3. Uji Hipotesis
a. Uji Asumsi Klasik
1 Uji Normalitas Bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel
terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak, yakni distribusi data dengan bentuk lonceng bell
shaped . Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti
distribusi normal, yaitu distribusi data tersebut tidak melenceng ke kiri atau ke kanan Santoso, 2003. Analisis grafik adalah salah
satu cara termudah untuk melihat normalitas data dengan cara membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang
mendekati distribusi normal probability plot. 2 Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas
independen Imam Ghozali, 2005:91-92. Multikolinieritas dapat dideteksi dengan menganalisis matrik korelasi variabel-variabel
bebas. Jika terjadi kemiripan antar variabel independen dalam suatu model akan menyebabkan terjadinya korelasi yang sangat
kuat antara suatu variabel independen dengan variabel independen yang lain Imam Ghozali, 2005.
3 Uji Heteroskesdastisitas
Uji Heteroskesdastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual
satu pengamatan ke pengamatan yang lain Imam Ghozali, 2005: 105. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan
lain tetap, maka disebut homoskedastisitas, jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Pada gambar scatter plot, jika titik-titik
menyebar merata diatas dan dibawah atau disekitar angka nol, maka tidak terjadi heteroskedastisitas sedangkan jika titik-titik data
membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit atau mengumpul disatu titik, maka telah terjadi heteroskedastisitas.
b. Analisis Regresi Berganda
Peneliti menggunakan analisis regresi berganda karena ingin mengetahui bagaimana variabel dependen dapat diprediksikan melalui
tiga variabel independen. Untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh antara tiga variabel bebas X1, X2, X3 dengan variabel
terikat Y dipergunakan analisis regresi linier dengan persamaan matematik sebagai berikut:
Y = + X1 + X2 + X3 +
Dimana: Y = Kualitas Audit
= Konstanta, harga Y bila X = 0
= Koefisien regresi, yang menunjukkan angka peningkatan ataupun penurunan variabel terikat Y yang didasarkan pada variabel
bebas X. X1 = Independensi Auditor
X2 = Pengalaman Auditor X3 = Etika Auditor
e = Error Nilai koefisien regresi atau b diperoleh dengan menggunakan
program SPSS versi 16.0.
c. Uji Koefisien Determinasi
Kategori