57
Gambar 4.3 Sumber: Data Diolah, 2015
Grafik Scatterplot Heteroskedastisitas
Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa model regresi ini bebas dari masalah heteroskedastisitas, dengan kata lain: variabel-variabel yang akan diuji
dalam penelitian ini bersifat homoskedastis.
c. Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinearitas dalam penelitian ini adalah dengan melihat koefisien Variance Inflation Factor VIF dan nilai Tolerance. Persamaan regresi yang baik
terbebas dari multikolinieritas antara variabel independen. Multikolinearitas dapat diukur melihat nilai VIF Variance Inflation Factor yang
≤ 10 dan nilai
58
Tolerance yang ≥ 0.1. Berikut adalah hasil uji multikolinearitas dari output SPSS
yang dilakukan.
Tabel 4.7 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
X1 .107
9.373 X2
.023 44.379
X3 .015
67.407 a. Dependent Variable: Y
Hasil uji multikolinearitas menunjukkan bahwa nilai tolerance variabel X1 yaitu keterkaitan eksternal supplier 0,1 dan nilai VIF 10 menunjukkan
bahwa tidak ada multikolinearitas dalam model regresi sehingga data dikatakan baik dan dapat digunakan untuk pengujian selanjutnya. Sedangkan variabel X2
yaitu keterkaitan eksternal pelanggan dan X3 yaitu keterkaitan internal proses produksi 0,1 dan nilai VIF 10 menunjukkan bahwa ada multikolinearitas
dalam model regresi sehingga data dikatakan tidak baik dan tidak dapat digunakan untuk pengujian selanjutnya.
d. Uji Autokorelasi
Uji ini dilakukan dengan menggunakan analisis Durbin Watson DW test. Pengambilan keputusan pada asumsi ini memerlukan dua nilai bantu yang
diperoleh dari tabel Durbin Watson, yaitu nilai dl dan du untuk K = jumlah
59
variabel bebas dan n = jumlah sampel. Jika nilai DW berada diantara nilai du hingga 4-du, berarti asumsi tidak terjadi autokorelasi terpenuhi. Adapun kriteria
dalam penentuan autokorelasi adalah sebagai berikut : 1. Nilai D-W lebih kecil dari -2 berarti ada korelasi positif,
2. Nilai D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi, 3. Nilai D-W lebih besar dari +2 berarti ada autokorelasi negatif.
Tabel 4.8 digunakan untuk melihat nilai Durbin Watson yang didapat dengan menggunakan bantuan SPSS Versi 17. Tabel 4. digunakan untuk melihat
nilai Durbin Watson yang didapat dengan menggunakan bantuan SPSS Versi 17. Tabel DW menunjukkan bahwa dengan n = 42, K = 3, maka akan diperoleh nilai
dl = 1.356 dan du = 1.662 dan 4-du = 4 – 1.662 = 2.338
Tabel 4.8 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .999
a
.999 .999
28.47231 1.296
a. Predictors: Constant, X3, X1, X2 b. Dependent Variable: Y
Tabel 4.8 menunjukkan bahwa DW test sebesar = 1.296, Ini menyimpulkan bahwa nilai D-W di antara -2 sampai +2, dengan demikian dapat
disimpulkan bahwa data yang digunakan dalam penelitian tersebut tidak terjadi autokorelasi atau bebas dari autokorelasi. Penulis menetapkan bahwa model layak
digunakan setelah asumsi klasik terpenuhi.
60
4.2.4. Uji Koefisien Determinasi
Tabel 4.9 berikut merupakan Tabel model summary yang digunakan untuk mengetahui seberapa besar kualitas model regresi yang terbentuk dapat
menerangkan kondisi yang sebenarnya, dengan memperhatikan nilai koefisien determinasi R square.
Tabel 4.9 Hasil Uji Koefisien Determinasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .999
a
.999 .999
28.47231 1.296
a. Predictors: Constant, X3, X1, X2 b. Dependent Variable: Y
Tabel 4.9 menunjukkan kemampuan model dalam menjelaskan besarnya pengaruh variabel independen keterkaitan eksternal yaitu supplier, keterkaitan
eksternal yaitu pelanggan, keterkaitan internal yaitu proses produksi terhadap variabel dependen laba adalah sebesar 0.999 99,9, dimana dari 100
ternyata variabel keterkaitan eksternal yaitu supplier, keterkaitan eksternal yaitu pelanggan, keterkaitan internal yaitu proses produksi dapat berpengaruh
signifikan terhadap kualitas hasil audit sebesar 99,9 sedangkan sisanya sebanyak 0,01 dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian
ini.
61
4.2.5. Uji Hipotesis
a. Uji Analisis Regresi Linier Berganda Tabel 4.10
Hasil Uji Regresi berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant -93.748
34.635 -2.707
.010 X1
-.013 .007
-.032 -1.981
.055 X2
1.023 .009
4.250 119.345
.000 X3
-1.057 .013
-3.450 -78.604
.000 a. Dependent Variable: Y
Berdasarkan pada Tabel 4.10 dapat dilihat koefisien untuk persamaan regresi dari penelitian ini, yang dapat disusun dalam persamaan matematis sebagai
berikut: Y =
α + β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
Y =-93.748 - 0.32X
1
+ 4.250X
2
– 3.450X
3
Dari persamaan di atas menunjukkan bahwa konstanta sebesar -93.748 artinya, jika keterkaitan eksternal supplier, keterkaitan eksternal pelanggan dan
keterkaitan internal proses produksi dalam hal ini yang berkaitan dengan variabel tersebut adalah biaya bahan baku, penjualan, dan harga pokok produksi
pada home industry al-barokah jika tidak meningkatkonstan maka laba perusahaan akan turun sebanyak -93.748. Sedangkan untuk variabel independen,
62
variabel X
1
dan X
3
bernilai negatif yang artinya apabila biaya bahan baku dan harga pokok produksi meningkat sebesar 1, maka laba akan mengalami
penurunan. Sedangkan variabel penjualan bernilai positif yang artinya apabila penjualan meningkat 1 maka laba akan mengalami kenaikan.
b. Uji t
