Sumber : Imam Ghozali 2006;41
3.4.3. Uji Normalitas
Menurut Sumarsono 2004;40 uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti sebaran normal atau tidak. Untuk
mengetahui apakah data tersebut mengikuti sebaran normal dapat dilakukan dengan metode Kolmogorov Smirnov.
Dalam pengambilan keputusan apakah sebuah distribusi data mengikuti distribusi normal adalah.
Jika nilai signifikan nilai probabilitasnya lebih kecil dari 5 maka distribusi adalah tidak normal.
Jika nilai signifikan nilai probabilitasnya lebih besar dari 5 maka distribusi adalah normal
3.5. Teknik Analisis
3.5.1. Uji Asumsi
Klasik
Untuk mendukung keakuratan hasil model regresi, maka perlu dilakukan penelusuran terhadap asumsi klasik yang meliputi asumsi
multikolonieritas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi.
1. Uji Multikolonieritas
Menurut Ghozali 2001;91 uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel
bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen.
Multikolonieritas dapat dilihat dari nilai tolerance dan nilai variance inflation factor VIF. Tolerance mengukur variabilitas variabel
independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF
= 1tolerance . Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adannya multikolonieritas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai
VIF 10. Setiap peneliti harus menentukan tingkat kolonieritas yang masih dapat ditolerir Ghozali,2006;92.
2. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan
ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika
berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2006;105.
Dasar analisis 1.
Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar
kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedasitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di
atas dan di bawah angkah 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedasitas.
Ghozali,2006
3. Uji Autokorelasi
Menurut Ghozali 2006;95 uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan penganggu
pada periode t –l sebelumnya. Untuk mengetahui tidak adannya autokorelasi, maka perlu dilihat tabel Durbin Watson.sebagai berikut
Tabel 3.1: Ketentuan Uji Durbin Watson
Nilai d Kesimpulan
0 d dl dl
≤ d ≤ du 4 – dl d 4
4 – du ≤ d ≤ 4 – dl
Du d 4 – du Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada korelasi negatif
Tidak ada korelasi negatif Tidak ada autokorelasi, positif atau negatif
Sumber : Ghozali ,2006 ; 96 3.6.
Analisis Linier Berganda
Berdasarkan tujuan dan hipotesis penelitian diatas, maka teknik analisis digunakan adalah analisis linier berganda dengan alasan bahwa
metode ini dapat digunakan sebagai model prediksi terhadap satu variabel dependen dengan beberapa variabel independen dengan persamaan sebagai
berikut : y =
βo + β1 X
1
+ β2 X
2
+ β3 X
3
+ u1 Gujarat, 1995 :130
Keterangan : Y = Kinerja sistem Informasi Akuntansi
X
1
= Partisipasi Pemakai X
2
= Dukungan Manajemen Puncak X
3
= Kemampuan Teknik Pemakai Sistem Informasi Akuntansi βo = Konstanta
β1 = Koefisien Regresi Variabel X1 β2 = Koefisien Regresi Variabel X2
β3 = Koefisien Regresi Variabel X3
u1 = Faktor kesalahan Baku
3.6.1 Uji Hipotesis
Kategori