57
4.2.1 Hasil Uji Normal
Tabel 4.11 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
143 Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation .12984151
Most Extreme Differences Absolute
.086 Positive
.079 Negative
-.086 Kolmogorov-Smirnov Z
1.027 Asymp. Sig. 2-tailed
.242 a. Test distribution is Normal.
b.
Berdasarkan tabel 4.11 dapat dideskripsikan besarnya Kolmograv-Smirnov K-S adalah 1.027 dan signifikansi 0,242. Hal ini menunjukkan bahwa data
tersebut telah terdistribusi normal karena nilai signifikansinya atau Asymp. Sig. 2- tailed lebih besar dari 0,05 yakni 0,242
Selain uji Kolmograv-Smirnov, hasil uji normalitas juga dapat dilihat pada diagram histogram dan Normal Probability Plotyang ditampilkan pada gambar 4.2
dan 4.3 berikut ini:
Gambar 4.2
58
Histogram Uji Normalitas
Sumber: Diolah oleh Peneliti 2015 Grafik histogram pada gambar 4.2 di atas menunjukkan bahwa distribusi data
memiliki kurva berbentuk lonceng dimana distribusi data tidak menceng ke kiri maupun menceng ke kanan. Hal ini menunjukkan bahwa data telah terdistribusi
secara normal. Hal ini juga didukung dengan hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik plot.
59 Sumber: Diolah oleh peneliti 2015
Gambar 4.3 merupakan grafik normal probability plot yang menunjukkan bahwa titik-titik data menyebar di sekitar garis diagonal. Hal tersebut menunjukkan
bahwa data telah terdistribusi secara normal. Hal ini sejalan dengan pengujian yang menggunakan histogram dan model Kolmograv-Smirnov yang juga menyatakan
bahwa data telah terdistribusi secara normal.
60
4.2.2 Hasil Uji Multikolinearitas
Tabel 4.12 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Toleran ce
VIF 1
Constant -.135
.054 -2.515
.013 X1
-.054 .024
-.185 -2.308
.022 .968
1.034 X2
.076 .023
.267 3.371
.001 .989
1.011 X3
.107 .050
.177 2.167
.032 .937
1.067 X4
.052 .024
.178 2.210
.029 .961
1.041 a. Dependent Variable: Y
Berdasarkan tabel 4.12 di atas dapat diketahui bahwa nilai Tolerance dari masing-masing variabel lebih besar dari 0,1 yakni variabel auditor spesialisasi
industri sebesar 0,968,Ukuran KAP sebesar 0,989 ,auditor tenure sebesar 0.937 dan Independensi auditor sebesar 0,961. Selain itu, nilai VIF untuk masing-masing
variabel juga lebih kecil dari 10 yakni variabel auditor spesialisasi industri sebesar 1,034,ukuran KAP sebesar 1,011 ,auditor tenure sebesar 1.067 dan Independensi
auditor sebesar1,041. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pada data penelitian ini tidak terdapat gejala Multikolinearitas.
61
4.2.3Hasil Uji Heteroskedastisitas Tabel 4.13Hasil Uji Heteroskedastisitas Glejser Test
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1Constant
.098 .037
2.639 .009
X1 -.019
.016 -.101
-1.186 .238
X2 .017
.016 .091
1.074 .285
X3 .004
.034 .011
.130 .897
X4 -.014
.016 -.074
-.866 .388
a. Dependent Variable: Unstandardized Residual
Dari tabel 4.13 di atas dapat diketahui bahwa masing-masing signifikansi variabel lebih besar dari 0,05 yakni variabel auditor spesialisasi industri sebesar
0.238,ukuran KAP sebesar 0.285, auditor tenure sebesar 0.897 dan Independensi auditor sebesar 0,388. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa data dalam
penelitian ini bebas dari gejala heteroskedastisitas.
62
4.2.4 Hasil Uji Autokorelasi
Kategori