93
standar deviasi sebesar 0,17229. Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata perusahaan yang menjadi sampel hampir memenuhi ketentuan BEI, dimana suatu perusahaan
seharusnya mempunyai jumlah komisaris independen sekurang-kurangnya 30 dari jumlah keseluruhan dewan komisaris.
Variabel ukuran dewan komisaris BS
menunjukkan nilai yang berkisar antara 2 hingga 13 dengan rata-rata 4,15 dan mempunyai standar deviasi
sebesar 1,844. Hal ini berarti bahwa secara rata-rata, perusahaan mempunyai dewan komisaris kurang dari 5 orang.
Variabel keberadaan komite audit AC menunjukkan nilai
minimum sebesar 0 dan nilai maksimum sebesar 1. Hal ini disebabkan karena variabel ini adalah variabel dummy. Sedangkan nilai rata-ratanya sebesar 0,56 dan
nilai standar deviasi sebesar 0,498. Hal ini menunjukkan bahwa secara rata-rata perusahaan sampel sudah membentuk komite audit adalah 56.
C. HASIL PENGUJIAN ASUMSI KLASIK
1. Uji Normalitas Data
Pada penelitian ini, uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah nilai residual dari hasil regresi berdistribusi normal atau tidak. Sebuah
model regresi yang baik harus memiliki nilai residual yang berdistribusi normal, karena jika tidak berdistribusi normal maka uji statistik menjadi
tidak valid. Untuk menguji normalitas ini, peneliti menggunakan uji statistik Kolmogorov-Smirnov.
94
Kriteria yang digunakan adalah dengan membandingkan p-value yang diperoleh dari hasil pengujian Kolmogorov-Smirnov dengan taraf
signifikansinya, yaitu 0,05. Jika p-value 0,05, maka data terdistribusi normal. Namun, jika p-value 0,05, maka data tidak terdistribusi normal.
Hasil uji normalitasnya dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel IV. 3 Hasil Uji Normalitas
Kolmogorov-Smirnov Test Sebelum Pengobatan
Variabel Sig.
p-value Keterangan
Unstandardized Residual 0,000
Tidak Berdistribusi Normal Sumber: Hasil Pengolahan Data
Tabel di atas menunjukkan bahwa data tidak berdistribusi normal. Hal ini dibuktikan dengan p-value yang kurang dari 0,05. Ketidaknormalan data
tersebut dapat disebabkan karena data tidak tersebar secara merata dalam tiap nilanya atau karena ada data yang merupakan outlier. Untuk dapat
mengatasi atau mengobati ketidaknormalan data tersebut dapat dilakukan transformasi terhadap data mentah atau dengan menghilangkan data yang
merupakan outlier. Pada penelitian ini, pengobatan dilakukan dengan cara menghilangkan outlier. Berikut ini hasil yang diperoleh setelah dilakukan
pengobatan dengan menghilangkan outlier-nya:
Tabel IV. 4 Hasil Uji Normalitas
Kolmogorov-Smirnov Test Setelah Pengobatan
95
Variabel Sig.
p-value Keterangan
Unstandardized Residual 0,301
Berdistribusi Normal Sumber: Hasil Pengolahan Data
Tabel di atas menunjukkan bahwa pengobatan yang dilakukan dengan menghilangkan outlier data menghasilkan data yang berdistribusi normal.
Hal ini ditunjukkan dengan p-value yang lebih dari 0,05.
2. Uji Multikolinearitas
