Tabel 4.3 Hasil Pengujian Reliabilitas
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha
Cronbachs Alpha Based on
Standardized Items
N of Items .967
.968 4
Sumber : Data Olahan SPSS, 2008
Pengujian reliabilitas yang dilakukan dengan Cronbach’s Alpha menunjukkan kuesioner yang digunakan dalam penelitian ini dapat
digunakan sebagai alat ukur yang konstan. Nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,967 menyatakan bahwa kuesioner sangat reliabel untuk
digunakan sebagai alat ukur penelitian karena lebih besar dari 0,60 atau 0,9670,60.
3. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Pengujian Normalitas dilakukan dengan menggunakan pengujian Kolmogorov-Smirnov. Pengujian dengan metode ini menyatakan jika
nilai Kolmogorov-Smirnov memiliki probabilitas lebih besar dari 0,05 Santoso, 2005, maka variabel penelitian tersebut dinyatakan
berdistribusi normal. Tabel 4.4 disusun berdasarkan lampiran 7.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Pengujian Normalitas
Variabel Nilai p
Tingkat Pendidikan X1 0.424
Pendidikan Berkelanjutan X2 0.230
Independensi Pemeriksa X3 0.838
Kualitas Hasil Pemeriksaaan Y 0.128
Sumber : Data Olahan SPSS, 2008
Berdasarkan hasil pengujian yang terdapat di dalam lampiran, semua variabel yang digunakan telah berdistribusi normal. Hasil yang sama
diperoleh dengan menggambar Q-Q Plot seperti yang ditunjukkan pada gambar 4.1. Plot menunjukkan walau ada sedikit data outlier namun
mayoritas data berada di sekitar garis acuan normalitas. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis
diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Hasil yang diperoleh menunjukkan masing-masing variabel penelitian
memiliki nilai yang membentuk asumsi distribusi normal. Data yang berdistribusi normal dapat digunakan untuk penarikan kesimpulan
karena data sudah menyebar dengan karakteristik menyerupai populasi yang diwakili.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1 Normal Q-Q Plot
Sumber : Data Olahan SPSS, 2008
b. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas dapat timbul jika variabel bebas saling berkorelasi satu sama lain, sehingga multikolinearitas hanya dapat terjadi pada
regresi berganda. Hal ini mengakibatkan perubahan tanda koefisien regresi serta mengakibatkan fluktuasi yang besar pada hasil regresi. Uji
multikolinearitas diperlukan untuk mengetahui ada tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan dengan variabel independen lain
Universitas Sumatera Utara
dalam satu model. Kemiripan antara variabel independen dalam suatu model akan menyebabkan terjadinya korelasi yang sangat kuat antara
suatu variabel independen dengan variabel independen lainnya. Selain itu, deteksi terhadap multikolinearitas yang bertujuan untuk
menghindari kebiasan dalam proses pengambilan kesimpulan mengenai pengaruh pada uji parsial masing-masing variabel
independen terhadap variabel dependen Nugroho, 2005:58.
Tabel 4.5 Pengujian Multikolinearitas
Variabel Tolerance
Variance Inflaction Factor VIF
Tingkat Pendidikan X1 0.983
1.017 Pendidikan Berkelanjutan X2
0.907 1.102
Independensi Pemeriksa X3 0.908
1.101
Sumber : Data Olahan SPSS, 2008
Deteksi multikolinearitas pada suatu model dapat dilihat dari beberapa hal Nugroho, 2005:58, antara lain:
1 Jika nilai Variance Inflaction Factor VIF tidak lebih dari 10 dan
nilai tolerance tidak kurang dari 0,1 maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolinearitas. VIF = 1Tolerance, jika VIF = 10
maka Tolerance = 110 = 0,1. Semakin tinggi VIF, semakin rendah tolerance.
2 Jika nilai koefisien korelasi antar masing-masing variabel
independen kurang dari 0,7 maka model dapat dikatakan bebas dari asumsi klasik multikolinearitas. Jika lebih dari 0,7 maka
Universitas Sumatera Utara
diasumsikan terjadi korelasi yang sangat kuat antar variabel independen sehingga terjadi multikolinearitas.
3 Jika nilai koefisien determinan, baik dilihat dari R
2
maupun R- Square diatas 0,60 namun tidak ada variabel independen yang
berpengaruh terhadap variabel dependen maka model terkena multikolinearitas.
Berdasarkan output yang terdapat pada lampiran 8 yang ditunjukkan di dalam tabel 4.5, terlihat bahwa hasil uji melalui Variance Inflaction
Factor VIF pada hasil ouput SPSS tabel Coefficients, 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 dapat
digunakan dalam penelitian.
c. Uji Heteroskedastisitas
