Uji Multikolinieritas Uji Asumsi Klasik

heteroskedastisitas. Pengujian heteroskedastisitas menggunakan Uji Glejser. Hasil uji heteroskedastisitas disajikan pada tabel berikut: Tabel 4.8 Uji Heteroskedastisitas Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 0,1849 0,0776 0,0193 KI 0,0108 0,0457 0,0260 0,8130 RA 0,0012 0,0108 0,0132 0,9113 RMC 0,0222 0,0169 0,1518 0,1938 KK -0,0380 0,0257 -0,1627 0,1426 UP -0,0039 0,0020 -0,2063 0,0514 LEV -0,0115 0,0216 -0,0546 0,5951 a Dependent Variable: ABS_RES3 Sumber : data sekunder yang diolah Tabel 4.8 menunjukkan hasil uji heteroskedastisitas dengan uji glejser utuk variabel independepen komisaris independen KI, reputasi auditor RA, keberadaan RMC RMC, konsentrasi kepemilikan KK, ukuran perusahaan UP, leverage LEV memiliki nilai probabilitas signifikansi diatas α 0,05 yang berarti model regresi tidak terdapat adanya heteroskedastisitas.

d. Uji Normalitas

Uji normalitas dilakukan untuk melihat apakah data berdistribusi normal. Data dinilai normal apabila nilai sig lebih besar dari 5. Hasil uji normalitas disajikan pada tabel berikut: Tabel 4.9 Uji Normalitas Unstandardized Residual N 95 Normal Parametersa,b Mean ,0000000 Std. Deviation ,07389933 Most Extreme Differences Absolute ,092 Positive ,092 Negative -,051 Kolmogorov-Smirnov Z ,897 Asymp. Sig. 2-tailed ,397 a Test distribution is Normal. b Calculated from data. Sumber : data sekunder yang diolah Tabel 4.9 menunjukkan nilai Asymp. Sig 2-tailed sebesar 0.397 atau 39,7 lebih besa r dari nilai α 5. Dapat disimpulkan bahwa model regresi penelitian berdistribusi normal.

C. Hasil Penelitian Uji Hipotesis

a. Uji Koefisien Determinasi Adj R

2 Koefisien Determinasi Adj R 2 digunakan untuk menguji seberapa jauh kemampuan model penelitian dalam menerangkan variabel dependen. Nilai Adjust yang mendekati 1 menunjukkan kemampuan variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen. Sedangkan nilai Adjust yang berada di bawah 0.5 berarti kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen sangat kecil.