berda l mpa l k  ba l ik  ba l gi kua l lita l s ha l sil la l pora l n keua l nga l n. Seiring denga l n peningka l ta l n ukura l n perusa l ha l a l n, kemungkina l n jumla l h konflik a l gensi juga l meningka l t, sehingga l diperluka l n a l uditor denga l n kua l lita l s ya l ng ba l ik. Sema l kin besa l r ukura l n perusa l ha l a l n ma l ka l a l ka l n  diguna l ka l n  pula l ja l sa l a l uditor ya l ng lebih profesiona l l, independen serta l kompeten  untuk  menja l min  pemberia l n kua l lita l s  a l udit  ya l ng  ba l ik.  Sehingga l a l pa l bila l terja l di  kecura l nga l n  a l ta l upun sa l la l h sa l ji a l ka l n da l pa l t dideteksi.
Penga l ruh Spesia l lisa l si A l udit terha l da l p Kua l lita l s A l udit Jika l seora l ng  a l uditor  memiliki pengeta l hua l n  ya l ng  ba l ik  tenta l ng  resiko a l udit  da l n  bisnis  pa l da l sua l tu  perusa l ha l a l n da l n  interna l l  kontrol,  ma l ka l a l uditor tersebut da l pa l t dika l ta l ka l n seba l ga l i a l uditor ya l ng  spesia l lis.  Pengeta l hua l n  a l uditor a l ka l n bida l ng tertentu a l ka l n mempermuda l h a l uditor da l la l m mela l kuka l n a l udit da l n da l pa l t meningka l tka l n  kua l lita l s  a l udit  ya l ng dila l kuka l nnya l ,  ha l l  ini  dika l rena l ka l n
a l uditor  spesia l lis  a l ka l n  lebih  muda l h untuk  mendeteksi  kekelirua l n  da l n penyimpa l nga l n  ya l ng  terja l di  pa l da l pela l pora l n  keua l nga l n  klien  (Ha l bib, 2013).
Penga l ruh Fee A l udit terha l da l p Kua l lita l s A l udit Menurut  (Mita l da l n  Tri,  2021), sema l kin tinggi fee a l udit ya l ng diberika l n ma l ka l a l kunta l n  publik  a l ka l n  cenderung mela l kuka l n prosedur a l udit ya l ng lengka l p sehingga l kua l lita l s a l udit ya l ng diberika l npun  a l ka l n  sema l kin  ba l ik.  Da l n fee a l udit  ya l ng  tinggi  pa l da l umumnya l dikena l ka l n  pa l da l ka l ntor  a l kunta l n  publik ya l ng  memiliki  reputa l si  ba l ik  da l n kompeten  denga l n  begitu  ma l ka l ha l sil a l udit  ya l ng  diberika l n  juga l a l ka l n  ba l ik sesua l i  denga l n  reputa l si  da l n  kompetensi ya l ng  dimiliki  oleh  KA l P  tersebut.  Ja l di besa l rnya l fee a l ka l n  berda l mpa l k  pa l da l peningka l ta l n kua l lita l s a l udit.
Kera l ngka l Konseptua l l
Hipotesis Penelitia l n Berda l sa l rka l n  kera l ngka l konseptua l l ya l ng  tela l h  diura l ika l n  dia l ta l s,  ma l ka l
hipotesis
dikemba l ngka l n da l la l m penelitia l n ini a l da l la l h seba l ga l i berikut : H1:  Ukura l n  KA l P  berpenga l ruh  Pa l da l Kua l lita l s A l udit di Perusa l ha l a l n Subsektor ma l ka l na l n da l n minuma l n ya l ng terda l fta l r di Bursa l Efek Indonesia l . H2  :  Ukura l n  Perusa l ha l a l n  Klien berpenga l ruh  Pa l da l Kua l lita l s  A l udit  di Perusa l ha l a l n  Subsektor  ma l ka l na l n  da l n
minuma l n  ya l ng  terda l fta l r  di  Bursa l Efek Indonesia l . H3  :  Spesia l lisa l si  A l udit  berpenga l ruh Pa l da l Kua l lita l s  A l udit  di  Perusa l ha l a l n Subsektor  ma l ka l na l n  da l n  minuma l n  ya l ng terda l fta l r di Bursa l Efek Indonesia l . H4  : Fee A l udit  berpenga l ruh  Pa l da l Kua l lita l s A l udit di Perusa l ha l a l n Subsektor ma l ka l na l n da l n minuma l n ya l ng terda l fta l r di Bursa l Efek Indonesia l . H5  :  Ukura l n  KA l P,  Ukura l n  Perusa l ha l a l n Klien,  Spesia l lia l si  A l udit,  Fee  A l udit Berpenga l ruh  Pa l da l Kua l llita l s  A l udit  di Perusa l ha l a l n  Subsektor  ma l ka l na l n  da l n minuma l n  ya l ng  terda l fta l r  di  Bursa l Efek Indonesia l .
METODE PENELITIA l N Metode Penelitia l n, Popula l si da l n Sa l mpel Pendeka l ta l n  ya l ng  diguna l ka l n  di da l la l m penelitia l n ini merupa l ka l n pendeka l ta l n  kua l ntita l tif.  Da l ta l ya l ng diguna l ka l n  da l la l m  penelitia l n  ini  berupa l a l ngka l da l n  dia l na l lisis  mengguna l ka l n sta l tistik  da l n  bersifa l t  seba l b  a l kiba l t. Popula l si ya l ng diguna l ka l n a l da l la l h perusa l ha l a l n ma l nufa l ktur subsektor
ma l ka l na l n da l n minuma l n ya l ng terda l fta l r di Bursa l Efek  Indonesia l (BEI)  periode 2019-2021. Menurut (Sugiyono, 2019:) sa l mpel  merupa l ka l n  ba l gia l n  da l ri  jumla l h da l n  ka l ra l kteristik  ya l ng  dimiliki  oleh popula l si tersebut.
Ta l bel 1. Sa l mpel Penelitia l n No Kriteria l Jumla l h 1. Perusa l ha l a l n sub sektor ma l ka l na l n  da l n  minuma l n ya l ng terda l pa l t di Bursa l Efek
Indonesia l periode  2019  – 2021 39 2. Perusa l ha l a l n sub sektor ma l ka l na l n  da l n  minuma l n ya l ng  tida l k  a l ta l u  belum mempublika l sika l n  la l pora l n keua l nga l n  periode  2019  – 2021
10
No Kriteria l Jumla l h 3. Perusa l ha l a l n sub sektor ma l ka l na l n  da l n  minuma l n ya l ng  tida l k  menya l jika l n fee a l udit  seca l ra l eksplisit  pa l da l la l pora l n  keua l nga l n  seca l ra l berturut-turut periode 2019-2021 6 Jumla l h sa l mpel 23 Jumla l h sa l mpel penelitia l n ( 23 x 3 ta l hun) 69 Teknik  Pengumpula l n  Da l ta l ,  Sumber da l n Jenis Da l ta l
Pengumpula l n da l ta l ya l ng diguna l ka l n da l la l m penelitia l n ini mengguna l ka l n  studi  dokumenta l si,  ya l itu denga l n  ca l ra l menca l ta l t,  mengumpulka l n, da l n  mempela l ja l ri  da l ta l perusa l ha l a l n  ya l ng terka l it  denga l n  la l pora l n  keua l nga l n perusa l ha l a l n ma l nufa l ktur subsektor
ma l ka l na l n  da l n  minuma l n  periode  ta l hun 2019-2021  ya l ng  dipublika l sika l n  oleh website  resmi www.idx.co.id .  Sumber da l ta l da l la l m  penelitia l n  ini  mengguna l ka l n da l ta l sekunder.  Menurut  (Sugiyono, 2018)  pengertia l n  da l ta l sekunder  a l da l la l h sumber  da l ta l ya l ng  tida l k  la l ngsung diterima l oleh  pengumpul  da l ta l ,  bisa l mela l lui ora l ng la l in a l ta l u lewa l t dokumen.
Da l ta l ya l ng  diguna l ka l n  da l la l m  penelitia l n ini a l da l la l h la l pora l n keua l nga l n perusa l ha l a l n ma l nufa l ktur  subsektor  ma l ka l na l n  da l n minuma l n  ya l ng  terda l fta l r  di  Bursa l Efek Indonesia l periode 2019-2021.
Defenisi Opera l siona l l Va l ria l bel Penelitia l n Da l la l m penelitia l n ini va l ria l bel ya l ng diguna l ka l n  terdiri  da l ri  4  va l ria l bel independen  ya l itu  Ukura l n  KA l P  (X 1 ), Ukura l n Perusa l ha l a l n Klien (X 2 ), Spesia l lisa l si A l udit (X 3 ), Fee A l udit (X 4 ). Va l ria l bel dependen ya l itu Kua l lita l s A l udit (Y).
Ta l bel 2. Defenisi Opera l siona l l
Va l ria l bel Va l ria l bel Defenisi Indika l tor Ska l la l Ukura l n KA l P (X 1 ) Ukura l n ka l ntor a l kunta l n publik merupa l ka l n besa l r kecilnya l ka l ntor a l kunta l n publik denga l n ca l ra l menggelompoka l n KA l P  menja l di  KA l P bera l filia l si  a l sing  a l ta l u bera l filia l si denga l n Big Four da l n tida l k bera l filia l si  a l ta l u non Big Four . (Fa l tur Ra l hma l n, 2019) 0 = KA l P non- big four
1 = KA l P big four Nomina l l Ukura l n Perusa l ha l a l n Klien (X 2 )
Ukura l n  perusa l ha l a l n merupa l ka l n sua l tu ska l la l dima l na l da l pa l t dikla l sifika l sika l n  besa l r kecilnya l perusa l ha l a l n diukur  denga l n  tota l l a l ktiva l , jumla l h penjua l la l n, nila l i sa l ha l m da l n seba l ga l inya l . (Putu A l yu  da l n  Geria l nta l , 2018) Ukura l n Perusa l ha l a l n = Ln x Tota l l a l set da l la l m la l pora l n keua l nga l n Ra l sio Spesia l lisa l si A l udit (X 3 ) Spesia l lisa l si a l udit merupa l ka l n  a l uditor- a l uditor ya l ng memiliki kea l hlia l n da l n  memiliki  ba l nya l k penga l la l ma l n da l la l m menga l udit perusa l ha l a l n da l la l m sua l tu  jenis  industri tertentu. (A l ma l lia l Ima l sdina l r Wira l nti, 2018) 0 = KA l P ya l ng tida l k memiliki spesia l lisa l si terha l da l p perusa l ha l a l n ma l nufa l ktur sub sektor ma l ka l na l n da l n minuma l n 1 = KA l P ya l ng memiliki spesia l lisa l si terha l da l p perusa l ha l a l n ma l nufa l ktur sub sektor ma l ka l na l n & minuma l n Nomina l l Fee A l udit (X 4 ) Fee A l udit merupa l ka l n besa l ra l n  imba l la l n  a l ta l s ja l sa l ya l ng  diterima l oleh  a l uditor  da l la l m pela l ksa l na l a l n pekerja l a l n  a l udit  ya l ng diteta l pka l n a l ta l s persetujua l n klien denga l n KA l P. (Lesta l ri, 2018) Fee A l udit = Ln x professiona l l fees da l la l m la l pora l n keua l nga l n Ra l sio Kua l lita l s A l udit (Y) A l uditor a l ka l n menja l di ra l gu-ra l gu da l la l m memberika l n opini going  concern jika l ma l na l jemen menya l ta l ka l n a l ka l n memutuska l n perika l ta l n  a l udit  jika l a l uditor mengelua l rka l n opini  tersebut.  Oleh ka l rena l itu, pemberia l n opini going  concern da l pa l t  mencerminka l n a l udit ya l ng berkua l lita l s. (Erfa l n Effendi  da l n  Ridho Da l ni  Ulha l q,  2021  :
1480)
0 = Perusa l ha l a l n ya l ng tida l k menerima l opini a l udit going concern
1 = Perusa l ha l a l n ya l ng menerima l opini a l udit going concern Nomina l l A l na l lisis Da l ta l Sta l tistik Deskriptif A l na l lisis ini memberika l n
ga l mba l ra l n  pa l da l sua l tu  da l ta l ya l ng  diliha l t da l ri  nila l i  ra l ta l -ra l ta l ( mea l n ),  sta l nda l r deva l si,  va l ria l n,  ma l ksimum,  minimum, sum,  ra l nge,  kurtosis,  da l n  skewness (Ghoza l li,  2018).  Denga l n  sifa l t  ya l ng diguna l ka l n a l da l la l h deskriptif
expla l na l tory ,  ya l itu  penelitia l n  bertujua l n untuk menela l a l h ka l usa l lita l s a l nta l r va l ria l bel  ya l ng  menjela l ska l n  sua l tu fenomena l tertentu.
A l na l lisis Regresi Logistik Denga l n va l ria l ble dependen bersifa l t dummy , regresi logistik (Logistic  Regression) ha l mpir  sa l ma l denga l n  a l na l lisis  deskrimina l n.  A l na l lisis ini  menguji  a l pa l ka l h  terda l pa l t  probilita l s terja l dinya l va l ria l ble  dependen  da l pa l t diprediksi  oleh  va l ria l ble  independen (Ghoza l li,  2018).  Model  Regresi  Linier Logistik ya l ng diguna l ka l n da l la l m menguji hipotesis ini a l da l la l h :
Menila l i Model Fit (Overa l ll Model Fit Test) Menila l i overa l ll model fit terha l da l p da l ta l merupa l ka l n  la l ngka l h  perta l ma l menurut  (Ghoza l li,  2016)  denga l n bebera l pa l tes  sta l tisik  diguna l ka l n  untuk menila l inya l .  Hipotesis  ya l ng  diguna l ka l n da l la l m menila l i model fit ya l itu :
Ho    =  Model  ya l ng  dihipotesiska l n  fit denga l n da l ta l Ha l =  Model  ya l ng  dihipotesiska l n  tida l k fit denga l n da l ta l Hipotesis  ini  menjela l ska l n  ba l hwa l kita l tida l k  a l ka l n  menola l k  hipotesa l nol a l ga l r model fit denga l n da l ta l . Mengguna l ka l n  sta l tistik  ya l ng  diguna l ka l n berda l sa l rka l n  pa l da l fungsi likelihood . Likehood  L da l ri  model  merupa l ka l n probilita l s denga l n model
ya l ng
dihipotesa l ka l n  mengga l mba l rka l n  da l ta l input. Pa l da l pengujia l n hipotesis nol da l n a l lterna l tive, L ditra l nsforma l sika l n menja l di  -2LogL.  Sta l tistik  –2LogL diguna l ka l n  da l la l m  menentuka l n  jika l va l ria l bel  beba l s  dita l mba l hka l n  keda l la l m model  a l pa l ka l h  seca l ra l signifika l n  a l ka l n da l pa l t memperba l iki model fit.
Menguji  Kela l ya l ka l n  Model  Da l ta l (Goodness of Fit Test)
Untuk  menguji  kela l ya l ka l n  da l ri sua l tu  model  regresi  da l pa l t  dinila l i berda l sa l rka l n  ha l sil  uji Hosmer  a l nd
Lemeshow’s Goodness of Fit Test ya l ng dima l na l uji  ini  menguji  hipotesis  nol ba l hwa l da l ta l dika l ta l ka l n fit. Jika l nila l i ya l ng dida l pa l tka l n  sa l ma l denga l n  a l ta l u  kura l ng da l ri  0.05,  ma l ka l hipotesis  nol  ditola l k denga l n  a l rti  terda l pa l t  perbeda l a l n  ya l ng signifika l n  a l nta l ra l model  da l n  nila l i observa l sinya l .  Ha l l  ini  menga l kiba l tka l n Godness  Fit  model tida l k  ba l ik  ka l rena l tida l k da l pa l t memprediksi nila l i
observa l sinya l .  Da l n  jika l nila l i Hosmer a l nd  Lemeshow lebih  besa l r  da l ri  0.05 ma l ka l hipotesis nol diterima l denga l n a l rti model  da l pa l t  memprediksika l n  nila l i observa l sinya l .
Uji Koefisien Determina l si
(Na l gelkerke’s R Squa l re) Na l gelkerke’s  R  Squa l re a l da l la l h modifika l si  ya l ng  bera l sa l l  da l ri  koefisien Cox  a l nd  Snell’s  R  Squa l re ya l ng diguna l ka l n denga l n tujua l n untuk mengeta l hui  sebera l pa l besa l r  kombina l si va l ria l bel  independen  mempenga l ruhi va l ria l bel dependen (Ghoza l li, 2018).
Model Pengujia l n Hipotesis Uji  pa l rsia l l  ia l la l h  uji  ya l ng diguna l ka l n  untuk  mengeta l hui  besa l rnya l penga l ruh  ma l sing  –  ma l sing  setia l p va l ria l bel  independen  seca l ra l individua l l
terha l da l p  va l ria l bel  dependen.  Uji  pa l rsia l l ini  da l pa l t  diliha l t  da l ri  Ta l bel Wa l ld . Denga l n  ca l ra l menentuka l n  tingka l t signifika l n  (α)  ya l itu  sebesa l r  5%  a l ta l u 0.05  ya l ng  dima l na l jika l nila l i  signifika l n pa l da l Ta l bel Wa l ld lebih  kecil  sa l ma l denga l n  0.05  a l ta l u  5%  ma l ka l va l ria l bel independen berpenga l ruh terha l da l p va l ria l bel  dependen.  Seba l liknya l a l pa l bila l lebih  besa l r  da l ri  0.05  a l ta l u  5%  ma l ka l va l ria l bel  independen  tida l k  berpenga l ruh terha l da l p va l ria l bel dependen.
HA l SIL DA l N PEMBA l HA l SA l N Ta l bel ha l sil a l na l lisis a l da l la l h seba l ga l i berikut :
Ta l bel 3. A l na l lisis Da l ta l Sta l tistik Deskriptif
Sesua l i pa l pa l ra l n ta l bel di a l ta l s ma l ka l da l pa l t  diliha l t  nila l i  ma l ksimum,  nila l i minimum,  mea l n  serta l sta l nda l r  devia l si da l ri ma l sing-ma l sing va l ria l bel, ya l kni :
1. Va l ria l bel  Kua l lita l s  A l udit  (Y)  denga l n sa l mpel  seba l nya l k  69  memiliki  nila l i minimum  0  (Perusa l ha l a l n  ya l ng  tida l k menerima l opini a l udit going concern) serta l nila l i ma l ksimum da l la l m penelitia l n  ini  a l da l la l h  1  (Perusa l ha l a l n ya l ng  menerima l opini  a l udit  going concern).  Seda l ngka l n  untuk  nila l i mea l n  0,101449  da l n  untuk  sta l nda l r devia l si senila l i 0,3041346.
2. Va l ria l bel  Ukura l n  KA l P  (X 1 )  denga l n sa l mpel  seba l nya l k  69  memiliki  nila l i minimum 0 (KA l P non big four ) da l n nila l i  ma l ksimum  1  (KA l P big  four ). Seda l ngka l n  untuk  nila l i  mea l n  a l da l la l h 0,333333  da l n  sta l nda l r  devia l si  senila l i 0,4748581.
3. Va l ria l bel  Ukura l n  Perusa l ha l a l n  Klien (X 2 )  denga l n  sa l mpel  seba l nya l k  69
memiliki  nila l i  minimum  25,3102, nila l i  ma l ksimum  32,8204  serta l nila l i mea l n 28,113329  da l n sta l nda l r devia l si 1,6247512.
4. Va l ria l bel  Spesia l lisa l si  A l udit  (X 3 ) denga l n sa l mpel seba l nya l k 69 memiliki nila l i  minimum  0  (KA l P  ya l ng  tida l k memiliki spesia l lisa l si terha l da l p perusa l ha l a l n  ma l nufa l ktur  sub  sektor ma l ka l na l n da l n minuma l n) nila l i ma l ksmum  1  (KA l P  ya l ng  memiliki spesia l lisa l si  terha l da l p  perusa l ha l a l n ma l nufa l ktur  sub  sektor  ma l ka l na l n  & minuma l n).  Seda l ngka l n  untuk  nila l i mea l n  a l da l la l h  0,217391  da l n  sta l nda l r devia l si a l da l la l h 0,4154928.
5. Va l ria l bel Fee A l udit  (X 4 )  denga l n sa l mpel  seba l nya l k  69  memiliki  nila l i minimum  17,5352,  nila l i  ma l ksimum 25,5351  serta l nila l i  mea l n  22,163516 da l n nila l i sta l nda l r devia l si 1,8919692.
Menila l i Model Fit (Overa l ll Model Fit Test)
Ta l bel 4. Overa l ll Model Fit Test Itera l tion History a l ,b,c
Itera l tion
-2 Log likelihood
Coefficients Consta l nt Step 0 1 47.832 -1.594 2 45.373 -2.074 3 45.299 -2.177 4 45.299 -2.181 5 45.299 -2.181 a l . Consta l nt is included in the model. b. Initia l l -2 Log Likelihood: 45,299 c. Estima l tion termina l ted a l t itera l tion number 5 beca l use pa l ra l meter estima l tes cha l nged by less tha l n ,001.
Tabel 5. Overa l ll Model Fit Test Model Summa l ry
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Squa l re Na l gelkerke R Squa l re 1 35.338 a l .134 .279
a l . Estima l tion termina l ted a l t itera l tion number 20 beca l use ma l ximum itera l tions ha l s been rea l ched. Fina l l solution ca l nnot be found.
Berda l sa l rka l n  ta l bel  ha l sil  penelitia l n di  a l ta l s  menunjukka l n  ba l hwa l nila l i  - 2LogL  menga l la l mi  penuruna l n.  Ya l ng dima l na l pa l da l -2LogL  a l wa l l (Block
Descriptive Sta l tistics N Minimu m Ma l xim um Mea l n Std. Devia l tion
UKURA l N Ka l P 69 .0000 1.0000 .333333 .4748581 UKURA l N PERUSA l HA l A l N KLIEN 69 25.3102  32.8204 28.113329 1.6247512
SPESIA l LISA l SI A l UDIT 69 .0000 1.0000 .217391 .4154928 FEE A l UDIT 69 17.5352  25.5351 22.163516 1.8919692
KUA l LITA l S A l UDIT 69 .0000 1.0000 .101449 .3041346 Va l lid N (listwise) 69
Number  =  0) a l da l la l h  45,299  seda l ngka l n pa l da l -2LogL a l khir (Block Number = 1) a l da l la l h  35,338.  Terja l di  penuruna l n sebesa l r  9,961.  Penuruna l n  -2LogL mencerminka l n  ba l hwa l model  regresi sema l kin  ba l ik  da l n  model  ya l ng dihipotesiska l n fit denga l n da l ta l .
Menguji  Kela l ya l ka l n  Model  Da l ta l (Goodness of Fit Test) Pengujia l n  ini  dila l kuka l n  denga l n pengujia l n Hosmer  da l n  Lemeshow Goodness Of Fit Test.
Ta l bel 6. Goodness of Fit Test
Hosmer a l nd Lemeshow Test Step Chi-squa l re Df Sig. 1 5.396 8 .714 Berda l sa l rka l n  ta l bel  di  ata l s  da l pa l t diliha l t  ba l hwa l nila l i chi-squa l re sebesa l r 5,396  denga l n  proba l bilita l s  signifika l nsi sebesa l r  0,714  ya l ng  dima l na l nila l i proba l bilita l s signifika l nsi lebih besa l r da l ri 0,05,  ma l ka l da l pa l t  disimpulka l n  ba l hwa l model tersebut da l pa l t diterima l da l n la l ya l k dipa l ka l i untuk a l na l lisis sela l njutnya l .
Uji Koefisien Determina l si (Na l gelkerke’s R Squa l re) Ta l bel 7. Na l gelkerke’s R Squa l re Model Summa l ry Ste p -2 Log likelihood Cox & Snell R Squa l re
Na l gelkerke R Squa l re
1 35.338 a l .134 .279
a l . Estima l tion termina l ted a l t itera l tion number 20 beca l use ma l ximum itera l tions ha l s been rea l ched. Fina l l solution ca l nnot be found.
Berda l sa l rka l n  ta l bel  ha l sil  penelitia l n di a l ta l s menunjukka l n nila l i Na l gelkerke R Squa l re a l da l la l h  senila l i  0,279  ya l ng mengindika l sika l n  ba l hwa l 27,9%  kua l lita l s a l udit  ha l nya l da l pa l t  dijela l ska l n  oleh  4 va l ria l bel ya l ng diteliti ya l itu ukura l n KA l P, ukura l n  perusa l ha l a l n  klien,  spesia l lisa l si a l udit  da l n fee a l udit.  Seda l ngka l n  72,1% la l innya l da l pa l t  dijela l ska l n  oleh  va l ria l bel la l innya l ya l ng  tida l k  diteliti  da l la l m penelitia l n ini.
Model  A l na l lisis  Regresi  Logistik  da l n Pengujia l n Hipotesis Ta l bel 8. Uji Hipotesis Va l ria l bles in the Equa l tion B S.E. Wa l ld df Sig. Exp(B) Step 1 a l UKURA l N KA l P -19.665 13745.78 3 .000 1 .999 .000 UKURA l N PERUSA l HA l A l N KLIEN -.819 .459 3.187 1 .074 .441 SPESIA l LISA l S I A l UDIT .527 16931.54 4 .000 1 1.000 1.694 FEE A l UDIT .423 .377 1.258 1 .262 1.526 Consta l nt 11.609 9.455 1.508 1 .220 110069.06
6 a l . Va l ria l ble(s) entered on step 1: UKURA l N KA l P, UKURA l N PERUSA l HA l A l N KLIEN, SPESIA l LISA l SI A l UDIT, FEE A l UDIT. Berda l sa l rka l n  ha l sil  ta l bel  penelitia l n di  a l ta l s,  ma l ka l diperoleh  persa l ma l a l n regresi logistik seba l ga l i berikut : Kua l lita l s  A l udit  =  11,609  -  19,665 Ukura l n Ka l p – 0,819 Ukura l n Perusa l ha l a l n Klien + 0,527 Spesia l lia l si A l udit + 0,423 Fee A l udit Berda l sa l rka l n  persa l ma l a l n  regresi logistik  di  a l ta l s  da l pa l t  diinterpreta l sika l n seba l ga l i berikut:
1. Konsta l nta l (a l )  memiliki  koefisien regresi  sebesa l r  11,609.  Bera l rti a l pa l bila l va l ria l bel  ukura l n  ka l p,  ukura l n perusa l ha l a l n  klien,  spesia l lisa l si  a l udit, da l n fee a l udit nila l inya l teta l p (konsta l n), ma l ka l nila l i Kua l lita l s A l udit menga l la l mi peningka l ta l n sebesa l r 11,609.
2. Ukura l n  Ka l p  memiliki  koefisien regresi  nega l tif  sebesa l r  -19,665. A l rtinya l jika l va l ria l bel  Ukura l n  Ka l p menga l la l mi  kena l ika l n  sebesa l r  1 sa l tua l n, ma l ka l a l ka l n terja l di penuruna l n Kua l lita l s  A l udit  senila l i  19,665  sa l tua l n denga l n a l sumsi va l ria l bel la l in dia l ngga l p nol.
3. Ukura l n  Perusa l ha l a l n  Klien  memiliki koefisien  regresi  nega l tif  sebesa l r  - 0,819.  A l rtinya l jika l va l ria l bel  Ukura l n Perusa l ha l a l n Klien menga l la l mi kena l ika l n  sebesa l r  1  sa l tua l n,  ma l ka l a l ka l n  terja l di  penuruna l n  Kua l lita l s A l udit  senila l i  0,819  sa l tua l n  denga l n a l sumsi va l ria l bel la l in dia l ngga l p nol.
4. Spesia l lisa l si A l udit memiliki koefisien regresi positif sebesa l r 0,527. A l rtinya l jika l va l ria l bel  Spesia l lisa l si  A l udit menga l la l mi  kena l ika l n  sebesa l r  1 sa l tua l n,  ma l ka l a l ka l n  terja l di  kena l ika l n Kua l lita l s  A l udit  senila l i  0,527  sa l tua l n
denga l n a l sumsi va l ria l bel la l in dia l ngga l p nol.
5. Fee A l udit memiliki koefisien regresi positif  sebesa l r  0,423.  A l rtinya l jika l va l ria l bel Fee A l udit  menga l la l mi kena l ika l n  sebesa l r  1  sa l tua l n,  ma l ka l a l ka l n terja l di kena l ika l n Kua l lita l s A l udit senila l i  0,423  sa l tua l n  denga l n  a l sumsi va l ria l bel la l in dia l ngga l p nol.
Pengujia l n  hipotesis  dila l kuka l n denga l n  ca l ra l memba l ndingka l n  a l nta l ra l tingka l t signifika l nsi (sig) denga l n tingka l t kesa l la l ha l n  (α)  sebesa l r  5%  a l ta l u  0,05. Denga l n  da l sa l r  penga l mbila l n  keputusa l n a l pa l bila l nila l i  signifika l nsi  <  0,05  ma l ka l H 1 diterima l da l n jika l nila l i signifika l nsi > 0,05 ma l ka l H 1 ditola l k. Berda l sa l rka l n ta l bel 3.5  da l pa l t  diinterpresta l sika l n  seba l ga l i berikut :
1. Ukura l n Ka l p memiliki nila l i
signifika l nsi sebesa l r 0,999 lebih besa l r da l ri  0,05,  ma l ka l hipotesis  ya l ng menya l ta l ka l n Ukura l n Ka l p
berpenga l ruh  pa l da l Kua l lita l s  A l udit ditola l k.
2. Ukura l n  Perusa l ha l a l n  Klien  memiliki nila l i signifika l nsi sebesa l r 0,074 lebih besa l r da l ri 0,05, ma l ka l hipotesis ya l ng menya l ta l ka l n  Ukura l n  Perusa l ha l a l n Klien  berpenga l ruh  pa l da l Kua l lita l s A l udit ditola l k.
3. Spesia l lisa l si  A l udit  memiliki  nila l i signifika l nsi sebesa l r 1,000 lebih besa l r da l ri  0,05,  ma l ka l hipotesis  ya l ng menya l ta l ka l n Spesia l lisa l si A l udit berpenga l ruh  pa l da l Kua l lita l s  A l udit ditola l k.
4. Fee A l udit memiliki nila l i signifika l nsi sebesa l r  0,262  lebih  besa l r  da l ri  0,05, ma l ka l hipotesis ya l ng menya l ta l ka l n Fee A l udit  berpenga l ruh  pa l da l Kua l lita l s A l udit ditola l k.
1. Penga l ruh  Ukura l n  Ka l p  terha l da l p Kua l lita l s A l udit Berda l sa l rka l n ha l sil penelitia l n
menunjukka l n  ba l hwa l Ukura l n  Ka l p tida l k  berpenga l ruh  terha l da l p  Kua l lita l s A l udit.  Ha l sil  penelitia l n  ini  sesua l i
denga l n  penelitia l n  A l nis  (2014)  ya l ng menya l ta l ka l n  ba l hwa l Ukura l n  Ka l p tida l k  berpenga l ruh  terha l da l p  Kua l lita l s A l udit.
Ukura l n Ka l p ya l ng digolongka l n da l la l m big  four da l n non  big  four tida l k berpenga l ruh  terha l da l p  kua l lita l s  a l udit. Ka l p ya l ng bera l filia l si denga l n Ka l p Big four tida l k sela l lu cenderung mengha l silka l n  kua l lita l s  a l udit  ya l ng lebih  ba l ik  da l ripa l da l Ka l p  ya l ng  tida l k bera l filia l si  denga l n  Ka l p Big  four . A l uditor  ya l ng  buka l n  bera l sa l l  da l ri big four juga l da l pa l t memberika l n kua l lita l s a l udit ya l ng ba l ik.
2. Penga l ruh  Ukura l n  Perusa l ha l a l n Klien terha l da l p Kua l lita l s A l udit Berda l sa l rka l n ha l sil penelitia l n menunjukka l n ba l hwa l
Ukura l n Perusa l ha l a l n  Klien  tida l k  berpenga l ruh terha l da l p  Kua l lita l s  A l udit.  Ha l sil penelitia l n ini sesua l i denga l n penelitia l n  Na l mira l (2019)  ya l ng menya l ta l ka l n  Ukura l n  Perusa l ha l a l n tida l k  berpenga l ruh  terha l da l p  Kua l lita l s A l udit.
Perusa l ha l a l n  besa l r  belum  tentu menda l pa l tka l n  kua l lita l s  a l udit  ya l ng lebih  ba l ik  diba l ndingka l n  perusa l ha l a l n kecil.  Untuk  menda l pa l tka l n  kua l lita l s a l udit  ya l ng  ba l ik  juga l diperluka l n a l uditor
ya l ng kompeten da l n independen sehingga l da l pa l t mendeteksi  da l n  mela l porka l n  a l pa l bila l terda l pa l t sa l la l h sa l ji ma l teria l l.
3. Penga l ruh Spesia l lisa l si A l udit terha l da l p Kua l lita l s A l udit Berda l sa l rka l n ha l sil penelitia l n menunjukka l n  ba l hwa l Spesia l lisa l si A l udit  tida l k  berpenga l ruh  terha l da l p Kua l lita l s  A l udit.  Ha l sil  penelitia l n  ini sesua l i  denga l n  penelitia l n  Na l mira l (2019)  ya l ng  menya l ta l ka l n  ba l hwa l Spesia l lisa l si  A l udit  tida l k  berpenga l ruh terha l da l p Kua l lita l s A l udit.
A l uditor  da l pa l t  dika l ta l ka l n  spesia l lis a l pa l bila l a l uditor  tersebut  memiliki kea l hlia l n  da l n  memiliki  ba l nya l k
penga l la l ma l n da l la l m menga l udit perusa l ha l a l n da l la l m sua l tu jenis industri tertentu. Na l mun da l la l m ha l l
menga l udit  wa l la l upun  a l uditor  buka l n a l udit spesia l lis di da l la l m sua l tu industri tertentu  ya l ng  a l ka l n  di  a l udit,  a l uditor teta l p  ha l rus  mengerti  da l n  mema l ha l mi denga l n  ba l ik  mengena l i  risiko  a l udit da l n bisnis pa l da l sua l tu perusa l ha l a l n da l n interna l l  kontrol  di  industri  tersebut guna l mengha l silka l n  la l pora l n  a l udit ya l ng ba l ik.
4. Penga l ruh Fee A l udit  terha l da l p Kua l lita l s A l udit Berda l sa l rka l n ha l sil penelitia l n menunjukka l n ba l hwa l Fee A l udit tida l k berpenga l ruh terha l da l p Kua l lita l s A l udit. Ha l sil  penelitia l n  ini  sesua l i  denga l n
penelitia l n Rifki (2016) ya l ng
menya l ta l ka l n  ba l hwa l Fee A l udit  tida l k berpenga l ruh terha l da l p Kua l lita l s A l udit. Besa l rnya l Fee A l udit  tida l k  da l pa l t memprediksi  ba l gus  a l ta l u  tida l knya l kua l lita l s  a l udit.  Kua l lita l s  a l udit  da l pa l t diliha l t  da l ri  a l pa l ka l h  seora l ng  a l uditor memiliki sika l p independen a l ta l u tida l k ja l di  buka l n  diliha l t  da l ri  sebera l pa l besa l rnya l perusa l ha l a l n memberika l n fee a l udit.

## PENUTUP
Kesimpula l n Berda l sa l rka l n  da l ri  pengujia l n  ya l ng dila l kuka l n,  diperoleh  ha l sil  seba l ga l i berikut :
1. Ha l sil penelitia l n menunjukka l n ba l hwa l Ukura l n  Ka l p  tida l k  berpenga l ruh terha l da l p Kua l lita l s A l udit pa l da l perusa l ha l a l n  Ma l nufa l ktur  Sub  Sektor Ma l ka l na l n  Da l n  Minuma l n  Ya l ng Terda l fta l r  Di  Bursa l Efek  Indonesia l Ta l hun 2019-2021.
2. Ha l sil penelitia l n menunjukka l n ba l hwa l Ukura l n  Perusa l ha l a l n  Klien  tida l k berpenga l ruh terha l da l p Kua l lita l s A l udit pa l da l perusa l ha l a l n  Ma l nufa l ktur  Sub Sektor Ma l ka l na l n Da l n Minuma l n Ya l ng
Terda l fta l r  Di  Bursa l Efek  Indonesia l Ta l hun 2019-2021.
3. Ha l sil penelitia l n menunjukka l n ba l hwa l Spesia l lisa l si  A l udit  tida l k  berpenga l ruh terha l da l p Kua l lita l s A l udit pa l da l perusa l ha l a l n  Ma l nufa l ktur  Sub  Sektor Ma l ka l na l n  Da l n  Minuma l n  Ya l ng Terda l fta l r  Di  Bursa l Efek  Indonesia l Ta l hun 2019-2021.
4. Ha l sil penelitia l n menunjukka l n ba l hwa l
Fee A l udit tida l k berpenga l ruh terha l da l p Kua l lita l s A l udit pa l da l perusa l ha l a l n  Ma l nufa l ktur  Sub  Sektor Ma l ka l na l n  Da l n  Minuma l n  Ya l ng Terda l fta l r  Di  Bursa l Efek  Indonesia l Ta l hun 2019-2021.
5. Besa l rnya l koefisien determina l si sebesa l r  0,279  menunjukka l n  ba l hwa l 27,9%  kua l lita l s  a l udit  ha l nya l da l pa l t dijela l ska l n  oleh  4  va l ria l bel  ya l ng diteliti  ya l itu  ukura l n  KA l P,  ukura l n perusa l ha l a l n  klien,  spesia l lisa l si  a l udit da l n fee a l udit.  Seda l ngka l n  sisa l nya l 72,1% da l pa l t dijela l ska l n oleh va l ria l bel la l innya l ya l ng  tida l k  diteliti  da l la l m penelitia l n ini.
Sa l ra l n Bebera l pa l sa l ra l n  ya l ng  da l pa l t diberika l n  da l ri  ha l sil  penelitia l n  ini seba l ga l i berikut :
1. Ba l gi  peneliti,  sela l njutnya l da l pa l t mengguna l ka l n  va l ria l bel  la l in  di  lua l r da l ri  va l ria l bel  da l la l m  penelitia l n  ini ya l ng  mempenga l ruhi  kua l lita l s  a l udit, ka l rena l berda l sa l rka l n  ha l sil  penelitia l n ini  diperoleh  sebesa l r  72.1%  va l ria l bel la l in ya l ng mempenga l ruhi.
2. Ba l gi  civita l s  a l ka l demis,  diha l ra l pka l n da l pa l t  menja l di  ba l ha l n  referensi, pertimba l nga l n ma l upun sumber informa l si  ya l ng  a l ka l n  mena l mba l h pengeta l hua l n  ba l gi  peneliti  ya l ng  a l ka l n mela l kuka l n penelitia l n sela l njutnya l
DA l FTA l R PUSTA l KA l A l ndria l ni,  F.,  Meila l ni,  R.,  Pa l rdede,  C. E.,    &  Ginting,  A l .  W.    (2020).
Penga l ruh  A l udit  Tenure, Ukura l n KA l P,  Ukura l n  Perusa l ha l a l n  Klien terha l da l p
Kua l lita l s A l udit Perusa l ha l a l n  di        Bursa l Efek Indonesia l . Costing:  Journa l l  of Economic, Business a l nd A l ccounting. 4(1), 117-126.
A l rdia l ningsih,   A l .        (n.d.).        (2018).
A l udit  La l pora l n  Keua l nga l n.   Jilid 1 . Ja l ka l rta l :  Bumi A l ksa l ra l . Cha l riri,      A l .      (2014).        Penga l ruh
Tenure, Ukura l n Ka l p Da l n Spesia l lisa l si  A l uditor  Terha l da l p Kua l lita l s A l udit. Diponegoro Journa l l  Of  A l ccounting. 3(3),  1- 12.
Da l rma l ,  M.  P.,  &  Mulya l ni.  (2018). Penila l ia l n Kecura l nga l n, Penga l la l ma l n, Pela l tiha l n da l n Tinda l ka l n
Supervisi.
Jurna l l A l kunta l nsi, 7(1) : 85-102.
Effendi,   E.,    &    Ulha l q,    R.    D. (2021).  Penga l ruh  A l udit  Tenure, Reputa l si    A l uditor,    Ukura l n Perusa l ha l a l n  da l n  Komite  A l udit Terha l da l p  Kua l lita l s  A l udit  . Jurna l l
Ilmia l h MEA l (Ma l na l jemen,Ekonomi,&
A l kunta l nsi ), 5(2) : 1475-1504.
Herdiya l na l ,  M.  B.,  &  Pra l bowo,  T.  J. W.  (2021).    Penga l ruh    Reputa l si Ka l p    da l n    Fee    A l udit  Terha l da l p Kua l lita l s  A l udit  (Studi  Empiris pa l da l Perusa l ha l a l n Ma l nufa l ktur ya l ng Terda l fta l r di Bursa l Efek Indonesia l Ta l hun  2017-2019). Diponegoro Journa l l Of A l ccounting. 10(4) : 1- 11.
Hida l ya l t,    A l .  A l .    (2021).    Penga l ruh Ukura l n  Perusa l ha l a l n,  Reputa l si A l uditor, Kompleksita l s, da l n Resiko  Keua l nga l n  Terha l da l p  Fee
A l udit (Studi empiris pa l da l perusa l ha l a l n  infra l struktur,  utilita l s da l n  tra l nsporta l si  ya l ng  terda l fta l r  di BEI  sela l ma l ta l hun  2017-2019) (Skripsi  ya l ng  dipublika l sika l n).
Universita l s  Isla l m  Negeri  Sya l rif Hida l ya l tulla l h Ja l ka l rta l , Indonesia l . Hussien,  H.  M.  (2013).  A l uditor Independence,    A l udit    Qua l lity a l nd    the  Ma l nda l tory  A l uditor. Educa l tion,  Business  a l nd  Society: Contempora l ry  Middle  Ea l stern 6(2) : 116-144. La l ila l tul,  U.,  &  Ya l nthi,  M.  D.(2021). Penga l ruh    Fee    A l udit,    Komite A l udit,    Rota l si    A l udit  Terha l da l p Kua l lita l s  A l udit. Jurna l l  A l kunta l nsi Unesa l . 10(1).
Mulia l wa l n,  E.  K.,  &  Suja l na l ,  I.  K. (2017).  Penga l ruh  Ukura l n  Ka l ntor A l kunta l n
Publik, A l uditor
Switching da l n A l udit Tenure pa l da l Kua l lita l s A l udit. E-Jurna l l A l kunta l nsi  Universita l s  Uda l ya l na l . 21(1) : 534-561.
Ra l hma l n,  F.  (2019).  Penga l ruh  Ukura l n Ka l ntor  A l kunta l n  Publik  da l n Fina l ncia l l Distress terha l da l p A l uditor Switching . Jurna l l Keua l nga l n Da l n Bisnis, 5(2), 148– 162.
Ra l hmi,  N.  U.,  dkk.  (2019).    Penga l ruh A l udit Tenure,  Spesia l lisa l si  A l udit, Ukura l n    Perusa l ha l a l n  da l n  A l uditor Switching Terha l da l p Kua l lita l s A l udit
Pa l da l
Perusa l ha l a l n Ma l nufa l ktur
Sektor Ba l ra l ng Konumsi ya l ng Terda l fta l r di Bursa l Efek  Indonesia l . Jurna l l  Ilmia l h MEA l (  Ma l na l jemen,  Ekonomi,  & A l kunta l nsi). 3(3) : 40-52. Ra l mda l ni,    R.    (2016).    Penga l ruh    fee A l udit, A l udit Tenure, Rota l si A l udit da l n  Ukura l n  Perusa l ha l a l n  Klien Terha l da l p  Kua l lita l s  A l udit  (Skripsi ya l ng  dipublika l sika l n). Universita l s Isla l m Negeri Sya l rif  Hida l ya l tulla l h Ja l ka l rta l , Indonesia l .
Sa l thya l Lesta l ri,  N.  K.,  &  La l trini,   M. Y.  (2018).  Penga l ruh    Fee    A l udit, Ukura l n  Perusa l ha l a l n Klien,Ukura l n Ka l p,  da l n  Opini  A l uditor  Pa l da l A l udit  Dela l y. E-Jurna l l  A l kunta l nsi
Universita l s  Uda l ya l na l . 24(1)  : 422-450. Widia l sta l ri,  P.  A l .,  &  Ya l sa l ,  G.  W. (2018).  Penga l ruh      Profita l bilita l s, Free    Ca l sh    Flow,    da l n  Ukura l n Perusa l ha l a l n
Pa l da l Nila l i Perusa l ha l a l n. E-Jurna l l  A l kunta l nsi Universita l s Uda l ya l na l . 23(2) : 957- 981. Wira l nti, Ima l sdina l r, A l . (2018).
Penga l ruh  Spesia l lisa l si  A l uditor, Rota l si  A l udit,  da l n  Ukura l n  KA l P Terha l da l p  Kua l lita l s  A l udit  Pa l da l Perusa l ha l a l n Perba l nka l n Ya l ng Terda l fta l r di Bursa l Efek Indonesia l . (Skripsi  ya l ng  dipublika l sika l n). Universita l s Suma l tera l Uta l ra l , Indonesia l .