85
4.2.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas merupakan uji yang dilakukan untuk melihat ada tidaknya hubungan atau korelasi antara variabel independen dengan
variabel independen lainnya. Model regresi yang baik jika antara variabel independen tidak terjadi korelasi. Untuk melihat ada tidaknya
multikolinearitas di dalam data penelitian dilihat dari nilai Variance Inflation Factor
VIF. Nilai yang ditetapkan dalam uji ini adalah jika nilai VIF 10 serta tolerance 0,1 maka tidak terjadi multikolinearitas. Hasil
uji multikolinearitas dalam penelitian ini dapat dilihat dalam tabel di bawah ini :
Tabel 4.3 Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
SPLAD .739
1.354 FRMSZ
.597 1.676
LVRG .807
1.239 AUDSW
.929 1.077
KPMNJ .676
1.478 a. Dependent Variable: INTGLP
Dari Tabel 4.3 di atas, maka dapat diperoleh nilai Tolarance dari variabel Spesialisasi Auditor 0,739, Firm Size FRMSZ sebesar 0,597,
Leverage LVRG sebesar 0,807, Auditor Switching AUDSW sebesar
0,929 dan variabel Kepemilikan Manajerial KPMNJ sebesar 0,676.
Universitas Sumatera Utara
86 Sedangkan nilai VIF dari masing-masing variabel Spesialisasi Auditor
SPLAD sebesar 1.354, Firm Size FRMSZ sebesar 1.676, Leverage
LVRG sebesar 1.239, Auditor Switching AUDSW sebesar 1,007 dan variabel Kepemilikan Manajerial KPMNJ sebesar 1.478. Dari uji
tersebut dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinearitas di dalam penelitian karena setiap variabel nilai VIF 10 dan nilai tolerance 0,1.
4.2.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan
ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas, dan jika varians
dari residual berbeda disebut heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dalam model regresi penelitian ini dapat
dilakukan dengan melihat grafik scatterplot. Berikut grafik scatterplot untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dari SPSS 17.0 :
Universitas Sumatera Utara
87
Gambar 4.3 Grafik Scatterplot Heteroskedastisitas
Dari Gambar 4.3 di atas, terlihat bahwa titik-titik menyebar di atas, di bawah dan di sekitaran angka nol, hal ini menunjukkan bahwa data
dalam model regresi ini bebas dari masalah heteroskedastisitas.
4.2.2.4 Uji Autokorelasi
Kategori