45
Berdasarkan hasil tabel diatas menunjukan bahwa nilai -2LL awal sebesar 288,005 sedangkan nilai -2LL akhir memiliki nilai
sebesar 216,309. penurunan ini menunjukkan bahwa model regresi baik, artinya model fit dengan data.
3. Menguji koefisien Determinan
Koefisien determinan adalah pengujian yang dilakukan untuk melihat bagaimana kemampuan variabel independent dalam
menjelaskan variasi perubahan dari variabel dependen Ghozali, 2006. Nilai koefesien determinasi ini adalah diantara nilai nol dan
satu. Berikut hasil pengujian koefesien determinan.
Tabel 4.6 Uji Koefisien Determinan
Model Summary
Step -2 Log likelihood
Cox Snell R Square
Nagelkerke R Square
1 216,309
a
,068 ,091
Sumber : Data diolah melalui SPSS 22, 2015 Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa nilai nilai
Nagelkerke R Square sebesar 0,091 atau 9,1. Hal ini menunjukkan bahwa variabel publikasi informasi keuangan melalui internet dapat
dijelaskan sebesar 9,1 0leh variabel-variabel independen yaitu rasio kemandirian, ukuran pemerintah, jumlah penduduk, tingkat investasi,
dan pendapatan perkapita sedangkan sisanya sebesar 90,9 dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
46
4. Tabel Klasifikasi
Tabel klasifikasi
menunjukkan kemampuan
model memprediksi pelaporan keuangan di website oleh pemerintah daerah.
Hasil pengujiannya adalah sebagai berikut:
Tabel 4.7 Tabel Klasifikasi
Classification Table
a
Observed Predicted
DWEB Percenta
ge Correct
Tidak Mengungka
pkan di Website
Mengungkapk an di Website
DWEB Tidak Mengungkapkan
di Website 61
27 69,3
Mengungkapkan di Website
37 40
51,9 Overall Percentage
61,2 a. The cut value is ,500
Sumber : Data diolah melalui SPSS 22, 2015
Berdasarkan tabel 4.7 diatas, kekuatan model untuk memprediksi kemungkinan adanya informasi keuangan pemerintah
daerah di website adalah 51,9. Hal ini menunjukkan bahwa dengan menggunakan regresi ini terdapat 40 pemerintah daerah yang
diprediksi menyajikkan informasi keuangan di website pemerintah dari total 77 pemerintah daerah yang menyajikan informasi keuangan
di website. Sedangkan kekuatan model untuk memprediksi tidak adanya informasi keuangan pemerintah daerah di website adalah
sebesar 69,3 yang berarti bahwa dengan model regresi ini terdapat
