BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.2. Hasil Analisis Statistik Inferensial
4.2.1. Menilai Model Fit dan Keseluruhan Model
Pengujian ini digunakan untuk mengetahui apakah model fit dengan data, baik sebelum maupun sesudah variabel bebas dimasukkan kedalam model. Hipotesis untuk menilai model fit adalah adalah:
H0: Model yang dihipotesiskan fit dengan data Ha: Model yang dihipotesiskan tidak fit dengan data
Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai antara -2Log Likelihood pada awal (block number = 0) dengan nilai -2Log Likelihood pada akhir (block number = 1). Nilai -2 Log Likelihood awal pada block number = 0, ditunjukkan melalui tabel berikut :
Tabel 4.6
Tabel Likehood Block 0 Iteration Historya,b,c
Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constant Step 0 1 39.179 -1.697 2 35.609 -2.301 3 35.415 -2.486 4 35.413 -2.501 5 35.413 -2.501 a. Constant is included in the model. b. Initial -2 Log Likelihood: 35,413
c. Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less than ,001.
Sumber: SPSS 17, Data diolah 2013
Nilai -2LogL akhir pada block number = 1, dapat ditunjukkan melalui tabel berikut:
Tabel 4.7
Tabel Likehood Block 1 Iteration Historya,b,c,d
Iteration
-2Log likelihood
Coefficients
Constant ADTR PRIOD GROWTH SIZE ROA Step 1 1 28.970 -.729 .056 2.058 .000 -.067 -.022 2 20.489 .533 .169 2.959 -.002 -.202 -.012 3 17.651 3.618 .472 3.652 -.006 -.436 .020 4 16.483 6.807 1.066 4.297 -.016 -.673 .057 5 16.328 8.400 1.365 4.770 -.018 -.803 .074 6 16.319 8.941 1.470 4.933 -.018 -.847 .079 7 16.319 8.984 1.479 4.947 -.019 -.851 .080 8 16.319 8.985 1.479 4.947 -.019 -.851 .080 a. Method: Enter
b. Constant is included in the model. c. Initial -2 Log Likelihood: 35,413
d. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than ,001.
Sumber: SPSS 17, Data diolah 2013
Tabel 4.6 menunjukkan bahwa -2Log L awal pada block number = 0, yaitu model hanya memasukkan konstanta yang dapat dilihat pada step 5 memperoleh nilai sebesar 35,413. Kemudian pada tabel 4.7 dapat dilihat nilai -2Log L setelah masuknya beberapa variabel independen pada model sehingga nilai -2LogL akhir pada step 8 menunjukkan nilai 16,319. Selisih antara nilai -2LogL awal dengan nilai -2LogL akhir adalah sebesar 19,094 (35,413 - 16,319 ). Adanya pengurangan nilai antara -2LogL awal dengan nilai -2LogL akhir menunjukkan bahwa model yang dihipotesiskan fit dengan data.
4.2.2. Menilai Kelayakan Model Regresi
Pengujian kelayakan model regresi logistik dilakukan dengan menggunakan Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test yang diukur dengan nilai Chi-Square. Probabilitas signifikansi yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan tingkat signifikansi (a) 5%.
Hipotesis untuk menilai kelayakan model regresi:
Ho : Tidak ada perbedaan antara model dengan data Ha : Ada perbedaan antara model dengan data
Tabel 4.8
Tabel Hosmer and Lemeshow Test Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square df Sig.
1 2.002 7 .960
Sumber: SPSS 17, Data diolah 2013
Tabel 4.8 menunjukkan hasil pengujian Hosmer and Lameshow. Hasil pengujian statistik menunjukkan probabilitas signifikan sebesar 0,960, nilai signifikansi yang diperoleh lebih besar dari a 0,05. Hal ini berarti model regresi layak untuk digunakan dalam analisis selanjutnya, karena tidak ada perbedaan yang nyata antara klasifikasi yang diprediksi dengan klasifikasi yang diamati, atau dapat dikatakan model mampu memprediksi nilai observasinya.
4.2.3. Koefisien determinasi
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa besar variabilitas variabel-variabel independen mampu memperjelas variabilitas variabel dependen. Koefisien determinasi pada regresi logistik dapat dilihat pada
nilai Nagelkerke R Square. Nilai Nagelkerke R Square dapat diinterpretasikan seperti nilai R Square pada regresi berganda. Nilai ini didapat dengan cara membagi nilai Cox & Snell R Square dengan nilai maksimumnya.
Tabel 4.9
Tabel Nagelkerke R Square Model Summary
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square
1 16.319a .251 .605
a. Estimation terminated at iteration number 8 because parameter estimates changed by less than ,001.
Sumber: SPSS 17, Data diolah 2013
Tabel di atas menunjukkan nilai Nagelkerke R Square. Hasil output pengolahan data nilai Nagelkerke R Square adalah sebesar 0,605 yang berarti variabilitas variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen adalah sebesar 60,5 %, sisanya sebesar 39,5% (100% - 60,5%) dijelaskan variabilitas variabel-variabel lain di luar model penelitian.
4.2.4. Matrik Klasifikasi
Matrik klasifikasi akan menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan penerimaan opini audit going concern pada auditee.
Tabel 4.10
Tabel Classification Table Prediksi Classification Tablea
Observed
Predicted opini audit
going concern Percentage Correct
0 1
Step 1 opini audit going concern
0 59 2 96.7
1 1 4 80.0
Overall Percentage 95.5
a. The cut value is ,500
Sumber: SPSS 17, Data diolah 2013
Tabel 4.10 menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi kemungkinan penerimaan opini going concern pada auditor sebesar 80,0%, hal ini berarti bahwa dengan menggunakan model regresi yang digunakan ada 4 perusahaan (80%) yang diprediksi akan menerima opini audit going concern dari 5 perusahaan yang menerima opini audit going concern. Kekuatan prediksi model untuk menerima opini audit non going concern adalah sebesar 96,7% yang berarti bahwa dengan model regresi yang diajukan ada 59 perusahaan (96,7%) yang diprediksi akan menerima opini audit non going concern dari total 61 perusahaan yang menerima opini audit non going concern.
4.3. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini adalah untuk menguji pengaruh variabel independen yaitu kualitas audit (ADTR), opini audit tahun sebelumnnya (PRIOP), pertumbuhan perusahaan (GROWTH), ukuran perusahaan (SIZE) dan profitabilitas (ROA) terhadap Opini Audit Going Concern dengan menggunakan
hasil uji regresi yang ditunjukkan dalam variable in the equation. Dalam uji hipotesis dengan regresi logistik cukup dengan melihat Variables in the Equation, pada kolom Significant dibandingkan dengan tingkat kealphaan 0,05 (5%). Apabila tingkat signifikansi < 0,05, maka variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen dan sebaliknya apabila tingkat signifikansi > 0.05, maka variabel independen tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
Tabel 4.11
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
95% C.I.for EXP(B) Lower Upper Step 1a ADTR 1.479 2.260 .429 1 .513 4.390 .052 367.957 PRIOP 4.947 2.375 4.339 1 .037 140.708 1.340 14777.445 GROWTH -.019 .017 1.132 1 .287 .982 .949 1.016 SIZE -.851 .680 1.566 1 .211 .427 .113 1.619 ROA .080 .176 .204 1 .651 1.083 .767 1.529 Constant 8.985 9.919 .821 1 .365 7979.825
a. Variable(s) entered on step 1: ADTR, PRIOP, GROWTH, SIZE, ROA. Sumber: SPSS 17, Data diolah 2013
Tabel 4.11 menunjukkan hasil pengujian dengan regresi logistik pada tingkat signifikasi 5 persen.
Tabel 4.12
Hasil Hipotesis
No Hipotesis Beta Sig Kesimpulan 1 H1 1.479 0.513 Ditolak 2 H2 4.947 0.037 Diterima 3 H3 -0,019 0.287 Ditolak 4 H4 -0,851 0.211 Ditolak 5 H5 0.080 0.651 Ditolak Sumber: Hasil olahan peneliti
Dari pengujian dengan regresi logistik diatas maka diperoleh persamaan regresi logistik sebagai berikut :
OAGC = 8.985 + 1.479 ADTR + 4.947 PRIOD – 0.019 GROWTH – 0.851 SIZE + 0.080 ROA + e
H1 : Kualitas audit berpengaruh terhadap penerimaan opini audit going concern.
Kualitas audit yang diproksikan dengan reputasi auditor yang berafiliasi dengan KAP big four dan non-big four pada tabel menunjukkan koefisien positif sebesar 1.479 dengan tingkat signifikansi 0,513 > 0,05 yang berarti H1 ditolak. Dengan demikian, kualitas audit tidak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern.
H2 : Opini audit tahun sebelumnya berpengaruh terhadap penerimaan opini audit going concern.
Opini audit tahun sebelumnya pada tabel hasil hipotesis menunjukkan koefisien positif sebesar 4.947 dengan tingkat signifikansi 0,037 < 0,05 yang berarti H2 dapat diterima. Dengan demikian opini audit tahun sebelumnya berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern.
H3 : Pertumbuhan perusahaan berpengaruh terhadap penerimaan opini audit going concern.
Pertumbuhan perusahaan pada tabel di atas menunjukkan koefisien negatif sebesar 0,019 dengan tingkat signifikansi 0.287 > 0,05 yang berarti H3 ditolak. Dengan demikian pertumbuhan perusahaan tidak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern.
H4 : Ukuran perusahaan berpengaruh terhadap penerimaan opini audit going concern.
Ukuran perusahaan pada tabel di atas menunjukkan koefisien negatif sebesar 0,851 dengan tingkat signifikansi 0.211 > 0,05 yang berarti H4 ditolak. Dengan demikian ukuran perusahaan tidak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern.
H5 : Profitabilitas berpengaruh terhadap penerimaan opini audit going concern.
Profitabilitas yang diproksikan dengan return on asset (ROA) pada tabel di atas menunjukkan koefisien positif sebesar 0.080 dengan tingkat signifikansi 0.651 > 0,05 yang berarti H5 ditolak. Dengan demikian return on asset tidak berpengaruh signifikan terhadap penerimaan opini audit going concern.
