Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
Collinearity Statistics B
11.705 .244
.404 .677
.159 -.045
.283 -.399
Std. Error 12.278
.094 .193
.216 .211
.294 .260
.228 Beta
.373 .218
.354 .088
-.016 .123
-.254 t
.953 2.610
2.087 3.137
.755 -.151
1.091 -1.750
Sig. .347
.013 .044
.003 .455
.880 .282
.088 Tolerance
.479 .898
.770 .724
.892 .768
.466 VIF
2.089 1.114
1.299 1.382
1.120 1.303
2.148
2. Uji Multikolinearitas
Tabel 4.18 dibawah ini menyajikan hasil multikolinearitas.
Tabel 4.18 Uji Multikolinearitas
Coefficientsa
Model 1
Constant IND
KEA PEA
LPRO JUM
KKK AUDF
a Dependent Variable: KLTS Sumber : Data diolah
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen.
Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel independen. Jika variabel independen saling berkolerasi maka,
maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Hasil uji multikolinearitas dapat dilihat dari nilai tolerance dan Variance Inflation Factor VIF.
Kedua ukuran ini menunjukan setiap variabel independen dan manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerance
mengukur variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya.
71
Berdasarkan tabel diatas nilai tolerance variabel-variabel independensi IND, keahlian auditor KEA, pengalaman auditor
PEA, lamanya waktu atau proses audit LPRO, jumlah klien JUM, ukuran kekayaan dan kesehatan keuangan klien KKK, serta audit fee
AUDF berkisar antara 0,466 sampai 0,898 atau lebih besar dari 0,10. Hasil perhitungan nilai tolerance tersebut menunjukan tidak ada
variabel independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen. Hasil
perhitungan nilai Variance Inflation Factor VIF juga menunjukan hal yang sama tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF
lebih dari 10. Jadi
dapat disimpulkan
bahwa tidak ada multikolonieritas antar variabel independen dalam model regresi.
3. Uji Heteroskedasitas
Dari grafik dapat dilihat bahwa tidak terdapat kemencengan skewness pada grafik sehingga bisa dikatakan bahwa data normal.
Gambar 4.2 Output Pengujian Heteroskedasitas
Scatterplot Dependent Variable: KLTS
2 1
-1 -2
-3 -4
-3 -2
-1 1
2
Regression Standardized Predicted Value
Sumber : Data diolah
72
Berdasarkan grafik scatterplots diatas terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak dan tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0
pada sumbu Y. dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedasitas pada model regresi.
4. Uji Autokorelasi
