61
sebesar 1 dan nilai maksimum sebesar 4 dengan rata-rata 1,4880 dan standar deviasi 0,76849. Hasil analisis variabel independen terhadap keahlian akuntansi
komite audit ACCT menunjukkan nilai minimum sebesar 0 dan nilai maksimum sebesar 1 dikarenakan variabel ini merupakan dummy. Sementara nilai rata-rata
sebesar 0,68 dan standar deviasi 0,46835. Hasil analisis variabel independen terhadap ukuran perusahaan FSIZE
menunjukkan nilai minimum sebesar 23,54 dan nilai maksimum sebesar 30,84 dengan rata-rata 28,2576 dan standar deviasi 1,47533. Hasil analisis variabel
independen terhadap leverage LEV menunjukkan nilai minimum sebesar 0,07 dan nilai maksimum sebesar 0,85 dengan rata-rata 0,4812 dan standar deviasi
0,18031. Hasil analisis variabel dependen terhadap kualitas laporan keuangan yang diukur dengan kualitas akrual FRQ menunjukkan nilai minimum sebesar -
3,48 dan nilai maksimum sebesar 3,93 dengan rata-rata 0,0006 dan standar deviasi 0,98825.
2. Hasil Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Model regresi yang baik adalah model regresi yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Uji normalitas data
menggunakan uji Kolmogrov dan Smirnov. Selengkapnya mengenai hasil uji normalitas dapat dilihat pada tabel 4.7 pada halaman selanjutnya.
62
Tabel 4.4 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 125
Normal Parameters
a,b
Mean .0000000
Std. Deviation .92457853
Most Extreme Differences Absolute
.092 Positive
.079 Negative
-.092 Kolmogorov-Smirnov Z
1.033 Asymp. Sig. 2-tailed
.236
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : Data Sekunder yang diolah Berdasarkan Tabel 4.7, nilai Kolomogorov-Smirnov adalah 1,033 dan
signifikansi sebesar 0,236. Data terdistribusi normal bila signifikansinya lebih besar dari alpha α=5. Jadi, dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi
normal karena 0,236 0,05.
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolonieritas ini dilihat dari nilai tolerance T dan variance inflation factor VIF. Uji multikolonieritas dilakukan untuk menguji apakah
terdapat korelasi antar variabel independen yaitu ukuran komite audit ACSIZE, jumlah rapat komite audit AC_MEET, keahlian akuntansi
komite audit ACCT, ukuran perusahaan FSIZE, dan leverage LEV. Hasil uji multikolonieritas pada penelitian ini tampak pada tabel 4.4 berikut
63
Tabel 4.5 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 ACSIZE
.952 1.050
AC_MEET .829
1.207 ACCT
.902 1.109
FSIZE .919
1.088 LEV
.860 1.163
a. Dependent Variable: FRQ
Sumber : Data Sekunder yang diolah
Berdasarkan Tabel 4.4, nilai tolerance berkisar antara 0,0829 sampai 0,952 dan nilai VIF berkisar antara 1,050 sampai 1,207. Hasil perhitungan nilai
tolerance menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel
independen yang nilainya lebih dari 95. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor VIF juga menunjukkan hal yang sama, yaitu tidak ada satu
variabel independen yang memiliki nilai 10. Jadi, dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar variabel independen dalam model regresi.
c. Uji Autokorelasi Persamaan regresi yang baik adalah yang tidak memiliki masalah
autokorelasi. Jika terjadi autokorelasi maka persamaan tersebut menjadi tidak baik atau tidak layak dipakai prediksi. Salah satu ukuran dalam menentukan
64
ada tidaknya autokorelasi adalah dengan menggunakan uji Durbin-Watson DW.
Tabel 4.6 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-
Watson 1
.336
a
.113 .076
.95015 2.016
a. Predictors: Constant, LEV, ACCT, ACSIZE, FSIZE, AC_MEET b. Dependent Variable: FRQ
Sumber : Data Sekunder yang diolah
Uji autokorelasi dengan Durbin-Watson menyatakan bahwa autokorelasi tidak terjadi jika nilai du DW 4-du, dimana nilai DW berada di antara
nilai du dan 4-du. Berdasarkan tabel 4.5 diatas dapat diketahui bahwa hasil uji autokorelasi pada nilai Durbin-Watson adalah 2,016 Nilai tersebut berada
diantara nilai du dan 4-du dimana nilai DW lebih besar dari du 1,802 dan kurang dari 4-du 2,198 sehingga dapat disimpulkan bahwa data tidak
mengandung gejala autokorelasi. d. Uji Heteroskedastisitas
Model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari masalah heteroskedastitisitas homoskedastisitas. Uji heterokedastisitas penelitian ini
menggunakan uji glejser. Selengkapnya mengenai hasil uji untuk heteroskedastisitas dapat dilihat pada tabel 4.6 pada halaman selanjutnya.
65
Tabel 4.7 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
1
Constant .788
1.304 .605
.547 ACSIZE
.204 .235
.868 .387
AC_MEET .192
.083 2.320
.022 ACCT
-.082 .130
-.631 .529
FSIZE -.045
.041 -1.092
.277 LEV
.578 .346
1.672 .097
a. Dependent Variable: AbsFRQ
Sumber : Data Sekunder yang diolah Berdasarkan table 4.6, nilai signifikan seluruh variabel berada di atas
tingkat signifikansi α = 1. Hal ini menandakan bahwa tidak terjadi problem heteroskedastisitas karena telah memenuhi kriteria nilai signifikansi di atas 1.
3. Hasil Uji Hipotesis
