60 pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika
berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah homoskedastisitas Ghozali, 2013:139.
Deteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas dapat dilihat dengan ada tidaknya pola tertentu pada grafik scaterplot. Jika ada pola tertentu
maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Tetapi jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas dan di
bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2013:139.
Penelitian ini juga menggunakan uji Glejser untuk menguji heteroskedastisitas. Uji statistik ini dapat lebih menjamin keakuratan
hasil. Kriteria dari uji Glejser adalah apabila nilai t statistik dari seluruh variabel masing-masing memiliki nilai p value0.005,
sehingga dapat disimpulkan bahwa pengujian variabel tersebut tidak mengalami masalah heteroskedastisitas dan data tersebut dapat
dikatakan bersifat homoskedastisitas Ghazali 2013:143.
4. Uji Hipotesis
a. Pengujian dengan Analisis Regresi Berganda
Model regresi berganda bertujuan untuk memprediksi besar variabel dependen dengan menggunakan data variabel independen
yang sudah diketahui besarnya Santoso, 2004:163.
Persamaan regresi ganda dirumuskan: Y = a+b
1
X
1
+b
2
X
2
+e
61 Dimana:
Y = Ketepatan pemberian opini oleh akuntan publik
a = Konstanta
b = Koefisien Regresi
X
1
= Keahlian Audit X
2
= Audit Judgment e
= Error 1
Uji Koefisien Determinan R
2
Koefisien determinasi mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen Ghazali,
2013:97. Hasil uji koefisien determinasi R
2
menjelaskan seberapa besar kemampuan model atau interaksi antara keahlian
audit dan audit judgment variabel independen dalam menjelaskan ketepatan pemberian opini oleh akuntan publik
variabel dependen. 2
Uji Statistik t Uji statistik t bertujuan untuk menguji seberapa jauh pengaruh
satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen Ghazali, 2013:98. Hipotesis
alternatif yang hendak diuji adalah sebagai berikut: Ha: Masing-masing variabel independen berpengaruh terhadap
variabel dependen
62 Ada atau tidaknya pengaruh signifikan dari masing-masing
variabel independen terhadap variabel dependen dapat diketahui dengan membandingkan nilai signifikannya dengan derajat
kepercayaannya. Apabila tingkat signifikan lebih kecil dari 0,05 maka Ha diterima. Demikian pula sebaliknya jika tingkat
signifikan lebih besar dari 0,05 maka Ha ditolak. Bila Ha diterima dan Ho ditolak berarti ada hubungan signifikan antara
variabel independen dengan variabel dependen Ghozali, 2013:99.
3 Uji Statistik F
Uji statistik F menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimaksud dalam model mempunyai pengaruh secara
bersama-sama terhadap variabel dependen Ghazali, 2013:98. Dengan membandingkan probabilitas pada tabel anova tertulis
Sig dengan taraf nyata 0,005 atau 0,01 Jika probabilitas0,05 maka model ditolak
Jika probabilitas0,05 maka model diterima
b. Pengujian dengan Analisis Regresi Moderate Moderated
