Menilai Model Fit C ox dan snell’s R Square dan Negelkerke’s R Square

36

4.3 Hasil Analisis

4.3.1 Menilai Model Fit

Analisis pertama yang dilakukan menilai overall fit model terhadap data. Penilaian ini dilakukan untuk mengetahui apakah model fit dengan data aik sebelum atau sesudah variabel bebas dimasukkan kedalam model. Untuk menilai keseluruhan model dalam penelitian dilakukan dengan melihat angka -2 LogLikelihood LL pada awal Block Number = 0 dan angka -2 Likelihood pada akhir Block Number = 1. Jika terjadi penurunan angka -2 Likelihood BlockNumber = 0 - Block Number = 1. Maka secara keseluruhan model regresi yang digunakan merupkan model yang baik. Tabel 4.2 Nilai uji model fit Paramter Hasil -2 Log Likelihood -2 LL Block Number 0 91,658 -2 Log Likelihood -2 LL Block Number 1 58,547 Berdasarkan tabel 4.2 menunjukkan bahwa terjdi penurunan sebesar 33.111. saat pengujian likelihood dilakukan dengan hanya memasukkan konstanta Block Number = 0 , hasil -2 LogL yang diperoleh sebesar 91,658. Saat pengujian Likelihood yang dilakukan dengan memasukkan konstanta dan variabel independen Block Number = 1, hasil -2LogL yang diperoleh adalah sebesar 58,547. Penurunan nilai -2LogL ini dapat diartikan bahwa penambahan variabel bebas kedalam model dapat memperbaiki model fit serta menunjukkan bahwa Universitas Sumatera Utara 37 model regresi yang lebih baik atau dengan kata lain model yang dihipotesiskan fit dengan data.

4.3.2 C ox dan snell’s R Square dan Negelkerke’s R Square

Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar variabelitas variabel-variabel independen mampu memperjelas variabilitas variabel dependen Sulistyo, 2010. Koefisien determinasi pada regresi logistik dapat dilihat pada nilai Negelkerke’s R Square. Nilai Negelkerke’s R Square dapat diinterprestasikan seperti R Square pada regresi berganda Sulistyo, 2010. Nilai ini diperoleh dengan cara membagi Cox dan snell’s R Square dengan nilai maksimumnya. Tabel 4.3 Nilai Cox dan snell’s R Square dan Negelkerke’s R Square Model Summary Step -2 Log likelihood Cox Snell R Square Nagelkerke R Square 1 58,547 a ,369 ,512 Berdasarkan tabel 4.3, hsil pengujian Cox dan snell’s R Square dan Negelkerke’sR Square yang telah dilakukan menunjukkan bahwa nilai Cox dan snell’s RSquare adalah 0,369 dan nilai Negelkerke’s R Square 0,512 yang berarti variabilitas variabel dependen Hedging dapat dijelaskan oleh variabel independen adalah sebesar 51,2 , sedangkan sisanya 48,8 dijelaskan oleh variabel-variabel lain diluar model penelitian. Universitas Sumatera Utara 38

4.3.3 Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test