4.2.3 Analisis Regresi Logistik 4.2.3.1
Menilai Keseluruhan Model Overall Model Fit
Uji ini dilakukan untuk menilai model yang telah dihipotesakan telah fit atau tidak dengan data. Pengujian dilakukan dengan
membandingkan antara nilai -2 log likelihood awal block number = 0 dengan nilai -2 log likelihood akhir block number = 1.
Tabel 4.7 Perbandingan Nilai -2
log likelihood -2 LL awal dengan -2
log likelihood -2 LL akhir
-2 LL awal Block Number = 0 39,429
-2 LL akhir Block Number = 1 26,866
Method : Enter Sumber : Hasil pengolahan SPSS
Tabel 4.7 menunjukkan perbandingan antara nilai -2 LL awal dan -2 LL akhir, dimana terjadi penurunan nilai -2 LL awal
Block Number = 0 yaitu 39,429 menjadi 26,866 di -2 LL akhir Block Number = 1 Tabel selengkapnya dapat dilihat dalam lampiran. Selisih
antara nilai -2LL awal dengan nilai -2LL akhir adalah sebesar 12,563 39,429 – 26,866. Penurunan nilai -2 log likelihood ini menunjukkan
bahwa Ho diterima yaitu model regresi yang dihipotesiskan fit dengan data, artinya penambahan variabel independen yaitu current ratio, return
on asset, debt to total aset ratio, ukuran KAP, dan ukuran perusahaan kedalam penelitian akan memperbaiki model fit penelitian ini.
Analisis :
Universitas Sumatera Utara
4.2.3.2 Menilai Kelayakan Model Regresi
Pengujian kelayakan model regresi logistik dilakukan dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit
Test yang diukur dengan nilai Chi-Square.
Tabel 4.8 Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square
df Sig.
1 5.097
8 .747
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS
Analisis Dari tabel 4.8 dapat dilihat bahwa hasil pengujian dengn SPSS
menunjukkan nilai statistik Hosmer and Lemeshow sebesar 5,097 dengan probabilitas signifikansi 0,747 yang nilainya lebih besar
dari 0,05. Dengan demikian Ho diterima sehingga model regresi layak digunakan karena sesuai dengan data observasinya.
:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.9 Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test
GCAO = ,00 GCAO = 1,00
Total Observed Expected Observed Expected
Step 1 1
3 3.000
.000 3
2 3
3.000 .000
3 3
3 2.823
.177 3
4 3
2.417 .583
3 5
1 2.013
2 .987
3 6
1 1.605
2 1.395
3 7
1 1.390
2 1.610
3 8
1 1.098
2 1.902
3 9
2 .929
1 2.071
3 10
1 .725
2 2.275
3 Sumber : Hasil Pengolahan SPSS
Analisis Berdasarkan tabel 4.9, nilai yang diamati dan nilai yang diprediksi tidak
memiliki perbedaan yang ekstrim. Hal ini menunjukkan bahwa model regresi logistik yang digunakan mampu memprediksi nilai
observasinya. :
4.2.3.3 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar variabilitas variabel-variabel independen mampu
memperjelas variabilitas variabel dependen.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.10 Model Summary
Step -2 Log
likelihood Cox Snell
R Square Nagelkerke R
Square 1
26.866
a
.342 .468
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Berdasarkan tabel 4.10 dapat dilihat bahwa nilai Cox Snell R
Square sebesar 0,342 dan nilai Nagelkerke R Square sebesar 0,468. Hal ini menunjukkan variabilitas variabel independen untuk
memperjelas variabilitas variabel dependen adalah sebesar 46,8 sementara sisanya sebesar 53,2 dijelaskan oleh faktor-faktor lain
yang tidak disertakan dalam penelitian ini.
4.2.3.4 Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari variabel-variabel independen terhadap pemberian opini audit
going concern. Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan metode regresi logistik yang ditunjukkan dalam tabel
Variables in Equation, yaitu dengan membandingkan nilai pada kolom signifikan dengan nilai signifikansi yang digunakan
α = 0,05. Ha diterima jika α 0,05 dan Ha ditolak jika α 0,05.
Universitas Sumatera Utara
Ho: Variabel bebas tidak berpengaruh secara signifikan terhadap terjadinya variabel terikat
Ha : Variabel bebas berpengaruh secara signifikan terhadap terjadinya variabel terikat.
Tabel 4.11 Variables in the Equation
B S.E.
Wald df
Sig. ExpB
Step 1
a
X1 -.018
.012 2.325
1 .127
.983 X2
.025 .027
.824 1
.364 1.025
X3 .002
.012 .031
1 .859
1.002 X4
-21.276 15250.735
.000 1
.999 .000
X5 .035
.224 .025
1 .874
1.036 Constant
-.164 5.939
.001 1
.978 .849
a. Variables entered on step 1: X1, X2, X3, X4, X5. Sumber : Hasil Pengolahan SPSS
Dari pengujian persamaan regresi logistik tersebut, diperoleh sebuah persamaan model regresi logistik sebagai berikut :
Y = -0,164 –0,018 X1+0,025 X2 +0,002 X3–21,276X4+0,035X5
Berdasarkan tabel 4.11 diatas, diperoleh hasil uji regresi logistik yang diperlukan untuk menguji hipotesis. Maka hasil
pengujian hipotesis adalah :
Universitas Sumatera Utara
H1 : Likuiditas perusahaan yang diproksikan dengan current
ratio berpengaruh terhadap penerimaan opini audit going concern.
Berdasarkan tabel 4.11, current ratio X1 mempunyai tingkat probabilitas signifikansi 0,127 yang nilainya berada diatas
taraf signifikansi 0,05 atau 5 dan current ratio mempunyai koefisien negatif sebesar 0,018 sehingga dapat dikatakan bahwa Ha
ditolak dan Ho terima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa current ratio tidak berpengaruh terhadap penerimaan opini audit
going concern.
H2 : Profitabilitas perusahaan yang diproksikan dengan return
on assets ROA berpengaruh terhadap penerimaan opini audit
going concern.
Berdasarkan tabel 4.11, ROA X2 mempunyai tingkat probabilitas signifikansi 0,364 yang nilainya berada diatas taraf
signifikansi 0,05 atau 5 dan ROA mempunyai koefisien positif sebesar 0,025 sehingga dapat dikatakan bahwa Ha ditolak dan Ho
terima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa ROA tidak berpengaruh terhadap penerimaan opini audit going concern.
Universitas Sumatera Utara
H3 : Solvabilitas perusahaan yang diproksikan dengan debt to
total assets ratio DAR berpengaruh terhadap penerimaan opini audit
going concern.
Berdasarkan tabel 4.11, DAR X3 mempunyai tingkat probabilitas signifikansi 0,859 yang nilainya berada diatas taraf
signifikansi 0,05 atau 5 dan DAR mempunyai koefisien positif sebesar 0,002 sehingga dapat dikatakan bahwa Ha ditolak dan Ho
terima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa DAR tidak berpengaruh terhadap penerimaan opini audit going concern.
H4: Ukuran Kantor Akuntan Publik KAP berpengaruh terhadap penerimaan opini audit
going concern.
Berdasarkan tabel 4.11, Ukuran KAP X4 mempunyai tingkat probabilitas signifikansi 0,999 yang nilainya berada diatas
taraf signifikansi 0,05 atau 5 dan ukuran KAP mempunyai koefisien negatif sebesar 21,276 sehingga dapat dikatakan bahwa
Ha ditolak dan Ho terima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa ukuran KAP tidak berpengaruh terhadap penerimaan opini
audit going concern.
Universitas Sumatera Utara
H5 : Ukuran perusahaan berpengaruh terhadap penerimaan opini audit
going concern.
Berdasarkan tabel 4.11, ukuran perusahaan X5 mempunyai tingkat probabilitas signifikansi 0,874 yang nilainya berada diatas
taraf signifikansi 0,05 atau 5 dan ukuran perusahaan mempunyai koefisien positif sebesar 0,035 sehingga dapat dikatakan bahwa Ha
ditolak dan Ho terima. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap penerimaan opini
audit going concern.
4.3 Pembahasan Hasil Penelitian 1. Pengaruh Likuiditas Perusahaan Terhadap Penerimaan Opini
