49
3.5.3 Pengujian Model
3.5.3.1 Menguji Model Fit dan Keseluruhan Model Overall Model Fit
Hipotesis yang digunakan untuk menilai model fit adalah : H
: Model yang dihipotesiskan fit dengan data Ha : Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data
Statistik yang digunakan berdasarkan pada fungsi Likelihood. Likelihood dari model adalah probabilitas bahwa model yang dihipotesiskan menggambarkan
data input. Untuk menguji hipotesis nol dan hipotesis alternatif, L ditransformasikan menjadi -2LogL. Log Likelihood pada regresi logistik mirip
dengan pengertian “Sum of Square Error” pada model regresi sehingga penurunan Log Likelihood menunjukkan model regresi yang semakin baik.
3.5.3.2 Menguji Kelayakan Model Regresi
Adapun hipotesis untuk menilai kelayakan model regresi ini adalah : H
: Tidak ada perbedaan antara model dengan data Ha : Ada perbedaan antara model dengan data
Kelayakan model regresi dinilai dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test. Jika nilai Hosmer and Lemeshow’s Goodness
of Fit 0,05, maka H tidak dapat ditolak dan berarti model mampu memprediksi
nilai observasinya atau dapdat dikatakan model diterima karena sesuai dengan data observasinya.
Universitas Sumatera Utara
50
3.5.3.3 Koefisien Determinasi R
2
Koefisien Determinasi R
2
bertujuan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien
determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat
terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi
variabel dependen. Jika dalam uji empiris didapat nilai adjusted R
2
negatif, maka nilainya dianggap nol Ghozali, 2011:97.
3.5.3.4 Matriks Klasifikasi
Matriks klasifikasi menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan penerimaan opini audit going concern pada
perusahaan manufaktur. Dalam output regresi logistik, angka ini dapat dilihat pada classification table.
Universitas Sumatera Utara
51
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Deskriptif Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode analisis regresi logistik. Analisis dimulai dengan pengolahan data yang tersimpan di dalam Microsoft Excel yang
akan digunakan sebagai input data pada program SPSS 20.0 aplikasi software pengolah data. Pada program SPSS akan dilakukan regresi logistik. Proses input
data terlebih dahulu dilakukan dengan memasukkan data yang ada di dalam Microsoft Excel yang berfungsi sebagai variabel-variabel yang akan diuji dan
menghasilkan output sesuai dengan metode analisis data yang telah ditentukan. Berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, penelitian ini memiliki 20 perusahaan
yang memenuhi kriteria dan dijadikan sampel dalam penelitian dan diamati selama periode 2010 -2013 dengan 80 unit analisis.
4.2 Analisis Hasil Penelitian
4.2.1 Statistik Deskriptif
Kategori