a. Hasil Uji Asumsi Klasik
Responden uji coba dalam penelitian ini sebanyak 7 perusahaan di Jakarta Islamic Index JII yang masuk selama 7 tahun berturut-turut, sampel yang
diambil sebanyak 49 data, sehingga diketahui harga df pada taraf 5 yaitu df= N-2= 49-2=47, yaitu 1.667 Berikut hasil uji validitas instrumen penelitian
pengaruh masa penugasan audit X
1
, pendidikan auditor X
2
dan pengalaman auditor X
3
terhadap kualitas audit Y melalui aplikasi program SPSS. Analisis data dimulai dengan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik terdiri
dari 5 lima pengujian yaitu normalitas, homogenitas, multikolinieritas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi.
1 Uji Normalitas Data.
Pengujian normalitas data dalam penelitian menggunakan uji
Kolmogorov
–
Smirnov.
Pada tabel Uji Normalitas disajikan hasil uji normalitas data dengan menggunakan uji
Kolmogorov
–
Smirnov.
Rumusan hipotesis : H0 : Data berasal dari populasi berdistribusi normal.
H1 : Data berasal dari populasi tidak berdistribusi normal. Kriteria pengujian :
a. Jika nilai Asymp. Sig. 2-tailed 0,05 maka H ditolak.
b. Jika nilai Asymp. Sig. 2-tailed 0,05 maka H diterima.
Tabel 18 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 49
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation .21236018
Most Extreme Differences
Absolute .175
Positive .175
Negative -.121
Kolmogorov-Smirnov Z 1.222
Asymp. Sig. 2-tailed .101
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : Data Sekunder yang diolah tahun 2015
Berdasarkan hasil output uji
Kolmogorov- Smirnov
yang disajikan pada tabel 18 dapat diketahui bahwa nilai signifikansi
Unsta nda rdized Residua l
pendidikan, masa penugasan, dan pengalaman terhadap Kualitas Audit sebesar 0,101 lebih dari nilai alpha
sehingga dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi normal dan layak atau memenuhi
syarat uji regresi linier berganda.
2 Uji Homogenitas
Pengujian homogenitas adalah pengujian mengenai sama tidaknya variansi-variansi dua buah distribusi atau lebih. Membandingkan F hitung
dengan F tabel pada tabel distribusi F, dengan:
a Untuk varians dari kelompok dengan variance terbesar adalah dk
pembilang n-1
b Untuk varians dari kelompok dengan variance terkecil adalah dk
penyebut n-1
c Jika F hitung F tabel, berarti homogen
d Jika F hitung F tabel, berarti tidak homogen
Tabel 19 Hasil Uji Homogenitas
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error
of the Estimate
Change Statistics R Square
Change F
Change df1
df2 Sig. F Change 1
.999
a
.997 .997
.219 .997 5048.932
3 45
.000 a. Predictors: Constant, X3, X2, X1
b. Dependent Variable: kualitas_audit Sumber : data sekunder diolah 2015
Berdasarkan pengujian dengan SPSS didapatkan output uji Anova pada tabel Uji Anova dalam tabel 19 berdasarkan hasil uji
Anova
atau
F test
antara variabel pendidikan auditor, masa penugasan audit, dan pengalaman auditor terhadap Kualitas Audit nilai F hitung sebesar
5048.932
dengan tingkat probabilitas signifikansi sebesar 0,000 sehingga dapat
disimpulkan bahwa model penelitian t i da k homogenitas. Uji F digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independen secara
bersama-sama simultan terhadap variabel dependen. Hasil uji F dapat dilihat pada output tabel ANOVA diatas. Jika F
hitung
F
tabel
dengan dk pembilang
k dan dk penyebut n-k-1 serta menggunakan α tertentu maka H
ditolak atau jika sebaliknya F
hitung
F
tabel
maka H diterima. Dari hasil
analisis data dengan SPSS diperoleh F
hitung =
5048.932
dengan signifikansi
sig.
sebesar 0,000 sedangkan f
tabel
dengan derajat kebebasan dkdf untuk pembilang = 3 dan penyebut = 45 dan α = 0,05 dari daftar tabel diperoleh =
1.667 dengan demikian F
hitung
F
tabel
atau
5048.932
1.667 maka tidak ada homogenitas.
3 Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam persamaan regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Uji multikolinieritas
dilakukan dengan melihat
tolerance value
atau dengan menggunakan
Variance Inflation Factors
VIF dari hasil analisis dengan menggunakan SPSS.
Uji multikolinearitas dilakukan dengan melihat
tolerance value
dan
variance inflation factor
VIF. Multikolinearitas terjadi bila nilai VIF diatas nilai 10 atau
tolerance value
dibawah 0,10. Multikolinearitas tidak terjadi bila nilai VIF dibawah nilai 10.
45
Hasil perhitungan uji multikolinieritas dapat dilihat pada tabel 20 Uji Multikolinearitas sebagai berikut :
Tabel 20 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
45
Santoso. Op.cit., h. 206
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant -.791
.202 -3.906
.000 X1
1.242 .012
1.070 104.045 .000
.623 1.606
X2 -.085
.017 -.043
-5.120 .000
.917 1.091
X3 -.082
.007 -.118
-11.747 .000
.647 1.545
a. Dependent Variable: kualitas_audit
Berdasarkan tabel 20 dapat di ketahui Nilai
Va riance Infla tion Fa ctor VIF
menunjukkan semua variabel bebas memiliki nilai VIF 10 maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel bebas
dalam model atau tidak ada korelasi antar variabel bebas.
4 Uji Heteroskedasitisitas
Heteroskedastisitas adalah adanya ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi. Uji ini agar mengetahui
adanya penyimpangan dari syarat-syarat asumsi klasik pada model regresi. Untuk mengetahui adanya heteroskedastisitas maka dalam penelitian
ini dipergunakan grafik
scatterplot
. Pada lampiran gambar
Scatterplot Dependent Va riabel Y
terlihat variabel terikatnya adalah kualitas audit yang diperlihatkan oleh titik-titik menyebar di bawah dan di atas nol serta
tidak membentuk pola tertentu. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa tidak terjadi heteroskedasitisitas pada model regresi, sehingga layak
dipakai untuk memprediksi Kualitas Audit berdasarkan variabel bebas pendidikan auditor, masa penugasan audit, dan pengalaman auditor.
Grafik 2 Grafik S
catterplot
Uji Autokorelasi
5 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk melihat apakah ada hubungan linier antara error serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu
data
time series
. Uji autokorelasi perlu dilakukan apabila data yang dianalisis merupakan data
time series
. Uji autokorelasi dilakukan dengan menggunakan rumus uji
Durbin-Watson
. Rumusan hipotesis :
H : Tidak terjadi autokorelasi di antara data pengamatan.
H
1
: Terjadi adanya autokorelasi di antara data pengamatan. Kriteria pengujian :
a Jika nilai statistik
Durbin-Watson
mendekati angka 2, maka tidak memiliki autokorelasi.
b Jika nilai statistik
Durbin-Watson
menjauhi angka 2, maka tidak memiliki autokorelasi.
Tabel 21 Uji Autokorelasi
Model Summary
b
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Change Statistics
Durbin- Watson
R Square Change
F Change df1 df2 Sig. F
Change 1
.999
a
.997 .997
.219 .997
5048.932 3
45 .000
1.734 a. Predictors: Constant, X3, X2, X1
b. Dependent Variable: kualitas_audit Sumber : Data sekunder diolah tahun 2015
Pada uji autokorelasi dengan membandingkan nilai DW statistik dengan DW tabel dengan formula DW. Hasil analisis diperoleh DW hitung
sebesar 1.734 yang kemudian dibandingkan dengan DW tabel. Adapun untuk mencari DW tabel adalah dengan mencari nilai d
1
dan d
u
dengan kriteria sebagai berikut :
a Jumlah variabel independent = 3
b Jumlah sampel = 49
c Tingkat key
akinan 95 dan α = 5 d
1
=1.42 d
u
= 1.67
Hasil pengujian tersebut nilai DW test sebesar 1.734 lebih besar dari d
u
1.67 dan lebih kecil dari 4- d
u
2.33 atau 1.671.7342.33 dengan demikian dapat disimpulkan tidak terjadi autokorelasi pada penelitian ini.
b. Analisis Uji Hipotesis
Kategori