Tabel 4.5 Hasil Perhitungan menggunakan SPSS dengan Hosmer and lemesshow test
Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square
Df Sig.
1 3.004
8 .934
Sumber : lampiran 2 Dengan melihat kriteria pengujian didapatkan hasil nilai chi-
squere sebesar 3,004 dengan probabilitas signifikan 0,934 berarti lebih besar dari 0,05. hal ini berarti hipotesis nol H
tidak dapat ditolak, artinya model mampu meprediksi nilai observasinya atau
cocok dengan data. b.
Menilai keseluruhan model overal model fit
Tabel 4.6 hasil perhitungan menggunakan SPSS dengan Interation History pertama block Number =0
Block 0: Beginning Block
Iteration History
a,b,c
Iteration -2 Log
likelihood Coefficients
Constant
Step 0 1
46.685 1.250
2 46.329
1.453 3
46.327 1.466
4 46.327
1.466
a. Constant is included in the model. b. Initial -2 Log Likelihood: 46.327
c. Estimation terminated at iteration number 4 because parameter estimates changed by less than
.001.
sumber : lampiran 2
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 4.7 Hasil perhitungan menggunakan SPSS Dengan iteration history kedua block number =1
Block 1: Method = Enter
Iteration History
a,b,c,d
Iteration -2 Log likelihood
Coefficients Constant
X1 X2
St ep 1 1
44.539 -.155
.254 -2.413
2 43.913
-.798 .400
-2.805 3
43.905 -.971
.432 -2.828
4 43.905
-.975 .432
-2.828 5
43.905 -.975
.432 -2.828
a. M et hod: Ent er b. Const ant is included in t he model.
c. Init ial -2 Log Likelihood: 46.327 d. Est imat ion t erminat ed at it erat ion number 5 because paramet er est imat es
changed by less t han .001.
sumber : lampiran 2
Penilaian model regresi menggunakan -2 log likelihood dimana jika terjadi penurunan dalam nilai -2 log likelihood pada block
kedua dibandingkan block pertama maka dapat disimpulkan bahwa model kedua regresi menjadi lebih baik. Dari hasil perhitungan
nilai -2 log likelihood terlihat nilai bock pertama block number= 0 adalah 46,327 dan nilai-nilai -2 log likelihood pada block kedua
block number = 1 adalah sebesar 43,905. Dengan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa model regresi kedua lebih baik dalam
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
memprediksi ukuran perusahaan dan profitabilitas terhadap perataan laba.
c. Menganalisis koefisien determatif
Tabel 4.8 Hasil perhitungan menggunakan SPSS dengan Nagelkerke R Square dan Cox Snell R Square
Model Summary
Step -2 Log
likelihood Cox Snell R
Square Nagelkerke R
Square
1 43.905
a
.049 .080
a. Est imation terminat ed at it erat ion number 5 because paramet er estimat es changed by less t han .001.
sumber : lampiran 2
Nilai Nagelkerke R square dapat diinterprestasikan nilai cox dan Snell’s sebesar 0,049 dan nilai Nagelkerke R2 sebesar
0,080. Yang berarti variabilitas dependen yang dapat di jelaskan oleh variabilitas variabel terikat sebesar 8.
d. Menguji koefisien regresi dengan estimasi parameter dan
interprestasinya
Tabel 4.9 Hasil perhitungan menggunakan SPSS dengan Chi-Square
Variables in the Equation
B S.E.
Wald Df
Sig. ExpB
Step 0 Constant
1.466 .370
15.723 1
.000 4.333
Sumber :Lampiran 2
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Dan dengan melihat kriteria di bab 3 di dapatkan hasil bahwa nilai wald statistik chi-square di lihat pada lampiran tabel
omnibus tests of model coefficient yaitu 15,723 2,423 hal ini berarti H
di tolak, maka H alternatif diterima atau hipotesis yang mengatakan variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat
diterima.
4.4 Pembahasan dan Hasil Penelitian
