2. Variabel dependen terikat
Yaitu variabel yang dipengaruhi oleh variabel independen. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah opini audit yang diberikan oleh auditor
untuk laporan keuangan bank yang diamati, sebagai dummy variable. Dalam penelitian ini, pengukuran opini audit unqualified dengan going concern atau
Going Concern Audit Report GCAR yang terdapat dalam annual report diberi nilai “1”. Sedangkan opini audit unqualified dengan non-going concern atau
biasanya disebut Non-Going Concern Audit Report NGCAR yang terdapat dalam annual report diberi nilai “0”.
F. Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik dengan menggunakan software statistik. Peneliti melakukan uji
asumsi klasik terlebih dahulu sebelum melakukan pengujian hipotesis.
1. Pengujian Asumsi Klasik
Penggunaan analisis regresi dalam statistik harus bebas dari asumsi-asumsi klasik. Untuk menguji hal tersebut, peneliti juga menggunakan program software
statistik. Pengujian asumsi klasik yang harus dipenuhi meliputi ada tidaknya multikolinearitas serta menguji model fit dari regresi yang digunakan, dengan
mengabaikan asumsi normalitas dan heterokedasitas untuk pengujian regresi logistik, sesuai dengan penelitian Agrianti Komalasari 2007.
a. Menilai Model Fit Uji ini berguna untuk menguji apakah dalam model regresi logistik yang digunakan fit atau cocok dengan data yang digunakan. Model
regresi yang baik menghendaki agar model regresi logistik fit dengan data. Untuk menguji keseluruhan model fit overall model fit, menurut Ghozali
2005:218, dapat dilakukan dengan membandingkan nilai antara –2 log likelihood -2 LL pada awal Block Number = 0, dengan nilai –2 log
likelihood -2 LL pada akhir Block Number = 1. Adanya pengurangan nilai antara –2 LL awal initial –2 LL function dengan nilai –2 LL pada langkah
Universitas Sumatera Utara
berikutnya -2 LL akhir menunjukkan bahwa model yang dihipotesiskan fit dengan data.
b. Menilai Kelayakan Model Regresi Pengujian kelayakan model regresi
logistik dilakukan dengan cara menggunakan Goodness of fit test, yang diukur dengan nilai Chi-Square pada bagian bawah uji Hosmer and
Lemeshow’s Ghozali, 2005:219. Untuk mendeteksi kelayakan model regresi ini, menurut Ghozali 2005:219 dapat dilihat dari: Jika nilai Hosmer
and Lemeshow Goodness of fit test statistic sama dengan atau kurang dari 0,1, maka hipotesis nol ditolak yang berarti ada perbedaan signifikan antara
model dengan nilai observasinya sehingga Goodness fit model tidak baik karena model yang digunakan tidak mampu memprediksi nilai
observasinya. Jika nilai Statistic Hosmer and Lemeshow goodness of fit lebih besar dari 0,1, maka hipotesis nol tidak dapat ditolak dan berarti model
mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan model dapat diterima karena cocok dengan data observasinya.
c. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas
independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independen Ghozali, 2005:91. Untuk mendeteksi ada
tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi menurut Ghozali 2005:91 dapat dilihat dari: Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel
independen. Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi umumnya diatas 0,90, maka hal ini merupakan indikasi adanya
multikoleniaritas. Tidak adanya korelasi yang tinggi antar variabel independen tidak berarti bebas dari multikoleniaritas. Multikoleniaritas juga
dapat disebabkan adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel independen. .
Ada dua cara yang dapat dilakukan jika terjadi multikolinearitas, yaitu: a. mengeluarkan salah satu variabel, misalnya variabel independen A dan
B saling berkorelasi dengan kuat, maka bisa dipilih A atau B yang dikeluarkan dari model regresi.
Universitas Sumatera Utara
b. Menggunakan metode lanjut, seperti Regresi Bayessian atau Regresi Ridge.
2. Pengujian Hipotesis
Kategori