57
dan reputasi KAP, ke dalam model penelitian akan memperbaiki model fit dalam penelitian ini.
Tabel 4.5 Nilai -2 Log likelihood -2 LL Akhir
Sumber: hasil olahan software SPSS 17
4.5 Menguji Kelayakan Model Regresi
Pengujian kelayakan model regresi logistik dilakukan dengan menggunakan goodness of fitness test
yang diukur berdasarkan nilai Chi-Square pada Tabel Hosmer and Lemeshow Test
Tabel 4.6.
Tabel 4.6 Hosmer and Lemeshow Test
Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square
Df Sig.
1 2.525
8 .961
Sumber: hasil olahan software SPSS 17
Berdasarkan Tabel 4.6, diketahui nilai statistik Chi-Square adalah 2,525.
Universitas Sumatera Utara
58
Tabel 4.7 Perhitungan Chi-Square Tabel dengan Microsoft Excel
Berdasarkan Tabel 4.7, diketahui nilai Chi-Square Tabel bernilai 15,507. Untuk menentukan apakah model layak atau tidak, maka dapat diketahui dengan
membandingkan nilai statistik Chi-square terhadap Chi-Square Tabel.
Perhatikan bahwa karena nilai statistik Chi-Square 2,525 lebih kecil dibandingkan nilai Chi-Square Tabel 15,507, maka disimpulkan bahwa model
cukup layak dalam mencocokkanfit data.
Untuk menentukan apakah model layak atau tidak, juga dapat diketahui dengan membandingkan
nilai probabilitas dari uji Hosmer-LemeshowPearson Chi- square
terhadap tingkat signifikansi yang digunakan.
Berdasarkan Tabel 4.6, diketahui nilai probabilitas sebesar 0,961. Perhatikan bahwa karena nilai probabilitas 0,961 lebih besar dibandingkan
Universitas Sumatera Utara
59
tingkat signifikansi 0,05, maka disimpulkan bahwa model cukup layak dalam mencocokkanfit data.
4.6 Koefisien Determinasi Nagelkerke R Square
Dalam regresi logistik, dapat digunakan statistik Nagelkerke’s
untuk mengukur kemampuan model regresi logistik dalam mencocokkan atau
menyesuaikan data. Dengan kata lain, nilai statistik dari Nagelkerke’s
dapat diinterpretasikan sebagai suatu nilai yang mengukur kemampuan variabel-variabel
bebas dalam menjelaskan atau menerangkan variabel tak bebas. Tabel 4.8 menyajikan nilai statistik dari
Nagelkerke’s .
Tabel 4.8 Nagelkerke R Square
Model Summary
Step -2 Log likelihood
Cox Snell R Square
Nagelkerke R Square 1
17.704
a
.232 .571
a. Estimation terminated at iteration number 12 because parameter estimates changed by less than .001.
Sumber: hasil olahan software SPSS 17
Berdasarkan Tabel 4.8, nilai statistik Nagelkerke R Square 0,571. Nilai tersebut diinterpretasikan sebagai kemampuan variabel DER, liquidity, ukuran perusahaan,
dan reputasi KAP, dalam mempengaruhi ketepatan waktu pelaporan sebesar 57,1, sisanya 42,9 dijelaskan oleh variabel-variabel atau faktor-faktor lain.
Universitas Sumatera Utara
60
4.7 Uji Signifikansi Model secara Simultan
