1. Menguji kelayakan model regresi.
Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test
. Pengujian menunjukkan nilai Chi-square sebesar 10,933 dengan signifikansi p sebesar 0,202. Berdasarkan hasil tersebut, karena nilai signifikansi lebih besar dari
0,05 maka model dapat disimpulkan mampu memprediksi nilai observasinya.
2. Menilai keseluruhan model overall model fit.
Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai antara -2 Log Likelihood -2LL pada awal Block Number = 0 dengan nilai -2 Log Likelihood -2LL pada akhir Block Number = 1.
Nilai -2LL awal adalah sebesar 149,079. Setelah dimasukkan keenam variabel independen, maka nilai -2LL akhir mengalami penurunan menjadi sebesar 133,288. Penurunan likelihood -2LL ini
menunjukkan model regresi yang lebih baik atau dengan kata lain model yang dihipotesiskan fit dengan data.
3. Koefisien Determinasi Nagelkerke R Square
Besarnya nilai koefesien determinasi pada model regresi logistik ditunjukkan oleh nilai Nagelkerke R Square. Nilai Nagelkerke R Square adalah sebesar 0,179 yang berarti variabilitas
variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen adalah sebesar 17,9, sedangkan sisanya sebesar 82,1 dijelaskan oleh variabel-variabel lain di luar model penelitian.
4. Uji Multikolinieritas
Model regresi yang baik adalah regresi dengan tidak adanya gejala korelasi yang kuat di antara variabel bebasnya. Pengujian ini menggunakan matrik korelasi antar variabel bebas untuk
melihat besarnya korelasi antar variabel independen.
1728
39 28
58.2 13
31 70.5
63.1 Observed
Not Changes Changes
Auditor_Changes Overall Percentage
Step 1 Not Changes
Changes Auditor_Changes
Percentage Correct
Predicted
Tabel 4.1 Matrik Korelasi Antar Variabel Bebas
Step 1 Constant
CEO OPINI
CHG_CLASS DEBT
KAP_SIZE ROA
Constant 1.000 -0.252
-0.939 -0.023
-0.688 -0.148
0.250 CEO
-0.252 1.000
0.105 0.061
-0.033 0.006
0.094 OPINI
-0.939 0.105
1.000 0.014
0.569 0.073
-0.295 CHG_CLASS
-0.023 0.061
0.014 1.000
0.004 -0.664
0.071 DEBT
-0.688 -0.033 0.569
0.004 1.000
-0.026 -0.149
KAP_SIZE -0.148
0.006 0.073
-0.664 -0.026
1.000 -0.055
ROA 0.250
0.094 -0.295
0.071 -0.149
-0.055 1.000
Sumber data: lampiran 1 Hasil menunjukkan tidak ada nilai koefisien korelasi antar variabel yang nilainya lebih
besar dari 0,8; maka tidak ada gejala multikolinearitas yang serius antar variabel bebas.
5. Matrik Klasifikasi.
Kategori