pengalaman lebih dari 5 tahun yaitu sebanyak 40, dan selebihnya diisi oleh responden yang memiliki pengalaman audit antara 3 sampai dengan 5
tahun yaitu sebesar 13.
B. Hasil Uji Instrumen Penelitian
Untuk mendapatkan data primer, penulis melakukan penyebaran kuesioner kepada para auditor yang bekerja di 30 Kantor Akuntan Publik di wilayah
DKI Jakarta sebanyak 160 kuesioner. Sebelum kuesioner disebar ke 160 responden, peneliti melakukan Try Out terlebih dahulu terhadap 20 responden
dengan memberikan 48 butir pertanyaan untuk menguji tingkat validitas dan reabilitas instrumen penelitian yang digunakan.
1. Uji Instrumen Penelitian a. Uji Validitas
Instrumen yang valid berarti alat ukur yang digunakan untuk mendapatkan data dapat mengukur apa yang seharusnya diukur.
Tabel 4.3. Hasil Uji Validitas Data Try Out
No. Variabel
r hitung r tabel
Kesimpulan
1 Pekerjaan Lapangan Audit
0, 9156 0,3783
Valid 2
Pekerjaan Lapangan Audit 0, 8361
0,3783 Valid
3 Pekerjaan Lapangan Audit
0, 7556 0,3783
Valid 4
Pekerjaan Lapangan Audit 0, 7520
0,3783 Valid
5 Pekerjaan Lapangan Audit
0, 6157 0,3783
Valid 6
Pekerjaan Lapangan Audit 0, 7777
0,3783 Valid
7 Pekerjaan Lapangan Audit
0, 7635 0,3783
Valid 8
Pekerjaan Lapangan Audit 0, 7765
0,3783 Valid
9 Pekerjaan Lapangan Audit
0, 7048 0,3783
Valid 10
Pekerjaan Lapangan Audit 0, 6313
0,3783 Valid
11 Pekerjaan Lapangan Audit
0, 6202 0,3783
Valid 12
Pekerjaan Lapangan Audit 0, 6912
0,3783 Valid
13 Pekerjaan Lapangan Audit
0,7107 0,3783
Valid 14
Pekerjaan Lapangan Audit 0,7846
0,3783 Valid
15 Supervisi 0, 5465
0,3783 Valid
16 Supervisi 0, 5834
0,3783 Valid
17 Supervisi 0, 5847
0,3783 Valid
18 Supervisi 0, 5036
0,3783 Valid
19 Supervisi 0,8378
0,3783 Valid
20 Supervisi 0, 5342
0,3783 Valid
21 Supervisi 0,4767 0,3783
Valid 22 Supervisi 0,
8032 0,3783
Valid 23 Supervisi 0,8152
0,3783 Valid
24 Supervisi 0, 5625
0,3783 Valid
25 Supervisi 0, 6752
0,3783 Valid
26 Supervisi 0, 6145
0,3783 Valid
27 Konsultasi
0, 6805 0,3783
Valid 28 Konsultasi 0,
6234 0,3783
Valid 29 Konsultasi 0,
6578 0,3783
Valid 30 Konsultasi 0,
7477 0,3783
Valid 31 Konsultasi 0,
6380 0,3783
Valid 32 Konsultasi 0,8324
0,3783 Valid
33 Konsultasi 0, 6288
0,3783 Valid
34 Konsultasi 0, 8059
0,3783 Valid
35 Konsultasi 0,6459 0,3783
Valid 36 Konsultasi 0,5949
0,3783 Valid
37 Inspeksi
0, 6261 0,3783
Valid 38 Inspeksi 0,7760
0,3783 Valid
39 Inspeksi 0,6168 0,3783
Valid 40 Inspeksi 0,8078
0,3783 Valid
41 Inspeksi 0,7670 0,3783
Valid 42 Inspeksi 0,5808
0,3783 Valid
43 Inspeksi 0,6563 0,3783
Valid 44 Inspeksi 0,6925
0,3783 Valid
45 Inspeksi 0,7072 0,3783
Valid 46 Inspeksi 0,5977
0,3783 Valid
47 Inspeksi 0,6727 0,3783
Valid 48 Inspeksi 0,7152
0,3783 Valid
Berdasarkan hasil uji validitas data try out pada tabel 4.3, data instrumen yang diperoleh merupakan valid secara keseluruhan. Karena
dari 20 responden yang diteliti, diperoleh r hitung diatas r tabel yaitu r hitung diatas 0,3783. Sehingga korelasi item dinyatakan semuanya
valid. b. Uji Reliabilitas
Instrumen yang reliabel berarti instrumen tersebut bila digunakan beberapa kali untuk mengukur objek yang sama, akan menghasilkan
data yang sama. Reliabilitas suatu konstruk variabel dikatakan baik jika memiliki nilai Cronbach Alpha 0,6 Nugroho, 2005: 72.
Tabel 4.4. Hasil Uji Reliabilitas Data Try Out
No Variabel α hitung
Kesimpulan
1 Pekerjaan Lapangan Audit
0, 9407 Reliabel
2 Supervisi 0, 8892
Reliabel 3 Konsultasi 0,
9210 Reliabel
4 Inspeksi 0, 9203
Reliabel Sumber : data primer yang diolah
Berdasarkan tabel 4.4 menunjukkan bahwa instrumen untuk setiap variabel penelitian adalah reliabel, karena nilai
α hitung 0,60. Pada variabel pekerjaan lapangan audit memiliki
α hitung 0,9407 0,60,
variabel supervisi memiliki α hitung 0,8892 0,60 , variabel
konsultasi memiliki α hitung 0,9210 0,60 , dan variabel inspeksi
memiliki α hitung 0,9203 0,60 . Hasil tersebut mengindikasikan
bahwa instrumen penelitian ini akan menghasilkan data yang sama walaupun digunakan beberapa kali untuk mengukur objek yang sama.
c. Uji Klasik 1 Uji Normalitas
Gambar 4.1. Hasil Uji Normalitas
Regression Standardized Residual
3. 75
3. 25
2. 75
2. 25
1.7 5
1.2 5
.75 .25
-.2 5
-.7 5
-1 .25
-1 .75
-2 .25
Histogram Dependent Variable: PEK.LPNG
F requenc
y
20
10
Std. Dev = .99 Mean = 0.00
N = 133.00
Sumber : data primer yang diolah
Gambar 4.2. Hasil Uji Normalitas
Sumber : data primer yang diolah Dengan melihat tampilan grafik histogram maupun grafik normal
Plot dapat disimpulkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang normal. Sedangkan pada grafik normal Plot terlihat
titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal, serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Kedua grafik ini menunjukkan bahwa
model regresi layak dipakai karena memenuhi asumsi normalitas. 2 Uji Multikolinieritas
Tabel 4.5. Hasil Uji Multikolinieritas
Collinearity Statistics
Model Tolerance
VIF 1 Constant
SUPERVISI .369
2.710 KONSULTASI
.342 2.923
INSPEKSI .361
2.770
a Dependent Variable: PEKERJAAN LAPANGAN
Sumber : data primer yang diolah
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: PEK.LPNG
Observed Cum Prob
1.00 .75
.50 .25
0.00
Expected Cum Prob
1.00 .75
.50 .25
0.00
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Dalam
pengujian ini jika model regresi yang bebas multiko adalah mempunyai nilai VIF di sekitar angka 1 sampai dengan 9 dan
mempunyai angka tolerance dibawah 0,9. Berdasarkan tabel 4.5, nilai tolerance untuk variabel supervisi
ialah 0,369, variabel konsultasi ialah 0,342, dan variabel inspeksi ialah 0,361. Lalu untuk nilai VIF dari variabel supervisi ialah 2,71,
variabel konsultasi ialah 2,923, dan variabel inspeksi ialah 2,770. Dari hasil nilai tolerance dan nilai VIF, maka hasil uji regresi ini
tidak terjadi korelasi antar variabel yang berarti tidak terjadi multikolinieritas, dan model regresi ini menerima H
dan menolak H
1
, karena untuk semua nilai tolerance masih dibawah 0,9 dan untuk nilai VIF juga masih dibawah 10.
3 Uji Heterokedastisitas
Gambar 4.3. Hasil Uji Heterokedastisitas
Scatterplot Dependent Variable: PEK.LPNG
Regression Standardized Predicted Value
3 2
1 -1
-2
R egressi
on S tudent
iz ed R
e si
dual
4 3
2 1
-1 -2
-3
Sumber : data primer yang diolah
Uji Heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi kesamaan varian residual dari suatu
pengamatan ke pengamatan lainnya. Untuk mendeteksi ada tidaknya heterokedastisitas adalah dengan melihat grafik plot, jika
dari grafik tersebut bersifat pola menyebar yang dimana titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu y, maka tidak
terjadi heterokedastisitas dalam model. Berdasarkan hasil pengujian heterokedastisitas, dalam gambar
4.3 terlihat bahwa pola titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu y, sehingga dapat disimpulkan bahwa dalam
model regresi penelitian ini tidak terjadi heterokedastisitas dan dalam model regresi ini berarti juga menerima H
dan menolak H
1
2. Analisis Data a. Persamaan Regresi Berganda
Untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh antara tiga variabel bebas X1,X2, dan X3 dengan variabel terikat Y dipergunakan
analisis regresi linier dengan persamaan matematik sebagai berikut: Y = a + bX
1
+ bX
2
+ bX
3
+ e Dimana:
Y = Pekerjaan lapangan audit Variabel Terikat
a = Konstanta, harga Y bila X = 0
b = Koefisien regresi, yang menunjukkan angka peningkatan
ataupun penurunan variabel terikat Y yang didasarkan pada variabel bebas X. Bila b + maka naik, dan bila b -
maka terjadi penurunan, X
1
= Supervisi
X
2
= Konsultasi
X
3
= Inspeksi
e = Standart Error
Tabel 4.6. Hasil Uji Regresi linier berganda
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
Model B
Std. Error Beta
1 Constant
11.480 2.970
SUPERVISI .328
.088 .311
KONSULTASI .509
.113 .391
INSPEKSI .202
.090 .190
a Dependent Variable: PEKERJAAN LAPANGAN
Sumber : data primer yang diolah
Dari tabel 4.6, maka persamaan regresi linier bergandanya ialah sebagai berikut:
Y = 11,480 + 0, 328 X1 + 0,509 X2 + 0,202 X3 + e
Persamaan regresi linier berganda diatas menjelaskan bahwa jika variabel X
1
ditambah satu variabel terhadap variabel Y maka akan mempengaruhi varibel Y sebanyak 0,328. Begitu juga untuk variabel
X
2
dan variabel X
3
, jika masing-masing ditambah 1 variabel terhadap variabel Y maka akan mempengaruhi variabel Y sebanyak 0,509 dari
variabel X
2
dan sebanyak 0,202 dari variabel X
3
.
3. Pengujian Hipotesis a. Uji T
Uji t statistik digunakan untuk mengetahui hubungan masing- masing variabel independen secara individual terhadap variabel
dependen.
Tabel 4.7. Hasil Uji Statistik T
t Sig.
Model 1
Constant 3.865 .000
SUPERVISI 3.736 .000
KONSULTASI 4.522 .000
INSPEKSI 2.257 .026
a Dependent Variable: PEKERJAAN LAPANGAN
Sumber : data primer yang diolah
1 Pengaruh supervisi terhadap pekerjaan lapangan audit Berdasarkan uji signifikansi dengan menggunakan uji t, untuk
variabel supervisi maka koefisien persamaan regresi dapat diperoleh t hitung sebesar 3,736 dengan nilai signifikansi sebesar
0,000. Nilai t tabel untuk pengujian signifikansi diperoleh dengan nilai alpha 0,05 dengan df sebesar 133 – 3 = 130 maka diperoleh t
tabel 1,6567. Maka untuk variabel supervisi, nilai t hitung lebih besar daripada nilai t tabel 3,376 1,6567 dan nilai
signifikansinya lebih kecil dari alpha 0,000 0,05, yang dapat diartikan bahwa variabel supervisi memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap pekerjaan lapangan audit dan H
1
diterima dalam pengujian ini.
2 Pengaruh konsultasi terhadap pekerjaan lapangan audit Berdasarkan uji signifikansi dengan menggunakan uji t, untuk
variabel konsultasi maka koefisien persamaan regresi dapat diperoleh t hitung sebesar 4,522 dengan nilai signifikansi sebesar
0,000. Nilai t tabel untuk pengujian signifikansi diperoleh dengan nilai alpha 0,05 dengan df sebesar 133 – 3 = 130 maka diperoleh t
tabel 1,6567. Maka untuk variabel konsultasi, nilai t hitung lebih besar daripada nilai t tabel 4,522 1,6567 dan nilai
signifikansinya lebih kecil dari alpha 0,000 0,05, yang dapat diartikan bahwa variabel konsultasi memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap pekerjaan lapangan audit dan H
1
diterima dalam pengujian ini.
3 Pengaruh inspeksi terhadap pekerjaan lapangan audit Berdasarkan uji signifikansi dengan menggunakan uji t, untuk
variabel inspeksi maka koefisien persamaan regresi dapat diperoleh t hitung sebesar 2,257 dengan nilai signifikansi sebesar 0,026. Nilai
t tabel untuk pengujian signifikansi diperoleh dengan nilai alpha 0,05 dengan df sebesar 133 – 3 = 130 maka diperoleh t tabel
1,6567. Maka untuk variabel supervisi, nilai t hitung lebih besar daripada nilai t tabel 2,257 1,6567 dan nilai signifikansinya
lebih kecil dari alpha 0,026 0,05, yang dapat diartikan bahwa
variabel supervisi memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pekerjaan lapangan audit dan H
1
diterima dalam pengujian ini. b. Uji F
Uji statistik f dlakukan untuk mengetahui hubungan variabel independen secara bersama-sama simultan terhadap variabel
dependen.
Tabel 4.8. Hasil Uji Statistik F ANOVA
b
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
1846.624 3
615.541 87.146
.000a Residual
911.166 129
7.063 Total
2757.789 132
a Predictors: Constant, INSPEKSI, SUPERVISI, KONSULTASI b Dependent Variable: PEKERJAAN LAPANGAN
Sumber : data primer yang diolah
Tabel 4.8 menunjukkan hasil uji f dengan hasil f hitung sebesar 87,146 dan tingkat signifikansi sebesar 0,000 dimana besarnya
signifikansi dari hasil uji F tersebut lebih kecil dari 0,05 dan jumlah f hitung lebih besar dari pada f tabel 87,146 2,44. Hal ini berarti
penelitian ini menerima H
1
H ditolak yang berarti variabel supervisi,
konsultasi dan inspeksi memiliki pengaruh yang signifikan secara bersama-sama terhadap pekerjaan lapangan audit.
c. Uji R
2
Koefisien Determinasi Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur persentase
variasi variabel terikat yang dijelaskan oleh semua variabel bebasnya.
Tabel 4.9. Hasil Uji R
2
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate 1
.818a .670
.662 2.658
a Predictors: Constant, INSPEKSI, SUPERVISI, KONSULTASI b Dependent Variable: PEKERJAAN LAPANGAN
Sumber : data primer yang diolah
Besarnya korfisien determinasi pada tabel 4.9 adalah sebesar 0,662 atau 66,2 yang berarti bahwa variabel Y pekerjaan lapangan audit
dapat dijelaskan oleh variabel supervisi, konsultasi dan inspeksi sebesar 66,2 , sedangkan selebihnya sebesar 33,8 dijelaskan oleh
faktor-faktor lain.
BAB V KESIMPULAN DAN IMPLIKASI