31
Adapun model regresi yang digunakan adalah sebagai berikut: �
�,�
= � + �
1
�
1
+ �
2
�
2
+ �
3
�
3
+ �
4
�
4
+ �
Keterangan : Y
i,t
= ����� �����
a = Konstanta x
1
= Akuntabilitas Kinerja x
2
= Tingkat Ketergantungan Daerah x
3
= Temuan Audit x
4
= Opini Audit b
1
= Koefisien regresi variabel x
1
b
2
= Koefisien regresi variabel x
2
b
3
= Koefisien regresi variabel x
3
b
4
= Koefisien regresi variabel x
4
� = �������� �����
3.6.1 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik adalah prasarat yang harus dipenuhi dalam melakukan regresi linear. Dalam penelitian ini, uji asumsi klasik terdiri dari uji normalitas, uji
multikolinearitas, uji autokorelasi dan uji heteroskedastisitas.
1. Uji normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah sebuah model regresi, variabel pengganggu atau residual mempunyai distribusi normal atau tidak. Model
regresi yang baik adalah memilki distribusi data normal atau mendekati normal Ghozali 2006. Ada beberapa pendekatan yang digunakan dalam melakukan uji
Universitas Sumatera Utara
32
normalitas yaitu pendekatan histogram, pendekatan grafik, dan pendekatan Kolmogorv-Smirnov Situmorang dan Lufti, 2012:101.
2. Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas dilakukan untuk menguji apakah sebuah grup mempunyai varians yang sama di antara anggota grup tersebut Situmorang dan
Lufti, 2012:108. Jika varians sama maka disebut homoskedastisitas. Sedangkan, jika varians tidak sama, inilah yang disebut dengan heteroskedastisitas. Model
regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heterokedastisitas. Uji ini dapat dilakukan melalui uji Glejser, dengan pengambilan keputusan jika variabel bebas
signifikan secara statistik mempengaruhi variabel terikat, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. Apabila probabilitas signifikansi diatas tingkat
kepercayaan 5, maka dianggap tidak terjadi heteroskedastisitas Situmorang dan Lufti, 2012:116.
3. Uji multikolinearitas
Menurut Ghozali 2006 uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen.
Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dalam model
regresi dapat dilihat dari nilai tolerance value dan variance inflation factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukan setiap variabel independen manakah yang
dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerance mengukur variabilitas
Universitas Sumatera Utara
33
lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilah VIF yang tingg. Nilai cutoff yang umum adalah :
a. Jika nilai tolerance
≥ 0,10 dan nilai VIF ≤ 10, maka dapa
t disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel
independen dalam model regresi b.
Jika nilai tolerance ≤ 0, 10 dan nilai VIF ≥ 10, maka dapat
disimpulkan bahwa ada multikolenearitas antar variabel independen dalam model regresi.
4. Uji Autokorelasi
