dari 4-dU yaitu 2.0685. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa: d = 2.063, dU = 1.9315, 4-dU = 2.0685, maka terdapat hubungan
dU d 4 – DU atau 1.9315 2.063 2.0685 sehingga data tersebut
bebas dari autokorelasi.
d. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian heteroskedastisitas berfungsi untuk menguji ada tidaknya ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke
pengamatan yang
lain dalam
model regresi.
Pengujian heteroskedastisitas
pada penelitian
ini dilakukan
dengan menggunakan metode glesjer. Data terbebas dari heteroskedastisitas
apabila nilai signifikansi pada uji glesjer 0,05. Hasil pengujian heteroskedastisitas dilampirkan pada lampiran 8.
Tabel 4.9 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Sig.
B Std. Error
1Constant 1.067
.397 .012
OSHIP .023
.025 .382
ROA .060
.046 .194
BDOUT -.420
.413 .317
RECEIVABLE .028
.044 .537
AUDCHANGE -.121
.203 .554
AUDREPORT -.132
.199 .512
DCHANGE -.026
.192 .894
a. Dependent Variable: ABS_RESID
Berdasarkan tabel 4.9 diatas, dapat disimpulkan bahwa setiap variabel independen terbebas dari heteroskedastisitas. Hal ini dapat
dibuktikan dari
nilai signifikansi
masing – masing variabel
independen yang menghasilkan nilai signifikan 0,05. Oleh karena itu, dapat ditarik kesimpulan bahwa masing
– masing variabel independen yaitu kepemilikan manajerial, target keuangan, effective
monitoring, nature of industry, perubahan auditor, opini auditor eksternal dan perubahan direksi tidak menunjukan adanya gejala
heteroskedastisitas.
C. Hasil Penelitian Uji Hipotesis
Pada pengujian hipotesis ini, analisis yang digunakan adalah dengan menggunakan analisis regresi linear berganda dengan menggunakan software
SPSS Statistics versi 17.00. Dasar penggunaan regresi linear berganda adalah skema tujuh variabel independen yang dihubungkan dengan satu variabel
dependen.
1. Uji Koefisien Determinasi Adjusted R Square
Uji R
2
digunakan untuk mengukur kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel indpenden. Dalam pengukuran koefisien
determinasi, dapat dilihat dengan menggunakan standard error of the estimate,
dimana standard error of the estimate merupakan penyimpangan antara persamaan regresi dengan nilai dependen riilnya.
Persamaan regresi linear berganda dikatakan baik apabila nilai standard
