Berdasarkan uji multikolinearitas dengan metode VIF, nilai VIF 10, artinya bahwa semua variabel bebas tidak terjadi multikolinearitas,
sehingga tidak membiaskan interpretasi hasil analisis regresi.
4. Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dan residual dari satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedasitas dan jika
berbeda disebut heteroskedasitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedasitas atau yang tidak terjadi heteroskedastisitas Duwi
Priyatno, 2013:55. Pada penelitian ini akan dilakukan uji heteroskedastisitas
dengan menggunakan
uji Glejser,
yaitu mengkorelasikan nilai absolute residual dengan masing-masing
variabel independen. Jika signifikansi pada uji t kurang dari 0,05, maka pada model regresi terjadi masalah heteroskedastisitas. Hasil uji
heteroskedasititas dengan Glejser adalah sebagai berikut: Tabel 14. Hasil Uji Heteroskedastisitas dengan Glejser
Variabel Sign.
Nilai Kritis Keterangan
X
1
0,608 0,05
Homoskedastisitas X
2
0,374 0,05
Homoskedastisitas X
3
0,052 0,05
Homoskedastisitas X
4
0,825 0,05
Homoskedastisitas
Lampiran 11, Hal. 113.
Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas dengan menggunakan uji Glejser terlihat bahwa nilai probabilitas 0,05. Hal ini berarti model
yang diestimasi bebas dari heterokedastisitas.
5. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik autokorelasi, yaitu korelasi yang terjadi
antara residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi. Untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi digunakan
uji Durbin Watson ,di mana dalam pengambilan keputusan dengan melihat berapa jumlah sampel yang diteliti yang kemudian dilihat
angka ketentuannya pada tabel Durbin Waston. Nilai Durbin-Watson dW harus dihitung terlebih dahulu, setelah itu diperbandingkan
dengan nilai batas atas dU dan nilai batas bawah dL untuk berbagai nilai n jumlah sampel dan k jumlah variabel bebas yang ada di
dalam tabel Durbin-Watson dengan ketentuan sebagai berikut: a. dW dL, berarti ada autokorelasi positif +
b. dL ≤ dW ≤ dU, tidak dapat disimpulkan
c. dU dW 4 – dL, berarti tidak terjadi autokorelasi
d. 4-dU dW 4 – dL, tidak dapat disimpulkan
e. dW 4- dL, berarti ada autokorelasi negatif - Dari hasil regresi diperoleh nilai D-W
statistic
sebesar 1,866. Dengan
n =105, k = 4, dan taraf nyata α 5, maka nilai dL = 1,592, dU =
1,758, sehingga 4-dU = 4-1,758 = 2,242 dan 4-dL = 4- 1,592 = 2,408.
Tabel 15. Hasil Uji Autokorelasi
Tingkat Autokorelasi DW Jenis Autokorelasi
4 – DW.L DW 4
Ada Autokorelasi negatif 4
– DW.U DW 4-DW.L Tanpa kesimpulan
1,758 1,866 2,242 Tidak Ada Autokorelasi
DW.L DW DW.U Tanpa Kesimpulan
0 DW DW.L Ada Autokorelasi positif
Lampiran 12, Hal. 115. Dapat dilihat dari tabel di atas, terlihat bahwa nilai DW sebesar 1,866,
di mana berada di daerah penerimaan Ho. Hal ini berarti model yang diestimasi tidak terjadi autokorelasi.
D. Pengujian Hipotesis
Analisis dalam penelitian ini adalah analisis regresi sederhana pada hipotesis satu sampai dengan empat dan analisis regresi linier berganda
untuk hipotesis kelima. Analisis ini digunakan untuk mengetahui pengaruh dari variabel pos-pos luar biasa, labarugi, kompleksitas operasi
perusahaan, dan juga ukuran perusahaan terhadap audit delay secara parsial menggunakan analisis regresi sederhana, sedangkan untuk menguji
hipotesis secara simultan menggunakan analisis regresi berganda.Kedua teknik analisis ini menggunakan bantuan komputer SPSS, berikut hasil uji
hipotesis yang telah dilakukan oleh peneliti.
1. Pengujian Analisis Regresi Sederhana
