51
Dari tabel 4.3 dapat dideskripsikan bahwa variabel dependen manajemen laba merupakan variabel nominal yang menggunakan variabel dummy dimana
perusahaan yang tidak melakukan manajemen laba diberi kode “0” dan perusahaan yang melakukan manajemen laba diberi kode “1”, serta memiliki data
valid karena seluruh data telah diproses.
4.2.2 Pengujian Hipotesis Penelitian
Pengujian hipotesis menggunakan model logistic regression dengan metode enter
pada tingkat signifikansi α 5 0,05. Apabila tingkat signifikansi 0,05, maka H1- H4 diterima, jika tingkat signifikansi 0,05, maka H1- H4 tidak
dapat diterima. Logistic regression digunakan untuk menguji pengaruh dewan komisaris X1, dewan komisaris independen X2, kepemilikan institusional
X3, return on asset X4 terhadap manajemen laba Y.
Tabel 4.4 Variables in the Equation
B S.E.
Wald df
Sig. ExpB
Step 1
a
X1 -.080
.112 .513
1 .474
.923 X2
-1.291 1.670
.597 1
.440 .275
X3 -.389
.949 .168
1 .682
.678 X4
-2.863 3.947
.526 1
.468 .057
Constant 1.798
1.559 1.331
1 .249
6.039
Sumber : Hasil Output SPSS
Universitas Sumatera Utara
52
Dari tabel 4.4 diperoleh hasil persamaan regresi logistik tersebut, sebagai berikut :
EM = 1,798 – 0,080 X1 – 1,291 X2 - 0,389 X3 – 2,863 X4+ ε
Berdasarkan tabel 4.4 dapat dideskripsikan hal sebagai berikut : 1. X1 mempunyai tingkat signifikansi 0,474 dan lebih besar dari tingkat
signifikansi 0,05, sehingga ukuran dewan komisaris yang diproksikan dengan DK tidak dapat diterima, artinya ukuran dewan komisaris tidak berpengaruh
signifikan terhadap manajemen laba. 2. X2 mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,440 , sehingga variabel dewan
komisaris independen tidak dapat diterima, artinya dewan komisaris independen tidak berpengaruh signifikan terhadap manajemen laba.
3. X3 mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,682, sehingga variabel kepemilikan institusional yang diproksikan dengan KI tidak dapat diterima,
artinya kepemilikan institusional tidak berpengaruh signifikan terhadap manajemen laba.
4. X4 mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,468, sehingga variabel return on asset yang diproksikan dengan besaran return on asset tidak dapat diterima,
artinya return on asset tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kualitas audit
Universitas Sumatera Utara
53
4.2.3 Pengujian Model
4.2.3.1 Menguji kelayakan Model Regresi Goodness of Fit
Menilai kelayakan model regresi dilakukan dengan menilai nilai signifikan pada tabel Hosmer and Lemeshow Goodness of fit test. Model dikatakan mampu
memprediksi nilai observasi karena cocok dengan data observasinya apabila nilai Hosmer and Lemeshow Goodness of fit test
0,05 Ghozali,2006.
Tabel 4.5 Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square
df Sig.
1 8.369
8 .398
Sumber : Hasil Output SPSS
Universitas Sumatera Utara
54
Sumber : Hasil Output SPSS
Dari tampilan tabel hosmer and lamenshow di atas pada tabel 4.5 ditunjukan bahwa besarnya nilai statistik hosmer and lamenshow Goodness of Fit
sebesar 8,369 dengan probabilitas signifikansi 0,398 dimana 0,398 0,05 maka hipotesis nol tidak dapat ditolak H0 diterima. Hal ini berarti model regresi yang
dipergunakan dalam penelitian ini layak dipakai untuk analisis selanjutnya, karena tidak ada perbedaan yang nyata antara klasifikasi yang diprediksi dan klasifikasi
yang diamati
Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test
EM = Tidak ada EM = Ada
Total Observed
Expected Observed
Expected Step 1
1 6
6.575 5
4.425 11
2 5
6.378 6
4.622 11
3 6
6.134 5
4.866 11
4 8
5.927 3
5.073 11
5 8
5.764 3
5.236 11
6 6
5.507 5
5.493 11
7 5
5.300 6
5.700 11
8 3
5.126 8
5.874 11
9 3
4.834 8
6.166 11
1 5
3.454 4
5.546 9
Universitas Sumatera Utara
55
4.2.3.1.1 Menguji Model Keseluruhan Model Overall Fit Model
Menilai keseluruhan model dilakukan dengan cara memperhatikan angka pada -2 Log Likelihood -2LL Block Number = 0 dan -2 Log Likelihood -2LL
Block Number = 1. Jika terjadi penurunan angka -2 Log Likelihood block Number
= 0 – block Number = 1 menunjukkan model regresi yang baik. Nilai -2 Log Likelihood
-2LL Block Number = 0 dapat dilihat pada tabel 4.6 sebagai berikut.
Tabel 4.6 Hasil Uji
Overall Fit Model -2 Log Likelihood Awal Iteration History
a,b,c
Iteration -2 Log
likelihood Coefficients
Constant Step 0
1 149.683
-.037 2
149.683 -.037
a. Constant is included in the model. b. Initial -2 Log Likelihood: 149.683
c. Estimation terminated at iteration number 2 because parameter estimates changed by less than .001.
Sumber : Hasil Output SPSS
Nilai -2 Log Likehood -2LL Block number = 1dapat dilihat pada tabel 4.7 sebagai berikut
Tabel 4 7 Hasil Uji
Overall Fit Model -2 Log Likelihood Akhir
Iteration History
a,b,c,d
Iteration -2 Log
likelihood Coefficients
Constant Dewan
Komisaris D.Komisaris
Independen Kepemilikan
Institusional ROA
Step 1 1
148.020 1.773
-.079 -1.272
-.382 -2.827
2 148.020
1.798 -.080
-1.291 -.389
-2.863 3
148.020 1.798
-.080 -1.291
-.389 -2.863
Universitas Sumatera Utara
56
a. Method: Enter b. Constant is included in the model.
c. Initial -2 Log Likelihood: 149.683 d. Estimation terminated at iteration number 3 because parameter estimates changed by less
than .001.
Sumber : Hasil Output SPSS
Pada tabel 4.6 dan 4.7 terlihat bahwa angka -2 LL Block Number = 0 adalah 149,683. Dari model tersebut ternyata overall model fit pada -2LL Block
Number = 0 menunjukan adanya penurunan pada -2LL Block Number = 1 sebesar
1,663. Penurunan likehood ini menunjukan bahwa keseluruhan model regresi logistik yang digunakan merupakan model yang baik atau dengan kata lain model
yang dihipotesiskan fit dengan data. Penurunan nilai Log Likehood menunjukan model regresi yang semakin baik.
4.3 Pembahasan Hasil Penelitian
4.3.1 Pengaruh Ukuran dewan komisaris terhadap manajemen laba
Variabel ukuran dewan komisaris memiliki nilai kefisien negatif 0,80 dengan probabilitas variabel sebesar 0,474 di atas tingkat signifikansi 0,05 5.
Dapat disimpulkan bahwa H
1
ditolak. Dengan demikian tidak terbukti bahwa ukuran dewan berpengaruh secara signifikan terhadap manajemen laba. Hasil ini
sama dengan dengan penelitian yang dilakukan Isnanta 2007 dan Simamora 2011 yang menyatakan bahwa dewan komisaris berpengaruh negatif terhadap
manajemen laba.
Universitas Sumatera Utara
57
4.3.2 Pengaruh Proporsi Dewan Komisaris Independen Terhadap
