53
distribusi normal. Dalam uji normalitas terdapat dua cara untuk medeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan
analisis grafik dan uji statistik Ghozali, 2005.
1 Analisa Grafik
Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat histogram yang membandingkan antara data
observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. 2
Uji Statistik Selain dengan analisis grafik maka perlu dianjurkan dengan uji
statistik, agar mencapai keakuratan yang lebih baik lagi. Uji statistik sederhana dapat dilakukan dengan melihat nilai kurtosis
dan skewness dari residual. Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran
data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Adapun dasar pengambilan keputusan:
1 Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah
garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi
normalitas. 2
Jika data menyebar jauh dari diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola
54
distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
4. Analisis Regresi Linear Berganda
Metode regresi linear berganda dimaksudkan untuk mengetahui keeratan hubungan yang ada diantara kedua variabel. Metode regresi linear
ini juga dapat digunakan untuk peramalan dengan menggunakan data berkala time series.
Berdasarkan hubungan antara variabel kepemimpinan X
1
, kepuasan kerja X
2
, motivasi kerja X
3
, dan kinerja auditor Y, maka akan digunakan model analisa regresi linear sebagai berikut:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ ε
keterangan : a =
Konstanta b
1
= Koefisien regresi kepemimpinan b
2
= Koefisien regresi kepuasan kerja b
3
= Koefisien regresi motivasi kerja Y
= kinerja
auditor X
1
= kepemimpinan X
2
= kepuasan kerja X
3
= motivasi kerja ε = standar
error Dari perhitungan dengan SPSS 16.0 akan diperoleh keterangan
atau hasil tentang koefisien determinasi, Uji F, Uji t untuk menjawab perumusan masalah penelitian. berikut ini keterangan yang berkenaan
dengan hal tersebut di atas, yakni:
55
a. Uji Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi R
2
bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel
dependen. Dalam output SPSS, koefisien determinasi terletak pada tabel Model Summary
dan tertulis Adjusted R Square. Nilai R
2
sebesar 1, berarti fluktuasi variabel dependen seluruhnya dapat dijelaskan oleh variabel independen dan tidak ada faktor lain
yang menyebabkan fluktuasi variabel dependen. Jika nilai R
2
berkisar antara 0 sampai dengan 1, berarti semakin kuat kemampuan variabel
independen dapat menjelaskan fluktuasi variabel dependen Ghozali, 2005.
b. Uji F
Uji F menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara
bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat. Uji F digunakan untuk mengetahui pengaruh semua variabel independen
yang dimasukkan dalam model regresi secara bersama-sama terhadap variabel dependen yang diuji pada tingkat signifikan 0.05 Ghozali,
2005. Menurut Santoso 2004 dasar pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:
1 Jika nilai probabilitas lebih besar dari 0.05, maka H diterima atau
H
a
ditolak, ini berarti menyatakan bahwa semua variabel
