Berdasarkan hasil uji statistik deskriptif pada tabel IV.2 di atas, variabel ukuran perusahaan memiliki nilai minimum sebesar 5,13 dan nilai maksimum
sebesar 7,80 dengan nilai rata-rata sebesar 6,1668. Sedangkan nilai standar deviasi sebesar 0,68174 dari 102 sampel yang diteliti. Variabel profitabilitas
memiliki nilai minimum sebesar -130,42 dan nilai maksimum 2244,26 dengan nilai rata-rata 51,8325 dengan nilai standar deviasi sebesar 284,79269
dari 102 sampel yang diteliti. Variabel solvabilitas memiliki nilai minimum sebesar 6,62 dan nilai maksimum 129,21 dengan nilai rata-rata 45,2575
dengan nilai standar deviasi sebesar 25,60716 dari 102 sampel yang diteliti. Variabel ukuran KAP memiliki nilai minimum sebesar 0 dan nilai maksimum
1 variable
dummy
dengan nilai rata-rata 0,2843 dengan nilai standar deviasi sebesar 0,45331 dari 102 sampel yang diteliti. Kemudian pada variabel audit
delay
memiliki nilai minimum sebesar 38 dan nilai maksimum 119 dengan nilai rata-rata 81,1373 dengan nilai standar deviasi sebesar 8,86090 dari 102
sampel yang diteliti.
C. Hasil Analisis Data
1. Uji Asumsi Klasik
Uji ini dilakukan untuk memperoleh keyakinan bahwa penggunaan model regresi berganda menghasilkan estimator yang disebut asumsi
klasik, yaitu normalitas, multikolinieritas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi.
a. Uji Normalitas
Normalitas data merupakan asumsi yang sangat mendasar dalam analisis
multivariate
. Dalam uji statistik yang dapat digunakan untuk
menguji normalitas residual adalah uji statistik non-parametik Kolmogorov-Smirnov.
Tabel IV.3 Hasil Uji Normalitas
Unstandardized Residual
N 102
Kolmogorov-Smirnov Z
1,015
Asymp. Sig. 2-tailed
0,254 Sumber : Data sekunder diolah, 2017
Berdasarkan hasil uji normalitas pada tabel di atas menunjukan bahwa nilai
Kolmogorov-Smirnov
sebesar sebesar 1,015 dengan nilai signifikan atau
asymp. sig2-tailed
0,254 0,05
p
0,05. Sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa data residual model regresi dalam penelitian ini
terdistribusi normal.
b. Uji Multikolinieritas
Pengujian multikolinieritas dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen.
Deteksi adanya multikolinieritas dapat dilakukan dengan melihat tingkat
variance inflationfactor
VIF dan nilai
tolerance.
Tabel IV.4 Hasil Uji Multikolinieritas
Variabel
Tolerance
VIF Keterangan
Ukuran Perusahaan 0,534
1,873 Bebas Multikolinearitas
Profitabilitas 0,947
1,055 Bebas Multikolinearitas
Solvabilitas 0,842
1,187 Bebas Multikolinearitas
Ukuran KAP 0,575
1,739 Bebas Multikolinearitas
Sumber : Data sekunder diolah, 2017
Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat bahwa hasil pengujian menunjukkan bahwa semua variabel memiliki nilai
tolerance value
di atas 0,10 dan nilai VIF di bawah 10, dengan demikian dapat disimpulkan
tidak terjadi multikolinearitas.
c. Autokorelasi
Pengujian autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Hasil pengujian autokorelasi dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel IV.5 Hasil Uji Autokorelasi
Durbin- Watson
Keterangan
P-value
2,003 Bebas Autokorelasi
Sumber : Data sekunder diolah, 2017
Berdasarkan hasil uji autokorelasi, nilai dL = 1,597, maka didapatkan 4
– dL yaitu 4 –1,597= 2,403, nilai dU = 1,760, maka didapatkan 4 – dU yaitu 4
– 1,760= 2,24. Nilai DW = 2,003, maka dapat disimpulkan bahwa nilai DW terletak diantara duDW4-du 1,7602,0032,24, berarti
tidak terjadi autokorelasi positif dan negatif.
d. Uji Heteroskedastisitas
