pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Model regresi yang mengalami gejala autokorelasi memiliki standard error yang sangat besar sehingga model regresi
kemungkinan besar tidak signifikan. Untuk mendeteksi adanya autokorelasi adalah dari besaran Durbin Watson.
k = 3
n = 103
d
L
= 1,6196 d
U
= 1,7392 Lampiran 3 d
= 1,932 Lampiran 2 Gambar 4.1 : Distribusi Daerah Keputusan Autokorelasi
Kurva ini di atas menunjukkan bahwa nilai d yang dihasilkan berada diantara diantara d
U
1,7392 dengan 4-d
U
2,2608 atau berada pada daerah tidak ada autokorelasi, hal ini berarti asumsi autokorelasi terpenuhi.
4.3.4. Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas
Ada autokorel
asi positif Daerah
keragu- raguan
Daerah keragu-
raguan Ada
autokorel asi
negatif Tidak ada autokorelasi
positif dan tidak ada autokorelasi negatif
1,619 6
1,739 2
2.260 8
2.380 4
4
1,932
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
atau tidak heteroskedastisitas, jadi Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heterokedastisitas Ghozali, 2006:125.
Heteroskedastisitas dapat diidentifikasikan dengan cara menghitung koefisien korelasi Rank Spearman antara nilai residual dengan seluruh variabel
bebas. Hasil dari uji Rank Spearman adalah sebagai berikut : Tabel 4.6 : Uji Hederokedastisitas
No. Variabel Penelitian
Koefisien korelasi Rank Spearman
Sig 2-tailed 1 Tingkat Profitabilitas X
1
0,021 0,837
2 Proporsi Hutang X
2
0,116 0,244
3 Perubahan Auditor D 0,024
0,808 Sumber : Lampiran 2
Berdasarkan tabel 4.6 menunjukkan bahwa model regresi yang dihasilkan tidak terjadi heteroskedastisitas, karena tingkat signifikansi yang dihasilkan oleh
variabel Tingkat Profitabilitas X
1
, variabel Proporsi Hutang X
2
, dan variabel Perubahan Auditor D, lebih besar dari 0,05, dimana tingkat signifikan pada
variabel Tingkat Profitabilitas X
1
sebesar 0,837, tingkat signifikan variabel Proporsi Hutang X
2
sebesar 0,244, dan tingkat signifikan pada variabel Perubahan Auditor D sebesar 0,808.
4.3.5. Persamaan Regresi Hasil pengujian asumsi klasik yang telah dilakukan, dapat disimpulkan
bahwa model regresi dalam penelitian ini layak digunakan karena model regresi
telah memenuhi kriteria antara lain variabel-variabel penelitian telah memenuhi
uji normalitas data, tidak terjadi multikolinearitas, tidak terjadi autokorelasi, dan
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
tidak terjadinya heterokedastisitas. Selanjutnya dapat diketahui persamaan regresi
linier berganda sebagai berikut : Tabel 4.7 : Hasil Uji Regresi Linier Berganda
No. Model
Koefisien Regresi
1 Konstanta
73,824 2
Tingkat Profitabilitas X
1
-24,704 3
Proporsi Hutang X
2
6,627 4
Perubahan Auditor D 4,841
Sumber : Lampiran 2 Dari tabel Hasil Uji Regresi Linier Berganda diatas maka dapat ditemukan
model regresi sebagai berikut :
Y = 73,824 – 24,704 X
1
+ 6,627 X
2
+ 4,841 D
Model regresi untuk perusahaan yang pada tahun berjalan mengubah auditornya nilai 1 adalah :
Y = 73,824 – 24,704 X
1
+ 6,627 X
2
+ 4,841 1 Y = 78.665 – 24,704 X
1
+ 6,627 X
2
Model regresi untuk perusahaan yang pada tahun berjalan tidak mengubah auditornya nilai 0 adalah :
Y = 73,824 – 24,704 X
1
+ 6,627 X
2
+ 4,841 0 Y = 73,824 – 24,704 X
1
+ 6,627 X
2
Dari persamaan regresi linier berganda di atas, maka dapat diartikan sebagai berikut :
1. Konstanta pada perusahaan yang pada tahun berjalan mengubah auditornya sebesar 78,665 dan konstanta pada perusahaan yang pada tahun berjalan tidak
mengubah auditornya sebesar 73,824. Hal ini berarti rata-rata audit delay untuk
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
perusahaan yang pada tahun berjalan mengubah auditornya berbeda dengan perusahaan yang pada tahun berjalan tidak mengubah auditornya sebesar
4,841. 2. Koefisien regresi variabel Tingkat Profitabilitas
β1
= -24,704 Koefisien regresi
β1
sebesar 24,704 dengan tanda negatif. Jika variabel Tingkat Profitabilitas berubah atau mengalami kenaikan satu satuan maka waktu Audit
Delay pada perusahaan-perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada akhir tahun 2010 akan turun sebesar 24,704.
2. Koefisien regresi variabel Proporsi Hutang
β2
sebesar 6,627 dengan tanda positif. Jika variabel Proporsi Hutang berubah atau mengalami kenaikan satu
satuan maka waktu Audit Delay pada perusahaan-perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada akhir tahun 2010 akan naik sebesar
6,627.
4.3.6. Uji F
