Tabel 5.6. Uji Multikolinieritas
Collinearity Statistics Model
Tolerance VIF
1 Constant
Gangguan Pribadi ,744
1,344 Gangguan Ekstern
,468 2,137
Gangguan Organisasi ,528
1,893
Sumber : Data Primer Olahan. Dari hasil uji multikolineritas dengan melihat Variance Inflation Factor VIF pada
tabel 5.6. diatas, dapat diketahui masing-masing variabel independen memiliki VIF tidak lebih dari 10 dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1. Maka dapat dinyatakan
model regresi linier berganda terbebas dari asumsi klasik statistik dan data yang disajikan dapat digunakan dalam penelitian ini.
5.2.2.3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varian dari residual dari satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika varian dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap maka disebut homoskedastisitas, dan jika varian berbeda disebut
heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk melihat ada tidaknya heteroskedastisitas dengan melihat gambar 5.2. berikut
ini :
Regression Studentized Residual
3 2
1 -1
-2
Regres sion
St an
dard ized Pred
icted
Va lu
e
3 2
1
-1 -2
Scatterplot Dependent Variable: Independensi Pemeriksa
Gambar 5.2. Grafik Uji Heteroskedastisitas
Hasil bantuan program SPSS pada gambar 5.2. diatas, menunjukan penyebaran titik- titik data sebagai berikut :
a. Titik-titik data menyebar diatas dan di bawah atau di sekitar angka 0. b. Titik-titik data tidak mengumpul hanya diatas atau di bawah saja.
c. Penyebaran titik-titik data tidak membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali.
d. Penyebaran titik-titik
data adalah tidak berpola. Maka dapat disimpulkan bahwa model regresi linier berganda terbebas dari asumsi
klasik heteroskedastisitas dan layak digunakan dalam penelitian.
5.3. Hasil Analisis Data 5.3.1. Variabel Gangguan Pribadi X
1
Dari data yang diperoleh untuk Variabel Gangguan Pribadi X
1
dapat dilihat pada tabel 5.7. berikut ini :
Tabel 5.7. Deskripsi Variabel Gangguan Pribadi X
1
Deskripsi Mean
Mode Std. Deviation Variance
Min Max
Gangguan Pribadi-1 3,79
4 ,622
,387 3
5 Gangguan Pribadi-2
3,79 4
,704 ,495
3 5
Gangguan Pribadi-3 3,84
3 ,823
,677 3
5 Gangguan Pribadi-4
3,58 3
,683 ,467
3 5
Gangguan Pribadi-5 3,79
4 ,664
,441 3
5 Gangguan Pribadi-6
3,63 3
,714 ,509
3 5
Gangguan Pribadi-7 3,74
4 ,685
,469 3
5 Gangguan Pribadi-8
3,45 3
,686 ,470
3 5
Gangguan Pribadi-9 3,58
3 ,683
,467 3
5 Gangguan Pribadi-10
3,79 4
,664 ,441
3 5
Gangguan Pribadi-11 3,63
3 ,714
,509 3
5 Gangguan Pribadi-12
3,74 4
,685 ,469
3 5
Sumber : Data Primer Olahan. Dari tabel di atas dapat ditarik kesimpulan :
1. Hubungan pertalian darah memberikan pengaruh langsung dan signifikan terhadap entitas atau program yang diperiksa: jawaban responden maksimum 5
dan minimum 3, dengan rata-rata 3,79 dan standar deviasi 0,622. 2. Kepentingan keuangan memiliki pengaruh langsung maupun tidak langsung pada
entitas atau program yang diperiksa: jawaban responden maksimum 5 dan minimum 3, dengan rata-rata 3,79 dan standar deviasi 0,704.
3. Pernah bekerja atau memberikan jasa kepada entitas atau program yang diperiksa dalam kurun waktu dua tahun terakhir: jawaban responden maksimum 5 dan
minimum 3, dengan rata-rata 3,84 dan standar deviasi 0,823.
