Berdasarkan tabel 4.7 di atas perhitungan dengan menggunakan program SPSS 16.0 di peroleh nilai Durbin-Watson sebesar 1,800 dengan
jumlah sampel 32, maka didapatkan nilai d
l
= 1,177 dan nilai d
u
= 1,732. Nilai DW yang berada pada daerah d
u
dw 4 - d
u
dapat disimpulkan model regresi terbebas dari problem autokorelasi dan layak digunakan. Dalam
penelitian ini nilai Durbin-Watson harus berada diantara 1,732 d
u
dan 2,268 4- d
u
, agar tidak mengalami masalah autokorelasi. Hasil analisis
menunjukkan nilai Durbin-Watson telah berada diantara 1,732 d
u
dan 2,268 4- d
u
, sehingga dapat disimpulkan medel regresi terbebas dari problem autokolrelasi dan layak digunakan.
4.3.2.2 Heteroskedastisitas
Model regresi yang baik adalah model yang bersifat homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Alat uji ini digunakan untuk menguji
adanya heterokedastisitas secara kuntitatif dalam suatu regresi dapat diuji dengan korelasi Rank Spearman.. Deteksi adanya heteroskedastisitas adalah :
1. Nilai probabilitas 0,05 berarti bebas dari heteroskedastisitas.
2. Nilai probabilitas 0,05 berarti terkena heteroskedastisitas.
Hasil uji Heteroskedastisitas dengan menggunakan Program SPSS 16.0 dapat dilihat pada tabel di bwah ini :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 4.8 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Variabel Probabilitas
sig. 2 – tailed
Keterangan
Kepemilikan Institusional X
1
0,810 Bebas Heteroskedastisitas
D. Komisaris Independen X
2
0,502 Bebas Heteroskedastisitas
Kualitas Audit X
3
0,542 Bebas Heteroskedastisitas
Komite Audit X
4
0,523 Bebas Heteroskedastisitas
Sumber : Output SPSS
Berdasrkan pada tabel 4.8 di atas menunjukkan bahwa seluruh Variabel bebas X yang digunakan dalam penelitian ini baik X
1
, X
2
, X
3
, dan X
4
mempunyai nilai sig 2-tailed 0,05 dan sesuai dengan dasar analisis yang digunakan maka hal ini berarti dalam model regresi tidak terjadi
ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan kepengamatan lainnya atau bebas heteroskedastisitas.
4.3.2.3 Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen atau tidak.
Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas atau bebas Multikolinieritas Ghozali, 2009. Nilai cutoff yang dipakai
untuk menunjukkan adanya multikolinieritas adalah nilai tolera nce ≤ 0,10 atau
sama dengan nilai VIF ≥ 10.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Hasil uji Multikolinieritas dengan menggunakan Program SPSS 16.0 dapat dilihat pada tabel di bwah ini :
Tabel 4.9 Hasil Uji Multikolinieritas Variabel
Collinearity Statistick Keterangan
Tolerance VIF
Kepemilikan Institusional X
1
0,869 1,151
Bebas Multikolinieritas D. Komisaris Independen X
2
0,456 2,193
Bebas Multikolinieritas Kualitas Audit X
3
0,451 2,217
Bebas Multikolinieritas Komite Audit X
4
0,745 1,343
Bebas Multikolinieritas
Sumber : Output SPSS
Berdasrkan pada tabel 4.9 di atas menunjukkan bahwa seluruh Variabel bebas X yang digunakan penelitian ini baik X
1
, X
2
, X
3
, dan X
4
mempunyai nilai tolerance ≥ dari 0,10 dan nilai VIF Variance Inflamation
Factor ≤ 10. Hal ini berarti dalam persamaan regresi variabel-variabel bebas
yang digunakan dalam penelitian ini tidak menunjukkan adanya gejala multikolinieritas.
Setelah dilakuakan Uji asumsi klasik tersebut di atas, maka dapat disimpulkan bahwa model persamaan regresi linier dalam penelitian ini, bebas
dari asumsi dasar klasik tersebut, sehingga pengambilan keputusan melalui uji F dan uji t yang akan dilakukan dalam penelitian ini tidak akan bias atau
sesuai dengan tujuan penelitian.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
4.3.3 Teknik Analisis dan Uji Hipotesis 4.3.3.1 Teknik Analisis Regresi Linier Berganda
Uji regresi ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana pengaruh variabel-variabel independen terhadap variabel dependen.
Berdasarkan hasil uji analasis regresi linier berganda dengan menggunakan Program SPSS 16.0 dapat dilihat pada tabel di bwah ini :
Berdasarkan pada tabel 4.10 dapat dibuat model persamaan regresi untuk perusahaan yang kualitas auditnya di audit oleh KAP The Big Four
nilai 1 sebagai berikut : Y = 28,030 + 113 X
1
+ 579 X
2
- 21,768 X
3
– 4,325 X
4
+ e = 28,030 + 113 X
1
+ 579 X
2
-21,768 1 – 4,325 X
4
+ e = 6,262 + 113 X
1
+ 579 X
2
– 4, 325 X
4
+ e
Tabel 4.10 Hasil Regresi Linier
Model Unstandardized Coefficients
B Std. Error
1
Constant 28.030
27.618 KEP.INSTITUSI
.113 .142
D.KOMIS.INDEP .579
.579 KUALITAS_AUDT
-21.768 7.990
KOMITE_AUDT -4.325
6.953 Sumber : Output SPSS
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Berdasrkan pada tabel 4.10 dapat dibuat model persamaan regresi untuk perusahaan yang kualitas auditnya tidak di audit oleh KAP Non-The Big
Four nilai 0 sebagai berikut : Y = 28,030 + 113 X
1
+ 579 X
2
- 21,768 X
3
– 4,325 X
4
+ e = 28,030 + 113 X
1
+ 579 X
2
-21,768 0 – 4,325 X
4
+ e = 28,030 + 113 X
1
+ 579 X
2
– 4, 325 X
4
+ e Dari model persamaan regresi linier berganda tersebut diatas, dapat
dijelasakan sebagai berikut :
Konstanta β0
Nilai konstanta β0 menunjukkan nilai dari Tax Avoidance. Nilai konstanta pada model regresi untuk perusahaan yang kualitas auditnya di
audit oleh KAP The Big Four sebesar 6, 262 dan perusahaan yang kualitas auditnya di audit oleh KAP Non-The Big Four sebesar 28,030. Berdasarkan
nilai konstanta tersebut menunjukkan nilai dari praktek Tax Avoidance Y tertinggi adalah nilai Tax Avoidance pada perusahaan yang di audit oleh KAP
Non-The Big Four.
Konstanta β
1
Untuk Variabel Kepemilikan Institusional X
1
Besarnya nilai koefisian regresi β
1
sebesar 113, nilai β
1
yang positif menunjukkan adanya hubungan yang searah antara variable praktek tax
avoidance Y dengan variabel kepemilikan institusional X
1
yang artinya jika nilai variabel kepemilikan institusional X
1
naik sebesar satu satuan,
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
maka besarnya nilai variabel praktek tax avoidance Y akan naik sebesar 113 satuan dengan asusmsi bahwa variabel bebas lainnya bersifat konstan.
Konstanta β
2
Untuk Variabel Dewan komisaris Independen X
2
Besarnya nilai koefisian regresi β
2
sebesar 579, nilai β
2
yang positif menunjukkan adanya hubungan yang searah antara variable praktek tax
avoidance Y dengan variabel dewan komisaris independen X
2
yang artinya jika nilai variabel dewan komisaris independenX
2
naik sebesar satu satuan, maka besarnya nilai variabel praktek tax avoidance Y akan naik sebesar 579
satuan dengan asusmsi bahwa variabel bebas lainnya bersifat konstan.
Konstanta β
4
Untuk Variabel Komite X
4
Besarnya nilai koefisian regresi β
4
sebesar
-4.325, nilai
β
4
yang negatif menunjukkan tidak ada hubungan yang searah antara variabel praktaek
tax avoidance Y dengan variabel komite audit X
4
yang artinya jika nilai variabel komite audit X
4
naik sebesar satu satuan , maka besarnya nilai variabel praktek tax avoidance Y akan turun sebesar
-4.325
satuan dengan asumsi bahwa variabel bebas lainnya bersifat kanstan.
4.3.3.2 Koefisien Determinasi R
