4.3.5 Pengujian Hipotesis
4.3.5.1 Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi berganda digunakan untuk menguji hubungan antara satu variabel terikat Y dan satu atau lebih variabel bebas X.
Model regresi dalam penelitian ini yang diperoleh dari analisis uji regresi adalah:
Y = 6,059 + 0,302 X
1
+ 0,654 X
2
Dari persamaan regresi berganda di atas dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Konstanta α sebesar 6,059 artinya apabila semua variabel
independen Independensi Auditor X
1
dan Kompetensi Auditor X
2
dianggap konstan atau bernilai 0, maka Hasil Opini Auditor Y sebesar 6,059.
2. Koefisien regresi Independensi Auditor X
1
sebesar 0,302 artinya apabila independensi auditor mengalami kenaikan sebesar 1 satuan
sedangkan variabel bebas lainnya dianggap konstan, maka nilai hasil opini auditor mengalami kenaikan sebesar 0,302.
3. Koefisien regresi Kompetensi Auditor X
2
sebesar 0,654 artinya apabila kompetensi auditor mengalami kenaikan sebesar 1 satuan
sedangkan variabel bebas lainnya dianggap konstan, maka nilai hasil opini auditor mengalami kenaikan sebesar 0,654.
Berdasarkan hasil analisis regresi berganda dapat diperoleh nilai Koefisien Korelasi Berganda R sebesar 0,881 dengan Koefisien
Determinasinya sebesar Adjusted R
2
0,763 atau 76,3. Hal ini berarti 76,3 variabel Hasil Opini Auditor
Auditor’s Opinion dapat dijelaskan oleh dua variabel independen, diantaranya Independensi Auditor
Auditor’s Independence dan Kompetensi Auditor Auditor’s Competence. Sedangkan 23,7 dijelaskan oleh sebab-sebab yang lain di
luar model. Model summary regresi dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.12.
Tabel 4.12 Model Summary Regresi
Sumber: Lampiran 11 hal 106
4.3.5.2 Uji Parsial Uji t
Uji Parsial Uji t merupakan suatu uji statistik untuk menunjukkan seberapa besar pengaruh variabel bebas X secara individual terhadap
variabel terikat Y. Uji t dilakukan dengan membandingkan nilai statistik antara t
hitung
dengan nilai kritis menurut tabel t
tabel
. Nilai t
tabel
ditentukan dengan tingkat signifikansi 5 dengan derajad kebebasan df = n-k-1,
dimana n adalah jumlah responden dan k adalah jumlah variabelnya. Hasil uji secara statistik t dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.13.
Model Summary
b
.881
a
.776 .763
3.84230 62.241
2 36
.000 Model
1 R
R Square Adjusted
R Square Std. Error of
the Estimate F Change
df1 df2
Sig. F Change
Change Statistics
Predictors: Constant, Kompetensi, Independensi a.
Dependent Variable: Hasil Opini Auditor b.
Tabel 4.13 Koefisien Regresi
Sumber: Lampiran 11 hal 106
Hasil uji t dalam Tabel 4.13 digunakan untuk menguji hipotesis yang pertama H
1
. H1 menguji apakah Independensi Auditor Auditor’s
Independence dan Kompetensi Auditor Auditor’s Competence secara
parsial berpengaruh terhadap Hasil Opini Auditor Auditor’s Opinion.
Tabel di atas menunjukkan bahwa nilai signifikansi Independensi Auditor Auditor’s Independence dan Kompetensi Auditor Auditor’s
Competence masing-masing sebesar 0,022 dan 0,000 kurang dari taraf signifikan sebesar 5 atau 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa
terdapat pengaruh yang signifikan antara Independensi Auditor Auditor’s
Independence dan Kompetensi Auditor Auditor’s Competence secara
parsial dengan Hasil Opini Auditor Auditor’s Opinion. Jadi, H1 dalam
penelitian ini yang menyatakan bahwa Independensi Auditor Auditor’s
Independence dan Kompetensi Auditor Auditor’s Competence secara
parsial berpengaruh terhadap Hasil Opini Auditor Auditor’s Opinion
diterima. Hal ini berarti tinggi rendahnya tingkat Independensi Auditor Auditor’s Independence dan Kompetensi Auditor Auditor’s
Coefficients
a
6.059 7.721
.785 .438
.302 .095
.274 3.170
.003 .467
.833 1.200
.654 .077
.732 8.468
.000 .816
.833 1.200
Constant Independensi
Kompetensi Model
1 B
Std. Error Unstandardized
Coefficients Beta
Standardized Coefficients
t Sig.
Partial Correlations
Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: Hasil Opini Auditor a.
Competence secara parsial mempunyai pengaruh terhadap tinggi rendahnya Hasil Opini Auditor
Auditor’s Opinion.
4.3.5.3 Uji Simultan Uji F
Kategori