X
2
= Koefisien Komite Audit X
3
= Koefisien Dewan Direksi e
= Eror Pengganggu
3.9. Uji Asumsi Klasik
3.9.1. Uji Normalitas
Uji normalitas berguna untuk tahap awal dalam metode pemilihan analisis data. Tujuan uji normalitas adalah ingin mengetahui apakah
dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar atau tidak dipenuhi maka
uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil Erlina, 2011. Ada dua cara untuk mendeteksi apakan residual berdistribusi
normal atau tidak adalah dengan analisis grafik dan uji statistik. Penelitia ini menggunakan analisis grafik dan analisis statistik untuk
mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Uji normalitas dengan menggunakan uji grafik
dilakukan dengan dua cara yaitu melalui grafik histogram dan normal probability plot, sedangkan dengan uji statistik distribusi normal
digunakan uji Kolmogorov-Smirnov K-S.
3.9.2. Uji Heteroskedastisitas
Tujuan dari pengujian heteroskedastisitas ini adalah untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual
satu pengamatan ke pangamatan yang lain. Jika varians dari residual
Universitas Sumatera Utara
dari suatu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap, maka disebut homokedastisitas, dan jika varians berbeda, maka disebut
heteroskedastisitas Erlina, 2011. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Gejala heteroskedastisitas dapat dideteksi
dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot di sekitar nilai residual dan variabel depanden suatu penelitian. Jika
terdapat pola tertentu maka telah terjadi gejala heteroskedastisitas.
3.9.3. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas dilakukan bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variabel independen. Model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Multikolinearitas adalah situasi adanya korelasi variabel-
variabel independen antara yang satu dengan yang lainnya. Dalam hal ini kita sebut variabel-variabel babas ini tidak ortogonal. Variabel-
variabel bebas yang bersifat ortogonal adalah variabel bebas yang memiliki nilai korelasi di antara sesamanya sama dengan nol Erlina,
2011. Metode yang digunakan untuk mendekteksi multikolinieritas dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan nilai toleransi dan
menggunakan variance inflation factor VIF. Jika nilai variance inflation factor VIF tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak
kurang dari 0,1 maka model dapat dikatakan terbebatas dari multikolinearitas.
Universitas Sumatera Utara
3.9.4. Uji Autokorelasi
Kategori