• Tidak ada hasil yang ditemukan

HASIL DAN PEMBAHASAN

2. Hasil Uji Validitas

Pengujian validitas dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan Pearson Correlation. Suatu pertanyaan dikatakan valid jika tingkat signifikannya berada dibawah 0,05. Hasil uji validitas untuk variabel motivasi dapat dilihat pada Tabel 4.5 dan hasil uji validitas untuk variabel supervisi dapat dilihat Tabel 4.6 dan hasil uji validitas untuk variabel pelatihan dapat dilihat pada Tabel 4.7 serta Tabel 4.8 untuk hasil uji validitas variabel kinerja auditor junior.

Tabel 4.5

Hasil Uji Validitas untuk Variabel Motivasi

Pernyataan Sig. Pearson Correlation Keterangan

Mot1 .000 .640** Valid Mot2 .000 .533** Valid Mot3 .000 .690** Valid Mot4 .000 .516** Valid Mot5 .014 .287* Valid Mot6 .000 .674** Valid Mot7 .000 .410** Valid Mot8 .000 .624** Valid Mot9 .000 .565** Valid Mot10 .000 .474** Valid

42 Berdasarkan table 4.5 di atas, menunjukan semua butir pertanyaan untuk variabel motivasi (X1) mempunyai nilai signifikan lebih kecil dari 0,05. Dapat diambil kesimpulan bahwa butir-butir pertanyaan yang digunakan untuk mengukur variabel motivasi (X1) adalah valid. Untuk itu item-item tersebut dapat digunakan dalam pengujian.

Tabel 4.6

Hasil Uji Validitas untuk Variabel Supervisi

Pernyataan Sig. Pearson Correlation Keterangan

Spv1 .000 .565** Valid Spv2 .031 .252* Valid Spv3 .000 .623** Valid Spv4 .000 .642** Valid Spv5 .000 .734** Valid Spv6 .000 .723** Valid Spv7 .000 .718** Valid Spv8 .000 .630** Valid Spv9 .000 .637** Valid Spv10 .000 .762** Valid

Sumber : Data yang diolah

Berdasarkan table 4.6 di atas, menunjukan semua butir pertanyaan untuk variabel supervisi (X2) mempunyai nilai signifikan lebih kecil dari 0,05. Dapat diambil kesimpulan bahwa butir-butir pertanyaan yang digunakan untuk mengukur variabel supervisi (X2) adalah valid. Untuk itu item-item tersebut dapat digunakan dalam pengujian.

43

Tabel 4.7

Hasil Uji Validitas untuk Variabel Pelatihan

Pernyataan Sig. Pearson Correlation Keterangan

Pel1 .002 .357** Valid Pel2 .000 .516** Valid Pel3 .000 .467** Valid Pel4 .000 .585** Valid Pel5 .000 .585** Valid Pel6 .000 .604** Valid Pel7 .000 .459** Valid Pel8 .000 .645** Valid Pel9 .000 .449** Valid Pel10 .021 .265* Valid

Sumber : Data yang diolah

Berdasarkan table 4.7 di atas, menunjukan semua butir pertanyaan untuk variabel pelatihan (X3) mempunyai nilai signifikan lebih kecil dari 0,05. Dapat diambil kesimpulan bahwa butir-butir pertanyaan yang digunakan untuk mengukur variabel pelatihan (X3) adalah valid. Untuk itu item-item tersebut dapat digunakan dalam pengujian.

Tabel 4.8

Hasil Uji Validitas untuk Variabel Kinerja Auditor Junior

Pernyataan Sig. Pearson Correlation Keterangan

Knj1 .000 .500** Valid Knj2 .000 .627** Valid Knj3 .000 .538** Valid Knj4 .000 .559** Valid Knj5 .000 .455** Valid Knj6 .000 .508** Valid

44

Lanjutan Tabel 4.8

Hasil Uji Validitas untuk Variabel Kinerja Auditor Junior

Pernyataan Sig. Pearson Correlation Keterangan

Knj7 .000 .609** Valid

Knj8 .000 .407** Valid

Knj9 .000 . 782** Valid

Knj10 .000 . 661** Valid

Sumber : Data yang diolah

Berdasarkan table 4.8 di atas, menunjukan semua butir pertanyaan untuk variabel kinerja auditor junior (Y) mempunyai nilai signifikan lebih kecil dari 0,05. Dapat diambil kesimpulan bahwa butir-butir pertanyaan yang digunakan untuk mengukur variabel kinerja auditor junior (Y) adalah valid. Untuk itu item-item tersebut dapat digunakan dalam pengujian.

C. Hasil Uji Asumsi Klasik

1. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas diperlukan untuk mengetahui ada atau tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan dengan variabel independen lain. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas dapat dilihat dari nilai tolerance dan VIF (Variance Inflation Factor). Hasil uji multikolinearitas untuk variabel independen kinerja auditor junior dapat dilihat pada tabel 4.9

45

Tabel 4.9

Hasil Uji Multikolinearitas

Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) 15.702 3.780 4.154 .000

Mot .279 .139 .242 2.004 .049 .451 2.218

Spv .631 .105 .730 5.998 .000 .445 2.246

Pel .250 .093 .265 2.683 .009 .675 1.482

a. Dependent Variable: Knj

Hasil pada nilai tolerance juga menunjukkan tidak adanya variabel independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen tersebut. Hasil perhitungan

Variance Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan hal yang sama, yaitu

tidak ada variabel yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.

2. Hasil Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalammodel regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual pengamatan ke pengamatan lain. Hasil pengujian heteroskedastisitas dalam penelitian ini berupa grafik Scatterplot yang dapat dilihat pada gambar 4.1.

46

Gambar 4.1

Hasil Uji Heteroskedastisitas

Dari grafik Scatterplot terlihat bahwa titik-titik tersebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Dari hasil gambar tersebut dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi kinerja auditor junior berdasarkan masukan variabel motivasi, supervisi dan pelatihan.

3. Hasil Uji Normalitas

Uji Normalitas ini bertujuan untuk mengetahui distribusi data dalam variabel yang digunakan dalam penelitian. Data yang baik adalah data yang memiliki distribusi normal. Hasil Uji Normalitas ini berupa grafik normal probability plot dan grafik histogram. Gambar 4.2 menunjukkan hasil uji normalitas.

47

Gambar 4.2

Hasil Uji Normalitas Menggunakan Grafik P-Plot

Gambar 4.2 menunjukkan grafik normal probability plots data yang digunakan dalam variabel independen dan dependen terdistribusi normal. Hal ini terlihat dari penyebaran data (titik) menyebar di sekitar garis diagonal, serta penyebarannya mengikuti arah diagonal. Untuk lebih meyakinkan pendistribusian data secara normal dapat dilihat dari gambar 4.3.

Gambar 4.3

48 Pada gambar 4.3, bahwa grafik histogram memperlihatkan pola distribusi yang mendekati normal (tidak terjadi kemencengan). Dapat disimpulkan grafik normal plot dan grafik histogram menunjukkan bahwa model regresi layak dipakai karena memenuhi asumsi normalitas.

D. Hasil Uji Hipotesis

1. Hasil Uji Regresi Berganda

Analisis regresi berganda digunakan sebagai alat untuk mengukur seberapa besar pengaruh antara variabel independen dengan variabel dependen.

Tabel 4.10

Hasil Uji Regresi Berganda

Coefficientsa

Model

Unstandardized

Coefficients Standardized Coefficients

t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 15.702 3.780 4.154 .000 Mot .279 .139 .242 2.004 .049 Spv .631 .105 .730 5.998 .000 Pel .250 .093 .265 2.683 .009 a. Dependent Variable: Knj

Berdasarkan tabel 4.15, maka diperoleh persamaan regresi sebagai berikut:

Keterangan:

Y : Kinerja Auditor Junior X1 : Motivasi

X2 : Supervisi

X3 : Pelatihan

℮ : Errror

49 Pada persamaan regresi diatas menunjukkan nilai konstanta sebesar 15,702. Hal ini menyatakan bahwa jika variabel motivasi, supervisi dan pelatihan dianggap konstan, maka kinerja auditor junior akan konstan sebesar 15,702.

Koefisien regresi pada variabel motivasi sebesar 0,279, hal ini berarti jika variabel motivasi bertambah satu satuan maka variabel kinerja auditor junior akan bertambah sebesar 0,279. Koefisien regresi pada variabel supervisi sebesar 0,631 hal ini berarti jika variabel supervisi bertambah satu satuan maka variabel kinerja auditor junior akan bertambah sebesar 0,631. Koefisien regresi pada variabel pelatihan sebesar 0,250 hal ini berarti jika variabel pelatihan bertambah satu satuan maka variabel kinerja auditor juniorakan bertambah sebesar 0,250.

2. Hasil Uji Koefisien Determinasi

Uji Koefisien determinasi digunakan untuk menentukan seberapa besar kemampuan variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen. Pada penelitian ini R Square yang digunakan adalah R Square

yang sudah disesuaikan atau Adjusted R Square, karena sudah disesuaikan dengan dengan jumlah variabel independen yang dipakai dalam penelitian ini. Hasil uji koefisien determinasi dapat dilihat pada Tabel 4.11.

50

Tabel 4.11

Hasil Uji Koefisien Determinasi

Tabel 4.11 menunjukkan bahwa nilai Adjusted R Square adalah 0,525 atau 52,5%. Hal ini berarti bahwa variabel independen, yaitu motivasi, supervisi dan pelatihan hanya mampu menjelaskan variabel dependen kinerja auditor junior sebesar 52,5% dan selebihnya 47,5% dijelaskan oleh faktor lain yang tidak terdapat dalam penelitian ini, seperti kepuasan kerja dan komitmen organisasi.

Kepuasan kerja (job satisfaction) adalah suatu sikap seseorang terhadap pekerjaan sebagai perbedaan antara banyaknya ganjaran yang diterima pegawai dan banyaknya yang diyakini yang seharusnya diterima. Pertama, bahwa kepuasan tidak dapat dilihat, tetapi hanya dapat diduga. Kedua, kepuasan kerja sering ditentukan oleh sejauh mana hasil kerja mencerminkan hubungan dengan berbagai sikap lainnya dari para individual. Kepuasan kerja merupakan suatu ungkapan emosional yang bersifat atau menyenangkan sebagai hasil dari penilaian terhadap suatu pekerjaan atau pengalaman kerja (Robbins, 2006: 78).

Komitmen organisasi merupakan sifat, rasa atau dorongan seseorang sebagai bagian dari suatu organisasi untuk dapat melakukan

Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .738a .545 .525 2.399 1.439

a. Predictors: (Constant), Pel, Mot, Spv b. Dependent Variable: Knj

51 sesuatu atau tetap bekerja atau berbakti guna menunjang keberhasilan organisasi sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai bersama. Disamping itu, komitmen organisasi mengandung pengertian sebagai sesuatu hal yang lebih dari kesetiaan yang pasif terhadap organisasi, dengan kata lain komitmen organisasi menyiratkan hubungan pegawai dengan perusahaan atau organisasi secara aktif (Ningrum, 2009).

Dokumen terkait