4.8.1 Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah distribusi data mendekati distribusi normal. Cara yang digunakan untuk menentukan apakah
data berdistribusi normal atau tidak dengan menggunakan rasio skewness dan rasio kurtosis. Rasio skewness dan rasio kurtosis ini dapat dijadikan petunjuk
untuk melihat apakah data sudah berdistribusi normal atau tidak. Rasio skewness adalah nilai skewness dibagi dengan standard error
skewness sedangkan rasiso kurtosis adalah nilai kurtosis dibagi dengan standard error kurtosis. Menurut Santoso 2000 :52 pedoman untuk melihat apakah data
berdistribusi normal yaitu apabila rasio skewness dan rasio kustosis berada diantara -2 sampai dengan +2.
4.8.2 Uji Multikolinieritas
Untuk melihat apakah adanya korelasi diantara variabel independen maka digunakan uji multikolinieritas. Suatu model regresi yang baik dapat dikatakan
jika tidak terjadi korelasi antar variabel. Untuk melihat itu diperlukan uji multikolinieritas yaitu dengan melihat nilai Variance Inflation Factor VIF
tidak lebih dari 10 dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1 maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolinieritas Ghozali, 2005. Semakin tinggi VIF
maka semakin rendah Tolerance.
4.8.3 Uji Heteroskedastisitas
Menurut Ghozali 2005: 105 uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance residual dari
satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika
Universitas Sumatera Utara
berbeda disebut heteroskedatisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Uji yang dilakukan peneliti disini untuk melihat apakah suatu
model terbebas dari heterokedastisitas adalah dengan metode statistik yaitu uji glejser yang dinotasikan sebagai berikut :
e
i
= b + b
1
X
1 +
b
2
X
2 +
b
3
X
3 +
b
4
X
4 +
e dimana :
e
i
= Nilai absolute dari residual yang dihasilkan dari regresi model X
1
= Keahlian X
2
= Independensi X
3
= Perencanaan Audit
X
4
= Supervisi Audit b
= konstanta b
1,
b
2,
b
3,
b
4,
= koefisien regresi e
= error term Dasar pengambilan keputusan adalah sebagai berikut :
1. Tidak terjadi heteroskedastisitas, jika nilai t hitung lebih kecil dari t tabel dan nilai signifikansi lebih besar dari 0,05.
2. Terjadi heteroskedastisitas, jika nilai t hitung lebih besar dari t tabel dan nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05.
4.9 Pengujian Hipotesis
Kategori