47
apabila nilai korelasi antara variabel independen lebih besar dari 0.90. Martiks korelasi di atas memperlihatkan bahwa korelasi antar variabel independen yang
paling besar 0.166 atau lebih kecil dari 0.90. Berdasarkan hasil ini, dapat disimpulkan bahwa variabel kualitas audit, opini audit sebelumnya, kondisi
keuangan, leverage, dan ukuran perusahaan lolos uji multikolonieritas.
4.2.1.2 Menguji Model Fit Overall Model Fit Test
Uji ini digunakan untuk menilai model yang telah dihipotesiskan telah fit atau tidak dengan data. Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai antara -
2 log likelihood pada awal block number = 0 dengan nilai -2 log likelihood pada akhir block number =1. Nilai log likelihood awal pada block number = 0, dapat
ditunjukkan melalui tabel berikut ini.
Tabel 4.3 Nilai -2 likelihood -2 LL awal
Iteration History
a,b,c
Iteration -2 Log
likelihood Coefficients
Constant
Step 0
1 47.832
1.594 2
45.373 2.074
3 45.299
2.177 4
45.299 2.181
5 45.299
2.181 Sumber : Hasil Pengolahan Data
Nilai -2 log likekihood akhir pada block number = 1, dapat ditunjukkan melalui tabel 4.4 berikut ini
Universitas Sumatera Utara
48
Tabel 4.4 Nilai -2 likelihood -2 LL akhir
Iteration History
a,b,c,d
Iteration -2 Log
likelihood Coefficients
Constant X11
X2 X31
X4 X5
Step 1 1 45.137
1.597 -.573
.000 -.106
.312 .003
2 40.383
2.171 -1.241
.000 -.277
.698 .008
3 39.551
2.485 -1.754
.000 -.447
.983 .012
4 39.492
2.607 -1.928
.000 -.512
1.051 .014
5 39.491
2.620 -1.945
.000 -.519
1.054 .015
6 39.491
2.620 -1.945
.000 -.519
1.054 .015
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Dari tabel 4.3 dan tabel 4.4 dpat dilihat bahwa -2 log likekihood awal pada block number
= 0, yaitu model yang hanya memasukkan konstanta yang dapat dilihat pada step 2, memperoleh nilai sebesar 45.373. Kemudian pada tabel
selanjutnya dilihat nilai -2LL akhir dengan block number = 1 nilai -2 log likelihood
pada tabel 4.3 mengalami perubahan setelah masuknya beberapa variabel independen pada model penelitian, akibatnya nilai -2LL akhir pada step 6
menunjukkan nilai 39.491. Adanya pengurangan nilai antara -2LL awal initial -2 LL function
dengan nilai -2LL pada langkah berikut -2LL akhir menunjukkan bahwa model yang dihipotesiskan fit dengan data menurut Ghozali, 2005. Penurunan nilai-2
log likelihood menunjukkan bahwa model penelitian ini dinyatakan fit, artinya penambahan-penambahan variabel bebas yaitu kualitas audit, opini audit
sebelumnya, kondisi keuangan, leverage, dan ukuran perusahaan ke dalam model penelitian akan memperbaiki model fit penelitian ini.
Universitas Sumatera Utara
49
4.2.1.3 Menguji Kelayakan Model Regresi
Pengujian kelayakan model regresi logistic dilakukan dengan menggunakan goodness of fitness test yang diukur dengan nilai chi square pada
bagian bawah uji hosmer dan lemeshow, jika nilai Hosmer and Lemeshow’s Goodness of fitness test
≤ 0.05, maka berarti terdapat perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga goodness fit model tidak baik karena
model tidak dapat memprediksi nilai observasinya Ghozali, 2005.
Tabel 4.5 Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square
df Sig.
1 5.286
8 .727
Tabel 4.5 menunjukkan nilai Hosmer dan Lemeshow’s Goodness of fit test sebesar 5.286 dengan signifikansi 0.727. nilai signifikansi diperoleh lebih besar
dari 0.05 maka Ho tidak dapat ditolak diterima. Hal ini berarti model regresi layak untuk digunakan dalam analisis selanjutnya, karena tidak ada perbedaan
yang nyata antara klasifikasi yang diprediksi dengan klasifikasi yang diamati.
Universitas Sumatera Utara
50
Tabel 4.6 Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test
Opini Audit Going Concern = .0000
Opini Audit Going Concern = 1.0000
Total Observed
Expected Observed
Expected Step 1 1
2 1.974
5 5.026
7 2
1 1.424
6 5.576
7 3
2 1.164
5 5.836
7 4
1 .944
6 6.056
7 5
.527 7
6.473 7
6 .286
7 6.714
7 7
.239 7
6.761 7
8 1
.211 6
6.789 7
9 .183
7 6.817
7 10
.049 6
5.951 6
Sumber : Hasil Pengolahan Data Dari tabel kontijensi untuk uji hosmer and lemeshow, dapat dilihat bahwa
dari sepuluh langkah pengamatan untuk opini audit going concern 1 maupun tidak opini audit going concern 0, nilai yang diamati maupun nilai yang
diprediksi, tidak mempunyai perbedaan terlalu ekstrim. Ini menunjukkan model regresi logistic yang digunakan dalam penelitian ini mampu memprediksi nilai
observasinya.
4.2.1.4 Hasil Pengujian Hipotesis
Regresi logistic ingin menguji apakah probabilitas terjadinya variabel terikat dapat diprediksi dengan variabel bebasnya Ghozali, 2005. Pada penelitian
ini, regresi logistic dilakukan terhadap 69 perusahaan sampel dan terdiri dari 61 perusahaan yang menerima opini audit going concern ditandai dengan angka 1,
Universitas Sumatera Utara
51
dan 8 perusahaan yang menerima opini audit non going concern ditandai dengan angka 0.
Hasil pengujian hipotesis bertujuan untuk mengetahui apakah pengaruh dari variabel-variabel bebas terhadap opini audit going concern. Pengujian dengan
regresi logistic ditunjukkan pada tabel-tabel berikut ini.
Tabel 4.7 Ikhtisar Pengolahan Data
Case Processing Summary
Unweighted Cases
a
N Percent
Selected Cases Included in Analysis
69 100.0
Missing Cases .0
Total 69
100.0 Unselected Cases
.0 Total
69 100.0
Sumber : hasil pengolahan data
Berdasarkan tabel 4.7 di atas dapat diambil analisis sebagai berikut : a.
Jumlah sampel pengamatan sebanyak 69 sampel, dan seluruh sampel telah diperhitungkan kedalam pengujian hipotesis;
b. Tidak ada variabel independen yang dikeluarkan dengan nilai dummy
variable . Variabel dependen bernilai 1 untuk opini audit going concern
dan bernilai 0 untuk opini audit non going concern. c.
Metode yang digunakan untuk memasukkan data adalah metode enter dimana apabila digunakan metode ini seluruh variabel bebas independen
disertakan dalam pengolahan analisis data untuk mengetahui variabel
Universitas Sumatera Utara
52
mana yang berpengaruh terhadap variabel dependen. Selanjutnya variabilitas antar variabel dependen dengan
variabel independen dapat dilihat di tabel 4.8 berikut ini
Tabel 4.8
Berdasarkan tabel 4.8 diatas, maka dapat dilihat bahwa hasil analisis regresi logistic secara keseluruhan menunjukkan nilai cox snell R Square
sebesar 0.081 cox snell R Square merupakan ukuran yang mencoba meniru ukuran R
2
pada multiple regression yang didasarkan pada teknik estmasi likelihood
dengan nilai maksium kurang dari satu, sehingga sulit untuk diinterprestasikan.
Nagelerke’s R square merupakan modifikasi dari koefisien cox snell.
Untuk memastikan bahwa nilainya bervariasi dari 0 nol sampai 1 satu hal ini dilakukan dengan cara membagi nilai cox snell R Square dengan nilai
maksimumnya. Nilai Nagelerke R
2
dapat diinterprestasikan seperti nilai R
2
pada multiple regression
. Dilihat dari output pengolahan data nilai Nagalerke R Square adalah 0.168 yang berarti variabilitas variabel dependen yang dapat dijelaskan
oleh variabel independen adalah sebesar 16.8, sisanya sebesar 83.2 dijelaskan oleh variabel-variabel lain di luar model.
Model Summary
Step
-2 Log likelihood
Cox Snell R Square
Nagelkerke R Square
1
39.491
a
.081 .168
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Universitas Sumatera Utara
53
a. Matriks klasifikasi
Matriks klasifikasi akan menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan keterjadian variabel terkait dependen
pada perusahaan diliat dari classification tabel.
Tabel 4.9 Matriks Klasifikasi
Sumber : Hasi Pengolahan Data Tabel 4.9 menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk
memprediksi kemungkinan opini audit going concern sebesar 100. Hal ini berarti bahwa dengan menggunakan model regresi yang digunakan ada 62
perusahaan yang diprediksi akan menerima opini audit going concern dari 69 perusahaan yang beropini audit going concern. Dan kekuatan prediksi model
untuk kualitas yang tidak baik adalah sebesar 0 . yang berarti bahwa dengan model regresi yang diajukan tidak ada perusahaan 0 yang diprediksi
berkualitas opini audit non going concern. b.
Menguji Koefisien Regresi Tabel 4.10 menunjukkna hasil pengujian dengan regresi logistic
Classification Table
a
Observed Predicted
Opini Audit Going Concern
Percentage Correct
Non Going Concern
Going concern
Step 1
Opini Audit Going Concern
Non Going Concern
7
.0
Going concern
62
100.0
Overall Percentage
89.9
Universitas Sumatera Utara
54
Tabel 4.10 Hasil Uji Koefisien Regresi
Persamaan regresi dapat dilihat dari kolom B pada tabel 4.10. Tanda matematika dalam persamaan yang akan dibentuk mengikiti angka dalam kolom.
Persamaan regresi logistic yang terbentuk dapat dinyatakan sebagai berikut : Y = 2.620 - 1.945X1 + 0.000X2 - 0.519X3 + 1.054X4 + 0.015X5 + e
Keterangan : Y
: Opini audit going concern X1
: Kualitas audit X2
: Opini audit tahun sebelumnya X3
: Kondisi keuangan perusahaan X4 :
leverageTLTA X5
: Ukuran perusahaan LnTA Konstanta sebesar 2.620 menyatakan bahwa jika tidak diperhitungkan
nilai kualitas audit, opini audit sebelumnya, kondisi keuangan perusahaan,
Variables in the Equation
B S.E.
Wald df
Sig. ExpB
95 C.I.for EXPB
Lower Upper
Step 1
a
X11 -1.945
1.147 2.873
1 .090
.143 .015
1.356 X2
.000 .000
.009 1
.924 1.000
.999 1.001
X31 -.519
1.239 .175
1 .676
.595 .052
6.752 X4
1.054 .955
1.220 1
.269 2.870
.442 18.646
X5 .015
.026 .308
1 .579
1.015 .964
1.068 Constant
2.620 1.239
4.472 1
.034 13.731
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Universitas Sumatera Utara
55
leverage, dan ukuran perusahaan, maka kemungkinan opini audit going concern sebesar 2.620.
Model diatas dapat diinterprestasikan sebagai berikut : a.
Variabel X1 kualitas audit menunjukkan nilai koefisiennya -1.945 dengan tingkat signifikansi 0.090 lebih besar dari 0.05 5 artinya dapat
disimpulkan bahwa variabel ini memiliki pengaruh koefisien negatif dan tidak signifikan terhadap opini audit going concern. Tanda negatif pada
koefisien kualitas audit menunjukkan kualitas audit lebih besar tidak memberikan opinia audit going concern dalam pemeriksaan laporan
keuangan. b.
Variabel X2 Opini audit tahun sebelumnya menunjukkan nilai koefisiennya 0.000 dengan tingkat signifikansi 0.924 lebih besar dari 0.05
5 artinya dapat disimpulkan bahwa variabel ini memiliki pengaruh koefisien positif dan tidak signifikan terhadap opini audit going concern.
Tanda positif pada koefisien opini audit tahun sebelumnya perusahaan menunjukkan bahwa opini audit tahun sebelumnya yang lebih tinggi akan
meningkatkan penerimaan opini audit going concern dalam pemeriksaan laporan keuangan.
c. Variabel X3 kondisi keuangan perusahaan menunjukkan nilai
koefisiennya -0.519 dengan tingkat signifikansi 0.676 lebih besar dari 0.05 5 artinya dapat disimpulkan bahwa variabel ini memiliki
pengaruh koefisien negatif dan tidak signifikan terhadap opini audit going concern.
Tanda negatif pada koefisien kondisi keuangan perusahaan
Universitas Sumatera Utara
56
menunjukkan kondisi keuangan perusahaan lebih besar tidak memberikan opini audit going concern dalam pemeriksaan laporan keuangan.
d. Variabel X4 leverage menunjukkan nilai koefisiennya
1.054
.dengan tingkat signifikansi 0.269 lebih besar dari 0.05 5 artinya dapat
disimpulkan bahwa variabel ini memiliki pengaruh koefisien positif dan tidak signifikan terhadap opini audit going concern. Tanda positif pada
koefisien leverage perusahaan menunjukkan bahwa leverage yang lebih tinggi akan meningkatkan penerimaan opini audit going concern dalam
pemeriksaan laporan keuangan. e.
Variabel X5 ukuran perusahaan menunjukkan nilai koefisiennya 0.015.dengan tingkat signifikansi 0.579 lebih besar dari 0.05 5 artinya
dapat disimpulkan bahwa variabel ini memiliki pengaruh koefisien positif dan tidak signifikan terhadap opini audit going concern. Tanda positif
pada koefisien ukuran perusahaan perusahaan menunjukkan bahwa ukuran perusahaan yang lebih tinggi akan meningkatkan penerimaan
opini audit going concern dalam pemeriksaan laporan keuangan.
4.3 pembahasan Hasil Penelitian
