39
variabel-variabel tersebut, berarti terjadi problem multikolinieritas. Sedangkan variabel yang baik adalah yang tidak terjadi problem multikolinieritas. Uji
multikolinieritas dilakukan dengan melihat nilai korelasi antara variabel independen, jika nilai korelasi antar variabel independen lebih besar dari 0,90 maka
dapat disimpulkan bahwa terdapat gejala multikolinieritas antar variabel independen dalam penelitian tersebut.
3.6.1.2 Menguji Model Fit
Adanya pengurangan nilai antara – 2LL initial – 2LL dengan nilai 2LL pada langkah berikutnya menunjukkan bahwa model yang dihipotesiskan dengan
data Ghozali, 2005. Log Likehood pada regresi logistik mirip dengan pengertian “Sum of Square Error” pada model regresi, sehingga penurunan nilai Log Likehood
menunjukkan model regresi semakin baik.
3.6.1.3 Menguji Kelayakan Model Regresi
Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and Limeshow’s Of Fit Test
. Model ini untuk menguji hipotesis nol bahwa tidak ada perbedaan antara model dengan data sehingga model dapat dikatakan fit. Adapun
hasilnya jika Ghozali, 2005 : 1.
Hal ini berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga Goodness Fit Model tidak baik
karena model tidak dapat memprediksi nilai observasinya. Jika nilai statistik Hosmer and Limeshow’s Gooodness Of Fit Test
sama dengan atau 0,05 maka hipotesis nol ditolak.
2. Jika nilai statistik Hosmer and Limeshow’s Goodness Of Fit
Test 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.
Universitas Sumatera Utara
40
3.6.2 Pengujian Hipotesis
Model analisis data yang digunakan dengan analisis multivariant dengan menggunakan regresi logistik logistic regression. Regresi logistik adalah bentuk
khusus analisa regresi dengan variabel dependen bersifat kategori dan variabel independennya bersifat kategori, kontiniu atau gabungan antara keduannya.Teknik
analisis ini tidak memerlukan lagi uji normalitas dan uji asumsi klasik pada variabel bebasnya Ghozali, 2005. Regresi logistic digunakan untuk menguji
apakah probabilitas terjadinya variabel terikat dapat diprediksi dengan variabel bebasnya ghozali, 2005. Hasil pengujian regresi logistic dapat dilihat dari:
a. Matriks klasifikasi
Matriks klasifikasi akan menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan keterjadian variabel yang terikat
dependen pada perusahaan diliah melalui classification tabel. b.
Martiks Koefisien Regresi Menunjukkan hasil pengujian dari regresi logistic dari penelitian yagn
dilakukan pada variabel.Dilihat signifikansi variabel dan hubungannya pada uji parsial membentuk model tabel variables in the equation.
c. Model Regresi logistic yang digunakan untuk menguji hipotesis :
Y= α +β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ β
4
X
4
+ β
5
X
5
+e
Y = Opini Audit Going Concern
α = Konstanta
β
1
β
2
= Koefisien regresi variabel independen
Universitas Sumatera Utara
