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.