3. Uji Asumsi Klasik a. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen.
Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinearitas
model regresi adalah dengan melihat nilai tolerance dan Variance Inflation Factor VIF. Model regresi yang bebas multikolinearitas
nilai VIF berkisar pada angka 1 hingga 10 dan mempunyai angka tolerance mendekati 1 Ghozali, 2005: 91-92.
Tabel 4.15 Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1 Constant
25.307 7.857
3.221 .002
Tindakan Supervisi .292
.125 .260
2.335 .022
.886 1.129
Pengalaman Kerja .491
.239 .226
2.056 .043
.911 1.098
Komitmen Organisasi .228
.123 .215
2.030 .042
.950 1.052
Komitmen Profesional .268
.098 .286
2.720 .008
.995 1.005
a. Dependent Variable: Kepuasan Kerja Auditor
Sumber: Data primer yang diolah 2010 Berdasarkan tabel 4.15 dapat diketahui bahwa setiap variabel
memiliki nilai Tolerance tidak kurang dari 0.10 dan nilai Variance Inflation Faktor VIF tidak lebih dari 10. Analisis ini menunjukkan
bahwa tidak terdapat gejala multikolinearitas terhadap variabel
penelitian. Sehingga layak untuk digunakan dalam pengujian selanjutnya.
b. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari
residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap,
maka disebut homoskedastisitas.
Gambar 2.2 Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Data primer yang diolah 2010 Gambar 2.2 menunjukkan titik-titik menyebar secara acak dan
tidak membentuk pola tertentu serta tersebar diatas dan dibawah angka 0 nol pada sumbu Y. ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas
sehingga model regresi layak digunakan untuk memprediksi kepuasan kerja auditor berdasarkan masukan atas variabel tindakan supervisi,
pengalaman kerja, komitmen organisasi, dan komitmen profesional.
c. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.
Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik Ghozali, 2005:
110-112. 1.
Analisis Grafik Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah
dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendeteksi distribusi normal.
Namun demikian hanya dengan melihat histogram hal ini dapat menyesatkan khususnya untuk jumlah sampel yang kecil. Metode
yang lebih handal adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal.
2. Analisis Statistik
Uji Normalitas dengan grafik dapat menyesatkan kalau tidak hati- hati secara visual kelihatan normal, padahal secara statistik bisa
sebaliknya.
Gambar 2.3 Uji Normalitas
Sumber: Data primer yang diolah 2010
4. Hasil Uji Hipotesis
Kategori