probabilitas signifikansinya, jika tingkat signifikansinya lebih dari 0,05 maka tidak terjadi heteroskedastitas
3.6.3 Uji Normalitas
Uji normalitas ini dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti yang
diketahui bahwa uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid
untuk jumlah sampel kecil. Uji normalitas juga menggunakan analisis statistic dengan menggunakan One Sample Kolmogorof-Smirnov. Dasar pengambilan
keputusan dengan Kolmogorov-Smirnov Z 1-Sample K-S menurut Ghozali, 2013:
a. Jika nilai Asymp. Sig 2 tailed 0,05, maka H0 ditolak. Hal ini berarti data residual berdistribusi tidak normal.
b. Jika nilai Asymp. Sig 2 tailed 0,05, maka H0 diterima. Hal ini berarti data residual berdistribusi normal.
3.7 Uji Nilai Selesih Mutlak
Uji nilai selisih mutlak ini dilakukan dengan cara mencari nilai selisih mutlak terstandarisasi diantara kedua variabel bebasnya. Pemilihan pengujian
variabel moderating dengan uji nilai seilih mutlak dikarenakan pengujian ini kemungkinan terjadinya multikolonieritas jauh lebih kecil. Jika nilai selisih
mutlak diantara kedua variabel bebasnya signifikan maka variabel tersebut memoderasi hubungan antara variabel bebas dan variabel terikatnya. Berikut
persamaan regresi dengan menggunakan variabel moderasi:
Y = a – b1X1 – b2X2+ b3X3 – b4SNM + e
Keterangan: Y
: turnover Auditor a
: Konstanta b1………,b4
: koefesien regresi X1
: variabel kepuasan kerja X2
: variabel komitmen organisasi X3
: variabel stres kerja Z
: variabel kinerja auditor SNM X1
– Z : interaksi antara kepuasan kerja dan kinerja auditor
e : eror
3.8 Uji Koefesien Determinasi R
2
Uji koefesien determinasi R
2
digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variabel dependen Ghozali, 2013.
Kelemahan mendasar penggunaan koefesien adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Oleh karena itu, banyak peneliti
menganjurkan untuk menggunakan nilai adjusted R
2
adj R
2
pada saat mengevaluasi mana model regresi terbaik.
Adjusted R
2
adj R
2
sebagai syarat dilakukannya uji signifikansi simultan dan uji signifikansi parsial. Jika adjusted R
2
adj R
2
bernilai positif maka uji signifikansi simultan dan uji signifikansi parsial dapat dilakukan dan jika adjusted
R
2
adj R
2
bernilai negative maka uji signifikansi simultan dan uji signifikansi parsial tidak dapat dilakukan. Nilai adjusted R
2
adj R
2
digunakan untuk
mengetahui seberapa besar pengaruh kemampuan model menerangkan anatar variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen.
3.9 Uji Signifikansi Simultan Uji F
Pengujian hipotesis yang dilakukan dengan uji F dilakukan untuk menguji signifikansi regresi secara bersama-sama. Uji F menunjukkan pengaruh semua
variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen. Uji F dilakukan dengan cara menggunakan tingkat signifikansi dan analisis hipotesis. Hipotesis
tersebut Hipotesis Alternatif Ha. Hipotesis alternative merupakan hipotesis yang menunujukkan adanya hubungan atau perbedaan signifikansi antara variabel
yang diteliti Indrianto, 2012. Uji signifikansi simultan dapat dilakukan dengan membandingkan nilai
signifikansi Sig. yang terdapat pada tabel ANOVA dengan nilai taraf signifikansi 5
α. Apabila nilai Sig. lebih kecil dari nilai 5 α, maka Ha diterima. Artinya secara simultan variabel independen berpengaruh signifikan
terhadap variabel dependen, dan sebaliknya, bila nilai Sig. lebih besar dari nilai 5
α, maka Ha ditolak Ghozali, 2013.
3.10 Uji Signifikansi Parsial Uji T
