Variabilitas Laba
Akuntansi Variasi laba bersih
perusahaan sebelum pajak.
Variabilitas Laba Akuntansi = Rasio
Variabilitas Harga Pokok
Penjualan Merupakan Variasi
nilai dari harga pokok penjualan pada
suatu perusahaan. Variabilitas harga pokok penjualan=
Rasio
Estimasi Penghematan
pajak Untuk mengurangi
pajak yang dibayarkan kepada
Negara, perusahaan melakukan
penekanan pajak agar pajak menjadi
rendah. Estimasi Penghematan Pajak= =
Rasio
Dependen Y Metode
Akuntansi Persediaan
Menunjukkan metode persediaan yang
digunakan 1satu= Metode Rata-rata
0 Nol= Metode FIFO Ln
= a +b
1
X
1
+b
2
X
2
+b
3
X
3
+b
4
X
4
+ b
5
X
5
+ b
6
X
6
+ b
7
X
7
+ b
8
X
8
+b
9
X
9
+e Kategori
Biner
3.7. Metode Analisis Data
Pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan program SPPS for windows 17.0 untuk menguji serta mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap
variabel terikat dan digunakan analisis statistik regresi logistik . Adapun metode analisis data yang digunakan dalam penelitian in melalui uji sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
1. Analisis Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk menganalisis dan menyajikan data
kuantitatif dengan tujuan untuk menggambarkan data tersedbut. data yang akan dianalisis adalah gambaran perusahaan yang dijadikan sampel dalam
penelitian. Dengan statistik deskriptif ini akan diketahui niali rata-rata mean, minimum, maksimum dan standar deviasi.
2. Uji Hipotesis a.
Menilai Model Fit dan Keseluruhan Model Overall Model Fit
Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan antara -2 Log Likelihood -2LL pada awal Block Number = 0 dengan untuk model
dengan konstanta saja dengan nilai -2 Log Likelihood pada akhir Block Number = 1 untuk model dengan konstanta dan variabel independen.
Penurunan nilai -2 Log Likelihood mengindikasi bahwa model regresi semakin baik. Syafrizal, dkk. 2010:202.
b. Menilai Kelayakan Model Regresi Uji ini dilakukan untuk menilai kelayakan model regresi logistik
dilakukan dengan pengujian Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test melalui kriteria sebagai berikut:
1. Jika nilai signifikansi Hosmer and Lemeshow ≤ 0,05, artinya ada
perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga goodness fit model tidak baik karena model tidak dapat
memperbaiki nilai observasinya.
Universitas Sumatera Utara
2. Jika nilai signifikansi Hosmer and Lemeshow 0,05, artinya model mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan
model dapat diterima karena fit dengan data observasinya. c. Pengujian Hipotesis Regresi Logistik
Pengujian dalam penelitian ini adalah regresi logistik. Regresi logistik adalah bentuk khusus analisis regresi dengan variabel respon bersifat
kategori, kontinu, atau gabungan antara keduanya. Regresi logistik ini digunakan untuk menguji apakah probabilitas terjadinya variabel terikat
dapat diprediksi dengan variabel bebas Syafrizal, dkk. 2010:99. Alasan penggunaan model regresi logistik pada penelitian ini adalah karena
variabel dependen penelitian merupakan variabel kategori FIFO = 0, Average = 1. Berikut ini adalah formulanya adalah:
Ln =a +b
1
X
1
+b
2
X
2
+b
3
X
3
+b
4
X
4
+ b
5
X
5
+ b
6
X
6
+ b
7
X
7
+ b
8
X
8
+b
9
X
9
+e Dimana:
• P = Pemilihan metode penilaian persediaan • a = Konstanta
• X
1
= Ukuran Perusahaan • X
2
= Financial Leverage • X
3
= Intensitas Persediaan • X
4
= Rasio Lancar • X
5
= Struktur Kepemilikan • X
6
= Variabilitas Persediaan • X
7
= Variabilitas Laba Akuntansi
Universitas Sumatera Utara
• X
8
= Variabilitas Harga Pokok Penjualan • X
9
= Etimasi Penghematan Pajak • b1...b3 = Koefisien Regresi
• e = error atau variabel pengganggu. Pengujian hipotesis pada regresi logistik dilakukan dengan menggunakan
tingkat signifikan α 5. Kriteria penerimaan atau penolakan hipotesis akan didasarkan pada nilai p-value. Keputusan berdasarkan probabilitas sebagai
berikut: a. Jika p-value signifikan 0,05 maka hipotesis ditolak
b. Jika p-value signifikan 0,05 maka hipotesis diterima .
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
