43
Tabel 4.2 Uji Normalitas Data
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 90
Normal Parameters Mean
a,b
.0000000 Std. Deviation
20.25236740 Most Extreme Differences
Absolute .115
Positive .100
Negative -.115
Kolmogorov-Smirnov Z 1.095
Asymp. Sig. 2-tailed .182
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: SPSS 18 Data diolah 2014
Dari hasil pengolahan data tersebut, besar nilai Kolmogorov-Smirnov adalah 1.095 dan signifikansi pada 0,182 maka disimpulkan data
terdistribusi secara normal karena p=0,182 0,05 yang menunjukkan Ho diterima. Hal ini sejalan dengan hasil yang didapatkan dari uji grafik
normal diagram dan plot data.
4.2.2.2 Uji Multikolineritas
Pengujian multikolinearitas bertujuan untuk membuktikan apakah ubahan atau variabel bebas pada penelitian ini dapat diasumsikan tidak saling
Universitas Sumatera Utara
44
berintervensi ketika dibuat pemodelan dengan variabel terikat. Kriteria dinyatakan bahwa variabel bebas tidak saling intervensi satu sama lain ketika
1. Jika nilai tolerance 10 persen dan nilai VIF 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model
regresi. 2. Jika nilai tolerance 10 persen dan nilai VIF 10, maka dapat disimpulkan
bahwa ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi. Pengujian multikoleniaritas dapat dilihat pada tabel 4.3 sebagai berikut:
Tabel 4.3 Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Collinearity Statistics B
Std. Error Tolerance
VIF 1 Constant
151.912 76.541
Ukuran KAP 12.039
5.801 .642
1.558 Ukuran Perusahaan
-2.071 1.666
.663 1.508
Debt Total Asset Ratio -29.282
71.046 .956
1.047 a. Dependent Variable: Audit Report Lag
Sumber: SPSS 18 Data diolah 2014
Tabel 4.3 menunjukkan bahwa penelitian ini bebas dari adanya gejala multikolinearitas. Hal ini dpat dilihat dengan membandingkan nilai tolerance
dan VIF. Masing-masing variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini memiliki nilai tolerance yang lebih besar dari 0,10. Untuk ukuran KAP
Universitas Sumatera Utara
45
memiliki nilai tolerance 0,642; Ukuran perusahaan memiliki nilai tolerance 0,663; Debt to total asset ratio memiliki nilai tolerance 0,956. Jika dilihat dari
VIF, masing-masing variabel independen lebih kecil dari 10 yaitu ukuran KAP memiliki VIF 1,558; Ukuran perusahaan memiliki VIF 1,508; Debt to total
asset ratio memilki VIF 1,047. Kesimpulan diperoleh adalah tidak terjadi gejala multikolinearitas dalam variabel independennya.
4.2.2.3 Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual pengamatan ke pengamatan
lain. Untuk melihat ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan mengamati grafik Scaterplot antara nilai prediksi variabel independen dengan
nilai residualnya. Pengujian heterokedastisitas pada penelitian ini menggunakan dasar analitis sebagai berikut :
1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu
yang teratur bergelombang, melebar kemudian mnenyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik yang menyebar di atas dan di
bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas Hasil dari uji heterokedastitas dapat ditunjukkan pada gambar 4.3 berikut ini
Universitas Sumatera Utara
46
Gambar 4.3 Uji Heterokedasitas Data
Sumber: SPSS 18 Data diolah 2014
Berdasarkan grafik scatter plot diatas dapat disimpulkan
terlihat bahwa titik menyebar secara acak baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu
Y tidak membentuk pola tertentu atau tidak teratur. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskesdastisitas pada model regresi ini sehingga model
ini layak untuk digunakan untuk melihat pengaruh Ukuran KAP, Ukuran Perusahaan dan Debt to Total Asset terhadap audit report lag pada perusahaan
perbankan yang terdaftar di BEI.
4.2.2.4 Uji autokorelasi
