46 dengan nilai observasinya sehingga hipotesis 0 diterima. Berikut adalah
hasil pengujian Hosmer and Lemeshow: Tabel 4.5
Pengujian Hosmer and Lemeshow Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square
df Sig.
1 3,550
8 ,895
Sumber data: lampiran Berdasarkan tabel diatas, maka didapatkan nilai signifikansi
statistik Hosmer and Lemeshow Goodness of Fit Test sebesar 0,895 yang nilainya lebih besar dari 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa model
dapat diterima karena mampu memprediksi nilai observasinya atau sesuai dengan data observasinya.
4.4 Pengujian Regresi Logistik Secara Parsial
Langkah selanjutnya adalah menguji regresi logistik secara parsial atau menguji pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap variabel
terikatnya dengan melihat tabel variables in the equation. Pengujian hipotesis regresi logistik dilakukan dengan memasukkan seluruh variabel bebas tipe
pemda, opini BPK, dan jumlah penduduk dan juga variabel terikat transparansi informasi keuangan di website resmi pemerintahan daerah.
Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan metode enter dengan tingkat signifikansi sebesar 5. Dasar pengambilan keputusannya adalah
apabila nilai signifikansi 0,05 maka hipotesis yang menyatakan variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat diterima, sedangkan apabila nilai
Universitas Sumatera Utara
47 signifikansi 0,05 maka hipotesis yang menyatakan variabel bebas
berpengaruh terhadap variabel terikat ditolak. Hasil pengujian regresi logistik secara parsial dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4.6 Pengujian Regresi Logistik Secara Parsial
Variables in the Equation
B S.E.
Wald df
Sig. ExpB
95 C.I.for EXPB
Lower Upper
Step 1
a
X1 1,558
,631 6,098
1 ,014
4,752 1,379
16,371 X2
,199 ,613
,105 1
,746 1,220
,367 4,059
X3 ,149
,319 ,217
1 ,642
1,160 ,621
2,169 Constant
-3,374 4,193
,647 1
,421 ,034
Sumber data: lampiran Berdasarkan hasil pengujian regresi logistik tersebut maka dapat
diketahui persamaan logistik linear sebagai berikut: Y = -3,374 +1,558X
1
+ 0,199X
2
- 0,149X
3
+ e Dimana:
Y = Transparansi informasi keuangan di website resmi pemerintahan daerah X
1
= Tipe Pemda X
2
= Opini BPK X
3
= Jumlah Penduduk e = error
Berdasarkan hasil pengujian regresi logistik pada tabel 4.6 diatas, hasil pengujian hipotesis untuk mengetahui tipe pemda, opini BPK, dan
Universitas Sumatera Utara
48 jumlah penduduk terhadap transparansi informasi keuangan di website resmi
pemerintahan daerah dapat dijelaskan sebagai berikut: 1.
Berdasarkan tabel 4.6 dapat diketahui dimana variabel bebas yang pertama yaitu tipe pemda X
1
berpengaruh positif terhadap transparansi informasi keuangan di internet oleh pemerintahan daerah. Hasil
penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian yang telah dilakukan oleh Giroux 1989 dimana mereka telah membuktikan bahwa tipe pemda
berpengaruh positif terhadap transparansi informasi keuangan di website resmi pemerintahan daerah. Hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilitas
signifikansi sebesar 0,014 0,05. Dengan demikian maka hipotesis 1 yang menyatakan bahwa tipe pemda berpengaruh terhadap transparansi
informasi keuangan di website resmi pemerintahan daerah diterima. 2.
Berdasarkan tabel 4.6 dapat diketahui dimana variabel bebas yang kedua yaitu opini BPK X
2
berpengaruh negatif terhadap transparansi informasi keuangan di website resmi pemerintahan daerah. Hal ini
ditunjukkan dengan nilai probabilitas signifikansi sebesar 0,746 0,05. Dengan demikian maka hipotesis 2 yang menyatakan bahwa opini BPK
berpengaruh terhadap transparansi informasi keuangan di website resmi pemerintahan daerah ditolak.
3. Berdasarkan tabel 4.6 dapat diketahui dimana variabel bebas yang ketiga
yaitu jumlah penduduk X
3
berpengaruh negatif terhadap transparansi informasi keuangan di internet oleh pemerintahan daerah. Hasil
penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian yang telah dilakukan oleh
Universitas Sumatera Utara
49 Muntazar 2016 dimana dia telah membuktikan bahwa jumlah penduduk
berpengaruh negatif terhadap transparansi informasi keuangan di website resmi pemerintahan daerah. Hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilitas
signifikansi sebesar 0,642 0,05. Dengan demikian maka hipotesis 3 yang menyatakan bahwa jumlah penduduk berpengaruh terhadap
transparansi informasi keuangan di website resmi pemerintahan daerah ditolak.
4.5 Pengujian Regresi Logistik Secara Simultan
