b,c,d Analisa Data
                                                                                Model Summary
307,621
a
,022 ,031
Step 1
-2 Log likelihood
Cox  Snell R Square
Nagelkerke R Square
Estimation terminated at iteration number 4 because maximum iterations has been
reached. a.
dilihat  pada  nilai  Nagelkerke  R  Square,  Nagelkerke  R  Square  dapat diinterpretasikan  seperti  nilai  R  Square  pada  regresi  berganda  Ghozali,
2011.  Berikut adalah tabel penyajian untuk koefisien determinasi :
Tabel 4.6
Tabel Hasil Uji Koefisien Determinasi
Nagelkerke R Square
Besarnya  nilai  koefisien  determinasi  pada  model  regresi  logistik ditunjukkan  oleh  nilai    Nagelkerke  R  Square.  Nilai  Nagelkerke  R  Square
adalah  sebesar  0,031  yang  berarti  variabilitas  variabel  dependen  yang dapat  dijelaskan  adalah  sebesar  3,1  sedangkan  sisanya  sebesar  96,9
dijelaskan oleh variabel-variable lain di luar model penelitian. Hal tersebut berarti  bahwa  secara  bersama  variabel  opini  audit  Opini,  tingkat
perusahaan  klien  TA,  kesulitan  keuangan  perusahaan  DER,  dan  Fee audit  PF  hanya  dapat  menjelaskan  variasi  variabel  auditor  switching
sebesar 3,0. 5.  Uji Multikolinearitas
Regresi  yang  tidak  memiliki  gejala  korelasi  yang  kuat  antara variabel  bebasnya  adalah  regresi  yang  baik.  Meskipun  dalam  regresi
logistik  tidak  terlalu  memerlukan  uji  asumsi  klasik  seperti  uji multikolinearitas,  tapi  tidak  ada  salahnya  jika  tetap  melakukan  uji
Correl ation Matri x
1,000 -,005
-,864 -,016
-,076 -,005
1,000 -,004
-,005 ,014
-,864 -,004
1,000 -,018
-,431 -,016
-,005 -,018
1,000 ,012
-,076 ,014
-,431 ,012
1,000 Constant
OP INI LNTA
DE R LNPF
St ep 1
Constant OP INI
LNTA DE R
LNPF
multikolinearitas.  Tujuan  pengujian  multikolinearitas  ini  untuk  melihat korelasi antar variabel bebas dalam penelitian ini yaitu opini audit, tingkat
pertumbuhan klien, kesulitan keuangan perusahaan dan fee audit. Matriks  korelasi  yang  menunjukkan  tidak  adanya  korelasi  yang
serius antar variabel akan menunjukkan nilai korelasi antar variabel bebas dibawah  0,80,  sementara  jika  nilai  korelasi  antara  variabel  bebas  diatas
0,80,  maka  itu  memperlihatkan  terdapat  gejala  multikolinearitas  diantara variabel bebas.
Tabel 4.7 Tabel Hasil Uji Multikolinearitas
Pada tabel di atas adalah penyajian dari uji multikolinearitas. Tabel menunjukkan bahwa korelasi antar variabel tidak menunjukkan tidak
adanya gejala multikolinearitas yang serius antar variabel dengan nilai korelasi antar variabel masih dibawah 0,80.
6.  Omnibus Test Pengujian  ini  dilakukan  untuk  menguji  apakah  variabel-variabel
independen  berpengaruh  secara  simultan  terhadap  variabel  dependennya yaitu auditor switching. Pengukuran dapat dilakukan dengan melihat nilai
signifikansi, jika nilai signifikansi menunjukkan nilai  0,05 maka variabel
Omnibus Tests of Model Coefficients
5,544 4
,236 5,544
4 ,236
5,544 4
,236 Step
Block Model
Step 1 Chi-square
df Sig.
bebas  secara  bersama-sama  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap variabel dependennya, tapi jika nilai signifikan menunjukkan nilai   0,05
maka  variabel  bebas  secara  bersama-sama  tidak  berpengaruh  secara signifikan terhadap variabel dependen.
Tabel 4.8 Tabel Hasil Omnibus Test
Pada tabel diatas menunjukkan bahwa tingkat signifikansi sebesar 0,236 dan hasil tersebut berada diatas 0,05, jadi dapat dikatakan bahwa
secara bersama-sama variabel penelitian yaitu opini audit, tingkat pertumbuhan klien, kesulitan keuangan perusahaan dan fee audit tidak
berpengaruh secara signifikan terhadap auditor switching. 7.  Matriks Klasifikasi
Matriks  klasifikasi  menunjukkan  kekuatan  prediksi  model  regresi untuk  memprediksi  auditor  switching  yang  dilakukan  oleh  perusahaan.
Pada definisi operasional  variabel ditunjukkan nilai  prediksi dari variabel dependen  dalam  hal  ini  melakukan  auditor  switching  dengan  kode  1  dan
tidak melakukan auditor switching dengan kode 0. Untuk mengetahui hasil kekuatan  prediksi  model  regresi,  dapat  dilihat  dengan  membandingkan
hasil  presentase  perusahaan  yang  telah  melakukan  auditor  switching  dan
Classification Table
a
163 1
99,4 80
2 2,4
67,1 Observed
TIDAK MENGGANTI AUDITOR
MENGGANTI AUDITOR SWITCH
Overall Percentage Step 1
TIDAK MENGGANTI
AUDITOR MENGGANTI
AUDITOR SWITCH
Percentage Correct
Predicted
The cut value is  ,500 a.
perusahaan  yang tidak melakukan auditor switching. Berikut adalah tabel penyajian matriks klasifikasi :
Tabel 4.9 Tabel Hasil Matriks Klasifikasi
Kekuatan  prediksi  dari  model  regresi  untuk  memprediksi kemungkinan  perusahaan  melakukan  auditor  switching  adalah  sebesar
2,4.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan  model  regresi yang  digunakan  terdapat  sebanyak  2  perusahaan  2,1  yang  diprediksi
akan  melakukan  auditor  switching  dari  total  82  perusahaan  yang melakukan  diteliti.  Kekuatan  prediksi  model  adalah  sebesar  99,4  yang
berarti  bahwa  dengan  model  regresi  yang  digunakan  ada  sebanyak  163 perusahaan  99,4  yang  diprediksi  tidak  melakukan  auditor  switching
dari  total  164  perusahaan.  Kekuatan  model  prediksi  keseluruhan  sebesar 67,1.
Va riables in the Equa tion
-4, 263 9,547
,199 1
,655 ,014
,031 ,089
,117 1
,732 1,031
-,014 ,033
,182 1
,670 ,986
,247 ,158
2,425 1
,119 1,280
-2, 787 1,736
2,580 1
,108 ,062
OPINI LNTA
DER LNPF
Constant St ep
1
a
B S. E.
W ald df
Sig. Ex pB
Variables ent ered on  step 1: OPINI, LNTA, DER, LNPF. a.
8.  Uji Regresi Logistik
Tabel 4.10 Tabel Hasil Uji Regresi Logistik
Pada tabel di atas menunjukkan hasil pengujian regresi logistik pada tingkat signifikansi 5. Persamaan dari pengujian di atas adalah :
Switch = -2,787 – 4,263 Opini + 0,031 TA – 0,014 DER + 0,247 PF
Interpretasi untuk persamaan tersebut adalah : 1
α = -2787 Nilai konstanta menunjukkan bahwa jika nilai dari opini audit,
tingkat pertumbuhan perusahaan, kesulitan keuangan perusahaan, fee audit nol, maka nilai logit auditor switching sebesar -2787
2 β1 = -4263
Nilai koefisien regresi menunjukkan bahwa jika skor opini audit menurun 1 poin, maka nilai logit auditor switching akan menurun sebesar
-4263. 3
β2 = +0,031
Nilai koefisien regresi menunjukkan bahwa jika skor tingkat pertumbuhan perusahaan meningkat 1 poin, maka nilai logit auditor
switching akan meningkat sebesar +0,031. 4
β3 = -0,014 Nilai koefisien regresi menunjukkan bahwa jika skor kesulitan keuangan
perusahaan menurun 1 poin, maka nilai logit auditor switching akan menurun sebesar -0,014.
5 β4 = +0,247
Nilai koefisien regresi menunjukkan bahwa jika skor fee audit meningkat 1 poin, maka nilai logit auditor switching akan meningkat sebesar +0,247.
                