86
Tabel.4.16 Hasil Uji Reliabilitas
Variabel Kualitas Audit
Sumber: Data primer diolah
Hasil pengujian variabel kualitas audit diperoleh hasil Cronbach’s Alpha
sebesar 0.717, nilai tersebut lebih besar dari 0.60 0.717 0.60. Maka dapat disimpulkan bahwa jawaban responden terhadap pernyataan
variabel kualitas audit dikatakan Reliabel.
3. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik terdiri dari uji normalitas, uji multikolinieritas, dan uji heteroskedastisitas. Berikut ini di sajikan data mengenai hasil uji asumsi
klasik
a. Uji Normalitas
Untuk lebih memperjelas tentang sebaran data dalam penelitian ini maka akan disajikan dalam grafik histogram dan grafik normal P-plot.
Dimana dasar pengambilan keputusan menurut Ghozali 2006:76 yaitu : 1. Jika sumbu menyebar sekitar garis diagonal atau grafik histogramnya
menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Cronbachs Alpha
Cronbachs Alpha Based on
Standardized Items N of Items
.717 .760
17
87 2. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal atau tidak mengikuti arah
garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Gambar 4.1 Hasil Pengujian Asumsi Normalitas dengan P-Plot
Variabel Dependen Kualitas Audit
Sumber: Data primer diolah
Dengan melihat tampilan grafik normal P-Plot pada Gambar 4.1 di atas dapat disimpulkan bahwa terlihat titik-titik menyebar disekitar garis
diagonal, serta arah penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Grafik P- Plot tersebut menunjukkan bahwa model regresi layak dipakai karena
memenuhi asumsi normalitas.
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
E x
p e
c te
d C
u m
P ro
b
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: Ka
88
Gambar 4.2 Hasil Pengujian Asumsi Normalitas dengan Histogram
Variabel Dependen Kualitas Audit
Sumber: Data primer diolah
Dengan melihat tampilan grafik histogram pada Gambar 4.2 di atas, dapat disimpulkan bahwa grafik histogram memberikan pola distribusi yang
normal, yakni distribusi datanya berbentuk lonceng bell shaped, Sehingga grafik tersebut menunjukkan bahwa model regresi layak dipakai karena
memenuhi asumsi normalitas.
Regression Standardized Residual
3 2
1 -1
-2 -3
F re
q u
e n
c y
20 15
10 5
Histogram Dependent Variable: Ka
Mean =-4.06E-16 Std. Dev. =0.981
N =80
89
b. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk mendeteksi gejala korelasi antara variabel bebas yang satu dengan variabel bebas yang lain. Uji
Multikolinieritas dapat dilakukan dengan 2 cara yaitu dengan melihat VIF dan nilai tolerance. Jika VIF 10 dan nilai tolerance 0,10 maka tidak
terjadi gejala Multikolinieritas Ghozali, 2006:92.
Tabel 4.17 Uji Multikoliniearitas
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients Standardize
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 27.229
8.809 3.091
.003 Karakteristi
.302 .056
.540 5.427
.000 .902
1.108 Pengalam
.474 .287
.159 1.650
.103 .959
1.042 Indpenden
.125 .122
.102 1.020
.311 .900
1.111 a Dependent Variable: Kualitas Audit
Sumber: Data primer diolah Berdasarkan Tabel 4.17 di atas dapat dilihat bahwa nilai VIF untuk
variabel karakteristik personal auditor sebesar VIF 1.108, variabel pengalaman audit sebesar VIF 1.042, dan variable independensi auditor
sebesar VIF 1.111. dari hasil yang diperoleh tersebut didapat nilai VIF seluruh variabel lebih kecil dari nilai 10, dan tidak terdapat yang lebih
besar dari nilai 10. sedangkan ketiga nilai tolerance untuk masing-masing variabel diatas tidak terdapat nilai tolerance yang lebih kecil dari 0,10.
Dari hasil tersebut berdasarkan teori, peneliti mengambil kesimpulan bahwa tidak terdapat multikolinieritas dalam model regresi tersebut.
90
c. Uji Heteroskedastisitas
