Rancangan Analisis Data dan Hipotesis A. Uji Validitas dan Reliabilitas

3.2. Metode Penelitian

3.2.6. Rancangan Analisis Data dan Hipotesis A. Uji Validitas dan Reliabilitas

Validitas dan reliabilitas instrumen penelitian merupakan hal yang utama dalam meningkatkan efektifitas proses pengumpulan data. Pengujian ini dilakukan agar pada saat penyebaran kuesioner instrumen-instrumen penelitian tersebut sudah valid dan reliabel, yang artinya alat ukur untuk mendapatkan data sudah dapat digunakan.

1. Uji Validitas Instrumen

Suatu instrumen dinyatakan valid apabila mampu mengukur apa yang diinginkan dan dapat mengungkapkan data dari variabel yang diteliti secara tepat.

Pengujian validitas adalah pengujian yang ditujukan untuk mengetahui suatu data dapat dipercaya kebenarannya sesuai dengan kenyataan. Sugiyono (2018) menyatakan bahwa: “Instrumen yang valid berarti alat ukur yang digunakan untuk mendapatkan data (mengukur) itu valid. Valid berarti instrumen tersebut dapat digunakan untuk mengukur apa yang seharusnya diukur”.

82

Uji validitas instrumen yang digunakan adalah validitas isi dengan analisis item, yaitu dilakukan dengan menghitung korelasi antara skor butir instrumen dengan skor total. Menurut Sugiyono & Susanto (2015) menyatakan bahwa:

Teknik korelasi untuk menentukan validitas item ini sampai sekarang merupakan teknik yang paling banyak digunakan dan item yang mempunyai korelasi positif dengan kriterium (skor total) serta korelasi yang tinggi, menunjukkan bahwa item tersebut mempunyai validitas yang tinggi pula.

Biasanya syarat minimum untuk dianggap memenuhi syarat adalah dengan r = 0,3, jadi apabila korelasi antara butir dengan skor total kurang dari 0,3 maka butir dalam instrument tersebut dinyatakan tidak valid. Adapun rumus untuk menguji validitas yaitu menggunakan korelasi person (product moment) adalah:

Untuk menghitung korelasi pada uji validitas menggunakan metode Pearson Product Moment, Menurut Sugiyono (2017) dengan rumus sebagai berikut :

r^Xy= 𝑛 (Ʃ 𝑋𝑖𝑌𝑖)−(Ʃ 𝑋𝑖)∙(Ʃ 𝑌𝑖) √{𝑛.Ʃ𝑥𝑖²−(Ʃ𝑥𝑖)²}−{𝑛 .Ʃ𝑦²−(Ʃ𝑦)²}

Keterangan:

𝑟𝑥𝑦 = Koefisien Korelasi

Σxy = Jumlah perkalian variabel x dan y ΣX = Jumlah nilai variabel x

Σy = Jumlah nilai variabel y

Σ𝑋² = Jumlah pangkat dari nilai variabel x Σ𝑌² = Jumlah pangkat dari nilai variabel y n = Banyaknya sampel

83

Setelah angka korelasi diketahui, kemudian dihitung nilai t dari r menurut (Sugiyono, 2017) dengan rumus: r2

√𝑟√𝑛 − 2

𝑡 =

√1 − 𝑟²

Setelah itu dibandingkan dengan nilai kritisnya. Bila t_hitung > ttabel, berarti data tersebut signifikan (valid) dan layak digunakan dalam pengujian hipotesis penelitian. Sebaliknya t_hitung < ttabel, berarti data tersebut tidak signifikan (tidak valid) dan tidak akan diikutsertakan dalam pengujian hipotesis penelitian.

2. Uji Reliabilitas Instrumen

Instrumen reliabel berarti instrumen yang bila digunakan beberapa kali untuk mengukur obyek yang sama, akan menghasilkan data yang sama.

Reliabilitas instrumen merupakan syarat untuk pengujian validitas instrumen (Sugiyono, 2017). Uji reliabilitas dalam penelitian ini menggunakan Alpha Cronbach merupakan koefisien yang paling umum digunakan untuk mengevaluasi internal consistency (Sugiyono, 2017). Adapun rumusnya sebagai berikut:

ri = k {1 - Ʃ𝑠𝑖2} (k-1) St2

Keterangan:

K = Mean kuadrat antara subyek Ʃ𝑠𝑖2 = Mean kuadrat kesalahan 𝑠𝑡2 = Varians total

84

Syarat minimum yang dianggap memenuhi syarat adalah apabila koefisien alpha cronbach’s yang didapat 0,6. Jika koefisien yang didapat kurang dari 0,6 maka instrumen penelitian tersebut dinyatakan tidak reliabel. Apabila dalam uji coba instrumen ini sudah valid dan reliabel, maka dapat digunakan untuk pengukuran dalam rangka pengumpulan data.

B. Analisis Data

Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan yang tercantum dalam rumusan masalah.

Menurut Sugiyono (2018) mengatakan bahwa:

Analisis data merupakan kegiatan setelah data dari seluruh responden atau sumber data lain terkumpul. Kegiatan dalam analisis data adalah mengelompokkan data berdasarkan variabel dan jenis responden, mentabulasi data berdasarkan variabel dari seluruh responden, menyajikan data tiap variabel yang diteliti, melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah, dan melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis yang telah diajukan.

Metode yang digunakan untuk melakukan analisis data dalam penelitian ini adalah menggunakan analisis kuantitatif.

Menurut Sugiyono (2018) menyatakan bahwa:

Metode kuantitatif dapat diartikan sebagai metode penelitian yang berlandaskan pada filsafat positivisme, digunakan untuk meneliti pada populasi atau sampel tertentu, pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian, analisis data bersifat kuantitatif/statistik dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan.

Metode analisis kuantitatif menggunakan analisis deskriptif dan analisis verifikatif adapun penjelasan sebagai berikut:

85

1. Analisis Deskriptif

Metode analisis deskriptif yang digunakan untuk menganalisa data dengan cara mendeskriptifkan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi (Sugiyono, 2018).

Untuk memperoleh data kuantitatif dalam penelitian ini digunakan kuesioner dengan daftar pertanyaan sebanyak 59 pertanyaan. Kemudian kuesioner tersebut dijawab oleh 100 responden akuntan publik yang bekerja pada 19 KAP di Kota Bandung. Jawaban responden kemudian diberi skor dengan menggunakan skala likert.

Menurut Sugiyono (2018) “Skala Likert adalah skala yang digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena seseorang. Teknik skala likert, digunakan untuk mengukur jawaban.

Kemudian rentang data dihitung dengan cara nilai tertinggi dikurangi dengan nilai terendah. Instrumen skala likert dapat dilihat dalam tabel berikut ini:

Tabel III.2.

Pernyataan Skala Likert

Pernyataan Skor

Sangat Setuju 5

Setuju 4

Netral 3

Tidak Setuju 2

Sangat Tidak Setuju 1

Sumber : (Sugiyono,2017)

86

Nilai terendah dan nilai tertinggi tersebut peneliti ambil dari banyaknya pernyataan dalam kuesioner dikalikan dengan skor terendah (1) dan skor tertinggi (5).

Dalam penelitian ini, untuk mengetahui kompetensi auditor, tekanan anggaran waktu, dan bukti audit terhadap kualitas audit pada KAP di Kota Bandung digunakan analisis deskriptif yaitu dengan penjelasan secara mendalam dan menggunakan tabel frekuensi distribusi, lalu perolehan nilai (skor) tanggapan responden dan perbandingan antara skor aktual dan skor ideal.

Skor aktual adalah hasil perhitungan seluruh jawaban responden sesuai klasifikasi nilai yang diberikan (1,2,3,4, dan 5). Sedangkan skor ideal adalah perolehan prediksi nilai tertinggi dikalikan dengan jumlah kuesioner dikalikan jumlah responden.

Berikut adalah rumus untuk menentukan presentase skor:

Sumber : (Narimawati, 2010)

Keterangan:

Skor aktual = jumlah skor jawaban responden

Skor ideal = jumlah skor maksimum (jumlah responden x jumlah pernyataan x 5) Selanjutnya hasil perhitungan perbandingan antara skor aktual dengan skor ideal diklasifikasikan dengan tabel III.3 sebagai berikut:

Presentase Skor = Skor Aktual

X

100

Skor Ideal

87

Tabel III.3.

Kriteria Presentase Skor Tanggapan Responden

No % Jumlah Skor Kriteria

1 20.00 - 36.00 Sangat Tidak Baik

2 36.01 - 52.00 Tidak Baik

3 52.01 - 68.00 Cukup

4 68.01 - 84.00 Baik

5 84.01 – 100 Sangat Baik

Sumber : (Narimawati, 2010)

Berikut hasil perhitungan perbandingan antara skor aktual dengan skor ideal dapat dilihat dengan rata-rata presentase tanggapan responden mengenai variabel kompetensi auditor, tekanan anggaran waktu, dan bukti audit terhadap kualitas audit dalam garis kontinum seperti pada gambar berikut ini:

STB TB CB B SB

20% 37% 53% 69% 85% 100%

Gambar III.3.

Garis Kontinum

Sumber : (Narimawati, 2010)

88

Kemudian untuk perhitungan skor aktual dan skor ideal setiap variabel adalah sebagai berikut:

a. Kompetensi Auditor (X1)

Untuk menilai variabel independent Kompetensi Auditor, dengan skor tertinggi 5 dari 14 item pertanyaan dengan jumlah responden 100, maka akan diperoleh kriteria sebagai berikut:

Skor aktual: jawaban 100 responden atas 14 item pertanyaan yang diajukan Skor ideal: bobot tertinggi 5 x 100 x 14 = 7.000

b. Tekanan Anggaran Waktu (X2)

Untuk menilai variabel independent tekanan anggaran waktu, dengan skor tertinggi 5 dari 18 item pertanyaan dengan jumlah responden 100, maka akan diperoleh kriteria sebagai berikut:

Skor aktual: jawaban 100 responden atas 18 item pertanyaan yang diajukan Skor ideal: bobot tertinggi 5 x 100 x18 = 9.000

c. Bukti Audit (X3)

Untuk menilai variabel independent bukti audit, dengan skor tertinggi 5 dari 13 item pertanyaan dengan jumlah responden 100, maka akan diperoleh kriteria sebagai berikut:

Skor aktual: jawaban 67 responden atas 13 pertanyaan yang diajukan Skor ideal: bobot tertinggi 5 x 100 x 13 = 6.500

89

d. Kualitas Audit (Y)

Untuk menilai variabel dependent kualitas audit, dengan skor tertinggi 5 dari 14 item pertanyaan dengan jumlah responden 100, maka akan diperoleh kriteria sebagai berikut:

Skor aktual: jawaban 100 responden atas 14 item pertanyaan yang diajukan Skor ideal: bobot tertinggi 5 x 100 x 14 = 7.000

2. Analisis Verifikatif

Analisis verifikatif adalah penelitian melakukan pembuktian untuk menguji hipotesis hasil penelitian deskriptif dengan suatu perhitungan statistika sehingga didapat hasil pembuktian yang menunjukan hipotesis ditolak atau diterima (Sugiyono, 2015). Dalam penelitian ini untuk mengetahui kompetensi auditor, tekanan anggaran waktu dan bukti audit terhadap kualitas audit pada KAP di Kota Bandung secara Uji t (parsial) maupun Uji F (simultan) yang digunakan metode verifikatif yaitu menganalisis secara kuantitatif serta melakukan uji statistika.

a. Metode Transformasi Data

Sebelum melakukan kegiatan analisis korelasi dan regresi, penelitian yang menggunakan skala ordinal perlu diubah dahulu ke skala interval menggunakan MSI (Metode of Succesive Interval) adalah sebagai berikut:

90

1) Menentukan frekuensi setiap responden yaitu banyaknya responden yang memberikan respon untuk masing-masing kategori yang ada.

2) Menentukan nilai proporsi setiap responden yaitu dengan membagi setiap bilangan pada frekuensi, dengan banyaknya responden keseluruhan.

3) Jumlahkan proporsi secara keseluruhan (setiap responden), sehingga diperoleh proporsi kumulatif.

4) Tentukan nilai Z untuk setiap proporsi kumulatif.

5) Menghitung Scala Value (SV) untuk masing-masing responden dengan rumus:

SV = (densitas pada batas bawah – densitas pada batas atas) (area dibawah batas atas – area dibawah batas bawah)

6) Mengubah Scala Value (SV) terkecil menjadi sama dengan satu (=1) dan mentransformasikan masing-masing skala menurut perubahan skala terkecil sehingga diperoleh Transformed Scaled Value, dengan rumus:

Y=Svi+[SVmin]

7) Menhitung score (nilai hasil transformasi) untuk setiap pilihan jawaban melalui persamaan berikut:

Transformasi Scale Value = Scale Value + (1+Scale Value Minimum)

91

b. Uji Asumsi Klasik

Menurut Sugiyono & Susanto (2015) dalam uji asumsi klasik atau uji prasyarat dimana uji prasyarat merupakan suatu bentuk uji pendahuluan atau syarat terlebih dahulu dipenuhi sebelum menggunakan dari suatu analisis yang digunakan untuk menguji dari hipotesis yang diajukan.

Pengujian asumsi klasik yang digunakan terdiri atas:

1) Uji Normalitas

Menurut Sugiyono (2015) “Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah sampel yang diambil berasal dari populasi yang berdistribusi normal. Untuk menganalisis normalitas data dilakukan dengan menggunakan berbagai analisis normalitas, salah satunya kolmogorov- smirnov”. Pengukuran uji normalitas menggunakan kolmogorov smirnov yaitu jika hasil kolmogrov- smirnow menunjukan nilai signifikan > 0,05 maka ata residual berdistribusi normal. Sedangkan jika hasil kolmogorov-smirnov menunjukan nilai signifikan < 0,05 maka data residual berdistribusi tidak normal.

2) Uji Multikolonieritas

Menurut Sugiyono & Susanto (2015) mendefinisikan uji multikolonieritas yaitu “Uji multikolonieritas diterapkan untuk analisis regresi berganda yang terdiri atas dua atau lebih variabel bebas atau independent variabel, dimana akan diukur keerataan hubungan antar

92

variabel bebas tersebut melalui tersebut melalui besaran koefisien korelasi (r)”. Dikatakan tidak terjadi multikolinieritas pada sebuah model bila nilai tolerance diantara 0 - 0,10 dan nilai VIF < 10.

3) Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas adalah untuk melihat apakah terdapat kesalahan (error) pada data kita memiliki varian yang sama atau tidak, heteroskedastisitas memiliki suatu kondisi bahwa (error) berbeda dari satu pengamatan ke pengamatan lain. Model regresi yang memenuhi persyaratan dimana terdapat kesamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap atau homoskedastisitas.

Heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan metode Scatter Plot dengan memplotkan nilai ZPRED (nilai prediksi) dengan SRESID (nilai residualnya). Model yang baik didapatkan jika tidak terdapat pola tertentu pada grafik, seperti titik melebar dari atas dan dibawah angka 0 pada sumbu y (Sugiyono, 2015)

4) Uji Autokorelasi

Menurut Sugiyono (2015) definisi uji autokorelasi yaitu “uji autokorelasi merupakan salah satu asumsi dalam model regresi linier”.

Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah ada tidaknya korelasi antara variabel pengganggu pada periode tertentu dengan variabel sebelumnya.

93

Pengujian menggunakan Durbin Watson (DW- test). Model regresi tidak terdapat autokorelasi apabila nilai Durbin Watson atau (DW-test) berkisar antara DU < DW < 4 - DU

Rumus : 𝐷𝑊 test = DU < DW < 4 – DU

3. Analisis Regresi Linier Berganda

Menurut Sugiyono (2017) “analisis regresi linier berganda digunakan oleh peneliti, bila peneliti bermaksud meramalkan bagaimana keadaan (naik turunnya) variabel dependen (kriterium), bila dua atau lebih variabel independen sebagai faktor prediktor dimanipulasi (dinaik turunkan nilainya) (Sugiyono, 2017). Dalam penelitian ini terdapat dua variabel yaitu variabel independen Kompetensi Auditor (X1), Tekanan Anggaran Waktu (X2), dan Bukti Auditor (X3) dan variabel dependen yaitu Kualitas Audit (Y). Persamaan regresi linier berganda dalam penelitian ini menggunakan rumus sebagai berikut:

Sumber : (Sugiyono, 2017)

Keterangan:

Y = kualitas audit a = nilai konstanta b1,b2, b3 = koefisien regresi X1 = kompetensi auditor X2 = tekanan anggaran waktu X3 = bukti audit

ε = pengaruh variabel lain

Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 + ε

94

4. Analisis Korelasi Berganda

Menurut Sugiyono menyatakan bahwa kolerasi ganda (multiple correlation) merupakan angka yang menunjukan arah dan kuatnya hubungan antar dua variabel independen atau lebih secara bersama-sama atau dengan satu variabel dependen (Sugiyono, 2017). Pengujian kolerasi digunakan untuk mengetahui kuat atau tidaknya hubungan antara kompetensi auditor, tekanan anggaran waktu dan bukti audit terhadap kualitas audit.

Pada bagian ini dikemukakan korelasi ganda (R) untuk dua variabel independen atau lebih dan satu dependen. Rumus korelasi ganda sebagai berikut:

Ry.x1x2x3 = √ ryx1² – ryx2² – ryx3² – ryx1 ryx2 ryx3

1 – r x1x2x3² Keterangan:

Ry.x1x2x3 = korelasi antara variabel X1, X2 dan variabel X3 secara bersama–

sama dengan variabel Y

Ryx1 = korelasi product moment antara X1 dengan Y Ryx2 = korelasi product moment antara X2 dengan Y Ryx3 = korelasi product moment antara X3 dengan Y

Interprestasi terhadap hubungan korelasi atau seberapa besarnya pengaruh variabel-variabel tidak bebas, digunakan pedoman sebagai berikut:

95

Tabel III.4.

Interpretasi Koefisien Korelasi Nilai r Interval

Koefisien

Tingkat Hubungan 0,00 – 0,199 Sangat Rendah

0,20 – 0,399 Rendah

0,40 – 0,599 Sedang

0,60 – 0,799 Kuat

0,81 – 1,000 Sangat Kuat

Sumber : Sugiyono (2017)

5. Analisis Koefisien Determinasi (R2)

Analisis koefisien determinasi (Kd) digunakan untuk melihat seberapa besar variabel independen (X) berpengaruh terhadap variabel dependen (Y), yang dinyatakan dalam persentase. Besarnya koefisien determinasi dihitung dengan rumus yang dikemukakan (Sugiyono, 2015) sebagai berikut:

Kd = r²𝑥 100%

Keterangan :

Kd = Koefisien determinasi

r2 = Kuadrat koefisien determinasi

Kriteria analisis koefisien determinasi:

a. Jika Kd mendekati nol (0), artinya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen lemah.

b. Jika Kd mendekati satu (1), artinya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen kuat.

96

C. Rancangan Uji Hipotesis

Hipotesis merupakan jawaban sementara terhadap rumusan masalah penelitian.

Secara statistik hipotesis diartikan sebagai pernyataan mengenai keadaan populasi yang akan diuji kebenarannya berdasarkan data yang diperoleh dari sampel penelitian (Sugiyono, 2017). Pengujian hipotesis dalam penelitian ini bertujuan untuk menguji ada tidaknya pengaruh dari variabel independen kompetensi auditor, tekanan anggaran waktu dan bukti audit terhadap kualitas audit, secara parsial maupun simultan.

Hipotesis nol (HO) tidak dapat berpengaruh signifikan dan hipotesis alternatif (Ha) mewujudkan adanya pengaruh antara variabel bebas dan variabel terikat.

Pengujian hipotesis dalam penelitian ini untuk menguji ada tidaknya pengaruh antara beberapa variabel independen (X) yaitu kompetensi auditor, tekanan anggaran waktu dan bukti audit terhadap kualitas audit sebagai variabel (Y). Berdasarkan rumusan masalah yang dikemukakan sebelumnya, maka dalam penelitian mengajukan hipotesis sebagai berikut :

1. Pengujian hipotesis secara parsial (Uji t)

Uji t (t-test) digunakan untuk menguji hipotesis secara parsial untuk menunjukan pengaruh tiap variabel independen secara individu terhadap variabel dependen. Uji t adalah pengujian koefisien regresi masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Langkah-langkah pengujian dengan menggunakan Uji t adalah sebagai berikut:

97

a. Menentukan hipotesis

Hipotesis statistik yang akan diuji dalam penelitian ini adalah:

1) Hipotesis parsial antara variabel kompetensi auditor terhadap kualitas audit.

H1 = H0 : β = 0 Tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara kompetensi auditor terhadap kualitas audit.

Ha : β ≠ 0 Terdapat pengaruh yang signifikan antara kompetensi auditor terhadap kualitas audit.

2) Hipotesis parsial antara variabel tekanan anggaran waktu terhadap kualitas audit.

H2 = H0 : β = 0 Tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara tekanan anggaran waktu terhadap kualitas audit.

Ha : β ≠ 0 Terdapat pengaruh yang signifikan antara tekanan anggaran waktu terhadap kualitas audit.

3) Hipotesis parsial antara variabel bukti audit terhadap kualitas audit.

H3 = H0 : β = 0 Tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara bukti audit terhadap kualitas audit.

Ha : β ≠ 0 Terdapat pengaruh yang signifikan antara bukti audit terhadap kualitas audit.

98

b. Menentukan tingkat signifikansi

Tingkat signifikan yang digunakan adalah 0,05 atau 5%, karena dinilai cukup untuk mewakili hubungan variabel-variabel yang diteliti, dan merupakan tingkat signifikan yang umum digunakan dalam suatu penelitian.

t_tabel dicari dengan menentukan degree of freedom (df) sebagai berikut:

df = n - k

k = banyaknya variabel n = banyaknya sampel c. Mencari nilai thitung

Rumus uji t yang digunakan adalah sebagai berikut:

𝑟√^𝑛 − 2

thitung =

√^{1 − 𝑟2}

Keterangan:

r = korelasi parsial yang ditemukan n = jumlah anggota sampel

t = thitung yang selanjutnya dibandingkan dengan ttabel d. Kriteria Pengujian

Hasil thitung dibandingkan dengan ttabel, untuk memberi interpretasi terhadap kuatnya hubungan yang diperoleh dari koefisien korelasi, dengan kriteria sebagai berikut:

99

1. Jika thitung > ttabel, maka H0 ditolak (signifikan).

2. Jika thitung < ttabel, maka H0 diterima (tidak signifikan).

2. Pengujian secara simultan (Uji F)

Uji F (t-test) digunakan untuk menguji hipotesis secara simultan untuk mengetahui pengaruh seluruh variabel independen terhadap variabel dependen.

Langkah-langkah pengujian menggunakan Uji F adalah sebagai berikut:

a. Menentukan hipotesis

H4 = H0 : β = 0 Tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara kompetensi auditor, tekanan anggaran waktu dan bukti audit terhadap kualitas audit.

Ha : β ≠ 0 Terdapat pengaruh yang signifikan antara kompetensi auditor, tekanan anggaran waktu dan bukti audit terhadap kualitas audit.

b. Menentukan tingkat signifikansi

Tingkat signifikan yang digunakan adalah 0,05 atau 5%. F_tabel dicari dengan menentukan besar degree of freedom (df1) pembilang dan (df2) penyebut, sebagai berikut:

df1 = k, k : banyaknya variabel bebas df2 = n- k – 1 (n = jumlah sampel)

100

c. Mencari Nilai Fhitung

Rumus uji F yang digunakan adalah sebagai berikut:

Fhitung = R² / k

( 1 – R²) / (n – k – 1) Keterangan:

R2 = Koefisien korelasi ganda k = Jumlah variabel independen n = Jumlah anggota sampel d. Kriteria Pengujian

Hasil Fhitung dibandingkan dengan Ftabel, untuk memberi interpretasi terhadap kuatnya hubungan yang diperoleh dari koefisien korelasi, dengan kriteria sebagai berikut:

1) Jika Fhitung positif, maka

a) Fhitung > Ftabel, maka Ho ditolak (signifikan) b) Fhitung < Ftabel, maka Ha diterima (tidak signifikan) 2) Jika Fhitung negatif, maka

a) Fhitung > Ftabel, maka Ho diterima (tidak signifikan) b) Fhitung < Ftabel, maka Ha ditolak (signifikan)

c) Jika F sign < α 0,05 maka Ho ditolak d) Jika F sign > α 0,05 maka Ha diterima

101

3. Penarikan Kesimpulan

Kesimpulannya kompetensi auditor, tekanan anggaran waku dan bukti audit, tingkat signifikan yaitu 5% (a = 0,05), artinya jika hipotesis nol ditolak (diterima) dengan tarif kepercayaan 95% maka kemungkinan bahwa hasil penarikan kesimpulan mempunyai kebenaran 95% dan hasil ini menunjukan adanya pengaruh yang meyakinkan (signifikan atau tidak signifikan) antara tiga variabel tersebut