3.4 Teknik Analisis dan Uji Hipotesis 3.4.1. Uji Validitas, Reabilitas dan Normalitas
1. Uji Validitas Uji validitas dugunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya
suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan apada kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh
kuesioner tersebut Ghozali, 2002 : 135. Valid atau tidaknya alat ukur tersebut dapat diuji dengan mengkorelasikan antara skor yang diperoleh
pada masing-masing pertanyaan dengan skor total yang diperoleh dari penjumlahan semua skor pertanyaan Sumarsono, 2004 : 31
Dasar analisis yang digunakan yaitu jika nilai r
hitung
r
tabel
dan nilai r positif, maka butir atau item pertanyaan tersebut adalah valid
Ghozali, 2007 : 135
2. Uji Reliabilitas Data Reliabilitas adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang
merupakan indikator dari variabel. Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan adalah konsisten
atau stabil dari waktu ke waktu. Pengukuran reliabilitas dapat dilakukan dengan cara yaitu pengukuran sekali saja dimana pengukurannya luas
hanya sekali dan kemudian hasilnya dibandingkan dengan pertanyaan lain untuk mengukur korelasi antar jawaban pertanyaan.
Dasar analisis yang digunakan yaitu jika nilai Cronbach Alpha 0,60, maka butir atau item pertanyaan tersebut adalah reliabel Ghozali,
2007 : 133
3. Uji Normalitas Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data
mengikuti sebaran normal atau tidak untuk mengetahui apakah data tersebut mengikuti sebaran normal dapat dilakukan dengan metode
Kolmogorov Smirnov Sumarsono, 2002:40 Pedoman dalam pengambilan keputusan apakah distribusi data
mengikuti distribusi normal :
Jika nilai signifikan nilai probabilitasnya lebih kecil dari 5 maka distribusi adalah tidak normal
Jika nilai signifikan nilai probabilitasnya lebih besar dari 5
maka distribusinya adalah normal.
3.4.2. Uji Asumsi Klasik
Regresi Linier berganda dengan menggunakan persamaan Y = bo + b
1
X
1
+ b
2
X
2
harus bersifat BLUE Best Linier Unbiased Estimator, artinya pengambilan keputusan melalui uji F tidak boleh bias.
Untuk menghasilkan pengambilan keputusan yang BLUE maka harus dipenuhi diantaranya tiga asumsi dasar yang tidak boleh dilanggar oleh
model regresi linier berganda, asumsi-asumsi tersebut meliputi :
1. Tidak terdapat Multikolinieritas 2. Tidak terdapat Heteroskedastisitas
3. Tidak terdapat Autokorelasi
Dibawah ini akan dijelaskan masing-masing dasar dari BLUE
1. Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas
berarti adanya hubungan linier yang “sempurna” atau pasti, diantara beberapa atau semua variabel yang
menjelaskan dari model regresi. Konsekuensi dari Multikolinieritas adalah apabila ada kolinieritas
sempurna diantara X, koefisien regresinya tak tertentu dan kesalahan standarnya tak terhingga. Jika kolinieritas tingkatnya tinggi tetapi tidak
sempurna. Penaksiran koefisien regresi adalah mungkin, tetapi kesalahan standarnya cenderung untuk besar.
Identitas secara statistik ada atau tidaknya gejala Multikolinieritas dapat dilakukan dengan menghitung Variabel Inflator Faktor VIF
apabila diperoleh hasil bahwa nilai VIF pada seluruh variabel lebih kecil dari 10 berarti seluruh variabel bebas tidak ada gejala Multikolinieritas
Gujarati.1999:339 2.
Uji Heteroskedastisitas Penyimpangan asumsi model klasik yang kedua adalah
heteroskedastisitas, artinya varians variabel dalam model tidak sama konstan. Konsekuensinya adanya heteroskedastisitas dalam model
regresi adalah penaksir estimation yang diperoleh tidak efisien, baik
dalam sampel kecil maupun dalam sampel besar, walaupun penaksir yang diperoleh menggambarkan populasinya, dan bertambahnya sampel
yang digunakan akan mendekati nilai sebenarnya. Ini disebabkan oleh varians yang tidak minimum.
Uji Heteroskedastisitas
adalah menggunakan uji Rank Spearman, yaitu dengan cara mengambil nilai mutlak, dengan mengasumsikan
bahwa koefisien Rank Korelasi adalah nol. Dasar analisisnya adalah :
1. Apabila nilai signifikan t tingkat signifikan
α = 0,05 maka Ho diterima berarti tidak terjadi heteroskedastisitas.
2. Apabila nilai signifikan t tingkat signifikan
α = 0,05 maka Ho ditolak berarti terjadi heteroskedastisitas. Ghozali, 2001;77
3. Uji Autokorelasi
Menurut Santoso
2000:216-219 Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan
penganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem
autokorelasi. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi autokorelasi. Untuk mendeteksi adanya problem autokorelasi dapat
dilihat pada tabel D-W Durbin-Watson, dengan dasar pengambilan keputusan:
1. Angka D-W dibawah -2 berarti autokorelasi positif.
2. Angka D-W diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi.
3. Angka D-W diatas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
3.4.3. Teknik Analisis
Sesuai dengan tujuan penelitian yaitu untuk mengetahui pengaruh kompetensi audit dan independensi auditor terhadap pendapat audit, maka
teknik analisis yang digunakan adalah Regresi Linier Berganda dengan rumus sebagai berikut :
Y = bo + b
1
X
1
+ b
2
X
2
Sudjana, 2002:69
Keterangan :
Y = Pendapat Auditor
bo = Konstanta
b
1,
b
2
= Koefisien Variabel bebas koefisien regresi X
1
= Kompetensi X
2
= Independensi Auditor Dalam penelitian data yang digunakan haruslah valid dan reliabel. Dikatakan
valid sah, jika pertanyaan yang diajukan mampu mengungkapkan variabel yang akan diukur. Dan dikatakan reliable andal, jika jawaban responden
atas pertanyaan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu.
3.4.4. Uji Hipotesis 1. Uji Kesesuaian Model
Uji F
Digunakan untuk menguji cocok atau tidaknya model regresi yang dihasilkan guna mengetahui pengaruh X , X terhadap Y.
Prosedur uji F dengan kriteria sebagai berikut : a.
H : β = β = β = 0 model regresi yang dihasilkan tidak cocok
Ha: β = β = β ≠ 0 model regresi yang dihasilkan cocok
b. Level signifikan
β = 0,05 c.
Dengan F hitung sebesar : F
hitung
=
k n
R k
R
2 2
1 1
Suliyanto, 2005 : 65 Dimana :
F
hitung
= F hasil perhitungan R²
= Koefisien determinasi k
= Jumlah variabel independent n
= Jumlah sampel
d. Kriteria pengujian:
Ho diterima, Ha ditolak jika nilai signifikansi 0,05.
Ho ditolak, Ha diterima jika nilai signifikansi 0,05.
2. Uji t
Uji t digunakan untuk menguji pengaruh variabel X terhadap variabel Y secara parsial. Adapun prosedurnya sebagai berikut :
a. Ho :
j = 0 tidak terdapat pengaruh X
1
, X
2
atau X
3
terhadap Y. Ha :
1 0 terdapat pengaruh X
1
, X
2
atau X
3
terhadap Y. b.
Dalam penelitian ini digunakan tingkat signifikansi 0,05 dengan derajat bebas [n-k], dimana n : jumlah pengamatan, dan k : jumlah
variabel. c.
Dengan nilai t hitung :
b
j
t
hit
= se b
j
Suliyanto,2005 : 66
d. Kriteria pengujian adalah sebagai berikut :
Ho diterima, Ha ditolak jika nilai signifikansi 0,05
Ho ditolak, Ha diterima jika nilai signifikansi 0,05
45
BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN
