31
F. Teknik Analisis Data
1. Analisis Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif digunakan dalam penelitian ini untuk memberikan gambaran statistik data berupa mean, sum, standar
deviasi, variance, range, dan lain-lain, dan untuk mengukur distribusi data apakah normal atau tidak dengan ukuran skewness dan kurtosis.
Selain itu, analisis ini dapat digunakan untuk mencari nilai Z Z score yang digunakan untuk melihat data yang outlier, yaitu data yang
menyimpang jauh dari rata-ratanya Priyatno 2012: 38.
2. Uji Kualitas Data
a. Uji Validitas
Validitas item adalah kecermatan suatu item atau instrumen data dalam mengukur apa yang ingin diukur. Item dikatakan valid
jika terjadi korelasi yang signifikan dengan skor totalnya. Hal ini menunjukkan adanya dukungan item tersebut dalam mengungkap
suatu yang ingin diungkap. Item biasanya berupa pertanyaan atau pernyataan yang ditujukan kepada responden dengan menggunakan
bentuk kuesioner atau angket dengan tujuan mengungkap sesuatu. Pengujian validitas item dengan korelasi Pearson yaitu dengan
cara mengorelasikan skor item dengan skor total item, kemudian pengujian signifikansi dilakukan dengan kriteria menggunakan r
tabel pada tingkat signifikansi 0,05 dengan uji 2 sisi. Jika nilai PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
32
positif dan r hitung ≥ r tabel maka item dapat dinyatakan valid, jika r hitung ≤ r tabel maka item dinyatakan tidak valid Priyatno 2012:
110. b.
Uji Reliabilitas Instrumen yang reliabel adalah instrumen yang digunakan
beberapa kali untuk mengukur objek yang sama akan menghasilkan data atau jawaban yang sama pula. Untuk uji reabilitas, semua item
yang valid dimasukkan sedangkan yang tidak valid tidak dimasukkan dalam uji reabilitas. Hasil dari analisis reabilitas
adalah dengan menggunakan teknik Cronbach Alpha. Suatu instrumen dikatakan reliabel atau tidak dengan menggunakan batas
nilai Alpha 0,6 Priyatno 2012. Jika Cronbach Alpha suatu variabel lebih besar dari 0,6 maka dapat disimpulkan instrumen
penelitian telah reliabel, jika Cronbach Alpha suatu variabel lebih kecil dari 0,6 maka instrumen penelitian tidak reliabel.
3. Uji Asumsi Klasik
Model regresi linier dapat disebut sebagai model yang baik jika model tersebut memenuhi beberapa asumsi yang kemudian disebut
dengan asumsi klasik. Asumsi klasik yang harus terpenuhi dalam model regresi linier yaitu residual terdistribusi normal, tidak hanya
multikolinearitas, tidak hanya heteroskedastisitas, dan tidak adanya autokorelasi pada model regresi. Asumsi klasik harus terpenuhi
33
dengan tujuan untuk memperoleh model regresi dengan estimasi yang tidak bias dan pengujian dapat dipercaya Priyatno 2012: 143.
a. Uji Normalitas
Menurut Priyatno 2012, uji normalitas pada model regresi digunakan untuk menguji apakah nilai residual yang dihasilkan dari
regresi terdistribusi secara normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah yang memiliki nilai residual yang terdistribusi secara
normal. Beberapa metode uji normalitas yaitu dengan melihat penyebaran data pada sumber diagonal pada grafik Normal P-P
Plot of regression standardized residual atau dengan uji One Sample Kolmogorov Smirnov.
1 Metode Grafik
Uji normalitas residual dengan metode grafik yaitu dengan melihat penyebaran data pada sumber diagonal pada
grafik Normal P-P Plot of regression standardized residual. Sebagai dasar pengambilan keputusannya, jika titik-titik
menyebar sekitar garis dan mengikuti garis diagonal maka nilai residual nilai tersebut telah normal.
2 Metode Uji One Sample Kolmogorov Smirnov
Uji One Sample Kolmogorov Smirnov digunakan untuk mengetahui distribusi data, apakah mengikuti distribusi
normal, poisson, uniform, atau exponential. Dalam hal ini untuk mengetahui apakah distribusi residual terdistribusi
34
normal atau tidak. Residual terdistribusi normal jika nilai signifikansi lebih dari 0,05.
b. Uji Multikolinearitas
Priyatno 2012 menjelaskan multikolinearitas adalah keadaan di mana pada model regresi ditemukan adanya korelasi
yang sempurna atau mendekati sempurna antarvariabel independen. Pada model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi
yang sempurna atau mendekati sempurna di antara variabel bebas korelasinya 1 atau mendekati 1. Beberapa metode uji
multikolinearitas yaitu dengan melihat nilai Tolerance dan Inflation Factor VIF pada mdel regresi atau dengan membandingkan nilai
koefisien determinasi individual r² dengan nilai determinasi secara serentak R².
1 Dengan Melihat Nilai Tolerance dan Inflation Factor VIF
pada Model Regresi Untuk
mengetahui suatu
model regresi
bebas dari
multikolinearitas, yaitu mempunyai nilai VIF Variance Inflation Factor kurang dari 10 dan mempunyai angka
Tolerance lebih dari 0,1. 2
Dengan membandingkan
Nilai Koefisien
Determinasi Individual r² dengan Nilai Determinasi secara Serentak R²
Dalam metode ini, cara yang ditempuh adalah dengan meregresikan setiap variabel independen dengan variabel
35
independen lainnya, dengan tujuan mengetahui nilai koefisien r² untuk setiap variabel yang diregresikan. Selanjutnya nilai r²
tersebut dibandingkan dengan nilai koefisien determinasi R². Kriteria pengujiannya yaitu jika r² R² maka terjadi
multikolinearitas dan jika r² R² maka tidak terjadi multikolinearitas.
c. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Priyatno 2012, hetroskedastisitas adalah keadaan di mana dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari
residual pada satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas. Berikut
macam-macam uji heterokedastisitas: 1
Uji Glejser Uji glejser dilakukan dengan cara meregresikan antara variabel
independen dengan nilai absolut residualnya. Jika nilai signifikansi antara variabel independen dengan absolut residual
lebih dari 0,05 maka tidak terjadi masalah heterokedastisitas. 2
Melihat Pola Titik-titik pada Scatterplots Regresi Metode ini dilakukan dengan cara melihat grafik scatterplot
antara standardizied predicted value ZPRED dengan sutentizied residual SRESID, ada tidaknya pola tertentu pada
grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED di mana sumbu PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
36
Y adalah Y yang telah diprediksi dan sumbu X adalah residual Y prediksi
– Y sesungguhnya. Dasar pengambilan keputusan: a
Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur bergelombang,
melebar kemudian
menyempit, maka
terjadi heteroskedastisitas.
b Jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar di
atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas.
4. Uji Interaksi atau Moderated Regression Analysis MRA
Uji interaksi atau Moderated Regression Analysis MRA merupakan analisis regresi moderasi yang menggunakan pendekatan analitik yang
mempertahankan integritas sample dan memberikan dasar untuk mengontrol pengaruh variabel moderator. Untuk menggunakan MRA dengan satu
variabel prediktor X, maka kita harus membandingkan tiga persamaan regresi untuk menentukan jenis variabel moderator Ghozali 2011: 229.
37
1 Hipotesis 1
Hipotesis 1 menguji pengaruh antara partisipasi anggaran terhadap kinerja manajerial, maka dalam pengujian hipotesis diskriptif sebagai
berikut: : Partisipasi penyusunan anggaran tidak berpengaruh terhadap
kinerja manajerial. : Partisipasi penyusunan anggaran berpengaruh terhadap kinerja
manajerial.
2 Hipotesis 2
Hipotesis 2 menguji pengaruh antara partisipasi anggaran terhadap kinerja manajerial dengan komitmen organisasi sebagai variabel
moderating, maka dalam pengujian hipotesis diskriptif sebagai berikut: : Partisipasi penyusunan anggaran tidak mempengaruhi secara
positif kinerja manajerial, pengaruh tersebut tidak semakin kuat ketika komitmen organisasi tinggi.
: Partisipasi penyusunan anggaran mempengaruhi secara positif kinerja manajerial, pengaruh tersebut semakin kuat ketika
komitmen organisasi tinggi. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
38
Model persamaan regresi dengan variabel pemoderasi menurut Ghozali 2011: 225 untuk menguji hipotesis adalah sebagai berikut:
Ket: Y
= kinerja manajerial = variabel partisipasi penyusunan anggaran
= variabel komitmen organisasi = variabel interaksi antara partisipasi penyusunan anggaran dengan
komitmen organisasi = koefisien regresi variabel partisipasi penyusunan anggaran
= koefisien regresi variabel komitmen organisasi = koefisien regresi interaksi antara partisipasi penyusunan anggaran
dengan komitmen organisasi = konstanta
a. Uji F
Uji F atau uji koefisien regresi secara bersama-sama digunakan untuk mengetahui apakah secara bersama-sama variabel independen berpengaruh
signifikan terhadap variabel dependen. Dalam hal ini untuk mengetahui apakah variabel partisipasi penyusunan anggaran dan komitmen organisasi
berpengaruh secara signifikan atau tidak terhadap kinerja manajerial. Pengujian menggunakan tingkat signifikansi 0,05. Apabila tingkat
signifikansi nilai F, yaitu sig. 0,05 maka ditolak, artinya variabel
partisipasi penyusunan anggaran dan komitmen organisasi secara simultan berpengaruh terhadap kinerja manajerial. Sebaliknya, jika tingkat sig.
0,05 maka tidak ditolak, artinya variabel partisipasi penyusunan
39
anggaran dan komitmen organisasi secara simultan tidak berpengaruh terhadap kinerja manajerial.
b. Uji t
Uji t atau uji koefisien regresi secara parsial digunakan untuk mengetahui apakah secara parsial variabel independen berpengaruh secara signifikan
atau tidak terhadap variabel dependen. Dalam hal ini untuk mengetahui apakah: 1 variabel partisipasi penyusunan anggaran berpengaruh secara
signifikan atau tidak terhadap kinerja manajerial; dan 2 variabel partisipasi penyusunan anggaran dan komitmen organisasi berpengaruh
secara signifikan atau tidak terhadap kinerja manajerial. Pengujian menggunakan tingkat signifikansi 0,05 dan 2 sisi.
Pada hipotesis 1, apabila tingkat signifikansi nilai t, yaitu sig. 0,05 maka ditolak, artinya variabel partisipasi penyusunan anggaran berpengaruh
terhadap kinerja manajerial. Apablia tingkat sig. 0,05 maka tidak
ditolak, artinya variabel partisipasi penyusunan anggaran tidak berpengaruh terhadap kinerja manajerial.
Begitu pula dengan hipotesis 2, apabila tingkat signifikansi nilai t, yaitu sig. 0,05 maka
ditolak, artinya variabel partisipasi penyusunan anggaran berpengaruh terhadap kinerja manajerial dengan komitmen
organisasi sebagai variabel moderasi. Apablia tingkat sig. 0,05 maka tidak ditolak, variabel partisipasi penyusunan anggaran tidak berpengaruh
40
terhadap kinerja manajerial dengan komitmen organisasi sebagai variabel moderasi.
Analisis data menggunakan program SPSS versi 20 Statistical Product and Service Solution.
41
BAB IV GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN
Kategori