Tabel 4.15 Gambaran tentang judgement auditor eksternal
Interval Kriteria
Frekuensi Presentase 84 - 100
Sangat tinggi 21
53,85 68 - 83
Tinggi 16
41,03 52 - 76
Sedang 2
5,13 36 - 51
Rendah 0.00
20 - 35 Sangat Rendah
0.00 Jumlah
39 100
Sumber : Data penelitian, diolah 2011 Tabel 4.15 menunjukan bahwa judgement yang diberikan auditor
eksternal yang melihat pada auditor internal dalam kategori tinggi, yaitu 21 responden atau 53,85 .
4.2.3 Analisis Statistik Inferensial
4.2.3.1 Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah model regresi, variabel terikat dan variabel bebas mempunyai distribusi normal atau
tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki data yang normal atau mendekati normal. Untuk mendeteksi apakah data berdistribusi normal
atau tidak, maka dalam penelitian ini menggunakan uji kolmogrov-smirnov dengan menggunakan taraf signifikan 0,05 dan dinyatakan berdistribusi
normal jika signifikansi lebih besar dari 5 atau 0,05.
Hasil pengujian normalitas menggunakan kolmogorov-smirnov dengan bantuan SPSS 16 dapat dilihat pada lampiran 9 halaman 114
Secara lebih jelas hasil pengujian normalitas dapat dilihat pada tabel 4.16 sebagai berikut:
Tabel 4.16 Hasil Uji Kolmogrov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
39 Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 2.48065384
Most Extreme Differences Absolute
.079 Positive
.062 Negative
-.079 Kolmogorov-Smirnov Z
.495 Asymp. Sig. 2-tailed
.967
a. Test distribution is Normal.
Hasil Uji Kolmogorov Smirnov pada Tabel 4.16 di atas
menunjukkan bahwa besarnya nilai kolmogorov- smirnov adalah 0.495 dan signifikan pada 0.967. Angka signifikan tersebut lebih tinggi dibandingkan
dengan taraf signifikansi 5 0,05. Hal tersebut memberikan gambaran bahwa sebaran data tidak menunjukkan penyimpangan dari kurva
normalnya, yang berarti bahwa sebaran data telah memenuhi asumsi normalitas.
2. Uji Multikolinieritas
Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel bebas. Uji multikolinieritas digunakan untuk mengetahui adanya
hubungan yang sempurna atau mendekati sempurna. Koefisien korelasi
hasilnya tinggi atau bahkan satu diantara beberapa atau semua variabel bebas yang menjelaskan model regresi Ghozali 2006:91. Hasil Uji
Multikolinieritas dapat dilihat pada lampiran 9 halaman 115, secara lebih jelas hasil pengujian multikolenieritas dapat dilihat pada tabel 4.17 sebagai
berikut:
Tabel 4.17 Uji Multikolinieritas
Coefficient Correlations
a
Model VAR00002
VAR00001
1
Correlations VAR00002
1.000 -.739
VAR00001 -.739
1.000 Covariances
VAR00002 .020
-.014 VAR00001
-.014 .017
a. Dependent Variable: VAR00003
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1Constant Profesionalisme
.454 2.201
Objektivitas .454
2.201 a. Dependent Variable:
VAR00003
Berdasarkan Tabel 4.17 dapat disimpulkan bahwa model regresi ini tidak terjadi multikoliniearitas. Hal ini dapat dilihat pada nilai Variant
Inflation factor kedua variabel. Variabel profesionalisme auditor internal sebesar 2,201 dan Variabel objektivitas sebesar 2,201, dan tidak lebih dari
10.
3. Uji Heterokedastisitas
