3. Rata-rata variabel Proporsi Dewan Komisaris Independen 0.3703 dengan standar deviasi 0.09029, dengan nilai maksimum 0.60 dan nilai minimum
0.25. Maka dapat di indikasikan data bervariatif dan menyebar diantara nilai minimum dan maksimum.
4. Rata-rata variabel Kepemilikan Manajerial adalah 0.1458 dengan standar deviasi 0.21260, dengan nilai maksimum 0,87 dan nilai minimum 0,00. Maka
dapat di indikasikan data bervariatif dan menyebar diantara nilai minimum dan maksimum.
5. Rata-rata variabel Kualitas Auditor adalah 0.4545 dengan standar deviasi 0.50046, dengan nilai maksimum 1,00 dan nilai minimum 0.00. Maka dapat
di indikasikan data bervariatif dan menyebar diantara nilai minimum dan maksimum.
6. Rata-rata variabel Profitabilitas adalah 0.1024 dengan standar deviasi 0.08924, dengan nilai maksimum 0.40 dan nilai minimum 0.00. Maka dapat
di indikasikan data bervariatif dan menyebar diantara nilai minimum dan maksimum.
4.3 Uji Asumsi Klasik
4.3.1 Uji Normalitas Data
Regresi yang baik menyarankan adanya normalitas pada data penelitian atau pada nilai residualnya bukan pada masing-masing variabelnya.
Uji normalitas model regresi dalam penelitian ini menggunakan analisis grafik dengan melihat histogram dan normal probability plot. Apabila ploting data
membentuk satu garis lurus diagonal maka distribusi data adalah normal. Berikut adalah hasil uji normalitas dengan menggunakan diagram.
Tabel 4.2
Uji Normalitas 1 : Kolmogrov Smirnov
Sumber: Diolah dengan SPSS, 2015
Berdasarkan tabel 4.2dapat diketahui apakah data penelitian telah berdistribusi normal atau tidak, dan hasil test distribution ternyata menunjukan normal, yang
ditunjukan oleh nilai Asymp. Sig 2 –tailed sebesar 0.840 0.05, dan nilai
Kolmogrov-Smirnov Z 0.6181.97. Untuk lebih lanjut dapat dilihat dalam tampilan grafik berikut ini:
Histogram
Gambar 4.1 Uji Normalitas 2 : Histogram
Sumber data : Diolah dengan SPSS, 2015
Dari grafik histogram diatas Gambar 4.1 diketahui bahwa variable manajemen laba berdistribusi normal, hal ini ditunjukkan oleh distribusi data tersebut tidak
menceng ke kiri atau ke kanan tetapi membentuk seperti lonceng. Sementara untuk melihat data berdistribusi normal atau tidak juga dapat dilihat
dari grafik PP Plot. Untuk lebih lanjut dapat dilihat dari tampilan berikut ini:
Gambar 4.2 Uji Normalitas 3 : Grafik
PP Plots Sumber data : Diolah dengan SPSS, 2015
Pada gambar 4.2 Normal P-Plot menunjukan bahwa distribusi data cenderung
mendekati garis distribusi normal, distribusi data tersebut tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan, dalam arti data tersebut mempunyai pola seperti distribusi
normal, artinya data tersebut sudah layak untuk dijadikan bahan dalam penelitian.
4.3.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas dalam penelitian ini adalah dengan melihat koefisien Variance Inflation Factor VIF dan nilai Tolerence. Menurut
Ghozali 2006:91 bahwa nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukan multikolinearitas adalah nilai Tolerance 0.1 atau sama
dengan nilai VIF 10, dengan kata lain data yang baik dapat dilihat apabila memiliki nilai Tolerence 0.1 dan VIF 10 dan apabila nilai Tolerence dan
VIF tidak sesuai dengan ketentuan tersebut maka data tersebut mengandung multikolinearitas. Uji multikolinearitas dapat dilihat dari table 4.3 berikut:
Tabel 4.3 HASIL UJI MULTIKOLONIERITAS
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
Constant KOMITE AUDIT
.856 1.168
PROPORSI DEWAN KOMISARIS INDEPENDEN
.842 1.188
KEPEMILIKAN MANAJERIAL .862
1.160 KUALITAS AUDITOR
.897 1.114
PROFITABILITAS .883
1.200
Sumber : Diolah dari SPSS, 2015
Tabel 4.3 menunjukkan bahwa penelitian ini bebas dari adanya gejala multikolinearitas. Hal ini dapat dilihat dengan membandingkan nilai
tolerance dan VIF. Masing-masing variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini memiliki nilai tolerance yang lebih besar dari 0,1. Untuk
Komite Audit memiliki nilai tolerance 0.8560.1; Proporsi Dewan Komisaris Independen memiliki nilai tolerance 0.8420.1; Kepemilikan
Manajerial memiliki nilai tolerance 0.8620.1; Kualitas Auditor memiliki nilai tolerance 0.8970.1 dan Profitabilitas memiliki nilai tolerance
0.8830.1. Jika dilihat dari VIF, masing-masing variabel independen lebih kecil dari 10 yaitu Komite Audit memiliki VIF 1.16810; Proporsi Dewan
Komisaris Independen memiliki VIF 1.18810; Kepemilikan Manajerial memiliki VIF 1.16010; Kualitas Auditor memiliki VIF 1.11410 dan
Profitabilitas memiliki VIF 1.20010. Maka kesimpulan yang diperoleh adalah tidak terjadi gejala multikolinearitas dalam variabel independennya.
4.3.3 Uji Heteroskedastisitas
