adalah sebanyak 65 perusahaan dengan 195 amatan penelitian 65 X 3 tercantum pada tabel 3.3 yang ada di lampiran
3.7. Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder yaitu data yang diperoleh oleh peneliti secara tidak langsung dari objeknya, tetapi melalui sumber lain, baik lisan
maupun tulisan. Proses pengumpulan data penelitian ini, data dikumpukan dengan dokumentasi. Dokumentasi merupakan penelusuran data yang telah
didokumentasikan oleh perusahaan. Data penelitian ini diperoleh dari laporan keuangan yang terdaftar di BEI dengan cara mengunduh data yang terdapat di
perusahaan Manufaktur Bursa Efek Indonesia dari tahun 2012-2014. Data penelitian diperoleh melalui situs resmi Bursa Efek Indonesia yaitu
www.idx.co.id .
3.8. Teknik Analisis Data 3.8.1. Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata mean, standar deviasi, maksimum dan nilai
minimum. Mean digunakan untuk mengetahui rata-rata populasi dari sampel, sedangkan maksimum-minimum digunakan untuk mengetahui besarnya nilai
minimum dan maksimum pada populasi. Statistik deskriptif dilakukan untuk mengetahui keseluruhan sampel yang berhasil dikumpulkan dan dapat
memenuhi syarat penelitian.
Universitas Sumatera Utara
3.8.2. Uji Asumsi Klasik
Sebelum dilakukan pengujian hipotesis, maka perlu dilakukan uji asumsi klasik. Karena uji yang digunakan adalah regresi logistik, dimana uji ini
mengabaikan uji normalitas dan uji heterokedasitas, maka uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji multikolonieritas dan uji
autokorelasi.
3.8.2.1. Uji Multikolonieritas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel independen. Model regresi
yang baik adalah tidak adanya gejala korelasi yang kuat diantara variabel bebasnya. Pengujian multikolinieritas dalam regresi logistik
menggunakan matriks korelasi antar variabel bebas untuk melihat besarnya korelasi antar variabel bebas. Uji multikolinearitas dilakukan
dengan melihat nilai korelasi antar variabel independen, jika nilai korelasi antar variabel independen lebih besar dari 0.9 maka dapat
disimpulkan bahwa terdapat gejala multikolinearitas antar variabel
independen dalam penelitian tersebut 3.8.3. Analisis Model Regresi Logistik
Regresi logistik adalah regresi yang digunakan unuk menguji apakah probabilitas terjadinya variabel dependen dapat diprediksi dengan variabel
independen. Pada analisis regresi logistik tidak memerlukan lagi uji normalitas dan uji asumsi klasik pada variabel bebasnya Ghozali, 2001. Hal ini karena
Universitas Sumatera Utara
regresi logistik adalah regresi dimana variabel terikatnya adalah variabel dummy. Dengan demikian, residualnya yang merupakan selisih antara nilai
prediksi dengan nilai sebenarnya tidak perlu dilakukan uji normalitas lagi. Selain itu regresi logistik juga mengabaikan heteroscedasticity, artinya variabel
dependen tidak memerlukan homoscedasticity untuk masing-masing variabel independennya Gujarati, 2003. Dalam melakukan analisis regresi logistik
dilakukan pengujian Kelayakan Model Regresi, Menilai Keseluruhan Model Regresi, Koefesien Determinasi yang digunakan untuk menguji hipotesis.
Analisis regresi logistik regression logistic dalam penelitian ini digunakan untuk melihat pengaruh profitabilitas, opini audit tahun sebelumnya,
pertumbuhan perusahaan, ukuran perusahaan dan solvabilitas terhadap penerimaan opini audit going concern. Model regresi logistik yang digunakan
untuk menguji hipotesis: OAGC = α + β1 ROA + β2 OTS + β3 PP + β4 SIZE + β5DAR + e
Keterangan : OAGC = Opini Audit Going Concern variabel dummy, 1 jika
opini audit going concern, 0 jika opini audit non going concern
α = Konstanta
β1-β5 = Koefesien regresi ROA
= Return on Asset OTS
= Opini audit tahun sebelumnya
Universitas Sumatera Utara
PP = Pertumbuhan perusahaan
SIZE = Ukuran Perusahaan
DAR = Debt to Asset Ratio e
= Error term, yaitu tingkat kesalahan dalam penelitian Jadi analisis regresi logistik merupakan analisa untuk mengukur
seberapa besar pengaruh variabel independen profitabilitas, opini audit tahun sebelumnya, pertumbuhan perusahaan, ukuran perusahaan dan solvabilitas
terhadap variabel dependen opini going concern. Apabila koefisien
β bernilai positif + maka terjadi pengaruh searah antara variabel independen dengan variabel dependen, demikian pula
sebaliknya, bila koefisien b bernilai negatif - hal ini menunjukkan adanya pengaruh negatif dimana kenaikan nilai variabel independen akan
mengakibatkan penurunan nilai variabel dependen.
3.8.3.1. Pengujian Kelayakan Model Regresi
Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosme`r and Lemeshow’s Goodness of Fit Test yang diukur dengan
nilai Chi-square. Model ini untuk menguji hipotesis nol bahwa data empiris sesuai dengan model tidak ada perbedaan antara model
dengan data sehingga model dapat dikatakan fit. Adapun hasilnya jika Ghozali, 2011:
1. Hal ini berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga Goodness Fit model tidak baik karena model
Universitas Sumatera Utara
tidak dapat memprediksi nilai observasinya. Jika nilai statistik Hosmer dan Lemeshow’s Goodness of Fit Test sama dengan atau
kurang dari 0,05 maka hipotesis nol ditolak, yang berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan observasinya sehingga
Goodness of Fit Test tidak baik karena model tidak dapat memprediksi dengan nilai observasinya.
2. Jika nilai statistik Hosmer dan Lemeshow’s Goodness of Fit Test lebih besar dari 0,05 , maka hipotesis nol tidak dapat ditolak dan
berarti model mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan bahwa model dapat diterima karena sesuai dengan data
observasinya.
3.8.3.2. Menilai Keseluruhan Model Overall Model Fit Test
Uji ini digunakan untuk menilai model yang telah dihipotesiskan telah fit atau tidak dengan data. Hipotesis untuk
menilai model fit adalah:
H0 : Model yang dihipotesiskan fit dengan data H1 : Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data
Dari Hipotesis ini dijelaskan bahwa kita tidak akan menolak hipotesis nol agar supaya model fit dengan data. Statistik yang
digunakan berdasarkan Likelihood. Likelihood L dari model adalah probabilitas bahwa model yang dihipotesiskan menggambarkan data
input. Log Likelihood pada regresi logistik mirip dengan pengertian
Universitas Sumatera Utara
“Sum of Square Error” pada model regresi, sehingga penurunan model Log Likelihood menunjukkan model regresi yang semakin
baik Ghozali,2001.
3.8.3.3. Koefisien Determinasi Nagelkerke R Square
Pengujian koefisien determinasi pada regresi logistik dengan menggunakan Nagelkerke R Square, merupakan pengujian yang
dilakukan untuk mengetahui seberapa besar variabel independen mampu menjelaskan dan mempengaruhi variabel dependen. Nilai
Nagelkerke R Square bervariasi antara1satu dan 0 nol. Semakin mendekati nilai 1 maka model dianggap semakin fit sementara
semakin mendekati 0 maka model semakin tidak fit Ghozali,2001.
3.8.3.4. Matrik Klasifikasi
Tabel klasifikasi menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan terjadinya variabel terikat.
Kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan terjadinya variabel terikat dinyatakan dalan persen
3.8.4. Pengujian Hipotesis Penelitian 3.8.4.1. Pengujian Parsial
Pengujian dengan model regresi logistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh dari tiap-tiap
variabel independen tehadap variabel dependen. Pengujian keberartian
Universitas Sumatera Utara
parameter secara parsial dapat dilakukan melalui uji wald Kriteria pengujiannya, yaitu:
a. Tingkat kepercayaan yang digunakan adalah 95 atau taraf signifikasi 5 ά= 0,05.
b. Kriteria penerimaan atau penolakan hipotesis didasarkan pada signifikasi p-value. Jika taraf signifikasi 0,05 H0
ditolak, jika taraf signifikasi 0,05 H0 diterima.
3.8.4.2. Pengujian Simultan
Untuk mengetahui pengaruh variabel dependen terhadap variabel independen secara bersama-sama di dalam model, dapat
menggunakan Uji G. Statistik G ini menyebar menurut sebaran khi kuadrat X2. Uji G ini menunjukkan bahwa model logistik secara
keseluruhan dapat menjelaskan atau memprediksi variabel independen terhadap variabel dependen. Dengan tingkat signifikansi ά sebesar
0,05, maka kesimpulan yang dapat diambil adalah: a. Jika p-value dalam hal ini adalah sig -2 tailed 0,05
berarti variabel independen secara bersama-sama tidak bepengaruh terhadap variabel dependen
b. Jika p-value dalam hal ini adalah sig -2 tailed 0,05 berarti variabel independen secara bersama-sama
berpengaruh terhadap variabel dependen
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisis Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai maksimum, nilai minimum, nilai rata-rata mean, dan nilai
standar deviasi, dari variabel profitabilitas, pertumbuhan perusahaan, ukuran perusahaan, dan solvabilitas. Berdasarkan analisis statistik deskriptif diperoleh
gambaran sampel sebagai berikut.
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
Berdasarkan Tabel 4.1 diketahui profitabilitas minimum adalah -0,1070 sedangkan nilai profitabilitas maksimum adalah 6,1280. Diketahui nilai rata-rata
mean 0,187697 dan standar deviasinya adalah 0,5051665. Diketahui pertumbuhan perusahaan minimum adalah -18,97 sedangkan pertumbuhan perusahaan
maksimum adalah 14,61. Diketahui nilai rata-rata mean pertumbuhan perusahaan adalah -0,111610 dan standar deviasinya adalah 2,05508. Diketahui ukuran
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum
Mean Std.
Deviation Profitabilitas
195 -.1070
6.1280 .187697 .5051665
Pertumbuhan Perusahaan
195 -18.9700 14.6100 -.111610
2.0550859 Ukuran Perusahaan
195 7.16
31.17 16.1446 4.16404
Solvabilitas 195
.0010 4.1030 .504312
.4536149 Valid N listwise
195
Universitas Sumatera Utara
perusahaan minimum adalah 7,16 sedangkan ukuran perusahaan maksimum adalah 31,17. Diketahui nilai rata-rata mean ukuran perusahaan adalah 16,1446 dan
standar deviasinya adalah 4,16404. Diketahui solvabilitas minimum adalah 0,0010 sedangkan solvabilitas maksimum adalah 4,1030. Diketahui nilai rata-rata mean
solvabilitas adalah 0,504 dan standar deviasinya adalah 0,4536.
Tabel 4.2 Statistik Deskriptif Opini Audit Tahun Sebelumnya Opini Audit Tahun Sebelumnya
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent Valid Opini audit non going
concern 170
87.2 87.2
87.2 Opini audit going
concern 25
12.8 12.8
100.0 Total
195 100.0
100.0 Berdasarkan Tabel 4.2 diketahui jumlah perusahaan yang termasuk ke dalam
kategori opini audit non going concern dari tahun 2012-2014 sebanyak 170 perusahaan 87,2 sementara perusahaan yang termasuk ke dalam kategori opini
audit going concern sebanyak 25 perusahaan 12.8.
Tabel 4.3 Statistik Deskriptif Opini Audit going concern Penerimaan Opini Audit Going Concern
Frequency Percent Valid Percent Cumulative
Percent Valid Opini audit non going
concern 175
89.7 89.7
89.7 Opini audit going
concern 20
10.3 10.3
100.0 Total
195 100.0
100.0
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan Tabel 4.3 diketahui jumlah perusahaan yang termasuk ke dalam kategori opini audit non going concern dari tahun 2012-2014 sebanyak 175
perusahaan 89,7 sementara perusahaan yang termasuk ke dalam kategori opini audit going concern sebanyak 20 perusahaan 10,3.
4.2. Uji Asumsi Klasik 4.2.1. Multikolinearitas
Kategori