i
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah model fit dengan data baik sebelum maupun sesudah variabel bebas dimasukkan ke dalam model.
Dari hipotesis ini jelas bahwa kita tidak akan menolak hipotesa nolnagar model fit dengan data. Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwa model
yang dihipotesiskan menggambarkan data input Ghozali, 2006: 232.
Tabel 4.1 Tabel
Likelihood Block 0
Output SPSS menunjukkan nilai -2 LogL pertama sebesar 49.485, angka ini secara matematik signifikan pada alpha α 5 dan hipotesis nol ditolak. Hal ini
berarti bahwa hanya konstanta saja yang tidak fit dengan data sebelum variabel bebas dimasukkan ke dalam model regresi.
Iteration History
a,b,c
Iteration -2 Log likelihood
Coefficients Constant
Step 0 1
49.567 -1.000
2 49.486
-1.096 3
49.485 -1.099
4 49.485
-1.099 a. Constant is included in the model.
b. Initial -2 Log Likelihood: 49.485 c. Estimation terminated at iteration number 4 because
parameter estimates changed by less than .001.
Universitas Sumatera Utara
i
Langkah selanjutnya adalah menguji keseluruhan model overall model fit. Uji ini digunakan untuk menilai model yang telah dihipotesiskan telah fit atau tidak
dengan data. Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai -2LogL -2LL pada
awal Block 0 dengan nilai -2LogL pada akhir Block 1. Adanya pengurangan nilai antara -2LL awal initial-2LL function dengan nilai -2LL pada langkah
berikutnya -2LL akhir menunjukkan bahwa model yang dihipotesiskan fit dengan data Ghozali, 2006 : 233.
Iteration History
a,b,c,d
Iteration Coefficients
-2 Log likelihood Constant
RADTR OGCG
FD TA
Step 1 1
34.447 -.479
-1.872 1.531
-1.467 -.166
2 28.472
-.356 -3.609
2.557 -2.375
-.573 3
25.630 -.143
-5.759 3.732
-3.385 -1.063
4 24.530
-.025 -7.985
4.878 -4.431
-1.329 5
24.147 -.002
-10.054 5.916
-5.447 -1.382
6 24.009
.000 -12.069
6.921 -6.451
-1.386 7
23.958 .000
-14.073 7.923
-7.453 -1.386
Tabel 4.2 Tabel
Likelihood Block 1
Universitas Sumatera Utara
i
8 23.940
.000 -16.075
8.924 -8.454
-1.386 9
23.933 .000
-18.075 9.924
-9.454 -1.386
10 23.930
.000 -20.075
10.924 -10.454
-1.386 11
23.930 .000
-22.075 11.924
-11.454 -1.386
12 23.929
.000 -24.076
12.924 -12.454
-1.386 13
23.929 .000
-26.076 13.924
-13.454 -1.386
14 23.929
.000 -28.076
14.924 -14.454
-1.386 15
23.929 .000
-30.076 15.924
-15.454 -1.386
16 23.929
.000 -32.076
16.924 -16.454
-1.386 17
23.929 .000
-34.076 17.924
-17.454 -1.386
18 23.929
.000 -36.076
18.924 -18.454
-1.386 19
23.929 .000
-38.076 19.924
-19.454 -1.386
20 23.929
.000 -40.076
20.924 -20.454
-1.386 a. Method: Enter
b. Constant is included in the model. c. Initial -2 Log Likelihood: 49.485
d. Estimation terminated at iteration number 20 because maximum iterations has been reached. Final solution cannot be found.
-2LogL untuk model dengan konstanta dan variabel bebas yaitu kualitas audit ADTR, opini audit tahun sebelumnnya PRIOP, Debt Default DEF dan
Opinion Shopping OS sebesar 23,929. -2LogL untuk model dengan kosntanta dan variabel bebas yaitu kualitas audit ADTR, opini audit tahun sebelumnnya
Universitas Sumatera Utara
i
PRIOP, Debt Default DEF dan Opinion Shopping OS ternyata tidak signifikan pada alpha
α 5 yang berarti hipotesis nol tidak dapat ditolak dan model fit dengan data.
Output SPSS menunjukkan selsisih kedua -2LogL sebesar 25,556 49,485-23,929 atau terjadi penurunan nilai -2LogL sebesar 25,556. Penurunan
nilai -2LogL ini dapat diartikan bahwa penambahan variabel bebas ke dalam model dapat memperbaiki model fit serta menunjukkan model regresi yang
lebih baik atau dengan kata lain model yang dihipotesiskan fit dengan data. Log Likelihood pada regresi logistik mirip dengan pengertian “ Sum of Squere
Error” pada model regresi, sehingga penurunan nilai Log Likelhood menunjukkan model regresi yang semakin baik.
b. Menilai Kelayakan Model Regresi
