62
4.4. Analisis dan Pengujian Hipotesis
4.4.1. Uji Asumsi Klasik
Persamaan regresi diatas harus bersifat BLUE Best Linear Unbiased Estimator, artinya pengambilan keputusan melalui uji F dan Uji t tidak boleh
bias. Untuk menghasilkan keputusan yang BLUE, maka yang harus dipenuhi oleh regresi linier berganda, yaitu:
1. Tidak terjadi multikolineariti antar variabel eksplanatori.
2. Varian dari komponen pengganggu Ui harus konstan dan harus memenuhi
syarat homokedastisitas. 3.
Tidak terjadi autokorelasi antar komponen pengganggu Ui. Berikut ini hasil uji asumsi klasik yang terdiri dari multikolinieritas,
heteroskedastisitas dan autokorelasi :
1. Multikolinieritas
Pembuktian ada atau tidaknya gejala multikolinearitas dapat dilakukan dengan cara menghitung VIF Variance inflation Factor. Jika VIF lebih
besar dari 10 maka terjadi multikolinearitas, namun bila lebih kecil dari 10 tidak terjadi multikolinearitas. Adapun besaran VIF dari masing-masing
variabel bebas adalah sebagai berikut : Tabel 4.9 : Hasil Nilai VIF Variance Inflation Factor
Variabel Bebas VIF
Karakteristik Sistem Informasi Akuntansi X
1
Desentralisasi X
2
1,181 1,181
Sumber : Lampiran 6
63
Dalam pengujian asumsi klasik terhadap analisis regresi linier berganda ini
menyatakan bahwa hasil analisis penelitian ini tidak menunjukkan adanya gejala multikolinieritas dimana nilai VIF pada variabel tidak lebih besar dari
10 maka variabel ini disimpulkan tidak terdapat gejala multikolinieritas dengan variabel independen lainnya. Dengan nilai VIF untuk Karakteristik
Sistem Informasi Akuntansi X1 = 1,935, dan Desentralisasi X2 = 1,935 lebih kecil dari 10
2. Heteroskedastisitas
Pada regresi linier nilai residual tidak boleh ada hubungan dengan varibel bebas. Hasil perhitungan uji heteroskedastisitas adalah sebagai berikut :
Tabel 4.10 : Hasil pengujian heteroskedastisitas
Correlations
-.109 .604
25 .165
.431 25
1.000 .
25 Correlation Coefficient
Sig. 2-tailed N
Correlation Coefficient Sig. 2-tailed
N Correlation Coefficient
Sig. 2-tailed N
Karakteristik Sistem Informas Akuntansi X1
Desentralisasi X2
Unstandardized Residual
Spearman s rho
Unstandardized Residual
Sumber : Lampiran 6 Hasil analisis menunjukkan bahwa pada variabel untuk Karakteristik Sistem
Informasi Akuntansi X1 dan Desentralisasi X2 tidak mempunyai korelasi yang signifikan antara residual dengan variabel bebasnya nilai
64
signifikansinya lebih besar dari 0.05, maka hasil analisis ini dapat
disimpulkan semua variabel penelitian Tidak terjadi Heteroskedastisitas.
3. Autokorelasi
Dalam penelitian ini data yang digunakan bukan data time series tetapi data cross section yang diambil berdasarkan kuesioner, sehingga untuk uji
autokorelasi tidak dilakukan. Karena autokorelasi pada sebagian besar kasus ditemukan pada regresi yang datanya time series Santoso, 2000 : 216.
4.4.2. Analisis dan Uji Hipotesis
Kategori