heterogen karena adanya perbedaan nilai antara nilai maksimum dan nilai minimum.
3. Karakteristik audit, ,memiliki nilai minimum 1 dan nilai maksimum yaitu
2, dengan nilai rata-rata yaitu 1,4833. Standard Deviation variabel ini adalah 0,50394 dan variance 0,254. Range yaitu senilai 1 menunjukkan
bahwa data yang digunakan yang dalam penelitian ini bersifat heterogen karena adanya perbedaan nilai antara nilai maksimum dan nilai minimum.
4. Jenis opini audit, ,memiliki nilai minimum 1 dan nilai maksimum yaitu 2,
dengan nilai rata-rata yaitu 1,2667. Standard Deviation variabel ini adalah 0,44595 dan variance 0,199. Range yaitu senilai 1 menunjukkan bahwa
data yang digunakan yang dalam penelitian ini bersifat heterogen karena adanya perbedaan nilai antara nilai maksimum dan nilai minimum.
5. Biaya audit, ,memiliki nilai minimum 16,52 dan nilai maksimum yaitu
23,27, dengan nilai rata-rata yaitu 19,6217. Standard Deviation variabel ini adalah 2.14792 dan variance 4,614. Range yaitu senilai 6,76
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 :
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
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
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 60
Normal Parameters
a,b
Mean .0000000
Std. Deviation 1.33679248
Most Extreme Differences Absolute
.139 Positive
.139 Negative
-.080 Kolmogorov-Smirnov Z
1.073 Asymp. Sig. 2-tailed
.200 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS 2015
Pada Tabel 4.2 terlihat bahwa nilai Asymp.sig 2-tailed adalah 0,200 dan nilai signifikan 0,05, karena nilai Asymp.sig 2-tailed diatas 0,05 yaitu 0,200
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 :
Tabel 4.3 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
2.591 2.087
1.241 .220 Log_Ukuran_perusahaan
.617 .091
.648 6.755 .000 .751 1.332
Karakteristik_audit 1.000
.410 .235 2.440 .018
.748 1.336 Jenis_opini_audit
-.119 .418
-.025 -.286 .776
.920 1.087 a. Dependent Variable: Log_Biaya_audit
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 ukuran perusahaan
memiliki nilai tolerance 0,751; karakteristik auditor memiliki nilai tolerance 0,748; jenis opini audit memiliki nilai tolerance 0,920. Jika dilihat dari VIF,
masing-masing variabel independen lebih kecil dari 5 yaitu ukuran perusahaan 1,332; karakterisitk auditor memiliki VIF 1,336; jenis opini audit memiliki VIF
1,087. Kesimpulan yang diperoleh adalah tidak terjadi gejala multikolinearitas dalam variabel independennya.
4.3.3 Uji Heteroskedastisitas
