Gambar 4.2 Grafik Normal P-P Plot
Sumber : Hasil Olahan Software SPSS
4.2.2.2 Uji Multikolinearitas
Mengetahui apakah terjadi multikolinearitas, ada dua uji multikolinearitas yang sering digunakan, yaitu melihat nilai VIF Variance
Inflation Factor dan Tolerance. Indikator yang digunakan untuk menentukan adanya multikolinearitas adalah jika nilai Tolerance 0,10
atau nilai VIF 10, dapat dikatakan dalam model tersebut terjadi multikolinearitas.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.3 Hasil Uji Multikolinearitas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant IO
.370 2.700
LN_ASSET .409
2.444 TA
.437 2.288
IA .846
1.182 Sumber : Hasil Olahan Software SPSS
Perhatikan bahwa berdasarkan tabel 4.3, nilai VIF dari variabel IO, LN_ASSET, TA, dan IA masing-masing yaitu sebesar 2,700, 2,444, 2,288,
dan 1,182. Karena masing-masing nilai VIF tidak lebih besar dari 10 dan untuk nilai Tolerance dari masing-masing variabel independen juga di atas
0,10, maka dapat disimpulkan bahwa model persamaan regresi ini tidak terdapat gejala multikolinearitas. Artinya tidak terdapat korelasi antar
variabel bebas yang diuji dalam penelitian ini.
4.2.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatter plot antara SRESID
pada sumbu Y dan ZPRED pada sumbu X.Dasar analisisnya adalah jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang
teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit, mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-
titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.3 Grafik Scatterplot
Sumber : Hasil Olahan Software SPSS Perhatikan bahwa berdasarkan Gambar 4.3, tidak terdapat pola
yang begitu jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Tabel 4.4 Hasil Uji Glejser
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta 1
Constant 2.464
1.395 1.766
.081 IO
.001 .003
.037 .223
.824 LN_ASSET
-.068 .045
-.235 -1.493 .139
TA -.200
.120 -.255
-1.672 .098 IA
.014 .012
.136 1.241
.218 a. Dependent Variable: ABS_RES_1
Sumber : Hasil Olahan Software SPSS Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas juga dapat dilakukan
dengan uji glejser. Jika probabilitas signifikansi variabel diatas 5 maka dapat dinyatakan bahwa model regresi ini tidak terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan tabel 4.4, diketahui nilai signifikansi dari kepemilikan institusional IO adalah 0,824, nilai signifikansi dari ukuran perusahaan
LN_ASSET adalah 0,139, nilai signifikansi dari kepemilikan institusional TA adalah 0,098, dan nilai signifikansi dari internal audit
IA adalah 0,218. Karena seluruh nilai probabilitas dari variabel Xlebih besar dari 0,05 tidak signifikan, maka disimpulkan bahwa tidak terjadi
heteroskedastisitas Ghozali, 2013: 143.
4.2.2.4 Uji Autokorelasi
Kategori