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

Abstract

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

Keywords : Timeliness, Laporan Keuangan, Multivariate Adaptive Regression Spline