45
masih ada 47 KabupatenKota 30.7 yang belum melaporkan LKPD mereka di situs resmi masing-masing.
4.2 Hasil Pengujian Hipotesis
Setelah statistik deskriptif, maka langkah selanjutnya adalah melakukan regresi logistik untuk mengetahui pengaruh dari Ukuran Pemerintah Daerah,
Kekayaan Pemerintah Daerah, Tipe Pemerintah Daerah, dan Opini Audit Terhadap Ketersediaan LKPD Pada Situs Pemerintahan Daerah di
KabupatenKota di Sumatera tahun 2015. Pengujian regresi logistik akan menguji kelayakan regresi dengan melihat:
1. -2 log Likelihood
2. Cox and Snell R Square dan Nagelkerke R Square
3. Chi Square Hosmer and Lemeshow Test
4.2.1 Uji -2 log Likelihood
Uji ini digunakan untuk menilai model regresi logistik layak dipakai atau tidak. Hasil pengolahan data dapat dilihat pada Tabel 4.2 dan 4.3 berikut:
Tabel 4.2 Pengujian -2 log likelihood Step 0
Iteration History
a,b,c
Iteration -2 Log
likelihood Coefficients
Constant Step 0
1 188.809
.771 2
188.751 .813
3 188.751
.813 a. Constant is included in the model.
b. Initial -2 Log Likelihood: 188.751 c. Estimation terminated at iteration number 3
because parameter estimates changed by less than .001.
Universitas Sumatera Utara
46
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Agustus 2016 Tabel 4.3
Pengujian -2 log likelihood Step 1 Model Summary
Step -2 Log
likelihood Cox Snell R
Square Nagelkerke R
Square 1
98.039
a
.447 .631
a. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than .001.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Agustus 2016
Berdasarkan Tabel 4.2 dan 4.3 yang menunjukkan hasil pengujian -2 log likelihood step 0 dan step 1. Hasil yang baik adalah apabila terdapat penurunan
pada nilai -2 log likelihood dari step 0 menuju step 1. Berdasarkan Tabel 4.2 diketahui nilai -2 log likelihood adalah 188.751 kemudian pada Tabel 4.3
diketahui nilai -2 log likelihood adalah 98.039. hal ini menunjukkan terjadinya penurunan nilai -2 log likelihood. Dapat disimpulkan bahwa model tersebut
adalah model regresi logistik yang baik dan penambahan variabel bebas ke dalam model memperbaiki model fit.
4.2.2 Uji Nagelkerke R Square
Setelah menguji -2 log likelihood, maka tahap selanjutnya adalah menguji Nagelkerke R Square. Uji ini dilakukan untuk menilai seberapa besar variasi dari
variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen. Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 4.4 berikut:
Universitas Sumatera Utara
47
Tabel 4.4 Nagelkerke R Square
Model Summary
Step -2 Log
likelihood Cox Snell R
Square Nagelkerke R
Square 1
98.039
a
.447 .631
a. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than .001.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Agustus 2016
Berdasarkan Tabel 4.4 diketahui bahwa nilai Nagelkerke R Square adalah sebesar 0.631. hal ini mengindikasikan bahwa variasi variabel dependen
Pelaporan LKPD dapat dijelaskan oleh variabel independen ukuran pemerintah daerah, kekayaan pemerintah daerah, tipe pemerintah daerah, dan opini audit
BPK sebesar 63.1 sedangkan sisanya sebesar 36.9 dijelaskan oleh variabel lain diluar model penelitian.
4.2.3 Uji Hosmer dan Lemeshow Test
Uji Hosmer and Lemeshow dilakukan untuk menguji hipotesis nol bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model tidak ada perbedaan model dengan
data sehingga model dapat dikatakan fit. Jika nilai Hosmer and Lemeshow Test sama dengan atau kurang dari 0.05, maka hipotesis nol ditolak berarti ada
perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga model tidak dapat memprediksi nilai observasinya, sebaliknya jika nilai Hosmer and
Lemeshow Test lebih besar dari 0.05 maka hipotesis nol diterima yang berarti model mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan model dapat
diterima karena sesuai dengan data observasinya.
Universitas Sumatera Utara
48
Tabel 4.5 Uji Hosmer and Lemeshow
Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square
df Sig.
1 3.497
8 .899
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Agustus 2016
Berdasarkan Tabel 4.5 diketahui nilai signifikansi dari pengujian Hosmer and Lemeshow yakni sebesar 0.899 yang lebih besar dari 0.05. hal ini berarti
bahwa model mampu memprediksi nilai observasinya atau model dapat diterima karena sesuai dengan data observasinya.
4.2.4 Uji Logistik secara Parsial
Pengujian yang dilakukan selanjutnya setelah pengujian Nagelkerke R Square adalah menggunakan regresi logistik sercara parsial dengan melihat table variables in the
equation. Pengujian hipotesis dengan menggunakan regresi logistik dilakukan dengan memasukkan seluruh variable ukuran pemerintah daerah, kekayaan pemerintah daerah,
tipe pemerintah daerah, dan opini audit terhadap ketersediaan LKPD. Pengujian ini bertujuan untuk melihat pengaruh dari masing-masing variabel independen. Pengujian ini
dilakukan dengan menggunakan metode enter dengan tingkat signifikansi sebesar 5. Dasar pengambilan keputusannya adalah apabila nilai signifikansi 0.05 maka H
diterima sedangkan jika nilai signifikansi 0.05 maka H ditolak. Hasil pengujian
tersebut dapat dilihat pada tabel 4.6 berikut:
Universitas Sumatera Utara
49
Tabel 4.6 Hasil Analisis Regresi Logistik
Variables in the Equation
B S.E.
Wald df
Sig. Exp
B 95 C.I.for EXPB
Lower Upper
Step 1
a
size 8.478
1.801 22.167 1
.000 4806.740
140.968 163900.306 kekayaan
-.786 .671
1.372 1
.241 .456
.122 1.697
tipe_pemda -.517
.697 .551
1 .458
.596 .152
2.335 opini_bpk
.291 .671
.188 1
.664 1.338
.359 4.990
Constant -159.360 31.548 25.515
1 .000
.000 a. Variables entered on step 1: size, kekayaan, tipe_pemda, opini_bpk.
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Agustus 2016
Berdasarkan hasil pengolahan data maka model persamaan regresi logistiknya adalah sebagai berikut:
� = 1
1 + �
159.360 +8478 �1−0.786�2−0.517�3+0.291�4
4.3 Pembahasan
Kategori