METODE PENELITIAN
D. Metode Analisis Data
Metode statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis yaitu dengan menggunakan regresi linier berganda dengan bantuan perangkat lunak SPSS, setelah semua data-data dalam penelitian ini terkumpul, maka selanjutnya dilakukan analisis data yang terdiri dari:
1.Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk memberikan informasi mengenai karakteristik variabel penelitian dan demografi responden. Statistik deskriptif menjelaskan skala jawaban responden pada setiap variabel yang diukur dari minimum, rata-rata, dan standar deviasi. Disamping itu juga
44 untuk mengetahui demografi yang terdiri dari kategori, jenis kelamin, tingkat pendidikan, dan sebagainnya (Ghozali, 2005).
a.Uji Kualitas Data
Pengujian kualitas data yang dilakukan dengan penyebaran kuesioner, maka kesediaan dan ketelitian dari responden untuk menjawab setiap pertanyaan merupakan suatu hal yang sangat penting dalam penelitian ini. Keabsahan suatu jawaban sangat ditentukan oleh alat ukur yang telah ditentukan. Untuk itu, dalam melakukan uji kualitas data atas data primer ini peneliti melakukan uji validitas dan reliabilitas.
a. Uji Validitas
Uji validitas digunakan untuk mengukur valid tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan di ukur oleh kuesioner tersebut (Ghozali, 2005). Pengujian ini memastikan bahwa masing-masing item pertanyaan dalam kuesioner akan
terklasifikasi pada variabel-variabel yang telah ditentukan (construct
validity).
Uji validitas ini dapat dilakukan dengan menggunakan korelasi antar skor butir pertanyaan dengan total skor konstruk atau variabel. Setelah itu tentukan hipotesis Ho: skor butir pertanyaan berkorelasi positif dengan total skor konstruk dan Ha: skor butir pertanyaan tidak berkorelasi positif dengan total skor konstruk. Setelah menentukan hipotesis Ho: dan Ha, kemudian uji dengan membandingkan r hitung
45
(tabel corrected item-total correlation) dengan r tabel (tabel Product
Moment dengan signifikansi 0,05) untuk degree of freedom (df) = n-2. Suatu kuesioner dinyatakan valid apabila r hitung > r tabel (Ghazali, 2005).
b. Uji reliabilitas
Uji reliabilitas adalah alat untuk menguji konsistensi jawaban responden. Suatu kuesioner dikatakan reliabel jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan adalah konsisten dari waktu ke waktu. Pengujian ini menggunakan metode statistik Cronbanch Alpha dengan nilai sebesar 0,6. Apabila Cronbach Alpha dari suatu variabel ≥ 0,6 maka butir pertanyaan didalam instrumen penelitian tersebut adalah reliabel atau dapat diandalakan. Dan sebaliknya jika Croncbach Alpha ≤ 0,6 maka butir pertanyaan tidak reliabel (Ghozali, 2005).
4. Uji Asumsi Klasik a.Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk megetahui apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau paling tidak mendekati normal. Untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal.
Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik. Jika data (titik) menyebar di sekitar
46 garis diagonal dan menngikuti arah garis diagonal, maka menunjukkan pola distribusi normal yang mengindikasikan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas. Jika data (titik) menyebar menjauh dari garis diagonal, maka tidak menunjukkan pola distribusi normal yang mengindikasikan bahwa model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas (Ghozali, 2005).
b.Uji Multikolinearitas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen, jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel-variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolonieritas didalam model regresi adalah sebagai berikut apabila nilai tolerance kurang dari 0,10 atau sama dengan nilai Varance Inflation Factor (VIF) lebih dari 10, maka dapat menunjukan adanya multikolonieritas dan begitu pula sebaliknya (Ghozali,2005)
c.Uji Heteroskedasitas
Uji Heteroskedasitas bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi terdapat persamaan atau perbedaan varian yang dapat dilihat dari model t grafik scarterplot. Dasar pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:
47 1) Jika ada pola tertentu seperti titik-titik (point-point) yang ada
membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar, kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan sibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas (Ghozali, 2005).
5.Uji Hipotesis
Pengujian hipotesis ini dilakukan dengan menggunakan metode analisis regresi linier berganda yang bertujuan untuk menguji hubungan pengaruh antara variabel dengan variabel lain. Variabel yang dipengaruhi disebut variabel terikat atau dependen, sedangkan variabel yang mempengaruhi disebut variabel bebas atau independen.
Model persamaanya dapat dinyatakan sebagai berikut: Y= a + b1 X1 + b2 X2 + e
Dimana:
Y: Tingkat Materialitas a: Konstanta
X1: Keahlian Audit
X2: Independensi Auditor Eksternal bx: Koefesien Regresi e: Error
48 Dalam membuktikan kebenaran uji hipotesis yang diajukan, digunakan uji statistik terhadap output yang dihasilkan dari persamaan regresi, uji statistik ini meliputi:
a. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi (R2) bertujuan untuk mengukur seberapa jauh model variabel independen menjelaskan variansi variabel dependen. Dalam pengujian hipotesis pertama koefesien determinasi dilihat dari nilai R square (R2) untuk mengetahui seberapa jauh variabel independen yaitu keahlian audit dan independensi auditor eksternal mempengaruhi tingkat materialitas dalam audit laporan keuangan. Bila R2 mempunyai interval 0 samapi 1. Jika nilai R2 bernilai besar (mendekati 1) berarti variabel independen dapat memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen. Sedangkan jika R2 bernilai kecil maka berarti kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen sangat terbatas (Ghozali, 2005).
Dalam pengujian hipotesis kedua koefesien determinasi dilihat dari besarnya nilai Adjusted R square. Kelemahan mendasar penggunaan R2 adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel independen maka R2 pasti meningkat tidak peduli apakah variabeltersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Tidak seperti R2, nilai Adjusted R square dapat naik atau turun apabila satu variabel
49 independen ditambahkan ke dalam model (Ghozali, 2005). Oleh karena itu, digunakanlah Adjusted R square pada saat model regresi linier berganda.
b. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t)
Uji t dilakukan untuk mengetahui besarnya pengaruh masing-masing variabel independen secara individual terhadap variabel dependen. Hasil uji t ini pada output SPSS dapat dilihat pada tabel Coefficientsa.
Untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh masing-masing variabel independen secara individual terhadap variabel dependen, dilakukan dengan membandingkan p-value pada kolom Sig. Masing-masing variabel independen dengan tingkat signifikan yang digunakan 0,05. Jika p-value lebih kecil dari 0,05 maka Ha diterima dan Ho ditolak. Sebaliknya jika p-value lebih besar dari 0,05 maka Ha ditolak dan Ho diterima (Nugroho, 2005).
c. Uji Signifikansi Simultan (uji statistik f)
Uji F dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel-variabel independen secara simultan (bersama-sama) terhadap variabel dependen. Hasil uji F pada output SPSS dapat dilihat pada tabel ANOVA.
Untuk mengetahui variabel-variabel independen secara simultan mempengaruhi variabel dependen, dilakukan dengan membandingkan
50 p-value pada kolom Sig. Dengan tingkat signifikasi yang digunakan sebesar 0,05. Jika p-value lebih kecil dari 0,05 maka Ha diterima dan Ho ditolak, sebaliknya jika p-value lebih besar dari 0,05 maka Ha ditolak dan Ho diterima (Nugroho, 2005).