3.8. Teknik Analisis
Data penelitian dianalisis dan diuji dengan beberapa uji satatistik yang terdiri dari analisis statistik deskriptif dan analisis statistik inferensial.
3.8.1. Analisis Statistik Deskriptif
Data yang dikumpulkan dan diolah dalam penelitian akan dianalisis dengan alat statistik deskriptif. Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui
karakteristik sampel yang digunakan dan menggambarkan variabel-variabel dalam penelitian. Peneliti menggunakan statistik deskriptif yang terdiri dari nilai rata-
rata, nilai maksimum dan nilai minimum. Penyajian statistik deskriptif bertujuan untuk medeskripsikan variabel-
variabel dalam penelitian ini, yaitu untuk memberikan gambaran umum dari tiap variabel penelitian. Dalam penelitian ini variabel yang digunakan adalah kualitas
audit, opini audit tahun sebelumnya, pertumbuhan perusahaan, ukuran perusahaan, dan profitabilitas.
3.8.2. Analisis Statistik Inferensial
Analisis statistik inferensial digunakan untuk pengujian hipotesis yang diajukan. Pengujian hipotesis penelitian ini menggunakan analisis multivariate
dengan menggunakan regresi logistik logistic regretion, yang variabel bebasnya merupakan kombinasi antara metric dan non metric nominal. Regresi logistik
adalah regresi yang digunakan untuk menguji apakah probabilitas terjadinya variabel terikat dapat diprediksi dengan variabel bebasnya. Pengujian dilakukan
Universitas Sumatera Utara
pada tingkat signifikasi α 5 persen. Adapun kriteria pengujian hipotesis yaitu: Ha diterim
a jika α 5 dan Ha tidak dapat diterima jika α 5 . “Teknik analisis regresi logistik ini tidak memerlukan lagi uji normalitas dan uji
asumsi klasik pada variabel bebasnya” Ghozali, 2006 : 225. Gujarati 2003 menyatakan bahwa “regresi logistik mengabaikan heterocedasity, artinya variabel
dependen tidak memerlukan homoscedasity untuk masing-masing variabel independennya”.
Model regresi logistik yang digunakan dalam pengujian hipotesis adalah sebagai berikut :
OAGC = a + b
1
ADTR + b
2
PRIOD + b
3
GROWTH + b
4
SIZE + b
5
ROA + e Keterangan:
OAGC = Opini going concern variabel dummy, 1 jika opini
going concern, 0 jika non going concern a
= Konstanta b
1
,b
2
,b
3
,b
4
,b
5
= Koefisien regresi dari setiap variabel independen ADTR
= Kualitas audit PRIOP
= Opini audit tahun sebelumnya GROWTH
= Pertumbuhan perusahaan SIZE
= Ukuran perusahaan ROA
= Profitabilitas e
= Erorr kesalahan residual Pengujian regresi logistik dilakukan dengan tahapan sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
3.8.2.1. Menilai Model Fit dan Keseluruhan Model Overall
Model Fit
Analisis pertama yang dilakukan adalah menilai overall fit model terhadap data. Hipotesis untuk menilai model fit adalah :
H0 : Model yang dihipotesiskan fit dengan data Ha : Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data.
Dari hipotesis ini supaya model fit dengan data maka H0 harus diterima atau Ha harus ditolak. Statistik yang digunakan berdasarkan pada fungsi Likelihood.
Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwa model yang dihipotesiskan
menggambarkan data input. Untuk menguji hipotesis nol dan hipotesis alternatif, L ditransformasikan menjadi -2LogL. Dengan degree of freedom n – q, dimana q
adalah parameter dalam model, output SPSS akan memberikan dua nilai -2LogL, yaitu satu untuk model yang hanya memasukkan konstanta dan yang kedua untuk
model dengan konstanta dan variabel bebas. Dengan alpha α 5, cara menilai
model fit ini adalah sebagai berikut : 1. Jika nilai -2LogL 0,05 maka H0 ditolak dan Ha diterima, yang berarti bahwa
model fit dengan data. 2. Jika nilai -2LogL 0,05 maka H0 diterima dan Ha ditolak, yang berarti bahwa
model tidak fit dengan data. “Adanya pengurangan nilai antara - 2LogL awal initial - 2LL function
dengan nilai - 2LogL pada langkah berikutnya menunjukkan bahwa model yang dihipotesiskan fit dengan data” Ghozali, 2006. Log Likelihood pada regresi
logistik mirip dengan pengertian Sum of Square Error pada model regresi,
Universitas Sumatera Utara
sehingga penurunan Log Likelihood menunjukkan model regresi yang semakin baik.
3.8.2.2. Menilai Kelayakan Model Regresi
Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test
. Hipotesis dalam menilai kelayakan model regresi sebagai berikut:
H0 : Tidak ada perbedaan antara model dengan data Ha : Ada perbedaan antara model dengan data
“Jika nilai statistik Hosmer and Lemeshow Goodness of fit lebih besar dari pada 0,05 maka hipotesis nol tidak dapat ditolak dan berarti model mampu
memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan model dapat diterima karena sesuai dengan data observasinya” Ghozali, 2006.
3.8.2.3. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar variabilitas variabel–variabel independen mampu memperjelas variabilitas
variabel dependen. Koefisien determinasi pada regresi logistik dapat dilihat pada nilai Nagelkerke R Square. “Nilai Nagelkerke R Square dapat diinterpretasikan
seperti nilai R Square pada regresi berganda” Ghozali, 2006. Nilai ini didapat dengan cara membagi nilai Cox Snell R Square dengan nilai maksimumnya.
Universitas Sumatera Utara
3.8.2.4. Matrik Klasifikasi
Matrik klasifikasi akan menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan penerimaan opini audit going concern pada
auditee. Dalam output regresi logistik, angka ini dapat dilihat pada Classification
Table.
3.8.3. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dapat dilihat melalui koefisien regresi. Koefisien regresi pada tiap variabel-variabel yang diuji menunjukkan hubungan antara variabel.
Pengujian hipotesis ini dilakukan dengan cara membandingkan antara nilai probabilitas sig
dengan tingkat signifikasi α. Jika nilai asymtotik signifikan da
ri 0,05 tingkat signifikansi α maka H0 ditolak dan Ha diterima yang berarti bahwa variabel independen berpengaruh
secara signifikan terhadap terjadinya variabel dependen. Begitu pula sebaliknya, bila asymtotik signifikan d
ari 0,05 tingkat signifikansiα maka H0 diterima dan Ha ditolak yang berarti bahwa variabel independen tidak berpengaruh secara
signifikan terhadap terjadinya variabel dependen.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisis Deskriptif Penelitian
Penyajian analisis deskriptif penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik sampel yang digunakan dalam penelitian. Berdasarkan kriteria
sampel yang telah ditetapkan maka diperoleh sebanyak 22 perusahaan dikali 3 tahun penelitian, maka diperoleh jumlah sampel sebanyak 66. Peneliti
menggunakan descriptive untuk variabel yang diukur dengan skala rasio dan frequency
untuk variabel yang diukur dalam skala nominal. Tabel 4.1
Statistics
opini audit going concern kualitas audit
opini audit tahun
sebelumnya N
Valid 66
66 66
Missing Sumber: SPSS 17, Data diolah 2013
Berdasarkan tabel 4.1 dapat dideskripsikan bahwa jumlah data yang validsah untuk diproses ada 66 buah sedangkan data yang hilang missing adalah
nol, artinya semua data telah diproses. Tabel 4.2
opini audit going concern
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent Valid
61 92.4
92.4 92.4
1 5
7.6 7.6
100.0 Total
66 100.0
100.0 Sumber: SPSS 17, Data diolah 2013
Universitas Sumatera Utara
Kategori