44
Alasan digunakannya regresi logistik karena variabel dependen penggunaan informasi akuntansi dalam penelitian ini berskala nominal, selain itu logistic
regression ini tidak terlalu mempertimbangkan asumsi normalitas data pada
variabel bebasnya Ghozali 2006:225. Model logistic regression dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
= α + β
1
SU + β
2
UP + β
3
PNDDK + e
Dimana: = Dummy variabel penggunaan informasi akuntansi kategori 1 =
perusahaan yang menggunakan, kategori 0 = perusahaan yang tidak menggunakan
α = Bilangan konstanta β = Koefisien regresi
SU = Skala Usaha UP = Umur Perusahaan
PP = Pendidikan Pemilik e = variabel gangguan error
Ada tiga hal yang akan diuji dalam regresi logistik, yaitu :
1. Menilai Kelayakan Model Regresi Goodness of Fit Test
Tahap ini digunakan untuk menguji apakah model regresi logit layak dipakai untuk menganalisa selanjutnya. Artinya bahwa model sudah
baik dan dapat dilakukan proses analisis logit berikutnya. Dasar pengambilan keputusan ini menggunakan nilai Hosmer dan Lemeshow
45
Goodness of Fit Test Statistic seperti yang diterapkan oleh Suwito dan
Herawati 2005 yang mempunyai kriteria berikut:
a Apabila probabilitas asymptotic significance 0,05 alpha
atau chi-square hitung chi-square tabel, maka Ho diterima atau tidak ada perdedaan nyata antara klasifikasi yang diamati.
Hal ini berarti model regresi logis dapat dipakai untuk analisis berikutnya karena tidak ada perbedaan yang nyata antara
klasifikasi yang diprediksi dengan klasifikasi yang diamati. b
Apabila probabilitas asymptotic significance 0,05 alpha atau chi-square hitung chi-square tabel, maka Ho ditolak atau
ada perbedaan nyata antara klasifikasi yang diamati. Artinya model regresi logit tidak layak digunakan untuk analisis
berikutnya.
2. Menilai Keseluruhan Model Overall Model Fit
Penilaian keseluruhan model overall model fit dapat ditunjukkan dengan
likehood value nilai -2LL, yaitu dengan cara
membandingkan nilai -2LL block number = 0 dengan -2LL pada block number
= 1, dimana model hanya memasukkan konstanta dan variabel independen. Apabila nilai -2LL block number = 0 lebih dari
nilai -2LL pada block number = 1, berarti model regresi tersebut lebih baik. Hal ini didasarkan alasan bahwa kaidah likelihood pada regresi
logit mirip dengan pengertian “sum of square of square error” pada
46
model regresi, penurunan likelihood menunjukkan nilai yang semakin baik Ghozali, 2006 : 128.
3. Menguji Ketepatan Klasifikasi Regresi Logit
Untuk menguji seberapa besar ketepatan klasifikasi regresi dapat dilih pada tabel classification model. Pengujian ini bertujuan untuk melihat
ketepatan regresi logit untuk memprediksi di masa yang akan datang. Pada tabel classification model, kolom menunjukkan prediksi,
sedangkan baris menunjukkan observasi yang sebenarnya. Sehingga dapat dibandingkan penggunaan informasi akuntansi berdasarkan
prediksi dengan hasil observasi yang sebenarnya. Dari perbandingan tersebut dapat diketahui presentase ketepatannya. Pengolahan data
untuk mengetahui ketepatan klasifikasi regresi logit ini dilakukan dengan SPSS 16.
3.7.2.2 Pengujian Hipotesis
