Khairuddin Batubara : Pengaruh Pengalaman Dan Pengetahuan Aparat P e n g a w a s I n t e r n P e m e r i n t a h T e r h a d a p Pendeteksian Penyimpangan Dengan Intuisi Sebagai Variabel Intervening Di Inspektorat Kabupaten
Deli Serdang, 2010.
Observed Cum Prob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
E x
pe c
te d C
um P
rob
1.0 0.8
0.6 0.4
0.2 0.0
Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual
Dependent Variable: Pendeteksian Penyimpangan
intuisi aparat pengawas intern pemerintah dimana koefisien reliabilitas lebih besar dari 0,60 maka disimpulkan semua realibel.
5.2.2 Uji Asumsi Klasik
Sebelum melakukan pengujian hipotesis terlebih dahulu dilakukan pengujian asumsi klasik, pengujian ini dilakukan untuk mendeteksi terpenuhinya asumsi-asumsi
dalam model regresi berganda dan untuk menginterpretasikan data agar lebih relevan dalam menganalisis. Pengujian asumsi klasik ini meliputi :
5.2.2.1 Uji Normalitas Data
Uji Normalitas dilakuka n untuk mengetahui data berdistribusi normal. Pengujian tentang normal tidaknya data dilakukan dengan normal P – Plot. Jika titik –
titik data menyebar disekitar garis diagonal dan penyebaran titik – titik data searah mengikuti garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Khairuddin Batubara : Pengaruh Pengalaman Dan Pengetahuan Aparat P e n g a w a s I n t e r n P e m e r i n t a h T e r h a d a p Pendeteksian Penyimpangan Dengan Intuisi Sebagai Variabel Intervening Di Inspektorat Kabupaten
Deli Serdang, 2010.
Gambar 5.1. Normal P – P Plot lampiran 6
Gambar P- Plot dapat dilihat bahwa titik data menyebar di sekitar garis diagonal dan penyebaran titik –titik data searah mengikuti garis diagonal, maka
model regresi tersebut memenuhi asumsi normalitas. Dari gambar 5.1. dapat disimpulkan data terdistribusi dengan normal, dimana
data terlihat menyebar mengikuti garis diagonal sehingga dapat dikatakan data berdistribusi normal.
5.2.2.2 Uji Multikolonieritas Data Pengujian multikolonieritas dilakukan untuk melihat apakah pada model
regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independen. Cara mendeteksinya adalah dengan melihat nilai tolerance dan nilai Variance Inflation Factor VIF, jika
nilai VIF tidak lebih dari 10 dan tolerance tidak kurang dari 0,1, maka variabel independen terbebas dari persoalan multikolinearitas.
Tabel 5.11. Uji Multikolinearitas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
Khairuddin Batubara : Pengaruh Pengalaman Dan Pengetahuan Aparat P e n g a w a s I n t e r n P e m e r i n t a h T e r h a d a p Pendeteksian Penyimpangan Dengan Intuisi Sebagai Variabel Intervening Di Inspektorat Kabupaten
Deli Serdang, 2010.
Regression Standardized Predicted Value
4 3
2 1
-1 -2
Regressi on
St udent
iz ed
Resi dual
3 2
1 -1
-2 -3
Scatterplot Dependent Variable: Pendeteksian Penyimpangan
Pengalaman aparat pengawas intern pemerintah ,899
1,324 Pengetahuan aparat pengawas intern pemerintah
,875 1,271
Sumber: Data Penelitian 2009 lampiran 7 dan 8 Pada tabel diatas semua angka VIF dan tolerance menunjukkan terbebas dari
multikolinearitas. 5.2.2.3
Uji Heteroskedastisitas Data Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk mengetahui apakah dalam sebuah model
regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain tetap disebut
homokedastisitas, sedangkan untuk varians yang berbeda disebut heteroskedastisitas.
Gambar 5.2. Uji Heterokedastisitas
Sumber : Data Penelitian 2009 lampiran 9
Cara memprediksinya adalah :
Khairuddin Batubara : Pengaruh Pengalaman Dan Pengetahuan Aparat P e n g a w a s I n t e r n P e m e r i n t a h T e r h a d a p Pendeteksian Penyimpangan Dengan Intuisi Sebagai Variabel Intervening Di Inspektorat Kabupaten
Deli Serdang, 2010.
e. Titik-titik data menyebar diatas dan di bawah atau di sekitar angka 0.
f. Titik-titik data tidak mengumpul hanya diatas atau di bawah saja.
g. Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar
kemudian menyempit dan melebar kembali. h.
Penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola Dari Gambar 5.2. diatas dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah
heterokedastisitas pada data penelitian ini.
5.3 Hasil Analisis Data
