BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
B. Analisis Data
1. Menentukan uji multikolinearitas
Pengujian multikolinearitas menggunakan correlation matric
dapat dilihat pada tabel 7.
Dalam penelitian ini tidak terjadi gejala multikolinearitas yang serius antar variabel independen karena nilai antar variabel independen dibawah 0,8.
Tabel 7 Correlation matric menunjukkan kolerasi antar Variabel independen.
Constant Kua.au pertum ukuran opi.sbl Step 1 Constant 1.000 -.242 .034 -.996 .466 Kua.au -.242 1.000 .166 .177 -.367 pertum .034 .166 1.000 -.063 -.230 ukuran -.996 .177 -.063 1.000 -.472 opi.sbl .466 -.367 -.230 -.472 1.000 2. Menilai Model
Sebelum menganalisis hasil regresi logistik, terlebih dahulu menilai keseluruhan model. Tes statistik yang digunakan untuk
menilai data ini ialah Hosmer-lemeshow goodness of fit dapat dilihat
pada tabel 8.
Tabel 8 Goodness of fit
Step Chi-square df Sig.
1 4.618 8 .798
Jika nilai Hosmer and Lemeshow goodness of fit statistik sama
dengan atau kurang dari 0,05 hipotesis nol ditolak yang berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga
goodness of fit model tidak baik karena model tidak dapat
memprediksi nilai observasinya. Jika nilai statistik Hosmer and
Lomeshow goodness of fit lebih besar dari 0,05, maka hipotesis nol tidak dapat ditolak dan berarti model mampu memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan model diterima karena sesuai dengan data observasinya.
Tampilan SPSS dengan variabel independen kualitas audit, pertumbuhan perusahaan, Ukuran perusahaan, dan opini audit tahun
sebelumnya pada tabel 8, menunjukkan nilai statistik Hosmer and
Lemeshow goodness of fit sebesar 4,618 dan probabilitas pada 0,798.
Oleh karena nilai ini diatas 0,05 maka model dikatakan fit dan model
tidak ditolak.
Menilai model fit dapat dilihat dari lampiran 1 tabel 2 halaman
80, nilai statistik -2LogL yaitu tanpa variabel hanya konstanta saja
sebesar 157,919 setelah dimasukkan semua variabel independen maka nilai -2LogL turun menjadi 57,888. Penurunan sebesar 100,031 hal ini berarti penambahan semua variabel independen ke model
menunjukkan bahwa model regresi pada penelitian ini sudah fit atau
sesuai dengan data.
Hasil output SPSS pada lampiran 1 tabel 3 halaman 81
menyatakan nilai Cox dan Snell’s R untuk semua variabel independen
variabilitas variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabilitas variabel independen sebesar 76,0%.
Hasil output SPSS pada lampiran 1 tabel 11 halaman 83
menyatakan nilai Cox dan Snell’s R untuk variabel kualitas audit
secara sendiri-sendiri sebesar 0,012 dan nilai Negelkerke R2 sebesar 0,017 yang berarti variabilitas variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabilitas variabel independen sebesar 1,7%.
Hasil output SPSS pada lampiran 1 tabel 12 halaman 83
menyatakan nilai Cox dan Snell’s R untuk variabel pertumbuhan
perusahaan secara sendiri-sendiri sebesar 0,005 dan nilai Negelkerke
R2 sebesar 0,007 yang berarti variabilitas variabel dependen yang
dapat dijelaskan oleh variabilitas variabel independen sebesar 0,7%. Hasil output SPSS pada lampiran 1 tabel 13 halaman 84
menyatakan nilai Cox dan Snell’sR untuk variabel ukuran perusahaan
secara sendiri-sendiri sebesar 0,074 dan nilai Negelkerke R2 sebesar 0,106 yang berarti variabilitas variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabilitas variabel independen sebesar 10,6%.
Hasil output SPSS pada lampiran 1 tabel 13 halaman 84
menyatakan nilai Cox dan Snell’s R untuk variabel opini audit tahun
sebelumnya secara sendiri-sendiri sebesar 0,493 dan nilai Negelkerke
R2 sebesar 0,714 yang berarti variabilitas variabel dependen yang
3. Menentukan persamaan regresi logistik.
Estimasi parameter dan interpretasinya dapat dilihat pada output
SPSS variabel in equation dan Omnibus tests of model coefficiens.
Hipotesis dalam penelitian ini menyatakan bahwa kualitas audit, pertumbuhan perusahaan, ukuran perusahaan dan opini audit tahun sebelumnya dapat menjelaskan tentang opini audit baik secara bersama-sama maupun sendiri-sendiri. Hasil perhitungan dengan
SPSS 13 atas data 135 sampel perusahaan manufaktur yang listing di
Bursa Efek Indonesia.
Tabel 9 menunjukkan model dari pengujian secara bersama-sama.
Tabel 9 Omnibus test of model coefficient Chi-square df Sig. Step 1 Step 100.032 4 .000
Block 100.032 4 .000
Model 100.032 4 .000
Tabel 10 menunjukkan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara bersama-sama.
Tabel 10 Variabel in the equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1(a) Kua.au -.947 .906 1.094 1 .295 .388 pertum -1.165 1.489 .621 1 .434 .312 ukuran -.821 .337 5.949 1 .015 .440 opi.sbl 5.443 .881 38.179 1 .000 231.107 Constant 21.643 9.321 5.392 1 .020 2509152500.505
a Variable(s) entered on step 1: Kua.au, pertum, ukuran, opi.sbl
Persamaan Regresi yang dipakai dalam penelitian ini:
Ln Opini Audit = 21,643+-0,947Kua+-1,165Pert+-0,821Uku+5,443Op 1- Opini audit
Tabel 11 menunjukkan pengaruh variabel kualitas audit terhadap opini audit secara sendiri-sendiri. Pengaruh variabel lain terhadap opini audit dapat dilihat pada lampiran1 halaman 82-83.
Tabel 11 Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1(a)
Kua.au
.565 .441 1.639 1 .200 1.759 Constant .547 .379 2.081 1 .149 1.727 a Variable(s) entered on step 1: Kua.au.
4. Pengambilan keputusan:
Hipotesis yang dipakai dalam penelitian ini:
a. Kualitas audit, pertumbuhan perusahaan, ukuran perusahaan, dan
opini audit tahun sebelumnya secara bersama-sama.
Ho1: Kualitas audit, pertumbuhan perusahaan, ukuran perusahaan,
dan opini audit tahun sebelumnya secara bersama tidak berpengaruh terhadap opini audit.
Ha1: Kualitas audit, pertumbuhan perusahaan, ukuran perusahaan,
dan opini audit tahun sebelumnya secara bersama-sama berpengaruh terhadap opini audit.
b. Kualitas audit, pertumbuhan perusahaan, ukuran perusahaan dan
opini audit tahun sebelumnya secara sendiri-sendiri.
Ho2: β1 = 0 Kualitas audit tidak berpengaruh terhadap opini audit. Ha2: β1 ≠ 0 Kualitas audit berpengaruh terhadap opini audit. Ho3: β2 = 0 Pertumbuhan perusahaan tidak berpengaruh terhadap
Ha3: β2 ≠0 Pertumbuhan perusahaan berpengaruh terhadap opini
audit.
Ho4: β3= 0 Ukuran perusahaan tidak berpengaruh terhadap opini audit.
Ha4: β3≠ 0 Ukuran perusahaan berpengaruh terhadap opini audit. Ho5: β4=0 Opini audit tahun sebelumnya tidak berpengaruh
terhadap opini audit.
Ha5: β4≠0 Opini audit tahun sebelumnya berpengaruh terhadap
opini audit.
Penelitian ini memakai α sebesar 5%, maka kesimpulan yang
dapat diambil berdasar data yang dikemukakan dimuka adalah:
a. Pada tabel 9 terlihat bahwa pengujian model semua variabel independen terhadap variabel dependen menunjukkan model yang bagus atau dapat dipercaya secara statistik. Hal ini ditunjukkan dengan probabilitas 0,000 lebih kecil dari probabilitas yang ditetapkan yaitu 0,05. Pada tabel 10 terlihat bahwa variabel kualitas audit dan pertumbuhan perusahaan menunjukkan probabilitas diatas 0,05 yang berarti hipotesis nol tidak ditolak sedangkan ukuran perusahaan dan opini audit tahun sebelumnya menunjukkan probabilitas dibawah 0,05 yang berarti hipotesis nol ditolak. Dalam hal ini diasumsikan bahwa kualitas audit, pertumbuhan perusahaan, ukuran perusahaan dan opini audit tahun sebelumnya secara
bersama-sama berpengaruh terhadap opini audit yang diberikan auditor, karena tingkat pengaruh dari ukuran perusahaan dan opini audit tahun sebelumnya mungkin menutupi tingkat pengaruh dari kualitas audit dan pertumbuhan perusahaan.
b. Pada tabel 11 terlihat bahwa nilai wald dari kualitas audit sebesar
1,639 pada degree offredom 1 dan probabilitas 0,200 menunjukkan
bahwa probabilitas lebih besar dari probabilitas yang ditetapkan yaitu sebesar 0,05 artinya hipotesis nol tidak ditolak. Hal ini menandakan kualitas audit tidak mempengaruhi opini audit.
c. Pada lampiran 1 tabel 8 halaman 82 terlihat bahwa nilai Wald dari
pertumbuhan perusahaan sebesar 0,679 pada degree of fredom 1
dan probabilitas 0,410 menunjukkan bahwa probabilitas lebih besar dari probabilitas yang ditetapkan yaitu sebesar 0,05 artinya hipotesis nol tidak ditolak. Hal ini menandakan pertumbuhan perusahaan tidak mempengaruhi opini audit yang diberikan auditor.
d. Pada lampiran 1 tabel 9 halaman 83 terlihat bahwa nilai wald dari
ukuran perusahaan sebesar 9,484 pada degree of fredom 1 dan
probabilitas 0,002 menunjukkan bahwa probabilitas lebih kecil dari probabilitas yang ditetapkan yaitu sebesar 0,05 artinya hipotesis nol ditolak. Hal ini menandakan ukuran perusahaan mempengaruhi opini audit yang diberikan auditor. Koefisien sebesar -0,520
menghasilkan odds ratio sebesar 0,595 (e -0,520) artinya ukuran
0,595 kali lebih besar dibandingkan ukuran perusahaan mengeluarkan opini bukan wajar tanpa pengecualian.
e. Pada lampiran 1 tabel 10 halaman 83 terlihat bahwa nilai wald dari
opini audit tahun sebelumnya sebesar 51,171 pada degree of
fredom 1 dan probabilitas 0,000 menunjukkan bahwa probabilitas lebih kecil dari probabilitas yang ditetapkan yaitu sebesar 0,05 artinya hipotesis nol ditolak. Hal ini menandakan opini audit tahun sebelumnya mempengaruhi opini audit yang diberikan auditor.
Koefisien sebesar 4,840 menghasilkan odds ratio sebesar 126,500
(e 4,840) artinya ukuran perusahaan yang mengeluarkan opini wajar
tanpa pengecualian 126,500 kali lebih besar dibandingkan opini audit tahun sebelumnya mengeluarkan opini bukan wajar tanpa pengecualian.