78
Tabel 4.9 Hasil Uji Validitas Pendeteksian Kecurangan
Nomor Butir Pearson
Sig Keterangan
Pertanyaan Correlation
2-Tailed 1 DF1
.542 .000
Valid 2 DF2
.610 .000
Valid 3 DF3
.745 .000
Valid 4 DF4
.726 .000
Valid 5 DF5
.477 .000
Valid 6 DF6
.543 .000
Valid 7 DF7
.558 .000
Valid 8 DF8
.327 .014
Valid 9 DF9
.717 .000
Valid
Sumber: Data primer yang diolah tahun 2015 Tabel 4.9 menunjukkan bahwa variabel pendeteksian kecurangan
laporan keuangan mempunyai kriteria valid untuk semua item pertanyaan dengan nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05.
3. Hasil Uji Reliabilitas
Hasil uji reliabilitas dilakukan untuk menilai konsistensi jawaban responden. Suatu kuesioner dikatakan reliable atau handal apabila nilai
Cronbach Alpha berada diatas 0,7. Tabel 4.10 berikut ini menunjukkan hasil uji realibitas untuk empat variabel penelitian ini.
Tabel 4.10 Hasil Uji Reliabilitas
Variabel Cronbachs Alpha
Keterangan
Red Flags .700
Reliabel Whistleblowing
.724 Reliabel
Profesionalisme Auditor Internal .822
Reliabel Pendeteksian Kecurangan
.754 Reliabel
Sumber: Data primer yang diolah tahun 2015 Tabel 4.10 menunjukkan nilai Cronbach’s Alpha atas variabel red
flags sebesar 0,7, whistleblowing sebesar 0,724, profesionalisme auditor
79 internal sebesar 0,822, dan pendeteksian kecurangan sebesar 0,754.
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa semua pertanyaan dalam kuesioner ini adalah reliable karena memiliki nilai Cronbach’s Alpha
lebih besar dari 0,7. Hal ini menunjukkan bahwa setiap item pertanyaan yang digunakan akan mampu memperoleh data yang konsisten yang
berarti bila pertanyaan itu diajukan kembali akan diperoleh jawaban yang relatif sama dengan jawaban sebelumnya.
4. Hasil Uji Asumsi Klasik
a. Hasil Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependen dan variabel independen atau
keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Berikut disajikan gambar hasil uji normalitas
Gambar 4.1 Hasil Uji Normalitas Menggunakan Grafik P-Plot
Sumber: Data Primer yang diolah tahun 2015
80 Hasil uji normalitas berdasarkan output histogram disajikan pada
gambar berikut ini.
Gambar 4.2 Hasil Uji Normalitas Menggunakan Grafik Histogram
Sumber: Data primer yang diolah tahun 2015 Gambar 4.1 dan 4.2 memperlihatkan penyebaran data yang berada
di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, ini menunjukkan bahwa model regresi telah memenuhi asumsi normalitas.
Pengujian normalitas dengan menggunakan grafik terkadang dapat menyesatkan jika tidak hati-hati karena secara visual dapat terlihat
normal namun secara statistik bisa sebaliknya.Hasil pengujian normalitas dengan menggunakan analisis statistik menggunakan
metode uji kolmogorov smirnov digambarkan dalam tabel 4.12 berikut ini.
81
Tabel 4.11 Hasil Uji Normalitas Menggunakan Nilai
Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 56
Normal Parameters
a,b
Mean .0000000
Std. Deviation 2.23714888
Most Extreme Differences Absolute .082
Positive .045
Negative -.082
Test Statistic .082
Asymp. Sig. 2-tailed .200
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction. d. This is a lower bound of the true significance.
Sumber: Data primer yang diolah tahun 2015. Hasil uji normaitas dengan menggunakan uji statistik kolmogorov-
smornov K-S diatas menunjukkan nilai kolmogorov-smirnov K-S sebesar 0,082 dengan nilai signifikansi sebesar 0,200. Hal ini
menunjukkan bahwa nilai signifikansi diatas 0,05 α0,05 maka tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara data yang akan diuji dengan
data normal baku, yang artinya data yang diuji dalam penelitian ini bersifat normal karena tidak berbeda dengan normal baku yang artinya
H diterima. Hal ini menunjukkan bahwa model regresi memenuhi
asumsi normalitas karena tingkat signifikansi yang melebihi 0,05 α0,05.
82
b. Hasil Uji Mutikolonieritas
Untuk mendeteksi adanya problem multikolonieritas, maka dapat dilakukan dengan melihat adanya nilai Tolerance dan Variance
Inflation Factor VIF serta besaran korelasi antara variabel independen. Berikut merupakan tabel hasil uji multikolonieritas
Tabel 4.12 Hasil Uji Multikolonieritas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant 9.139
3.321 2.752 .008
TRF .016
.129 .014
.124 .902 .541 1.847
TW .076
.127 .078
.597 .553 .433 2.310
TP .548
.076 .734 7.222 .000
.716 1.396 a. Dependent Variable: TDF
Sumber: Data primer yang diolah tahun 2015 Berdasarkan tabel 4.12 diatas terlihat bahwa tidak ada variabel
independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,10 yang berarti bahwa tidak ada korelasi antar variabel independen yang
nilainya lebih dari 95. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor VIF juga menunjukkan hal yang sama bahwa tidak ada satu
variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Jadi, dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar variabel
independen dalam model regresi.
83
c. Hasil Uji Heterokedastisitas
Pengujian heterokedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaann varians dari
residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari suatu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka hal tersebut
disebut homokedastisitas.
Gambar 4.3 Grafik
Scatterplot
Sumber: Data primer yang diolah tahun 2015 Berdasarkan gambar 4.3 di atas, grafik scatterplot menunjukkan
bahwa data tersebar di atas dan di bawah angka 0 nol pada sumbu Y dan tidak terdapat suatu pola yang jelas pada penyebaran data
tersebut.Hal ini berarti tidak terjadi heterokedastisitas pada model persamaan regresi, sehingga model regresi layak untuk digunakan
untuk memprediksi pendeteksian kecurangan laporan keuangan
84 berdasarkan variabel yang mempengaruhinya, yaitu red flags,
whistleblowing, dan profesionalisme auditor internal. Selain menggunakan analisis grafik untuk menguji
heterokedastisitas, peneliti juga menggunakan analisis statistik yaitu dengan uji Glejser yang disajikan pada tabel 4.13 berikut ini
Tabel 4.13 Hasil Uji
Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
5.576 1.916
2.911 .005
TRF -.103
.075 -.246
-1.378 .174
TW -.027
.074 -.074
-.369 .714
TP -.010
.044 -.035
-.228 .821
a. Dependent Variable: AbsUt
Sumber: Data Primer yang diolah tahun 2015 Berdasarkan tabel 4.13, terlihat bahwa variabel red flags
mempunyai nilai signifikansi sebesar 0,174, variabel whistleblowing mempunyai nilai signifikansi 0,714, dan variabel profesionalisme
auditor internal memiliki tingkat signifikansi 0,821. Nilai-nilai tersebut memiliki tingkat signifikansi di atas 5 atau 0,05. Hal ini berarti tidak
terjadi heterokedastisitas pada model persamaan regresi, dan sejalan dengan uji heterokedastisitas menggunakan grafik scatter-plot,
sehingga model regresi layak untuk digunakan untuk memprediksi pendeteksian kecurangan laporan keuangan berdasarkan variabel yang
85 mempengaruhinya, yaitu red flags, whistleblowing, dan
profesionalisme auditor internal.
5. Hasil Uji Hipotesis