Tahap Pertama: Setting Variabel
Sebelum melakukan regres terlebih dahulu kita
meng-input semua data dari kuesioner, mulai dari Indentitas Responden sampai
Jawaban Responden. Untuk melakukan input data terlebih dahulu variabel view-nya
disetting terlebih dahulu seperti screenshoot dibawah ini:
Dari Screenshot diatas terlihat bahwa dari baris
pertama sampai baris keenam diperuntukkan untuk menampung data indentitas
responden mulai dari usia sampai pendidikan dan pelatihan yang telah dikuti
responden. Data-data ini disetting dengan type Sting dan pengukuran secara
ordinal karena hanya digunakan untuk mendeskripsikan pemetaan responden melalui
frekuensi.
Sedangkan baris ke tujuh sampai dua puluh delapan
diperuntukkan untuk menampung data jawaban responden yang disimbolkan dengan Q
(Question) yang terdiri atas 22 butir pernyataan untuk 4 variabel dengan type
numeric dan pengukurannya dengan skala (scale). Dalam data yang digunakan Q1 –
Q6 untuk variabel Kompentensi Auditor (X1), Q7 – Q11 untuk variabel Independensi
Auditor (X2), Q12 – Q17 untuk variabel Integritas Auditor (X3) dan Q18 – Q22
untuk variabel Kualitas Audit (Y) (semua angka dan huruf harus diketik
sendiri).
Tahap 2: Input Data
Setelah melakukan setting variabel dengan benar maka
langkah selanjutnya adalah meng-input data dengan mengklik Data View, input
data tinggal masukkan semua data dari kuesioner ke Data View seperti screenshot
dibawah ini:
Dari Screenshot terlihat bahwa responden pertama
berumur 31 tahun berjenis kelamin pria, telah berkerja selama 5 tahun,
berpendidikan Sarjana (S1) dan belum pernah mengikuti diklat. Jawaban responden
ini untuk penyataan pertama adalah tidak setuju yang disimbolkan dengan angka
2, dan begitulah seterusnya sampai responden 34 silahkan baca sendiri. (semua angka
dan huruf diketik sendiri)
Tahap 3: Pemetaan Responden
Setelah input data selesai maka selanjutnya sudah
dapat dilakukan analisa terhadap data tersebut, maka langkah selanjutnya adalah
memetakan responden, tujuannya agar diperoleh gambaran mengenai karakteristik
responden. Langkahnya Klik Menu Utama Analize Pilih Descriptive Statistics lalu
Frecuencies seperti screeenshot dibawah ini:
Maka akan muncul jendela frecuencies-nya, pada kotak
dialog Frequencies variabel umur, jenis kelamin, masa berkerja, Pendidkan
terakhir dan diklat yang merupakan indentitas responden dimasukkan dalam kotak
varible(s) dengan cara meng-klik tanda panah disamping kotak tersebut sehingga
hasilnya seperti screenshot dibawah ini:
Setelah itu klik OK (tidak perlu lagi mengatur
statistis, Chart atau formatnya tinggal mengikuti pengaturan bawaan saja).
Hasilnya seperti Screenshoot dibawah ini:
Tahap 4: Pemetaan Jawaban Responden
Setelah responden dipetakan, sekarang giliran jawaban
responden yang dipetakan, tujuannya adalah untuk mendeskripsikan bagaimana
jawaban yang diberikan responden. Langkah-langkahnya Klik Menu Utama Analize
Pilih Descriptive Statistics lalu Frecuencies seperti screeenshot dibawah ini:
Maka akan muncul jendela frecuencies-nya, pada kotak
dialog Frequencies variabel Q1 sampai Q22 yang merupakan jawaban responden
dimasukkan dalam kotak varible(s) dengan cara meng-klik tanda panah disamping
kotak tersebut sehingga hasilnya seperti screenshot dibawah ini:
Setelah itu klik OK (tidak perlu lagi mengatur statistis,
Chart atau formatnya tinggal mengikuti pengaturan bawaan saja). Hasilnya
seperti Screenshoot dibawah ini:
Tahap 5: Meng-Compute Variable
Selanjutnya Setelah Responden dan Jawaban responden
dipetakan maka sudah saatnya melakukan uji kualitas data, Uji kualitas data
dalam postingan ini menggunakan uji Validitas dan Uji Reliabilitas. Untuk yang
pertama kita lakukan uji validitas. Sebelum melakukan uji validitas terlebih
dahulu konstruk-konstruk dari setiap variabel dijumlahkan terlebih dahulu dengan
cara Klik Menu Utama Transform lalu Compute Variable seperti screenshot dibawah
ini:
Dalam kotak dialog compute variable, pada target
variable ketik X1 lalu klik Type&Label Ketik nama variable yang dmadsud
pada label (contoh disini : Kompetensi Auditor) lalu Continue. Kembali pada
kotak dialog compute variable, pada kotak numeric expression-nya jumlahkan Q1 +
Q2 +,,,,+ Q6 untuk variabel X1 dengan cara klik satu persatu konstruk tersebut
kemudian klik tanda panah disamping lalu klik (+) Lalu klik OK,
sampai disini kita telah berhasil mendapatkan total
dari variable pertama (dapat dilihat pada data viewnya. Untuk variabel
selanjutnya juga demikian disesuaikan dengan nama variabel dan urutan
kontruknya.
Tahap 6: Menguji Kualitas Data
Setelah didapat nila total konstruk dari masing-masing
variable maka telah bisa dilakukan uji validitas (tujuan validitas untuk
melihat korelasi antara setiap konstruk dengan total konstruk).
Langkah-langkahnya adalah Klik Menu Utama Analize kemudian Correlate lalu bivariate
seperti screenshoot dibawah ini:
Lalu akan muncul kotak dialog bivariate correlations,
disini kita harus memasukkan butir-butir pertanyaan/konstruk per variabel
kedalam kotak varible(s) dan total konstruk yang telah dicompute tadi seperti
screenshot berikut:
lalu klik OK maka akan muncul hasilnya seperti berikut:
Valid tidaknya dilihat dari nilai pearson correlation
yang berkorelasi positif dan sinificant dibawah 0,05 terhadap total konstruk
variable. Hal ini juga dilakukan untuk setiap variable yang ada untuk
melihat korelasi dari konstruk setiap variable terhadap total konstruknya.
Setelah keempat variable telah diuji validitasnya
maka, sekarang saatnya kita lakukan uji reliabilitas (keabsahan) instrumen
penelitian. Caranya Klik Analize lalu Scale lalu Reliability Analysis, akan
muncul kotak dialog Reliability Analysis seperti screenshot berikut:
Pada Kotak Item masukkan butir-butir konstruk
pervariabel (ingat! hanya butir-butirnya saja) dengan cara klik satu per satu
lalu klik tanda panah lalu OK seperti screenshot berikut:
Ini dilakukan untuk setiap variabel. dan hasil
adalah,,
Reliabel tidaknya instrumen dilihat dari nilai
Cronbach Alfa yang diatas 0,60
Tahap 7: Uji Regresi
Setelah data telah diuji valid dan reliable maka dapat
dilakukan Pengujian Regresi. Pengujian regresi ini dilakukan sekalian dengan
pengujian asumsi klasik (normalitas, Multikolinierits dan Heterokedastisitas).
Langkah-langkah yang harus dilakukan adalah:
·
Mencari
nilai rata-rata dari total konstruk sebagai nilai variable
Caranya Klik Menu Utama Transform lalu Compute
Variable seperti screenshot dibawah ini:
Dalam kotak dialog compute variable, pada target
variable ketik X1 lalu klik Type&Label Ketik nama variable yang dmadsud
pada label (contoh disini : Kompetensi Auditor) lalu Continue. Kembali pada
kotak dialog compute variable, pada kotak numeric expression-nya masukkan
variabel X1 (Kompetensi Auditor) kemudian dibagi 6 (jumlah konstruk Lalu klik
OK, Seperti screenshot dibawah:
sampai disini kita telah berhasil mendapatkan nilai
dari variable pertama (dapat dilihat pada data viewnya. Untuk variabel
selanjutnya juga demikian disesuaikan dengan nama variabel dan jumlah
kontruknya
·
Melakukan
Regresi
Setelah nilai rata-rata diperoleh untuk setiap
variabel, maka sudah dapat dilakukan regresi dengan cara Klik Analize pada menu
utama lalu Regressions kemudian Linier, Seperti Screenshot brikut:
Maka akan muncul kotak dialog linier
regressionnya. Pada kotak dialog tersebut, pada kotak dependent masukkan
variable dependent-nya (contoh disini: Kuaitas Audit) Lalu pada kotak
independent masukkan variable-variable independent-nya (contoh disini :
Kompetensi Auditor, Integritas Auditor dan Independensi Auditor). Sepert
Screenshot berikut:
·
Melakukan
Uji Asumsi Klasik
Secara teori uji asumsi klasik dilakukan sebelum Uji
Regresi (karena Model regresi harus terlebih dahulu lolos Asumsi Klasik) namun
dalam prakteknya asumsi klasik dilakukan sekaligus dalam uji regresi. adapun
langkahnya adalah Pada kotak dialog Linier Regressions klik Opsi Statistic,
pada kotak dialog Linier Regressions : Statistic centang model fit, descriptive
dan colinierity diagnostic dan kotak regression coefficient centang estimate
lalu Continue seperti screenshot berikut:
Kemudian Klik opsi Plot, maka akan muncul kotak linier
regression : Plots. Pada kolom Y masukkan *Z-PRED dan pada kolom X masukkan
*S-RESID lalu centang Histogram dan Normal Probability Plot pada kotak
Standarized Residual Plots. Lalu Countinue Seperti Screenshot berikut:
Langkah selanjutnya Klik opsi Save maka akan muncul
kotak dialog Linier Regressions: Save Kemudian centang Unstandarized pada kolom
residual lalu klik Countinue Seperti screenshot berikut:
Kemudian kita akan kembali pada kotak dialog Linier Regression,
Nah setelah semua proses tadi telah dilaukan dengan baik dan benar maka langkah
terakhir Klik OK. Maka hasil dari regresi pengolahan data kuesioner akan
terlihat seperti ini:
Tidak ada komentar:
Posting Komentar