Accountant X
3
dan Tingkat Pemahaman Mengenai Chartered Accountant X
4
. Analisis deskriptif dalam penelitian ini menggunakan nilai rata-rata pada setiap item pernyataan. Hal tersebut digunakan untuk mengetahui item-item
pernyataan yang berpengaruh tertinggi terhadap variabel yang diukurnya dan menghitung masing-masing nilai variabel. Penilaian dari setiap variabel
ditentukan dengan rumus sebagai berikut: RK = m-n K
Keterangan : RK
= Rentang Kriteria m
= Skala jawaban terbesar n
= Skala jawaban terkecil K
= Jumlah kelas Husein Umar, 2005: 256
Berdasarkan rumus di atas, maka dapat diperoleh rentang kriteria per item pernyataan sebagai berikut: RK = 4-1 4 = 0,75, sedangkan untuk penilaian
variabel yang memiliki skala terbesar 16 dan skala terkecil 1 dapat dihitung sebagai berikut: RK = 16-1 4 = 3,75. Jadi, penilaian berdasarkan skor per
item pernyataan dan setiap variabel dapat dilihat pada tabel di bawah ini: Tabel. 6 Kriteria Penilaian Skor per Item Pernyataan
No Kategori
Rentang
1 Sangat Tidak Setuju Sangat Tidak Paham
1,00 – 1,75
2 Tidak Setuju Tidak Paham
1,76 – 2,50
3 Setuju Paham
2,51 – 3,25
4 Sangat Setuju Sangat Paham
3,26 – 4,00
Tabel. 7 Kriteria Penilaian Skor per Variabel m = 16 dan n = 1
No Kategori
Rentang
1 Sangat Rendah
1,00 – 4,75
2 Rendah
4,76 – 8,50
3 Kuat
8,51 – 11,25
4 Sangat Kuat
11,26 – 16,00
2. Uji Prasyarat Analisis
Sebelum melakukan analisis lebih mendalam, terlebih dahulu dilakukan uji prasyarat analisis. Uji prasyarat analisis terdiri dari:
a. Uji Normalitas Data
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah data dalam model regresi berdistribusi normal atau tidak normal Ghozali, 2011:
160. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi normal. Pengujian normalitas data dilakukan dengan uji Kolmogorov-Smirnov.
Uji normalitas dapat dicari dengan rumus:
2 1
2 1
36 ,
1 n
n n
n KS
Keterangan: KS
: Harga Kolmogorov-Smirnov n
1
: Jumlah sampel yang diperoleh n
2
: Jumlah sampel yang diharapkan Jika angka signifikansi Kolmogorov-Smirnov
≥ 0,05 maka menunjukkan bahwa data berdistribusi normal, sebaliknya jika angka
signifikansi Kolmogorov-Smirnov 0,05 maka menunjukkan bahwa data tidak berdistribusi normal.
b. Uji Linearitas
Uji linearitas dilakukan untuk mengetahui apakah spesifikasi model yang digunakan sudah benar atau tidak. Apakah fungsi yang digunakan
sebaiknya berbentuk linear, kuadrat atau kubik Imam Ghozali, 2011:
166. Kriteria yang diterapkan untuk menyatakan kelinearan adalah nilai F yang dapat dihitung dengan rumus:
Keterangan: F
reg
: Harga bilangan F untuk regresi Rk
reg
: Rerata kaudrat garis regresi Rk
res
: Rerata kaudrat garis residu Sutrisno Hadi, 2004: 13
Harga F hitung kemudian dibandingkan dengan F tabel. Apabila harga F hitung lebih kecil atau sama dengan F tabel maka hubungan variabel
bebas X dengan variabel terikat Y dinyatakan linear.
c. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi
klasik dalam
penelitian ini
mencakup uji
multikolinearitas dan uji heteroskedastisitas. Uji asumsi klasik tersebut secara lebih jelas diuraikan sebagai berikut:
1 Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas adalah situasi tidak konstannya varian. Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi terjadi ketidak samaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain tetap maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda maka disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik
adalah yang bersifat homokedastisitas. Untuk pengujian digunakan uji Glejser. Uji Glejser dilakukan untuk meregresi nilai absolut
residual terhadap variabel bebas. Kriteria pengambilan keputusan
