Tabel 4.10
Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test
Kualitas Audit = .00 Kualitas Audit = 1.00
Total Observed
Expected Observed
Expected Step 1
1 14
13.607 .393
14 2
14 12.901
1.099 14
3 11
12.411 3
1.589 14
4 10
12.034 4
1.966 14
5 12
11.614 2
2.386 14
6 12
10.975 2
3.025 14
7 10
10.018 4
3.982 14
8 8
8.901 6
5.099 14
9 10
7.175 4
6.825 14
10 1
2.364 9
7.636 10
Berdasarkan tabel 4.10 Kontinjensi untuk uji Hosmer and Lameshow, dapat dilihat bahwa dari sepuluh langkah pengamatan untuk pemberian opini audit
going concern 1 maupun opini audit non going concern 0, baik nilai yang diamati observed maupun yang diprediksi expected, tidak mempunyai
perbedaan yang terlalu ekstrim. Ini menunjukkan bahwa model regresi logistik yang digunakan mampu memprediksi nilai observasinya.
4.4.3 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar variabilitas variabel-variabel independen mampu memperjelas variabilitas
variabel dependen. Koefisien determinasi pada regresi logistik dapat dilihat pada nilaiNagelkerke R Square. Nilai Nagelkerke R Square dapat diinterpretasikan
seperti nilai R Square pada regresi berganda Ghozali, 2006.
Tabel 4.11 Nagerkerke R Square
Model Summary
Step -2 Log likelihood
Cox Snell R Square Nagelkerke R Square
1 123.965
a
.192 .284
a. Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less than .001.
Sumber : Data sekunder yang telah diolah di SPSS 20
Tabel di atas menunjukkan nilai Nagelkerke R Square.Dilihat dari hasil output pengolahan data, nilai Nagelkerke R Square adalah sebesar 0,284 yang
berarti variabilitas variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen adalah sebesar 28,4, sisanya sebesar 62,6 100-28,4
dijelaskan variabilitas variabel-variabel lain di luar model penelitian.
4.4.4 Matriks Klasifikasi
Matriks klasifikasi akan menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan penerimaan opini audit going concern
pada auditee.
Tabel 4.12
Classification Table
a
Observed Predicted
Kualitas Audit Percentage
Correct .00
1.00 Step 1
Kualitas Audit .00
97 5
95.1 1.00
25 9
26.5 Overall Percentage
77.9 a. The cut value is .500
Sumber : Data sekunder yang telah diolah di SPSS 20
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa menurut prediksi, perusahaan klien yang menerima opini going concern adalah 34, sedangkan observasi
sesungguhnya menunjukkan bahwa perusahaan klien yang tidak menerima opini going concern adalah 25. Jadi ketepatan model ini adalah 2534 atau 26.5.
Kemudian menurut prediksi, perusahaan klien yang menerima opini non going concern adalah 5, sedangkan observasi sesungguhnya menunjukkan bahwa
perusahaan klien yang tidak menerima opini non going concern adalah 97. Jadi, ketepatan model ini adalah 975 atau 95.1. Ketepatan prediksi keseluruhan
model ini adalah 77,9.
4.5 Pengujian Hipotesis
