yang dimilikinya. Nilai standar deviasi sebesar 6,10 menunjukkan bahwa tidak terdapat sampel yang mempunyai nilai rasio
kecukupan modal yang bersifat ekstrim, dan tidak terdapat data yang outlier. Rentang nilai range, senilai 29,36 menunjukkan
bahwa data yang digunakan dalah penelitian ini bersifat heterogen, karena perbedaan nilai antara nilai maksimal dan minimal yang
cukup besar.
B. Uji Asumsi Klasik
1. Menguji Model Fit Overall Model Fit Test Uji asumsi klasik pertama yang dilakukan dalam penelitian ini
adalah menguji apakah model regresi yang dibuat adalah fit dengan data penelitian. Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai –2 LL awal dengan –
2 LL akhir pada penelitian. Tabel ini menunjukkan hasil –2 log likelihood awal pada block number = 0, adalah sebagai berikut:
Tabel 4.2 : Nilai –2
Log Likelihood -2 LL Awal
Iteration Historya,b,c
Iteration -2 Log
likelihood Coefficients
Constant Constant
Step 0 1
73.332 -.800
2 73.304
-.847 3
73.304 -.847
a Constant is included in the model. b Initial -2 Log Likelihood: 73.304
c Estimation terminated at iteration number 3 because parameter estimates changed by less than .001.
Sumber: Hasil Pengolahan Data dengan SPSS data diolah
Universitas Sumatera Utara
Sedangkan nilai –2 log likelihood -2 LL akhir akhir pada block number =1, disajikan pada tampilan tabel di bawah ini:
Tabel 4.3 : Nilai –2
log likelihood -2 LL akhir
Iteration Historya,b,c,d
Iteration -2 Log
likelihood Coefficients
Constant QR
BR ROA
IML CAR
Constant Step 1
1 52.152
5.992 -.059
-.056 -.147
.028 -.126
2 47.155
9.417 -.088
-.084 -.290
.067 -.221
3 46.472
10.905 -.099
-.096 -.398
.097 -.266
4 46.450
11.171 -.101
-.099 -.428
.105 -.275
5 46.450
11.181 -.101
-.099 -.429
.105 -.276
6 46.450
11.181 -.101
-.099 -.429
.105 -.276
a Method: Enter b Constant is included in the model.
c Initial -2 Log Likelihood: 73.304 d Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than
.001.
Sumber: Hasil Pengolahan Data dengan SPSS data diolah Dari tabel 4.2 dan tabel 4.3 dapat dilihat bahwa nilai –2 log
likelihood awal-2 LL awal pada block number = 0, yaitu model yang hanya memasukkan konstanta yang dapat dilihat pada step 3, mengalami penurunan
nilai dari 73.332 pada step 1, menjadi 73.304 pada akhir step 3. Lalu, pada tabel selanjutnya, dapat dilihat –2 LL akhir dengan block number = 1. Nilai –2
log likelihood pada tabel 4.3 ini, mengalami perubahan setelah masuknya beberapa variabel independen pada model penelitian. Akibatnya, nilai –2 LL
akhir pada step 6 menunjukkan nilai 46.650. Dari penjelasan di atas, maka dapat diketahui perbandingan antara
–2 LL awal pada block number =0, yaitu sebesar 73.304, dengan nilai –2 LL akhir pada block number =1, yaitu sebesar 46.650. Menurut Ghozali
Universitas Sumatera Utara
2005:219, penurunan nilai –2 log likelihood menunjukkan bahwa model penelitian ini dinyatakan fit. Artinya, penambahan variabel-variabel bebas
yaitu Quick Ratio, Banking Ratio, Return on Assets, Interest Margin of Loans dan Capital Adequacy Ratio ke dalam model penelitian akan memperbaiki
model fit penelitian ini.
2. Menguji Kelayakan Model Regresi Untuk menilai kelayakan model regresi yang digunakan dapat
dilihat dari nilai Hosmer and Lemeshow test, seperti yang disajikan pada tabel di bawah ini:
Tabel 4.4 : Hosmer and Lemeshow Test
Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square
df Sig.
1 3.165
8 .924
Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test
OPINI = NGCAR OPINI = GCAR
Total Observed
Expected Observed
Expected Observed
Step 1 1 6
5.952 .048
6 2
6 5.746
.254 6
3 5
5.594 1
.406 6
4 6
5.499 .501
6 5
5 5.185
1 .815
6 6
4 4.640
2 1.360
6 7
4 3.961
2 2.039
6 8
4 3.223
2 2.777
6 9
1 1.572
5 4.428
6 10
1 .629
5 5.371
6
Sumber: Hasil Pengolahan Data dengan SPSS data diolah
Universitas Sumatera Utara
Dari tabel uji Hosmer and Lemeshow test menunjukkan bahwa besarnya nilai statistik chi-square sebesar 3,165 dengan probabilitas
signifikansi 0,924 yang nilainya jauh diatas 0,1. Menurut Ghozali 2005:219, apabila nilai signifikansi diatas 0,1, maka hipotesis nol yang ada pada
penelitian tidak dapat ditolak, artinya model penelitian mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan model dapat diterima karena cocok
dengan data observasinya. Dari tabel kontijensi untuk uji Hosmer and Lemeshow, dapat
dilihat bahwa dari 10 langkah pengamatan untuk pemberian opini audit dengan going concern GCAR, maupun opini audit non going concern
NGCAR, nilai yang diamati maupun nilai yang diprediksi, tidak mempunyai perbedaan yang terlalu ekstrim. Ini menunjukkan bahwa model regresi logistik
yang digunakan dalam penelitian ini, mampu memprediksi nilai observasinya.
3. Uji Multikolinearitas Multikolinearitas adalah situasi adanya korelasi antara variabel-
variabel independen antara yang satu dengan lainnya. Dalam hal ini kita sebut variabel- variabel bebas ini tidak ortogonal. Variabel- variabel bebas yang
bersifat ortogonal adalah variabel bebas yang memiliki nilai korelasi diantaranya sama dengan nol.
Dalam penelitian ini, gejala multikolinearitas, dilihat dari nilai korelasi antar variabel bebas yang terdapat dalam matriks korelasi. Hasil uji
gejala multikolinearitas disajikan pada tabel 4.5 berikut.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.5 : Hasil Uji Multikolinearitas
Correlation Matrix
Constant QR
BR ROA
IML CAR
Step 1 Constant 1.000
-.834 -.801
.072 -.215
-.603 QR
-.834 1.000
.698 -.076
.222 .322
BR -.801
.698 1.000
.055 .109
.420 ROA
.072 -.076
.055 1.000
-.498 -.120
IML -.215
.222 .109
-.498 1.000
-.338 CAR
-.603 .322
.420 -.120
-.338 1.000
Sumber: Hasil Pengolahan Data dengan SPSS data diolah Dari hasil pengujian di atas, maka dapat disimpulkan bahwa tidak
terjadi gejala multikolinearitas antara variabel independen. Gejala multikolinearitas terjadi apabila nilai korelasi antar variabel independen lebih
besar dari 0,90. Matriks korelasi diatas memperlihatkan bahwa korelasi antar variabel independen yang paling besar hanya 0,834, yang lebih kecil dari 0,90.
Berdasarkan hasil ini maka dapat disimpulkan bahwa variabel quick ratio, banking ratio,return on assets, interest margin of loans serta capital adequacy
ratio lolos uji gejala multikolinearitas.
C. Hasil Pengujian Hipotesis
