N 100
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 1.52658374
Most Extreme Differences Absolute
.122 Positive
.122 Negative
-.106 Kolmogorov-Smirnov Z
1.219 Asymp. Sig. 2-tailed
.102 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber Diolah dengan SPSS,2014
Dari grafik histogram pada gambar 4.3 dan grafik PP Plot pada gambar 4.4 diatas terlihat setelah dilakukan transformasi data, grafik histogram
memperlihatkan pola distribusi yang normal, hal ini dapat dilihat dari grafik histogram yang menunjukkan distribusi data mengikuti garis diagonal yang tidak
menceng skewness kiri maupun menceng ke kanan dan grafik normal PP Plot memperlihatkan titik-titik menyebar di sekitar atau mengikuti arah garis diagonal
yang menunjukkan pola terdistribusi normal. Hasil uji Kolomogorov-Smirnov pada tabel 4.3 menunjukkan Asymp. Sig. 2-tailed sebesar 0,102 yang lebih besar
dari signifikansi alpha yang telah ditetapkan 0,05. Dengan demikian, data pada penelitian ini terdistribusi normal dan dapat digunakan untuk melakukan Uji-t dan
Uji-F karena 0,102 0,05 H
a
diterima.
4.3.2 Uji Multikolinearitas
Untuk melihat ada tidaknya gejala multikolinearitas, peneliti melihat besaran korelasi antar variabel independen dan besarnya tingkat
Universitas Sumatera Utara
kolinearitas yang masih dapat ditolerir yaitu : tolerance 0,1 dan VIF Variance Inflation Factor 10. Uji multikolinearitas dengan melihat
nilai tolerance dan VIF menunjukkan hasil seperti pada tabel 4.4 berikut:
Tabel Hasil Uji Nultikolinearitas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant Opini Audit
.980 1.020
Debt to Total Asset Ratio .951
1.051 Earning Per Share
.946 1.057
Ukuran Perusahaan .977
1.023 a. Dependent Variable: Audit Report Lag
Sumber: Diolah dengan SPSS, 2014
Tabel 4.4 menunjukkan bahwa ini bebas dari adanya gejala multikolinearitas. Hal ini dapat dilihat dengan membandingkan nilai
tolerance dan VIF. Masing-masing variabel independen yang
digunakandalam penelitian ini memiliki tolerance yang lebih besar dari 0,1. Untuk opini audit memiliki nilai tolerance 0,980; debt to total asset
ratio memiliki nilai tolerance 0,951; earning per share memiliki nilai tolerance 0,946; ukuran perusahaan memiliki nilai tolerance0,977. Dilihat
dari VIF, msing-masing variabel independen lebih kecil dari 10 yaitu opini
Universitas Sumatera Utara
audit memiliki VIF 1,020;debt to total asset ratio memiliki VIF 1,051; earning per share memiliki VIF 1,057; ukuran perusahaan memiliki VIF
1,023. Kesimpulan yang diperoleh adalah tidak terjadi gejala multikolinearitas dalam variabel independennya.
4.3.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan
ke pengamatan lain. Penguji heteroskedastisitas pada penelitian ini menggunakan dasar analitis sebagai berikut:
1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada akan membentuk pola tertentu yang teratur, maka mengidentifikasikan telah terjadi
heteroskedastisitas. 2. Jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar diatas dan
dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka mengindikasikan tidak terjadi heteroskedasitisitas.
Hasil dari uji heteroskedastisitas dapat ditunjukkan pada gambar 4.3 berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
Sumber: Diolah dengan SPSS, 2014
Gambar 4.5 Grafik
Scatterplot
Dari grafik scatterplot pada gambar 4.5 diatas terlihat bahwa titik- titik menyebar secara acak baik di atas maupun di bawah angka 0 pada
sumbu Y tidak membentuk pola tertentu atau tidak teratur. Titik-titik yang menyebar menjauh dari titik-titik yang lain mengindikasikan bahwa
adanya data observasi yang sangat berbeda dengan data penelitian lainnya. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada
model regresi ini sehingga model ini layak untuk digunakan untuk melihat pengaruh opini audit, debt to total asset ratio, earning per share, ukuran
Universitas Sumatera Utara
perusahaan terhadap audit report lag pada perusahaan property dan real estate yang tedaftar di Bursa Efek Indonesia.
4.3.4 Uji Autokorelasi
