Uji koefisien korelasi Spearman dengan distribusi t pada nilai df=n-2, jika signifikan, berarti ada masalah heterokedastisitas.
G. Uji Hipotesis
1. Uji Regresi Linier Sederhana
Uji regresi linier sederhana
Simple Linier Regression
untuk menguji pengaruh satu variabel independen terhadap satu variabel dependen. Regresi linier sederhana
sebagai sebuah alat statistik baru yang digunakan untuk menentukan hubungan antara satu prediktor independen variabel dan satu respon dependen variabel
29
. Analisis regresi linier sederhana menghasilkan sebuah persamaan regresi yang dapat digunakan
dalam prediksi. Secara matematis dapat dituliskan sebagai berikut :
Y = α + ßX + e
Dimana : Y merupakan variabel dependen
X merupakan variabel independen α merupakan intercept
ß merupakan slope e merupakan error term
29
Hengky Latan, Op.cit. h. 176
Ada 1 regresi linier sederhana dalam penelitian ini yaitu regresi linier sederhana antara masa penugasan auditor X
1
terhadap kualitas audit Y.
Y = a +b
1
X
1
+ e
Keterangan :
Y = Variabel kualitas audit a
= Bilangan konstan X
1
= Variabel masa penugasan audit e
= error
2. Uji Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda
Multi Regression Linier Analysis
digunakan untuk mengetahui pengaruh dari
variabel dependent
variabel yang dipengaruhi, sekaligus digunakan untuk melihat pengaruh terhadap kualitas
audit. Wooldridge menyatakan bahwa analisis regresi berganda mempunyai kemampuan untuk analisis cateris paribus karena secara eksplisit mengontrol
banyak faktor secara simultan yang berpengaruh terhadap variabel dependen
30
. Dalam analisis regresi sederhana dengan satu variebel bebas dan analisis
regresi berganda dengan lebih dari satu variabel bebas ada tiga unsur yang harus dicari, yaitu
31
: a.
Garis regresi, yaitu garis yang menyatakan hubungan antara variabel- variabel itu.
b. Standar error of estimate S
y
, X
1
, X
2
, yaitu harga yang mengukur pemencaran tiap-tiap titik data terhadap garis regresinya. Atau merupakan
30
Hengky Latan, Aplikasi Analisis Data Statistik Untuk Ilmu Sosial Sains dengan IBM SPSS
, Bandung, Alfabeta: 2014, h. 191
31
Arikunto, h. 339
penyimpangan standar dari harga-harga dependent Y terhadap garis regresinya.
c. Koefisien korelasi r, yaitu angka yang menyatakan e ratnya hubungan
antara variabel-variabel itu.
Ada 2 regresi linier berganda dalam penelitian ini yaitu regresi linier berganda antara pendidikan auditor X
2
dan pengalaman auditor X
3
terhadap kualitas audit Y dan regresi linier berganda antara masa penugasan auditor X
1
, pendidikan auditor X
2
, dan pengalaman auditor X
3
terhadap kualitas audit Y.
Analisa regresi berganda ini adalah analisis tentang hubungan antara satu
dependent variable
variabel terikat dengan dua atau lebih
independent variable
variabel bebas
32
, dengan rumus sebagai berikut : a.
Y = a + b
2
X
2
+ b
3
X
3
+....e Analisis regresi linier berganda pengaruh pengaruh pendidikan auditor
X
2
, dan pengaruh pengalaman Kantor Akuntan Publik X
3
terhadap kualitas audit Y pada perusahaan yang listing di Jakarta Islami Index JII.
b. Y = a +b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+....e Analisis regresi linier berganda pengaruh masa penugasan audit X1,
pengaruh pendidikan auditor X2, dan pengaruh pengalaman Kantor Akuntan Publik X3 terhadap kualitas audit Y pada perusahaan yang
listing di Jakarta Islami Index JII.
32
Arikunto, Op.cit., h. 339
Keterangan :
Y = Variabel kualitas audit a
= Bilangan konstan X
1
= Variabel masa penugasan audit X
2
= variabel pendidikan auditor X
3
= Variabel pengalaman auditor e
= error 3.
Uji Koefisien Determinan R
2
Analisis korelasi terdapat suatu angka yang disebut dengan koefisien determinasi yang sering disebut dengan koefisien penentu
. Bila semua variabel diregresikan secara bersama-sama terhadapvariabel terikat dengan maksud
menjelaskan varians di dalamnya, korelasi individual jatuh ke dalam apa yang disebut multipel r, R-square atau sering disebut R
2
, adalah jumlah varians yang dijelaskan dalam variabel terikat oleh prediktor
33
. Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui persentase pengaruh variabel pendidikan auditor, masa penugasan audit dan
pengalaman auditor secara bersama-sama terhadap kualitas audit
dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
KD = r
2
x 100
Uji
R
2
dinyatakan dalam persentase yang nilainya berkisaran antara 0 R
2
1. Kriteria pengujiannya yaitu sebagai berikut :
a.
Jika nilai
R
2
mendekati 0 menunjukkan pengaruh yang semakin kecil. b.
Jika nilai
R
2
mendekati 1 menunjukkan pengaruh yang semakin kuat.
33
Uma Sekaran, Op.cit., h. 299
4. Uji Simultan Uji F
Uji F digunakan untuk menguji pengaruh beberapa variabel secara bersama-sama terhadap variabel yang lain dengan taraf signifikan 5. Analisis
varians ANOVA membantu menguji perbedaan rata-rata yang signifikan di antara lebih dari dua kelompok pada variabel terikat yang berskala interval atau
rasio
34
. Hasil ANOVA menunjukkan apakah rata-rata dari berbagai kelompok secara signifikan berbeda satu sama lain, seperti yang ditunjukkan oleh
statistik F. Statistik F menunjukkan apakah dua varians sampel berbeda satu sama lain atau dari populasi yang sama.
Distribusi F adalah distribusi probabilitas dari varians sampel dan keluarga distribusi
berubah dengan
perubahan ukuran
sampel. Unsur-unsur
pengujiannya adalah : a.
Jika F
hitung
F
tabel
dengan dk pembilang dan dk penyebut n-k- 1 dan α =
0,05 maka H ditolak dan sebaliknya H
diterima. b.
Jika sig 0,05 maka H ditolak dan sebaliknya H
diterima. 5.
Uji Parsial Uji t Uji t dalam penelitian ini digunakan untuk menguji signifikansi
pengaruh variabel independen secara sendiri-sendiri parsial terhadap variabel dependen. Dalam uji t memasukan rata-rata dan standar deviasi dari dua
kelompok pada variabel dan menguji apakah perbedaan numerikal dalam rata- rata berbeda secara signifikan dari 0 nol sebagaimana didalilkan dalam
34
Uma Sekaran, Op.cit., h. 297
hipotesa nol
35
. Pada saat membandingkan perbedaan rata-rata antara dua kelompok yang
berbeda pada satu variabel, kita melakukan uji t pada dua sampel bebas. Uji t juga dapat dilakukan untuk menguji perbedaan dalam kelompok yang sama
sebelum dan setelah suatu perlakuan. Rumus uji t disesuaikan untuk menghitung korelasi antar dua skor, jika ada. Dengan kata lain, uji t yang
disesuaikan adjusted t-test untuk sampel yang sesuai atau jenis sampel terikat lainnya mencerminkan perbedaan rata-rata yang sebenarnya.
Untuk menguji pengaruh variabel bebas secara parsial terhadap variabel terikat digunakan pengujian koefisien regresi secara parsial uji t, yaitu dengan
membandingkan t
hitung
dan t
tabel
, yang dirumuskan sebagai berikut
36
:
t =
2
r -
1 2
- n
r
Di mana: t
t
hitung
= statistik t dengan derajat kebebasan n-2
r =
korelasi parsial yang ditentukan n
= jumlah observasi atau pengamatan
Masing-masing t hasil perhitungan ini kemudian dibandingkan dengan t
tabel
yang diperoleh dengan menggunakan taraf signifikansi 0,05. Persamaan regresi akan dinyatakan berartisignifikan jika nilai t signifikan lebih kecil sama
35
Uma Sekaran, Research Methods For Business : Metodologi Penelitian untuk Bisnis, Buku 2, Edisi 4, Jakarta, Salemba Empat: 2006, h. 296
36
Sugiyono, Op.cit. h. 366
dengan 0,05. Kriteria yang digunakan sebagai dasar perbandingan adalah sebagai berikut:
a. Uji hipotesis secara parsial menggunakan uji pihak kiri, dengan kriteria:
Ho diterima bila t
hitung
-t
tabel
atau nilai sig 0,05 Ho ditolak bila
t
hitung
-t
tabel
atau nilai sig 0,05 b.
Uji hipotesis secara parsial menggunakan uji pihak kanan, dengan kriteria: Ho diterima bila
t
hitung
t
tabel
atau nilai sig 0,05 Ho ditolak bila t
hitung
t
tabel
atau nilai sig 0,05 Bila terjadi penerimaan Ho maka dapat disimpulkan suatu pengaruh
adalah tidak signifikan sedangkan bila Ho ditolak artinya suatu pengaruh adalah signifikan.
BAB IV PENYAJIAN DAN ANALISIS DATA
