dan titik kritis yaitu 0,320 atau bernilai positif yang artinya semua butir pertanyaan dapat dikatakan valid.
Setelah diuji validitas, maka perlu dilakukan uji reliabilitas instrumen. Uji reliabilitas yang digunakan adalah dengan menggunakan Coefien Alpha Cronbach”s,
yang berguna untuk mengukur sejauhmana item-item pernyataan yang diajukan adalah homogen dan mencerminkan konstruk-konstruk yang sama. Instrumen
penelitian dapat dikatakan reliabel apabila pengujian tersebut menunjukkan alpha lebih besar dari 0,5. Semakin reliabel suatu alat ukur akan mempunyai Coefisien
Alpha Cronbach’s yang semakin mendekati 1,00 karena indeks 1,00 menunjukkan reliabilitas yang semakin sempurna.
Dari tabel 5.3 di atas juga menunjukkan bahwa Coefisien Alpha Cronbach’s variabel penelitian berkisar antara 0,646 s.d. 0,862. Oleh karena itu, ketujuh variabel
instrumen tersebut memiliki alpha mendekati 1,00 dan lebih dari 0,5, maka pengukuran atribut-atribut variabel instrumen dinyatakan reliabel andal secara
statistik, dan juga menunjukkan konsistensinya pernyataan-pernyataan dalam kuesioner.
5.3 Pengujian Asumsi Klasik
Pengujian analisis ini perlu dilihat terlebih dahulu apakah data tersebut bisa dilakukan pengujian model regresi. Pengujian asumsi klasik dilakukan untuk
menentukan model regresi. Pengujian asumsi klasik dilakukan untuk menentukan model regresi dapat diterima secara ekonometrik. Pengujian asumsi klasik ini terdiri
Universitas Sumatera Utara
dari pengujian normalitas, multikolinieritas dan pengujian heteroskesdastisitas. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalan cross-section. Oleh karena itu, pengujian
autokorelasi tidak perlu dilakukan.
5.3.1 Uji Normalitas Hipotesis Satu
Kriteria pengujian satu sampel Kolmogorov-Smirnov K-S menggunakan pengujian satu sisi one-tailed, yaitu dengan membandingkan probabilitas dengan
tingkat signifikan tertentu, yaitu dengan membandingkan probabilitas dengan tingkat signifikansi tertentu, yaitu 0,05. Jika probabilitas lebih besar dari tingkat signifikansi,
maka data penelitian terdistribusi normal. Sedangkan jika probabilitas lebih kecil atau sama dengan tingkat signifikansi, maka data penelitian tidak terdistribusi normal.
Ringkasan hasil uji normalitas dapat dilihat pada tabel 5.6 berikut ini :
Tabel 5.6 Uji Normalitas Data dengan Uji Kolmogorov-Smirnov
VariabelFaktor K-S Value
K-S Probabilitas
Status
Tingkat Pendidikan X1 Kecakapan ProfesionalX2
Pendidikan BerkelanjuatanX3 Independensi X4
Kepatuhan pada Kode Etik X5 Pengalaman Kerja X6
Kualitas Hasil Pemeriksaan Y 1,341
0,707 0,638
0,644 1,273
1,121 1,248
0,055 0,700
0,810 0,801
0,078 0,162
0,100 Normal
Normal Normal
Normal Normal
Normal Normal
Sumber : Lampiran 6
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan Tabel 5.6 di atas diketahui bahwa nilai probabilitas K-S untuk variabelfaktor Tingkat Pendidikan X1, Kecakapan Profesional X2, Pendidikan
Berkelanjutan X3, Independensi X4, Kepatuhan Pada Kode Etik X5, Pengalaman kerja X6 dan Kualitas Hasil Pemeriksaan Y lebih besar dari nilai
tingkat signifikansi yang disyaratkan yaitu 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi secara normal dan didukung dengan grafik dimana data mengikuti garis
diagonal. Grafik uji normalitas dapat dilihat pada Gambar 5.1 berikut ini.
Gambar 5.1 Pengujian Normalitas Data Hipotesis Satu
Universitas Sumatera Utara
5.3.2 Uji Heteroskesdastisitas Hipotesis Satu
Pengujian ini dimaksudkan untuk menguji apakah pada model regresi tidak ditemukan adanya heteroskesdastisitas. Pengujian Heteroskesdastisitas dilakukan
dengan melihat adanya penyebaran titik-titik pada scatterplot. Heteroskesdastisitas terjadi jika terdapat kesamaan varian antara satu
pengamatan dengan pengamatan lainnya dan apabila titik-titik pada scatterplot tidak menyebar secara acak dan membentuk sebuah pola tertentu yang jelas. Hasil
pengujian Heteroskesdastisitas dapat dilihat pada Gambar 5.2 berikut ini :
Gambar 5.2 Uji Heteroskesdastisitas Hipotesis Satu
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan Gambar 5.2 diatas, dapat disimpulkan bahwa titik-titik pada scatterplot menyebar secara acak dan tidak membentuk sebuah pola tertentu yang
jelas.
5.3.3 Uji Multikolinearitas Hipotesis Satu
Pengujian ini dimaksudkan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen bebas. Jika terjadi korelasi,
maka terdapat problem multikolinearitas. Pengujian multikolinearitas dilakukan dengan menggunkan Variance Inflation Factor VIF dan Collinearity Tolerance.
Multikolinearitas terjadi jika VIF lebih besar dari 10 dan nilai tolerance kurang dari 0,1. Ringkasan hasil pengujian multikolinearitas dapat dilihat pada Tabel 5.7 sebagai
berikut ini :
Tabel 5.7 Uji Multikolinearitas Hipotesis Satu
Collinearity Statistik VariabelFaktor
Tolerance VIF
Status
Tingkat Pendidikan X1 Kecakapan ProfesionalX2
Pendidikan BerkelanjuatanX3 Independensi X4
Kepatuhan pada Kode Etik X5 0.963
0,840 0.920
0.918 0,884
1,039 1,190
1.097 1,089
1.131 Tidak ada Multiko
Tidak ada Multiko Tidak ada Multiko
Tidak ada Multiko Tidak ada Multiko
Sumber : Lampiran 6
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan tabel 5.5 di atas, dapat disimpulkan bahwa tidak ditemukan terjadinya multikolinearitas antar variabel independen karena nilai Variance Inflation
Factor kurang dari 10 dan nilai tolerance lebih besar dari 0,1.
5.3.4 Uji Normalitas Hipotesis Dua
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui data terdistribusi 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.
Ga
Gambar 5.3 Normal P- P Plot
Universitas Sumatera Utara
5.3.5 Uji Heteroskesdastisitas Hipotesis Dua
Pengujian ini dimaksudkan untuk menguji apakah pada model regresi tidak ditemukan adanya heteroskesdastisitas. Pengujian heteroskesdastisitas dilakukan
dengan melihat adanya penyebatan titik-titik pada scatterplot. Heteroskesdastisitas terjadi jika terdapat kesamaan varian antara satu
pengamatan dengan pengamatan lainnya dan apabila titik-titik pada scatterplot tidak menyebar secara acak dan membentuk sebuah pola tertentu yang jelas. Hasil
pengujian Heteroskesdastisitas dapat dilihat pada Gambar 5.4 berikut ini :
Gambar 5.4 Uji Heteroskesdastisitas Hipotesis Dua
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan Gambar 5.4 diatas, dapat disimpulkan bahwa titik-titik pada scatterplot menyebar secara acak dan tidak membentuk sebuah pola tertentu yang
jelas serta tersebar maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskesdatisitas pada model regresi.
5.3.6 Uji Multikolinearitas Hipotesis Dua
Pengujian ini dimaksudkan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen bebas. Jika terjadi korelasi,
maka terdapat problem multikolinearitas. Pengujian multikolinearitas dilakukan dengan menggunkan Variance Inflation Factor VIF dan Collinearity Tolerance.
Multikolinearitas terjadi jika VIF lebih besar dari 10 dan nilai tolerance kurang dari 0,1. Ringkasan hasil pengujian multikolinearitas dapat dilihat pada Tabel 5.8 berikut
ini :
Tabel 5.8 Uji Multikolinearitas Hipotesis Dua
Collinearity Statistik VariabelFaktor
Tolerance VIF
Status
Tingkat Pendidikan X1 Kecakapan ProfesionalX2
Pendidikan BerkelanjuatanX3 Independensi X4
Kepatuhan pada Kode Etik X5 Pengalaman Kerja Moderating
0.939 0,840
0.920 0.908
0,880 0,957
1,065 1,190
1.087 1,107
1.136 1,045
Tidak ada Multiko Tidak ada Multiko
Tidak ada Multiko Tidak ada Multiko
Tidak ada Multiko Tidak ada multiko
Sumber : Lampiran 6
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan Tabel 5.8 di atas, dapat disimpulkan bahwa tidak ditemukan terjadinya multikolinearitas antar variabel independen karena nilai Variance Inflation
Factor kurang dari 10 dan nilai tolerance lebih besar dari 0,1.
5.4 Pengujian Hipotesis Satu
