46
3. Rasio Hutang memiliki nilai minimum 0,2 dan nilai maksimum yaitu 2,40
dengan nilai rata-rata yaitu 0,6762. Standard Deviation variabel ini adalah 0,58019 dan variance 0,337. Range yaitu senilai 2,38 menunjukkan
bahwa data yang digunakan yang dalam penelitian ini bersifat heterogen karena adanya perbedaan nilai antara nilai maksimum dan nilai minimum.
4. Reputasi Auditor memiliki nilai minimum 0,00 dan nilai maksimum yaitu
1,00 dengan nilai rata-rata yaitu 0,7857. Standard Deviation variabel ini adalah 0,41530 dan variance 0,172. Range yaitu senilai 1,00
menunjukkan bahwa data yang digunakan yang dalam penelitian ini bersifat heterogen karena adanya perbedaan nilai antara nilai maksimum
dan nilai minimum. 5.
Divident Payout Ratio memiliki nilai minimum 0,15 dan nilai maksimum yaitu 0,89 dengan nilai rata-rata yaitu 0,4062. Standard Deviation variabel
ini adalah 0,16001 dan variance 0,026. Range yaitu senilai 0,74 menunjukkan bahwa data yang digunakan yang dalam penelitian ini
bersifat heterogen karena adanya perbedaan nilai antara nilai maksimum dan nilai minimum.
4.3 Uji Asumsi Klasik
4.3.1 Uji Normalitas Data
Pengujian normalitas data dapat dilakukan secara kasat mata yaitu dapat dilihat pada grafis histogram dan grafik PP Plots. Suatu data akan berdistribusi
normal jika grafik histogram menyerupai bel yang menghadap ke atas. Hal ini bisa dilihat dalam tampilan grafik berikut ini :
Universitas Sumatera Utara
47
Gambar 4.1 Uji Normalitas 1 : Histogram Sebelum Transformasi
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2015
Pada Gambar 4.1 terlihat bahwa residual data berdistribusi normal, hal ini ditunjukan oleh distribusi data yang berbentuk lonceng dan tidak melenceng ke
kiri atau ke kanan.
Gambar 4.2 Uji Normalitas 2 : Grafik Normalitas PP Plot Sebelumnya Transformasi
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2015
Universitas Sumatera Utara
48
Pada Gambar 4.2 Normal P-P Plot terlihat titik-titik yang mengikuti data disepanjang garis normal, hal ini berarti residual data berdistribusi normal.
Tabel 4.2 Uji Kolmogrov-Smirnov Sebelum Transformasi
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2015
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 42
Normal Parameters
a,b
Mean .0000000
Std. Deviation .14604139
Most Extreme Differences Absolute
.099 Positive
.098 Negative
-.099 Kolmogorov-Smirnov Z
.640 Asymp. Sig. 2-tailed
.807 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Pada Tabel 4.2 terlihat bahwa nilai Asymp.sig 2-tailed adalah 0,807 dan nilai signifikan 0,05, karena nilai Asymp.sig 2-tailed diatas 0,05 yaitu 0,807 hal ini
berarti menunjukan bahwa residual data berdisribusi normal.
4.3.2 Uji Multikolinearitas
Untuk melihat ada tidaknya gejala multikolinearitas, peneliti melihat besaran korelasi antara variabel independen dan besarnya tingkat kolinearitas
yang masih dapat ditolerir yaitu : tolerance 0,1 dan VIF Variance Inflation Factor 5. Uji multikolinearitas dengan melihat nilai tolerance dan VIF
menunjukkan hasil seperti pada tabel 4.3 berikut :
Universitas Sumatera Utara
49
Tabel 4.3 Hasil Uji Multikolinearitas
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2015
Tabel 4.3 menunjukkan bahwa penelitian ini bebas dari adanya gejala multikolinearitas. Hal ini dapat dilihat dengan membandingkan nilai tolerance dan
VIF. Masing-masing variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini memiliki nilai tolerance yang lebih besar dari 0,1. Untuk Collateralizable Assets
memiliki nilai tolerance 0,683; Rasio Hutang memiliki nilai tolerance 0,885; Reputasi Auditor memiliki nilai tolerance 0,617. Jika dilihat dari VIF, masing-
masing variabel independen lebih kecil dari 5 yaitu Collateralizable Assets 1,463; Rasio Hutang memiliki VIF 1,131; Reputasi Auditor memiliki VIF 1,620.
Kesimpulan yang diperoleh adalah tidak terjadi gejala multikolinearitas dalam variabel independennya.
4.3.3 Uji Heteroskedastisitas
