pertanyaan tidak reliabel Ghozali, 2006: 41. Adapun hasil dari pengujian reliabilitas adalah sebagai berikut:
Tabel 4.11
: Hasil Uji Reliabilitas
No. Variabel Alpha Standart
Alpha Keterangan
1. 2.
3. Tekanan kerja X
2
Kompleksitas tugas X
3
Audit judgment Y 0,854
0,858 0,664
0,60 0,60
0,60 Reliabel
Reliabel Reliabel
Sumber : Lampiran 4, 6, 8 Hasil uji reliabilitas di atas menyimpulkan bahwa variabel tekanan kerja
X
2
, kompleksitas tugas X
3
dan audit. Judgment Y adalah reliabel, karena nilai alpha yang dihasilkan lebih besar dari 0,60. Sehingga ketiga variabel yang digunakan
dalam penelitian ini dapat dilanjutkan ke analisis regresi linier berganda.
4.4. Analisis Regresi Linier Berganda
4.4.1 Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti sebaran normal atau tidak. Dalam penelitian ini uji normalitas menggunakan metode
Kolmogorov Smirnov. Adapun hasil dari pengujian normalitas adalah :
Tabel 4.12 : Hasil Uji Normalitas
No. Variabel Kolmogorov Smirnov
Tingkat signifikan
1. 2.
3. 4.
Audit judgment Y Gender X
1
Tekanan kerja X
2
Kompleksitas tugas X
3
1,145 2,754
0,656 1,463
0,146 0,000
0,782 0,028
Sumber : Lampiran 10 Berdasarkan tabel 4.12 dapat diketahui bahwa distribusi data pada variabel
gender X
1
dan kompleksitas tugas X
3
adalah tidak distribusi normal, karena tingkat signifikan dari Kolmogorov-Smirnov yang dihasilkan kurang dari 0,05 sig
5. Sedangkan variabel auditor judgment Y dan tekanan kerja X
2
berdistribusi normal, karena tingkat signifikan dari Kolmogorov-Smirnov yang dihasilkan lebih
dari 0,05 sig 5. Dari uraian diatas, analisis regresi linier berganda tetap dilanjutkan
walaupun variabel auditor judgment Y tidak berdistribusi normal, karena menurut Gujarati 1995 : 70 bahwa dalam regresi OLS Ordinary Least Square asumsi
normalitas diberlakukan pada u
i
residual. Berikut hasil uji normalitas pada residual :
Tabel 13 : Hasil Uji Normalitas Pada Residual
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
46 ,0000000
3,14769093 ,105
,066 -,105
,711 ,693
N Mean
Std. Deviation Normal Parameters
a,b
Absolute Positive
Negative Most Extreme
Differences Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. 2-tailed Unstandardiz
ed Residual
Test distribution is Normal. a.
Calculated from data. b.
Sumber : Lampiran 10 Berdasarkan hasil uji normalitas pada residual menunjukkan bahwa
distribusi data pada residual adalah distribusi normal, karena nilai Kolmogorov-
Smirnov yang dihasilkan yaitu 0,711 dengan tingkat signifikan sebesar 0,693 lebih
besar dari 0,05 sig 10. Apabila residual u
i
berdistribusi normal dengan sendirinya variabel auditor judgment Y dan tekanan kerja X
2
juga berdistribusi normal Gujarati, 1995 : 66-67.
4.4.2 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik yang digunakan adalah uji multikolinieritas dan
heteroskedastisitas, sedangkan uji autokorelasi tidak dilakukan karena data yang
digunakan dalam penelitian ini adalah data yang tidak berdasarkan waktu urut time series. Santoso, 2000: 216
1. Multikolinieritas
Berikut ini nilai VIF pada variabel gender X
1
, tekanan kerja X
2
dan kompleksitas tugas X
3
:
Tabel 4.14 : Nilai VIF Variance Inflation Factor
No. Variabel Bebas VIF
1. 2.
3. Gender X
1
Tekanan kerja X
2
Kompleksitas tugas X
3
1,027 1,029
1,039
Sumber : Lampiran 11 Berdasarkan hasil analisis di atas menunjukkan bahwa nilai VIF dari
masing-masing variabel bebas menunjukkan bahwa angka kurang dari 10 VIF 10, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi tersebut tidak
mengindikasikan adanya multikolinieritas atau asumsi non multikolinieritas terpenuhi.
2. Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedasitisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya.
Heteroskedastisitas dapat diidentifikasikan dengan cara menghitung koefisien korelasi Rank Spearman antara nilai residual dengan seluruh variabel bebas. Berikut
hasil uji heteroskedastisitas untuk masing-masing variabel bebas.
Tabel 4.15:
Korelasi Rank Spearman
Variabel Bebas Koefisien korelasi
Rank Spearman Tingkat
Signifikan Gender X
1
Tekanan kerja X
2
Kompleksitas tugas X
3
0,063 -0,121
-0,081 0,679
0,423 0,592
Sumber: Lampiran
11 Berdasarkan hasil analisis di atas menunjukkan bahwa nilai signifikan
korelasi Rank Spearman untuk masing-masing variabel lebih besar dari 5 0,05 yang berarti tidak terdapat korelasi antara residual dengan variabel bebasnya, atau
tidak terjadi heteroskedastisitas sehingga asumsi non heteroskedastisitas terpenuhi.
4.4.3 Persamaan Regresi Linier Berganda
Analisis data untuk menggambarkan pengaruh antara satu variabel terikat dengan beberapa variabel bebas dapat dilakukan dengan metode regresi linier
berganda. Hasil analisis regresi linier berganda adalah sebagai berikut: Tabel 4.16: Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
Model Koefisien Regresi
Konstanta Gender X
1
Tekanan kerja X
2
Kompleksitas tugas X
3
12,928 1,445
-0,021 0,023
Sumber : Lampiran 11
Persamaan regresi linier berganda yang dihasilkan adalah sebagai berikut : Model regresi untuk auditor laki-laki
Y = 12,928 + 1,445 D
1
- 0,021 X
2
+ 0,023 X
3
= 12,928 + 1,445 1 - 0,021 X
2
+ 0,023 X
3
= 14,373 - 0,021 X
2
+ 0,023 X
3
Model regresi untuk auditor perempuan
Y = 12,928 + 1,445 D
1
- 0,021 X
2
+ 0,023 X
3
= 12,928 + 1,445 0 - 0,021 X
2
+ 0,023 X
3
= 12,928 - 0,021 X
2
+ 0,023 X
3
Konstanta a menunjukkan besarnya nilai dari audit judgment Y. Nilai konstanta pada model regresi untuk auditor laki-laki sebesar 14,373 dan perempuan
sebesar 12,928. Berdasarkan nilai konstanta tersebut menunjukkan nilai dari audit judgment Y tertinggi adalah audit judgment auditor laki-laki.
Koefisien regresi untuk X
2
= -0,021 artinya jika variabel tekanan kerja X
2
naik satu satuan, maka audit judgment Y akan turun sebesar 0,021 dengan asumsi variabel kompleksitas tugas X
3
adalah konstan.
Koefisien regresi untuk X
3
= 0,023 artinya jika variabel kompleksitas tugas X
3
naik satu satuan, maka audit judgment Y akan naik sebesar 0,023 dengan asumsi tekanan kerja X
2
adalah konstan.
4.4.4 Uji F dan Nilai Koefisien Determinasi
Model yang dihasilkan dari metode regresi linier berganda yang digunakan, perlu diuji signifikansi keseluruhan persamaan regresinya, yaitu melalui Uji F.
Tabel 4.17 : Hasil Uji F
ANOVA
b
24,511 3
8,170 ,770
,517
a
445,858 42
10,616 470,370
45 Regression
Residual Total
Model 1
Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
Predictors: Constant, Kompleksitas Tugas, Gender, Tekanan Kerja a.
Dependent Variable: Audit Judgment b.
Sumber : Lampiran 11 Berdasarkan tabel di atas, diperoleh F
hitung
sebesar 0,770 dengan tingkat signifikan sebesar 0,517 lebih besar dari 5 sig 5 maka H
dan diterima H
1
ditolak yang artinya model regresi linier berganda yang digunakan adalah tidak signifikan atau tidak cocok, Oleh karena itu untuk peneliti yang akan datang
disarankan untuk menggunakan model teknik analisis lain. Untuk mengetahui pengaruh gender X
1
, tekanan kerja X
2
dan kompleksitas tugas X
3
terhadap audit judgment Y.
Tabel 4.18 : Nilai R
2
Model Summary
b
,228
a
,052 -,016
3,258 Model
1 R
R Square Adjusted
R Square Std. Error of
the Estimate Predictors: Constant, Kompleksitas Tugas, Gender,
Tekanan Kerja a.
Dependent Variable: Audit Judgment b.
Sumber : Lampiran 11 Nilai koefisien determinasi R
2
yang dihasilkan yaitu sebesar 0,052 artinya bahwa variabel gender X
1
, tekanan kerja X
2
dan kompleksitas tugas X
3
berpengaruh terhadap variabel audit judgment Y sebesar 5,2 sedangkan sisanya 94,8 dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dibahas pada penelitian ini.
4.4.5 Uji t Uji Hipotesis
Uji t dapat digunakan untuk mengetahui signifikan tidaknya pengaruh secara parsial variabel gender X
1
, tekanan kerja X
2
dan kompleksitas tugas X
3
terhadap audit judgment Y. Berikut ini hasil dari uji t :
Tabel 4.19 : Hasil Uji t
Variabel Bebas t
hitung
Tingkat Signifikan
Gender X
1
Tekanan kerja X
2
Kompleksitas tugas X
3
1,433 -0,217
0,142 0,159
0,829 0,888
Sumber : Lampiran 11
Nilai t
hitung
pada variabel gender X
1
sebesar 1,433 dengan tingkat signifikan sebesar 0,159 diatas 5 sig 5 yang artinya bahwa tidak ada
perbedaan dalam memberikan judgment pada auditor laki- laki dan auditor perempuan.
pengaruhi auditor laki- laki dan auditor perempuan dalam m
judgment
mpengaruhi auditor laki- laki dan lam memberikan judgment.
4.5. Pembahasan
