berfluktuasi karena selisih antara Keahlian Anggota Komite Audit maximum dengan Keahlian Anggota Komite Audit minimum cukup besar, nilai standar
deviasi Keahlian Anggota Komite Audit lebih kecil dari nilai rata-rata Keahlian Anggota Komite Audit. Hal ini mengindikasikan bahwa variabel Keahlian
Anggota Komite Audit terdistribusi normal. Jumlah data nilai Jumlah Pertemuan Anggota Komite Audit adalah sebesar
168 dengan nilai minimum Jumlah Pertemuan Anggota Komite Audit adalah sebesar 6,00 sedangkan Jumlah Pertemuan Anggota Komite Audit maximum
sebesar 58,00. Rata-rata dari Jumlah Pertemuan Anggota Komite Audit adalah sebesar 18,54 dan besarnya standart deviasi dari Jumlah Pertemuan Anggota
Komite Audit adalah sebesar 11,33. Hal ini menunjukkan bahwa kondisi Jumlah Pertemuan Anggota Komite Audit sangat berfluktuasi karena selisih antara
Jumlah Pertemuan Anggota Komite Audit maximum dengan Jumlah Pertemuan Anggota Komite Audit minimum cukup besar, nilai standar deviasi Jumlah
Pertemuan Anggota Komite Audit lebih kecil dari nilai rata-rata Jumlah Pertemuan Anggota Komite Audit. Hal ini mengindikasikan bahwa variabel
Jumlah Pertemuan Anggota Komite Audit terdistribusi normal.
5.1.3 Hasil Pengujian Asumsi Klasik Model Sebelum Transformasi
Dalam menghasilkan model regresi yang baik, analisis regresi memerlukan pengujian asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis. Apabila terjadi
penyimpangan dalam pengujian asumsi klasik perlu dilakukan perbaikan atau menormalkan data terlebih dahulu.
Universitas Sumatera Utara
Uji normalitas bertujuan untuk menguji dalam model regresi, variabel residual memiliki distribusi normal. Untuk menguji distribusi data normal atau
tidak, ada dua cara untuk mendeteksinya, yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Analisis grafik merupakan cara yang termudah untuk melihat normalitas
residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal.Grafik normal
Probability plot dapat dilihat pada Gambar 5.1 berikut ini:
Gambar 5.1 Normal PP Plot Residual Model
Pada Gambar 5.1 dapat dilihat titik-titik tidak mendekati garis diagonal. Hal ini menunjukkan model regresi belum memenuhi asumsi normalitas.
Uji normalitas dengan analisis statistik dapat dilihat dari Kolmogrov- Sumirnov K-S Pada Tabel 5.4:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.4 Hasil Pengujian Normalitas Model dengan One-Sample
Sebelum Transformasi One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
168 Normal Parameters
Mean
a,b
.0000000 Std. Deviation
448.55445470 Most Extreme
Differences Absolute
.109 Positive
.109 Negative
-.072 Kolmogorov-Smirnov Z
1.415 Asymp. Sig. 2-tailed
.037 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data. Sumber: Hasil Analisis Data
Berdasarkan Tabel 5.4 hasil uji kolmogrov-sumirnov yakni nilai signifikansi dibawah 0,05 dengan nilai asymp.Sig 2-tailed sebesar 0,37. Hal ini
menunjukkan bahwa data penelitian tidak berdistribusi normal. Maka untuk menormalkan data tersebut,peneliti perlu melakukan transformasi data.
5.1.4 Deskriptif Statistik Variabel Penelitian Setelah Transformasi
Universitas Sumatera Utara
Standar deviasi σ menjelaskan kemungkinan nilai dari data yang diperoleh menyimpang dari nilai yang diharapkan dalam hal ini variabel
Kepemilikan Institusional, Kepemilikan Manajerial, Komite Audit, Keahlian Anggota Komite Audit dan Jumlah Pertemuan Anggota Komite Audit. Semakin
besar nilai standar deviasi maka semakin besar kemungkinan nilai riil menyimpang dari dalam kasus seperti ini, dimana nilai mean masing-masing
variabel lebih kecil dari pada standart deviasinya, biasanya didalam data terdapat outlier data yang terlalu ekstrim. Outlier adalah data yang memiliki karakteristik
unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi lainnya dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim Ghozali, 2005. Langkah perbaikan yang
dilakukan agar distribusi data menjadi normal, salah satunya adalah dengan melakukan transformasi Logaritma Natural ln. Adapun data setelah dilakukan
transformasi logaritma natural ln dapat dilihat pada Tabel 5.5 sebagai berkut: Tabel 5.5 Statistik Deskripsi Variabel Penelitian
setelah Transformasi ln Descriptive Statistics
N Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation
LN_Ukuran Perusahaan
168 13.74
19.98 16.9281 1.50500
LN_Kepemilikan Institusional
168 -1.05
-.25 -.5879
.17851
LN_Kepemilkan Manajerial
168 -3.91
1.90 -.6888
1.26988
LN_KomiteAudit 168
1.10 2.56
1.6904 .34502
Universitas Sumatera Utara
LN_Keahlian AnggotaKomite
Audit 168
-.92 .00
-.3395 .17745
LN_Jumlah PertemuanAnggota
KomiteAudit 168
1.79 4.06
2.7837 .49680
LN_Manajeman aba 168
3.66 7.63
6.2109 .79181
Valid N listwise 168
Sumber: Hasil Analisis Data Pada Tabel 5.5 setelah dilakukan transformasi, terlihat bahwa standart
deviasi masing-masing variabel mempunyai nilai yang lebih kecil dari rata-rata variabel yang diteliti. Hal ini menunjukkan bahwa data telah terdistribusi normal.
5.1.5 Hasil Pengujian Asumsi Klasik Setelah Transformasi
