BtN sebanyak 35 43,75 pengumuman, sedangkan tipe pergantian lainnya adalah sebanyak 41 51,25 pengumuman. Selain variabel pergantian KAP yang digunakan, dalam penelitian ini juga
menggunakan beberapa variabel kontrol yaitu variabel Size yang merupakan hasil dari natural logaritma dari total asset di tahun sebelum terjadinya pergantian KAP. Rata-rata dari nilai Size
untuk 80 perusahaan yang melakukan pergantian KAP selama tahun 2002 hingga 2008 adalah sebasar 27,516, dengan nilai maksimumnya sebesar 32,806 dan nilai minimumnya sebesar 24,464,
dan deviasi standarnya bernilai 1,802. Variabel kontrol lain yang digunakan adalah Tenure dan Timing, keduanya merupakan variabel dummy, dimana Tenure merupakan lamanya masa jasa audit
yang diberikan oleh auditor sebelumnya, dalam penelitian ini diketahui bahwa sebanyak 30 37,5 perusahaan telah diaudit oleh auditor sebelumnya selama 5 tahun berturut-turut atau lebih.
Sedangkan Timing merupakan waktu penyerahan pengumuman pergantian KAP kepada BEI, dimana terdapat 64 80 perusahaan yang mengumumkan pergantian KAPnya di trisemester
terakhir dari tahun fiskal atau setelah berakhirnya tahun fiskal.
4.2. Uji Asumsi Klasik
Model regresi ini didasarkan pada asumsi bahwa tidak ada autokorelasi, multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan data residual berdistribusi normal. Uji autokorelasi yang dilakukan terhadap
80 data pengumuman pergantian KAP dengan menggunakan uji Durbin-Watson DW test terlihat bahwa hasilnya bernilai 1,947 dimana model dapat dinyatakan bebas dari masalah autokorelasi
apabila nilai Durbin-Watson berada di antara nilai d
U
dan 4-d
U
, atau berada di antara nilai 1,624 dan 2,376 untuk 5 variabel independen dengan 80 data, sehingga model regresi ini dapat dinyatakan
bebas dari masalah autokorelasi. Kemudian berdasarkan hasil uji multikolinearitas terhadap model yang digunakan dalam penelitian ini terlihat bahwa variabel-variabel independen yang ada tidak
terdapat multikolinearitas, hal ini ditunjukkan dari nilai Tolerance yang berada diatas 0,10 dan nilai VIF masih dibawah 10. Selanjutnya dengan menggunakan Uji Glejser dalam melihat adanya
heteroskedastisitas maka terlihat dari hasil regresi variabel-varibel independennya dengan variabel dependen dari absolut residual-nya ternyata diperoleh hasil tidak ada satupun variabel yang
signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa model regresi yang digunakan tidak mengandung adanya heteroskedastisitas. Dan berdasarkan hasil uji K-S yang dilakukan untuk melihat normalitas nilai
residual yang ada maka diperoleh nilai Kolmorogorov-Smirnov adalah sebesar 1,038 dengan Asymp.Sig. 2-tailed sebesar 0,232, hal ini berarti data residual terdistribusi normal karena nilai
0,232 0,05, sehingga dapat dikatakan memenuhi asumsi normalitas yang diinginkan.
4.3. Menilai Goodness of Fit Suatu Model
Ketepatan fungsi regresi dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari Goodness of fit-nya. Secara statistik, setidaknya ini dapat diukur dari nilai koefisien determinasi, nilai statistik F dan
nilai statistik t. Koefisien determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variebel dependen. Berdasarkan dari uji regresi linier berganda terhadap
model penelitian dengan menggunakan variabel dependen CAR diperoleh nilai Adjusted R
2
sebesar 0,193 atau sebesar 19,3, sedangkan nilai R
2
adalah sebesar 0,244 atau 24,4. Dengan demikian maka dapat disimpulkan bahwa variabel CAR dipengaruhi sebesar 19,3 oleh kelima variabel
independennya yaitu NtB pergantian dari KAP Non-Big Four ke KAP Big Four, BtN pergantian dari KAP Big Four ke KAP Non-Big Four, Size Ukuran Perusahaan, Tenure Lamanya
perusahaan tidak melakukan pergantian serta Timing Waktu pengumuman pergantian di keluarkan, sedangkan sisanya sebesar 80,7 dipengaruhi oleh variabel-variabel lain diluar model.
Nilai koefisien determinasi R
2
dan adjusted R
2
yang dihasilkan dari model ini memang terkesan cukup rendah yaitu hanya sebesar 19,3. Namun hal ini tidaklah menunjukkan bahwa model
regresi yang digunakan dalam penelitian ini belumlah tepat, karena dalam penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Knechel, et.al 2007 juga diperoleh hasil nilai adjusted R
2
hanya sebesar 5,1, lebih rendah dari penelitian ini. Guna mendukung penilaian mengenai ketepatan model dalam
penelitian ini, maka peneliti juga melakukan uji signifikansi simultan atau uji statistik F. Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang
dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikatnya. Berdasarkan hasil pengujian terhadap uji statistik F yang dilakukan dengan
menggunakan variabel dependen CAR dan lima variabel dependen yang terdiri dari variabel pegantian NtB dan BtN serta variabel kontrol seperti Size, Tenure dan Timing diperoleh nilai F
sebesar 4,774 dengan tingkat signifikansi p-value sebesar 0,001 signifikan pada α = 5. Hal ini menunjukkan bahwa semua variabel independen yang meliputi NtB pergantian dari KAP Non-Big
Four ke KAP Big Four, BtN pergantian dari KAP Big Four ke KAP Non-Big Four, Size Ukuran Perusahaan, Tenure Lamanya perusahaan tidak melakukan pergantian serta Timing Waktu
pengumuman pergantian di keluarkan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel independen CAR. Dengan demikian maka dapat disimpulkan bahwa model regresi dapat digunakan
untuk memprediksi cumulative abnormal return perusahan-perusahaan sampel dalam penelitian ini.
4.4. Hasil Pengujian Hipotesis
