52
diagonal, serta penyebarannya mendekati garis diagonal. Kedua grafik ini menunjukkan model regresi tidak menyalahi asumsi normalitas.
4.3.2 Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi terdapat korelasi antar variabel independen. Secara umum ada dua cara
untuk mendeteksi adanya multikolinearitas, yakni dengan melihat nilai tolerance dan variance inflation factor VIF. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk
menunjukkan adanya multikolineritas adalah jika tolerance 0,1 dan nilai VIF 10.
Tabel 4.6 Uji Multikolinearitas
Sebelum Moderating
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 58.198
4.068 14.306
.000 TENURE
1.661 1.551
.105 1.071 .287
.986 1.014
AGE .587
.171 .336 3.436
.010 .986
1.014 a. Dependent Variable: ALAG
Dari uji multikolinearitas sebelum moderating yang tersaji dalam tabel 4.4 dapat dilihat tidak terjadi gejala multikolinearitas antar varibel penelitian, hal ini
ditunjukkan dalam angka VIF Variance Inflation Factor dari Tenure Audit dan Umur Listing yang 10 dan nilai tolerance 0.10.
53
Tabel 4.7 Uji Multikolinearitas
Setelah Moderating
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
57.411 4.216
1.362E1 .000
TENURE 1.563
1.560 .099
1.002 .319
.979 1.021 AGE
.613 .175
.351 3.506
.001 .946 1.057
SPEC 2.269
3.081 .073
.736 .463
.956 1.046 a. Dependent Variable: ALAG
Dari uji multikolinearitas setelah moderating yang tersaji dalam tabel 4.5 dapat dilihat tidak terjadi gejala multikolinearitas antar varibel penelitian, hal ini
ditunjukkan dalam angka VIF Variance Inflation Factor dari Tenure Audit dan Umur Listing yang 10 dan nilai tolerance 0.10.
4.3.3 Uji Heteroskedastisitas
Tujuan dilakukannya uji heterokedastisitas adalah untuk menguji apakah dalam suatu model regresi terdapat ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Penelitian ini menggunakan uji Scatterplot untuk menguji heteroskedastisitas.
54
Gambar 4.5 Uji Heteroskedastisitas
Sebelum Moderating
Dari grafik scatterplot sebelum moderating yang tersaji pada gambar 4.5 dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk pola
tertentu serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Jadi, dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung adanya heteroskedastisitas
55
Gambar 4.6 Uji Heteroskedastisitas
Setelah Moderating
Dari grafik scatterplot setelah moderating yang tersaji pada gambar 4.6 dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk pola
tertentu serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Jadi, dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung adanya heteroskedastisitas.
56
4.3.4 Uji Autokorelasi
