DOI: 10.35580/variansiunm71
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License
Analisis Pengaruh Profitabilitas, Ukuran Perusahaan, dan Reputasi Auditor terhadap Audit Delay pada Perusahaan Otomotif yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2015-2020 Menggunakan Regresi Logistik Hardianti Hafid 1 , Ansari Saleh Ahmar 1 , Zulkifli Rais 1
1, Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Makassar, Indonesia
Keywords: Profitability, Company Size,
Auditor Reputation, Audit Delay, Binary Logistic Regression
Analysis
Abstract:
This research aims to determine whether profitability, company size, and auditor reputation significantly  influence  audit  delay  using  binary  logistic  regression  analysis.  The  research results indicate that  profitability  has a significant individual (partial) effect on audit delay, while company size and auditor reputation do not have a significant individual (partial) effect on audit delay.

## 1. Pendahuluan 1
Industri  otomotif  menjadi  salah  satu  industri  yang  diunggulkan  di  Indonesia.  Perkembangan  dunia otomotif dari tahun ke tahun semakin meningkat dan bergerak sangat cepat. Hal ini didukung oleh beberapa perusahaan otomotif di Indonesia memiliki kinerja perusahaan yang baik. Pada umumnya laporan keuangan memiliki peranan yang sangat penting dalam proses pengukuran dan penilaian kinerja suatu perusahaan.
Ketepatan  waktu  untuk  mempublikasikan  laporan  keuangan  audit  adalah  suatu  kejadian  penting khususnya  untuk  sebuah  perusahaan  unggul  yang  memanfaatkan  pasar  modal  untuk  berinvestasi.  Audit delay sebagai waktu lamanya proses penyelesaian audit. Jika audit delay semakin lama, maka semakin besar kemungkinan  perusahaan  terlambat  menyampaikan  laporan  keuangan.  Banyak  faktor  yang  dapat mempengaruhi  audit delay yaitu  profitabilitas  perusahaan,  ukuran  perusahaan  maupun  reputasi  auditor (Apriani & Suharti, 2019). Untuk mengetahui apakah profitabilitas, ukuran perusahaan, dan reputasi auditor mempengaruhi secara signifikan atau tidak terhadap audit delay pada perusahaan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2015-2020. Maka dari itu kami melakukan analisis regresi logistik biner.
Penelitian ini juga pernah diteliti oleh Apriani & Suharti (2019) dimana hasil analisis menunjukkan bahwa  ukuran  perusahaan,  solvabilitas,  profitabilitas,  reputasi  kantor  akuntan  publik  dan  opini  auditor berpengaruh terhadap audit delay pada perusahaan yang tergabung dalam indeks LQ45 periode 2013-2017.
1 Corresponding author.
E-mail address : hardiantihf@unm.ac.id

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Audit Delay
Menurut  Kurniawan  dan  Laksito  (2015)  audit delay adalah  senjang  waktu  audit,  yaitu  waktu  yang dibutuhkan  oleh  auditor untuk menghasilkan laporan audit atas kinerja laporan keuangan suatu perusahaan. Rentang  waktu  penyelesaian  audit  oleh  auditor  terlihat  dari  perbedaan  waktu  antara  tanggal  laporan keuangan  dengan  tanggal  opini  audit  dalam  laporan  keuangan  auditan.  Lamanya  proses  audit  yang dilakukan oleh auditor dapat berdampak pada audit delay dalam penyampaian laporan  keuangan  kepada publik. Keterlambatan ini dapat berdampak buruk pada reaksi pasar dan menimbulkan ketidakpastian dalam pengambilan keputusan ekonomi.

## 2.2 Profitabilitas
Menurut Kasmir (2017) rasio  profitabilitas  merupakan  rasio  untuk  menilai kemampuan perusahaan dalam  mencari  keuntungan  atau  laba.  Rasio  ini  juga  memberikan  ukuran  tingkat  efektivitas  manajemen suatu perusahaan yang ditunjukkan dari laba yang dihasilkan dari penjualan atau dari pendapatan investasi. Salah satu pengukuran untuk profitabilitas dapat dilakukan dengan menggunakan rasio Return On Assets (ROA). Return  On  Assets (ROA)  digunakan  untuk  mengukur  kemampuan  manajemen  perusahaan  baik dalam memperoleh keuntungan (laba) secara keseluruhan. Semakin besar ROA, maka semakin besar pula tingkat keuntungan yang dicapai dan semakin baik pula posisi perusahaan dalam dari segi penggunaan aset.

## 2.3 Ukuran Perusahaan
Ukuran  perusahaan  adalah  besar  kecilnya  suatu  perusahaan  yang  dilihat  dari  besarnya  aset  yang dimiliki oleh perusahaan. Fodioet al. (2015) menyatakan bahwa perusahaan besar akan melaporkan hasil laporan  keuangan  yang  telah  diaudit lebih cepat  karena  perusahaan memiliki banyak  sumber  informasi dan  memiliki  sistem  pengendalian  internal  perusahaan yang  baik  sehingga   dapat   mengurangi tingkat kesalahan dalam  penyusunan  laporan keuangan yang memudahkan auditor dalam melakukan audit laporan keuangan.

## 2.4 Reputasi Auditor
Menurut Verdiana dan Utama (2013) reputasi auditor merupakan dimana auditor bertanggung jawab untuk tetap menjaga kepercayaan publik dan menjaga nama baik auditor sendiri serta kantor akuntan publik (KAP) tempat auditor tersebut bekerja dengan mengeluarkan opini yang sesuai dengan keadaan perusahaan yang  sebenarnya.
𝑖

## 2.5 Analisis Regresi Logistik Biner
Regresi  logistik  biner  adalah  suatu  metode  analisis  data  yang  digunakan  untuk  mencari  hubungan antara variabel respon (y) yang bersifat biner dengan variabel prediktor (x) (Hosmer dan Lemeshow, 2000). Variabel respon (y) terdiri dari 2 kategori yaitu sukses dan gagal yang dinotasikan dengan y=1 (sukses) dan y=0  (gagal).  Dalam  keadaan  demikian,  variabel  y  mengikuti  distribusi  Bernoulli  untuk  setiap  observasi tunggal. Fungsi Probabilitas untuk setiap observasi adalah diberikan sebagai berikut:
𝑓(𝑦 𝑖 , 𝜋 𝑖 )  =  𝜋 𝑦 (1 − 𝜋 𝑖 ) 1−𝑦 𝑖 ; 𝑦  =  0,1
Dimana jika y = 0 maka f(y) = 1 – π dan jika y = 1 maka f(y) = π. Fungsi regresi logistiknya dapat dituliskan sebagai berikut:
𝑒 𝑧 𝑓(𝑧) = 1 + 𝑒 𝑧
Adapun tahapan dalam analisis regresi logistik biner seperti berikut:
a. Koefisiensi Determinasi ( Nagelkerke R Square )
Nagelkerke R Square merupakan pengujian yang dilakukan untuk mengetahui seberapa besar variabel independen  mampu  menjelaskan  dan  mempengaruhi  variabel  dependen. Nagelkerke  R  Square merupakan  modifikasi  dari  koefisien Cox dan Snell  R  Square untuk  memastikan  bahwa  nilainya bervariasi dari 0 sampai 1.
b. Menguji Kelayakan Model Regresi Logistik
Model  yang  digunakan  harus  layak  atau  memenuhi Goodness  of  Fit (GoF). Hosmer  and Lemeshow’s  Goodness  of  Fit  Test menguji  data  empiris  cocok  atau  sesuai  dengan  model.  Adapun hipotesis yang terbentuk adalah:
H o = Model yang terbentuk cocok dengan data pengamatan
H 1 = Model yang terbentuk tidak cocok dengan data pengamatan Dengan dasar pengambilan keputusan:
1) Jika nila sig. Hosmer and Lameshow Test > 0.05 , maka H 0 diterima
2) Jika nila sig. Hosmer and Lameshow Test < 0.05 , maka H 1 diterima
c. Menilai Keseluruhan Model ( Overall Model Fit )
Uji statistika ini untuk mengetahui apakah semua variabel independen di dalam regresi logistik secara  serentak atau  simultan mempengaruhi  variabel dependen sebagaimana uji F di dalam regresi linier. Pengujian dilakukan dengan membandingkan selisih nilai -2 log likelihood (disebut dengan chi square hitung)  dimana  apabila  nilai chi  square hitung  lebih  besar  dari chi  square tabel  atau  nilai signifikansi  lebih  kecil  dari  alpha  maka  dapat  dikatakan  bahwa  terdapat  pengaruh  secara  simultan variabel bebas terhadap variabel terikat.
d. Pengujian Hipotesis
Hipotesis  dalam  penelitian  ini  diuji  dengan  menggunakan  metode  analisis Logistic  Regression (Regresi  Logistik).  Menurut  Ghozali  (2013)  pada  umumnya  penelitian  menggunakan  tingkat signifikansi 1%, 5% atau 10%. Pada suatu pengujian hipotesis jika menggunakan α = 5%, maka artinya peneliti  memiliki  keyakinan  100%  sampel,  probabilitas  anggota  sampel  yang  tidak  memiliki karakteristik populasi adalah 5%. Adapun hipotesis yang terbentuk adalah: H o = Variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen H 1 = Variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen Dengan dasar pengambilan keputusan:
Jika nilai sig . > 0.05 , maka H 0 diterima
Jika nilai sig. < 0.05 , maka H 1 diterima
e. Model Regresi Logistik
Model regresi logistiknya adalah sebagai berikut:
𝜋(𝑥) = exp(𝛽 0 +   𝛽 1 𝑋 1 + ⋯ +   𝛽 𝑝 𝑋 𝑝 ) 1 +   exp(𝛽 0 +   𝛽 1 𝑋 1 + ⋯ +   𝛽 𝑝 𝑋 𝑝 )
Dimana p = banyaknya variabel prediktor
Model transformasi logit dari π(X) dari persamaan di atas dapat ditulis sebagai berikut:
𝜋(𝑋) 𝑔(𝑥) = 𝑙𝑛 1 − 𝜋(𝑋) = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑋 𝑝

## 3. Metode Penelitian

## 3.1. Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  penelitian  asosiatif,  yaitu  sebuah  penelitian  yang  memiliki tujuan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih. Sementara jika dilihat dari jenis datanya maka  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif,  yaitu  penelitian  yang  analisisnya  lebih menekankan pada  data numerik atau angka yang akan diolah menggunakan metode statistika.

## 3.2. Sumber Data
Data  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  dari  hasil  perhitungan  data keuangan sektor otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) tahun 2015-2020.

## 3.4  Metode Analisis Data
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  regresi  logistik  biner menggunakan Statistical Program for Social Science (SPSS), yakni menguji dan menganalisis data dengan perhitungan angka-angka dan kemudian menarik kesimpulan dari pengujian tersebut.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Koefisien Determinasi (Negelkerke  R square)
Variabilitas  dari  variabel  independen  dalam  menjelaskan  variabel  dependen  diukur  menggunakan koefisien determinasi yang dapat dilihat dari  nilai Nagelkerke R Square . Nilai dari Nagelkerke R Square berupa desimal yang dapat diubah menjadi presentase agar mudah dipahami dan diinterpretasikan.
Tabel 1. Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 34.399 a .137 .266

## 4.1.1. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than .001.
Berdasarkan tabel di atas yang diperoleh dari hasil analisis regresi menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi  yang  dilihat  dari  nilai Nagelkerke  R  Square sebesar  0.266.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa kemampuan  variabel  independen  yaitu  profitabilitas,  ukuran  perusahaan,  reputasi  auditor  yang  dipakai dalam menjelaskan variabel dependen yaitu audit delay hanya sebesar 26,6%. Sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel-variabel lain diluar dari model penelitian ini.

## 4.2. Menguji Kelayakan Model Regresi Logistik
Pengujian kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test yang diukur dengan nilai chi square . Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test menguji hipotesis nol bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model  (tidak ada perbedaan signifikan antara model dengan data sehingga model dapat dikatakan fit).
Jika  uji Hosmer  dan  Lemeshow menunjukkan  nilai  probabilitas  ( p-value )  ≤  0,05  (nilai  signifikan) berarti  ada  perbedaan  signifikan  antara  model  dengan  nilai  observasinya  sehingga  model  tidak  dapat digunakan untuk memprediksi nilai observasinya.
Jika  uji Hosmer  dan  Lemeshow menunjukkan  nilai  probabilitas  ( p-value )  ≥  0,05  (nilai  signifikan) berarti bahwa tidak ada perbedaan  signifikan antara model dengan data atau bisa dikatakan model dapat digunakan untuk memprediksi nilai observasinya.
Tabel 2. Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square df Sig. 1 6.589 8 .582
Berdasarkan  tabel  diatas  yang  diperoleh  dari  hasil  analisis  regresi  menunjukkan  bahwa  hasil  uji Hosmer and  Lemeshow  Goodness  of  Fit  Test diperoleh  nilai chi-square sebesar  6,589  dengan  tingkat signifikansi sebesar 0.582. Hasil uji menunjukkan bahwa nilai probabilitas ( p-value ) ≥ 0,05 (nilai signifikan) yaitu 0.582 ≥  0.05,  maka  H0  dterima.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  tidak  ada  perbedaan  signifikan  antara  model dengan  data  sehingga  model  regresi  dalam  penelitian  ini  layak  dan  mampu  untuk  memprediksi  nilai observasinya.
.

## 4.3. Menilai Keseluruhan Model (Overall Model Fit)
Untuk  menilai  keseluruhan  model  ( Overall  Model  Fit )  ditunjukkan  dengan Log  Likelihood  Value (nilai –2LL), yaitu dengan cara membandingkan antara nilai  -2LL pada awal ( block number = 0) dengan nilai -2LL pada akhir ( block number = 1). Pengujiannya dilakukan dengan melihat selisih antara nilai -2 log likehood awal ( block number = 0) dengan nilai -2 log likehood akhir ( block number = 1). Apabila nilai -2 log likehood awal lebih besar dari nilai -2 log likehood akhir, maka terjadi penurunan hasil. Penurunan log likelihood menunjukkan model regresi yang semakin baik. Hipotesis untuk menilai overall model fit adalah:
H 0 : Model yang dihipotesiskan fit dengan data
H 1 : Model yang dihipotesiskan tdak fit dengan data
Tabel 3. Iteration History a,b,c Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constant Step 0 1 44.916 -1.533 2 43.262 -1.950 3 43.228 -2.022 4 43.228 -2.024 5 43.228 -2.024 a. Constant is included in the model. b. Initial -2 Log Likelihood: 43.228
c. Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less than .001. Tabel 4. Iteration History a,b,c,d Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constan t X1 X2 X3 Step 1 1 41.512 -1.294 -2.649 .006 -.615 2 36.302 -1.350 -8.269 .007 -1.281
3 34.532 -1.159 -16.194 -.001 -1.723 4 34.400 -1.211 -18.742 .000 -1.858 5 34.399 -1.221 -18.994 .001 -1.874 6 34.399 -1.221 -18.997 .001 -1.874 7 34.499 -1.221 -18.997 .001 -1.874 a. Method: Enter
b. Constant is included in the model.
c. Initial -2 Log Likelihood: 43.228
d. Estimation  terminated  at  iteration  number  7  because  parameter  estimates changed by less than .001.
Berdasarkan  tabel  4  yang  diperoleh  dari  hasil  analisis  regresi  menunjukkan  bahwa  nilai  -2 Log likelihood awal  ( block  number =  0)  sebelum  dimasukkan  ke  dalam  variabel  independen  sebesar  44.916, 43.262,  43.228,  43.228,  43.228.  Setelah  keempat  variabel  independen  dimasukkan,  maka  nilai  -2 Log likelihood akhir ( block number = 1) mengalami penurunan menjadi 41.512, 36.302, 34.532, 34.400, 34.399. Selisih  antara  -2 Log  likelihood awal  dengan  -2 Log  likelihood akhir  menunjukkan  penurunan.  Dapat disimpulkan bahwa nilai -2 Log likelihood awal ( block number = 0) lebih besar dibandingkan nilai -2 Log likelihood akhir ( block number = 1), sehingga terjadinya penurunan.
Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  antara  model  yang  dihipotesiskan  telah  sesuai  (fit)  dengan  data, sehingga penambahan variabel independen ke dalam model menunjukkan bahwa model regresi semakin baik atau dengan kata lain H0 diterima.

## 4.4. Pengujian Hipotesis

## 4.4. 1 Uji Wald (Uji Parsial t)
Uji  wald  digunakan  untuk  menguji  apakah  masing-masing  variabel  independen  yang  terdiri  dari profitabilitas, ukuran perusahaan, reputasi auditor yang dipakai mampu mempengaruhi variabel dependen yaitu  audit delay dalam  penelitian  ini.  Untuk  menentukan  hipotesis  diterima  atau  ditolak  dengan membandingkan t hitung dan tingkat signifikan α = 0,05 dengan kriteria sebagai berikut:
1) Jika p-value >  0,05, maka  hipotesis  (H0)  diterima,  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  independen secara individual (parsial) tidak mempengaruhi variabel dependen.
2) Jika nilai p-value < 0,05, maka hipotesis (H0) ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa variabel independen secara individual (parsial) mempengaruhi variabel dependen.
Tabel 5. Hasil Pengujian Regresi Logistik B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95% C.I.for EXP(B) Lower Upper Step 1 X1 -18.997 9.638 3.885 1 .049 .000 .000 .898 X2 .001 .092 .000 1 .995 1.001 .835 1.199 X3 -1.874 1.195 2.461 1 .117 .153 .015 1.596 Constant -1.211 2.394 .260 1 .610 .295
Berdasarkan tabel 5 dapat diperoleh hasil pengujian hipotesis dengan menggunakan analisis regresi logistik, sebagai berikut:
a. Hipotesis  pertama  adalah  profitabilitas  berpengaruh  terhadap  audit delay .  Hasil  uji  wald  (t) menunjukkan  hasil  bahwa  nilai  probabilitas  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikannya  (0.049  <  0.05). Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  H0  ditolak.  Hal  ini  menunjukkan bahwa variabel independen secara individual (parsial) mempengaruhi variabel dependen. Hal ini dapat diinterpretasikan bahwa profitabilitas berpengaruh terhadap audit delay .
b. Hipotesis  kedua  adalah  ukuran  perusahaan  berpengaruh  terhadap  audit delay .  Hasil  uji  wald  (t) menunjukkan  hasil  bahwa  nilai  probabilitas  lebih  besar  dari  tingkat  signifikannya  (0.995  >  0.05). Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  H0  diterima.  Hal  ini  menunjukkan bahwa variabel independen secara individual (parsial) tidak mempengaruhi variabel dependen. Hal ini dapat diinterpretasikan bahwa ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap audit delay .
c. Hipotesis  ketiga  adalah  reputasi  auditor  berpengaruh  terhadap  audit delay .  Hasil  uji  wald  (t) menunjukkan  hasil  bahwa  nilai  probabilitas  lebih  besar  dari  tingkat  signifikannya  (0.117  >  0.05). Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  H0  di  terima.  Hal  ini  menunjukkan bahwa variabel independen secara individual (parsial) tidak mempengaruhi variabel dependen. Hal ini dapat diinterpretasikan bahwa reputasi auditor tidak berpengaruh terhadap audit delay .

## 4.5. Model regresi Logistik
Dari  pengujian  hipotesis  didapatkan  variabel  independen  secara  individual  (parsial)  yang  dapat mempengaruhi variabel dependen adalah variabel profitabilitas. Sehingga didapatkan model regresi logistik seperti berikut:
𝜋(𝑋) 𝑔(𝑥) = ln 1 − 𝜋(𝑋) = − 1.221 − 18.997𝑋1
Berdasarkan  model  regresi  logistik  diatas,  dapat  dianalisis  pengaruh  variabel  independen  terhadap variabel dependen, antara lain:
1)  Variabel  profitabilitas  (X1)  memiliki  nilai  koefisien  negatif  sebesar  18.997  artinya  apabila  nilai pofitabilitas naik satu satuan, maka nilai audit delay akan turun sebesar 18.997.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dijelaskan sebelumnya, maka kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah:
1) Variabel  yang  mempengaruhi  secara  individual  (parsial)  yang  signifikan  terhadap  audit delay adalah variabel profitabilitas sedangkan variabel ukuran perusahaan dan reputasi auditor tidak mempengaruhi secara individual (parsial) yang signifikan terhadap audit delay pada perusahaan otomotif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2015-2020.
2) Didapatkan  model  regresi  logistik  dari  variabel  independen  yang  mempengaruhi  secara  individual (parsial) yang signifikan terhadap audit delay seperti berikut:
𝜋(𝑋) 𝑔(𝑥) = ln = − 1.221 − 18.997𝑋1 1 − 𝜋(𝑋)
Variabel profitabilitas (X1) memiliki nilai koefisien negatif sebesar 18.997  artinya apabila nilai pofitabilitas naik satu satuan, maka nilai audit delay akan turun sebesar 18.997.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfiani,  D.,  &  Nurmala,  P.  (2020).  Pengaruh  Ukuran  Perusahaan,  Profitabilitas,  Solvabilitas  dan  Reputasi  Kantor Akuntan  Publik  terhadap  Audit  Delay.  Journal  of  Technopreneurship  on  Economics  and  Business  Review, 1(2), 79– 99.
Anggita,  V.  K.,  &  Utama,  I.  M.  K.  (2013).  Pengaruh  Reputasi  Auditor,  Disclosure,  Audit  Client  Tenure  pada Kemungkinan  Pengungkapan  Opini  Audit  Going  Concern.  E-Jurnal  Akuntansi  Universitas  Udayana,  5(3), 530‒ 543.
Apriani, & Suharti. (2019). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Audit Delay Pada Perusahaan LQ45 Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2013-2017. Kurs :  Jurnal  Akuntansi, Kewirausahaan dan Bisnis, 4(2), 244‒257.
Clarisa,  S.,  &  Pangerapan,  S.  (2019).  Pengaruh  Ukuran  Perusahaan,  Solvabilitas,  Profitabilitas,  Dan  Ukuran  Kap Terhadap Audit Delay Pada Perusahaan Sektor Pertambangan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia. Jurnal EMBA, 7(3), 3068‒3078.
Fadrul,  Lianto,  K.,  Febriansyah,  E.,  &  Suharti.  (2021).  Analysis  of  Profitability,  Solvability,  Liquidity, ompany Size and Auditor Reputation on Audit Report Lag in Large Trading Companies Sector Listed on Indonesia Stock Exchange on 2015-2019. Kurs : Jurnal Akuntansi , Kewirausahaan Dan Bisnis ,
6 (1), 78–90.
Indriani,  A.  (2020).  Analisis  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  Audit  Delay. Jurnal  Akutansi  Dan Ekonomika . 10(2)
Kusnul  Kotimah,  M.,  &  Pingit  Wulandari,  S.  (2014).  Model  Regresi  Logistik  Biner  Stratifikasi  Pada Partisipasi Ekonomi Perempuan Di Provinsi Jawa Timur. Jurnal Sains Dan Seni Pomits , 3 (1).
Puryati, D. (2020). Faktor Yang Mempengaruhi Audit Delay. Jurnal Akuntansi Kajian Ilmiah Akuntansi (JAK) , 7 (2), 200–212