Analisis Statistik Deskriptif Metode Analisis

3.3 Jenis data dan Sumber data

3.3.1 Jenis Data

Data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang meliputi komite audit,dewan komisaris independen, kepemilikan manajerial, kualitas auditor dan profitabilitas.

3.3.2 Sumber Data

Dalam penelitian ini, metode pengambilan data yang digunakan yaitudengan metode dokumentasi dikarenakan data berupa data sekunder. Data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah data yang diperoleh melalui Indonesian Capital Market Directory tahun 2013 – 2015 dan www.idx.co.id .

3.4 Metode Analisis

3.4.1 Analisis Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif “memberikan gambaran atau deskripsisuatu data yang dilihat dari nilai rata-rata mean, standar deviasi, varian, maksimum, minimun, range” Ghozali, 2006:19. 3.4.2Uji Asumsi Klasik 3.4.2.1 Uji Normalitas Tujuan uji normalitas bertujuan “untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal” Ghozali, 2006:110. Uji ini berguna untuk tahap awal dalam metode pemilihan analisis data. Jika data normal, maka digunakan statistik parametrik, dan jika data tidak normal maka digunakan statistik nonparametrik atau lakukan treatment agar data normal. Data yang baik Universitas Sumatera Utara adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal. Untuk melihat normalitas dapat dilakukan dengan melihat histogram atau pola distribusi data normal. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari nilai residualnya. Dasar pengambilan keputusannya adalah: 1. jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau garis histogramnya menunjukkan pola berdistribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas, 2. jika data menyebar jauh dari diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan data berdistribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Dalam penelitian ini Peneliti menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov K-S untuk menguji normalitas data.

3.4.2.2 Uji Multikolonieritas

Uji multikolonieritas bertujuan “untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independenbebas dalam model regresi” Ghozali, 2006:91. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Jika variabel independen saling berkolerasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel sama dengan nol. Deteksi terhadap ada tidaknya multikolonieritas yaitu a Nilai R square R 2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris yang sangat tinggi, tetapi secara individual tidak terikat, b Universitas Sumatera Utara Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Jika antar variabel independen terdapat korelasi yang cukup tinggi lebih dari 0,09, maka merupakan indikasi adanya multikolonieritas, c Melihat nilai tolerance dan variance inflation factor VIF, suatu model regresi yang bebas dari masalah multikolonieritas apabila mempunyai nilai tolerance 0,1 dan nilai VIF 10.

3.4.2.3 Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan “menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain” Ghozali, 2006:105. Model regresi yang baik adalah yang homoskesdatisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Cara memprediksi ada tidaknya heteroskedastisitas pada suatu model dapat dilihat dari pola gambar Scatterplot. Analisis pada gambar Scatterplot yang menyatakan model regresi berganda tidak terdapat heteroskedastisitas jika: 1. titik-titik data menyebar di atas, di bawah atau di sekitar angka nol, 2. titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau dibawah, 3. penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali, 4. penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola.

3.4.2.4 Uji Autokorelasi

Uji ini bertujuan “untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan Universitas Sumatera Utara adaproblem autokorelasi” Ghozali, 2006:95.Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu yang berkaitan satu dengan lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtut waktu time series. Pada data cross sectionsilang waktu, masalah autokorelasi relatif jarang terjadi. Uji yang digunakan dalam penelitian untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi adalah dengan menggunakan uji Durbin-Watson DW. Kriteria untuk penilaian terjadinya autokorelasi yaitu: 1. nilai D-W lebih kecil dari -2 berarti ada korelasi positif, 2. nilai D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi, 3. nilai D-W lebih besar dari +2 berarti ada autokorelasi negatif. 3.4.3Analisis Regresi Linear Berganda Metode analisis ini digunakan “untuk menguji lebih dari satu variabel bebasindependen terhadap satu variabel terikatdependen” Ghozali, 2006:7. Model regresi yang dikembangkan untuk menguji hipotesis-hipotesis yang telah dirumuskan dalam penelitian ini adalah: DA = β0 + β1 KMA+ β2 KI + β3 KPMJ + β4 AUD + β5 ROA+ e. Keterangan : DA = discretionary accrual = manajemen laba β 1,2,3,4,5 = koefisien variabel KMA = Komite Audit KI = ProporsiDewan Komisaris Independen KPMJ = Kepemilikan Manajerial AUD = Kualitas Auditor Universitas Sumatera Utara ROA = Profitabilitas e = residual of error 3.4.4 Uji Hipotesis 3.4.4.1 Uji Koefisien Determinasi