Annisa Fitri Anggraeni, 2013 Pengaruh Partisipasi Anggaran Terhadap Kinerja Manajerial Dengan Komitmen Organisasi Sebagai
Variabel Moderating Pada PT Telekomunikasi Indonesia Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
59
3.6 Teknik Analisis Data 3.6.1 Analisis Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif dalam penelitian ini yakni statistik yang digunakan untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang
berlaku untuk umum atau generalisasi. Analisa statistik deskriptif ditujukan untuk memberikan gambaran mengenai demografi responden. Gambaran tersebut meliputi
umur, jenis kelamin, pendidikan terakhir, dan kedudukan atau jabatan di dinasbadankantor tempat responden bekerja.
3.6.2 Perubahan Data dari Skala Ordinal ke Interval
Dalam pengolahan data secara statistik dan data nonmetrik menggunakan skala nonparametrik, sedangkan data metrik menggunakan statistika parametrik.
Penelitian ini menggunakan penelitian kuesioner yang alternatif jawaban dalam skala ordinal, sedangkan penulis menggunakan statistik parametrik. Akibatnya data yang
menggunakan skala ordinal harus dialihkan menjadi skala interval. William L.Hays 1969 menemukan metode untuk mengalihkan skala ordinal menjadi skala interval,
metode ini bernama Method Succesice Interval MSI. Langkah - langkah dalam menerapkan metode ini sebagai berikut :
Annisa Fitri Anggraeni, 2013 Pengaruh Partisipasi Anggaran Terhadap Kinerja Manajerial Dengan Komitmen Organisasi Sebagai
Variabel Moderating Pada PT Telekomunikasi Indonesia Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
60
1. Tentukan frekuensi tiap skor pertanyaan. Semua item pertanyaan dapat dihitung
frekuensi jawabannya dan berapa responden yang menjawab untuk mendapat masing-masing skor
2. Tentukan proporsi tiap skor jawaban dengan membagi frekuensi dengan jumlah
responden. 3.
Tentukan proporsi tiap skor jawaban secar kumulatif. 4.
Hitung nilai Z untuk setiap proporsi kumulatif dari tiap skor dengan menggunakan tabel distribusi normal.
5. Tentukan nilai densitas yang diambil dari nilai Z setiap skor dengan
menggunakan tabel Densitas atau menghitung niali fungsi kepadatan dengan menggunakan rumus:
√
6. Tentukan nilai skala untuk setiap Z dengan rumus :
NS = 7.
Tentukan nilai transformasi dengan menggunakan rumus: NT = NS + 1 + | NSim | dimana NSim adalah harga mutlak NS yang
paling kecik dari skor yang tersedia.
3.6.3 Uji Kualitas Data
Annisa Fitri Anggraeni, 2013 Pengaruh Partisipasi Anggaran Terhadap Kinerja Manajerial Dengan Komitmen Organisasi Sebagai
Variabel Moderating Pada PT Telekomunikasi Indonesia Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
61
Kualitas data dalam suatu pengujian hipotesis akan mempengaruhi hasil ketepatan uji hipotesis Wirjono dan Raharjono, 2007. Dalam penelitian ini, kualitas
data yang dihasilkan dari penggunaan instrument dievaluasi dengan uji validitas dan uji realibilitas.
3.6.3.1 Uji Validitas Data
Uji Validitas digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuisioner. Makna valid disini berarti bahwa pertanyaan dalam kuisioner mampu
mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuisioner tersebut. Untuk kuisioner yang berisi beberapa pertanyaan seperti yang digunakan dalam penelitian ini, maka
valid berarti setiap butir pertanyaan yang menyusun kuisioner tersebut memiliki keterkaitan yang tinggi. Ukuran keterkaitan itu sendiri dicerminkan oleh korelasi
jawaban antar pertanyaan. Pertanyaan yang memiliki korelasi yang rendah dengan
butir pertanyaan lain dinyatakan tidak valid Imam Ghazali, 2007.
Dalam penelitian ini, alat uji validitas yang digunakan adalah alat uji yang berdasarkan pendekatan Consruct Validity, yakni dengan melihat korelasi skor per
item dengan skor total seluruh item inter-item total correlation. Metode yang digunakan adalah teknik korelasi produk momen moment product correlation atau
yang lebih dikenal dengan nama pearson correlation. Nilai korelasi yang diperoleh nilai korelasi per item dengan total item yang diperoleh setelah dikorelasikan secara
Annisa Fitri Anggraeni, 2013 Pengaruh Partisipasi Anggaran Terhadap Kinerja Manajerial Dengan Komitmen Organisasi Sebagai
Variabel Moderating Pada PT Telekomunikasi Indonesia Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
62
statistic per individu lalu dibandingkan dengan nilai korelasi r product moment. Jika r-hitung lebih besar dari r-tabel berarti pertanyaan dianggap memenuhi kriteria
validitas. Pengujian validitas setiap item pertanyaan dilakukan dengan menghitung korelasi Product Moment Pearson dengan syarat minimum suatu item dianggap valid
adalah nilai r
≥
0,30 Sugiyono, 2011:125. Uji validitas ini dilakukan dengan rumus: ∑ ∑ ∑
√ ∑ ∑
] ∑ ∑
Dimana: r
xy
= koefisien korelasi antara variabel X dan variabel Y Y = Skor total tiap responden
X = skor tiap butir soal untuk setiap responden N = jumlah responden
3.6.3.2 Uji Realibilitas
Realibilitas merupakan penerjemahan dari kata Realiability yang berarti keterpercayaan, keterandalan, konsistensi dan sebagainya Imam Ghozali, 2007. Uji
reliabilitas terhadap instrument penelitian kuisioner dilakukan untuk menguji apakah hasil pengukuran dapat dipercaya, dalam hal ini jawaban responden terhadap
pertanyaan konsisten atau stabil dari waktu ke waktu Nurcahyani, 2010. Dalam penelitian ini, uji reliabilitas ditempuh dengan menggunakan metode Cron
bach’s
Annisa Fitri Anggraeni, 2013 Pengaruh Partisipasi Anggaran Terhadap Kinerja Manajerial Dengan Komitmen Organisasi Sebagai
Variabel Moderating Pada PT Telekomunikasi Indonesia Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
63
Alpha. Insturmen dapat dikatakan handal reliable bila memiliki koefisien Cronbach Alpha yang semakin mendekati 1 0,06, semakin tinggi koefisien internal
reliabilitasnya Nunnally, 1967, dalam Imam Ghozali, 2007:42. Untuk menguji reliabilitas kuesioner dalam penelitian ini, maka peneliti
menggunakan teknik Cronbach’s Alpha dengan rumusan sebagai berikut:
=
∑
Husein Umar, 2008:58 Keterangan:
r11 : reliabilitas instrumen
k : banyak butir pertanyaan
: varian total
∑
: jumlah varian butir
Jumlah varian butir ditetapkan dengan cara mencari nilai varian tiap butir, kemudian jumlahkan seperti yang dirumuskan berikut ini:
Rumus varian yang digunakan:
=
∑
∑
Annisa Fitri Anggraeni, 2013 Pengaruh Partisipasi Anggaran Terhadap Kinerja Manajerial Dengan Komitmen Organisasi Sebagai
Variabel Moderating Pada PT Telekomunikasi Indonesia Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
64
Husein Umar, 2008:60 di mana:
n : jumlah responden
X : nilai skor yang dipilih total nilai nomor-nomor butir pertanyaan
Nilai korelasi r11 dibandingkan dengan tabel r Product Moment Pearson. Jika nilainya lebih kecil, instrumen tidak reliabel Umar Husein, 2008:61 atau
menurut Ghozali 2007 aturan umum yang dipakai Cronbach’s Alpha 0,60 sudah mencerminkan yang reliabel.
3.6.4 Uji Asumsi Klasik
Penggunaan analisis regresi dalam statistik harus bebas dari asumsi-asumsi klasik. Untuk itu peneliti menggunakan alat bantu program statistik untuk menguji
hasil output. Berdasarkan hasil output itulah dilakukan anlisis terhadap asumsi- asumsi klasik tersebut.
3.6.4.1 Uji Normalitas
Uji normalitas ini untuk mengetahui apakah data bersifat distribusi normal atau tidak. Kalau berdistribusi normal berarti menggunakan statistika parametrik,
sedangkan tidak bersifat distribusi normal akan menggunakan statistika nonparametrik.
Annisa Fitri Anggraeni, 2013 Pengaruh Partisipasi Anggaran Terhadap Kinerja Manajerial Dengan Komitmen Organisasi Sebagai
Variabel Moderating Pada PT Telekomunikasi Indonesia Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
65
Hal ini dapat diketahui model regresi yang baik jika distribusi datanya normal dan mendekati normal. Distribusi normal ini terlihat dengan penyebaran data disekitar
garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonalnya. Selain itu uji normalitas bisa dilakukan dengan Uji Kolmogorov Smirnov, apabila signifikansi 5 maka data
bersifat distribusi normal dan sebaliknya jika data 5 maka data tidak berdistribusi normal Husain Umar, 2008:77.
3.6.4.2 Uji Heterokedastisitas
Metode ini digunakan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari suatu residual satu pengamatan ke pengamatan lain
Erlina, 2007:108. Jika varian dari satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas, dan jika berbeda disebut heterokedastisitas.
Cara yang dipakai dalam penelitian ini untuk mendeteksi ada atau tidaknya heterokedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel
terikat dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SPRESID. Deteksi ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada atau tidaknya pola tertentu
pada grafik scatterplot antar SPRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi-Y sesungguhnya yang
telah distudentized. Dasar analisis yang digunakan untuk menentukan heterokedastisitas antara lain:
Annisa Fitri Anggraeni, 2013 Pengaruh Partisipasi Anggaran Terhadap Kinerja Manajerial Dengan Komitmen Organisasi Sebagai
Variabel Moderating Pada PT Telekomunikasi Indonesia Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
66
1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang
tertatur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heterokedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diats dan dibawah angka
0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas.
3.6.4.3 Uji Multikolinearitas
Pengujian multikolinearitas menguji apakah model regresi yang ditemukan ada korelasi antara variabel independen. Model regresi dikatakan baik jika tidak
terjadinya korelasi diantara variabel independen. Jika variabel independen tersebut berkolerasi maka variabel dikatakan tidak orthogonal, yaitu variabel independen yang
nilai korelasi antar sesama independen nol. Menurut Husein Umar 2008:81, multikolinearitas dapat diukur dengan
menggunakan Coefficient Correlations SPSS dan juga dari besaran Variance Inflation Factor VIF. Untuk menghitung VIF menggunakan rumus :
VIF = 1 1-R² Dan juga bisa diketahui berdasarkan besaran TOLERANCE. Untuk
menghitungnya dapat menggunakan rumus : TOL = 1-R²
Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF dan menunjukan adanya kolinearitas yang tinggi. Dasar pengambilan keputusan bila dilihat dari tolerance
Annisa Fitri Anggraeni, 2013 Pengaruh Partisipasi Anggaran Terhadap Kinerja Manajerial Dengan Komitmen Organisasi Sebagai
Variabel Moderating Pada PT Telekomunikasi Indonesia Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
67
0,1 atau sama dengan VIF 10, ini menunjukan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel dalam model regresi.
3.6.4.4 Uji Autokorelasi
Menurut Suharyadi dan Purwanto 2009:232, autokorelasi merupakan korelasi antara anggota observasi yang disusun menurut urutan waktu. Cara untuk
mendeteksi adanya autokorelasi dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan Durbin-Watson DW Statistic
Santoso dalam Norin Samma’, 2009:99
Tabel 3.4 Kriteria Nilai Durbin-Watson
Nilai d Keterangan
1.10 Ada autokorelasi
1,10-1,54 Tidak ada kesimpulan
1,55-2,46 Tidak ada autokorelasi
2,46-2,90 Tidak ada kesimpulan
2,90 Ada autokorelasi
Sumber: Tony Wijaya 2009:123
3.7 Pengujian Hipotesis dan Koefisien Determinasi
