Uji Normalitas Hasil Uji Kualitas Data a. Hasil Uji Validitas Data
85
gambar 4 grafik histogram memperlihatkan pola distribusi mendekati normal. Dapat disimpulkan bahwa grafik normal plot dan grafik
histogram menunjukan model regresi layak dipakai karena memenuhi asumsi normalitas.
Gambar 4.5 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Gambar 4.6 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Dengan melihat tampilan grafik normal probability plots memperhatikan titik-titik menyebar berhimpit disekitar garis diagonal
86
atau mengikuti arah garis diagonal, hal ini menunjukan bahwa residual terdistribusi normal, maka model regresi layak digunakan. Pada gambar
6 grafik histogram memperlihatkan pola distribusi mendekati normal. Dapat disimpulkan bahwa grafik normal plot dan grafik histogram
menunjukan model regresi layak dipakai karena memenuhi asumsi normalitas.
Pengujian normalitas juga diperkuat oleh nilai Kolmogorov- Smirnov Test yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4.21 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
LDO TR
SK PEU
PU ATU
BIU AUB
N 95
95 95
95 95
95 95
95 Normal
Parameters
a,b
Mean 20.368
4 19.231
6 18.705
3 20.526
3 20.431
6 18.515
8 18.947
4 16.915
8 Std.
Deviation 2.8398
9 3.0298
3 4.0917
3.5124 2
2.9774 1
3.2644 5
3.2201 8
4.1735 3
Most Extreme Differences
Absolute .107
.104 .119
.146 .115
.114 .144
.070 Positive
.072 .095
.071 .101
.094 .114
.098 .062
Negative -.107
-.104 -.119
-.146 -.115
-.100 -.144
-.070 Kolmogorov-Smirnov Z
1.040 1.017
1.159 1.420
1.124 1.113
1.403 .687
Asymp. Sig. 2-tailed .230
.252 .136
.035 .160
.168 .039
.733 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Data primer 2014
Uji normalitas dalam penelitian ini menggunakan uji Kolmogorov- Smirnov. Uji Kolmogorov-Smirnov adalah salah satu cara untuk
menguji goodness fit. Dalam hal ini yang diperhatikan adalah tingkat kesesuaian antara distribusi nilai sampel skor yang diobservasi dengan
distribusi teoritis tertentu normal, uniform, atau posion.
87
Berdasarkan tabel 13 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test dapat disimpulkan bahwa:
a.
Nilai Kolmogorov-Smirnov Z. Asymp. Sig. 2-tailed variabel LDO adalah 0,23 dan 1.04 0,05. Dengan demikian Ho diterima. Hal ini
berarti variabel OP berdistribusi normal. b. Nilai Kolmogorov-Smirnov Z. Asymp. Sig. 2-tailed variabel TR
adalah 0.252dan 1.017 0,05. Dengan demikian Ho diterima. Hal ini berarti variabel TR berdistribusi normal.
c. Nilai Kolmogorov-Smirnov Z. Asymp. Sig. 2-tailed variabel SK adalah 0,136 dan 1.159 0,05. Dengan demikian Ho diterima. Hal ini
berarti variabel SK berdistribusi normal. d. Nilai Kolmogorov-Smirnov Z. Asymp. Sig. 2-tailed variabel PEU
adalah 0,035 dan 1.42 0,05. Dengan demikian Ho diterima. Hal ini berarti variabel PEU berdistribusi normal.
e. Nilai Kolmogorov-Smirnov Z. Asymp. Sig. 2-tailed variabel PU adalah 0,16 dan 1.124 0,05. Dengan demikian Ho diterima. Hal ini
berarti variabel PU berdistribusi normal. f. Nilai Kolmogorov-Smirnov Z. Asymp. Sig. 2-tailed variabel ATU
adalah 0,168 dan 1.113 0,05. Dengan demikian Ho diterima. Hal ini berarti variabel ATU berdistribusi normal.
g. Nilai Kolmogorov-Smirnov Z. Asymp. Sig. 2-tailed variabel BIU adalah 0,039 dan 1.403 0,05. Dengan demikian Ho diterima. Hal ini
88
berarti variabel BIU berdistribusi normal. h. Nilai Kolmogorov-Smirnov Z. Asymp. Sig. 2-tailed variabel AUB
adalah 0,733 dan 0.687 0,05. Dengan demikian Ho diterima. Hal ini berarti variabel AUB berdistribusi normal.
b. Uji Moltikolinieritas Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model
regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik mensyarakatkan tidak adanya multikolinieritas dengan
cara melihat nilai Tolerance dan VIF Variance Inflation Factor. Motede pengambilan keputusan yaitu jika semakin mendekati terjadinya
masalah multikolinieritas. Dalam kebanyakan penelitian menyebutkan bahwa jika Tolerance lebih dari 0,1 dan VIF kurang dari 10 maka tidak
terjadi multikolinieritas.
Tabel 4.22 Hasil Uji Multikolonieritas ATU
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Toleranc e
VIF
1 Constant
2.911 2.632
1.106 .272
LDO -.024
.132 -.021
-.184 .855
.585 1.710
TR .285
.103 .264
2.772 .007
.844 1.185
SK .117
.075 .147
1.561 .122
.862 1.160
PEU .183
.124 .197
1.482 .142
.432 2.314
PU .228
.137 .208
1.670 .099
.493 2.029
a. Dependent Variable: ATU
Sumber: Data primer 2014 Berdasarkan tabel 4.22 terlihat bahwa nilai Variance Inflantion
Factor VIF tidak lebih dari angka 0,10 untuk setiap variabel yang
89
ditunjukkan dengan nilai VIF sebesar 1,710 untuk variabel LDO; 1,185 untuk variabel TR; 1,160 untuk variabel SK; 2,314 untuk variabel PEU;
2,029. Maka berdasarkan nilai VIF tidak ditemui masalah multikolonieritas antar variabel independent.
Tabel 4.23 Hasil Uji Multikolonieritas BIU
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardize
d Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Toleranc
e VIF
2 Constant
5.179 2.637
1.964 .053
LDO .179
.131 .158
1.368 .175
.585 1.710
TR -.028
.106 -.026
-.264 .792
.777 1.287
SK .033
.076 .042
.434 .665
.839 1.192
PEU -.244
.125 -.266
-1.955 .054
.422 2.371
PU .535
.138 .495
3.875 .000
.478 2.093
ATU .222
.105 .225
2.104 .038
.682 1.467
a. Dependent Variable: BIU
Sumber: Data primer 2014 Berdasarkan tabel 4.23 terlihat bahwa nilai Variance Inflantion
Factor VIF tidak lebih dari angka 0,10 untuk setiap variabel yang ditunjukkan dengan nilai VIF sebesar 1,710 untuk variabel LDO; 1,287
untuk variabel TR; 1,192 untuk variabel SK; 2,371 untuk variabel PEU; 2,093 untuk variabel PU, dan 1,467 untuk variabel ATU. Maka
berdasarkan nilai VIF tidak ditemui masalah multikolonieritas antar variabel independent.
Tabel 4.24 Hasil Uji Multikolonieritas AUB
Coefficients
a
90
Model Unstandardized
Coefficients Standardize
d Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Toleranc
e VIF
3 Constant
3.368 3.613
.932 .354
LDO .027
.177 .019
.154 .878
.573 1.747
TR .259
.143 .188
1.815 .073
.776 1.288
SK .460
.102 .451
4.515 .000
.837 1.195
PEU .153
.171 .129
.896 .373
.404 2.474
PU -.269
.200 -.192
-1.341 .183
.408 2.450
ATU -.146
.145 -.114
-1.010 .315
.649 1.540
BIU .236
.143 .182
1.649 .103
.686 1.458
a. Dependent Variable: AUB
Sumber: Data primer 2014
Berdasarkan tabel 4.24 terlihat bahwa nilai Variance Inflantion Factor VIF tidak lebih dari angka 0,10 untuk setiap variabel yang
ditunjukkan dengan nilai VIF sebesar 1,747 untuk variabel LDO; 1,288 untuk variabel TR; 1,195 untuk variabel SK; 2,474 untuk variabel PEU;
2,450 untuk variabel PU; 1,540 untuk variabel ATU dan 1,458 untuk variabel BIU. Maka berdasarkan nilai VIF tidak ditemui masalah
multikolonieritas antar variabel independent. 3. Analisis Regresi Linier Berganda
a. Uji Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi R
2
bertujuan mengukur seberapa jauh kemampuan variabel independen LDO, TR, SK, PEU, dan PU dalam
menjelaskan variasi variabel dependen ATU, BIU dan AUB. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Penelitian ini
menggunakan nilai R
2
, jika nilai R
2
adalah sebesar 1 berarti fluktuasi
91
variabel dependen seluruhnya dapat dijelaskan oleh variabel independen. Nilai R berkisar dari 0 sampai 1, jika nilai R semakain
mendekati angka 0 berarti semakin lemah kemampuan variabel independen untuk menjelaskan fluktuasi variabel dependen.
2
Tabel 4.25 Hasil Uji Koefisien Determinasi ATU
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.564
a
.318 .280
2.77029 a. Predictors: Constant, PU, SK, TR, LDO, PEU
b. Dependent Variable: ATU
Sumber: Data primer 2014 Nilai Adjusted R Square sebesar 0,280 atau 28,0 menunjukkan
bahwa variabel PU, SK, TR, LDO, dan PEU sebesar 31,8, sedangkan sisanya sebesar 68,2 dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak
disertakan dalam penelitian ini.
Tabel 4.26 Hasil Uji Koefisien Determinasi BIU
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.560
a
.314 .267
2.75658 a. Predictors: Constant, ATU, SK, TR, LDO, PU, PEU
b. Dependent Variable: BIU
Sumber: Data primer 2014 Nilai Adjusted R Square sebesar 0,267 atau 26,7 menunjukkan
bahwa variabel ATU, SK, TR, LDO, PU, dan PEU sebesar 31,4,
2
Imam Ghozali, “Aplikasi Multivariate Program SPSS”, Semarang: Universitas Diponegoro, h. 97
92
sedangkan sisanya sebesar 68,6 dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak disertakan dalam penelitian ini.
Tabel 4.27 Hasil Uji Koefisien Determinasi AUB
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.523
a
.274 .215
3.69720 a. Predictors: Constant, BIU, SK, TR, PEU, ATU, LDO, PU
b. Dependent Variable: AUB
Sumber: Data primer 2014 Nilai Adjusted R Square sebesar 0,215 atau 21,5 menunjukkan
bahwa variabel BIU, SK, TR, PEU, ATU, LDO, dan PU sebesar 27,4, sedangkan sisanya sebesar 72,6 dijelaskan oleh faktor-faktor
lain yang tidak disertakan dalam penelitian ini. b. Uji Signifikansi Simultan Uji F
Uji F digunakan untuk menguji pengaruh semua variabel independen yang dimasukkan dalam model regresi secara bersama-
sama terhadap variabel dependen yang diuji pada tingkat signifika 0,05. Hasil uji F dapat dilihat pada tabel 4.28, jika nilai probabilitas
lebih kecil dari 0,05 maka Ha diterima dan menolak Ho, sedangkan jika nilai probabilitas lebih besar dari 0,05 maka Ho diterima dan
menolak Ha.
93
Tabel 4.28 Hasil Uji Simultan ATU
ANOVA
a
Model Sum of
Squares Df
Mean Square F
Sig. 1
Regression 318.696
5 63.739 8.305
.000
b
Residual 683.031
89 7.675
Total 1001.726
94 a. Dependent Variable: ATU
b. Predictors: Constant, PU, SK, TR, LDO, PEU
Data: Primer yang diolah 2014
Hasil Uji Simultan F dapat dilihat pada tabel 4.28 bahwa nilai F diperoleh 8,305 dengan tingkat signifikansi 0,000. Karena tingkat
signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka variabel PU, SK, TR, LDO, dan PEU berpengaruh secara bersama-sama dan signifikan terhadap ATU.
Tabel 4.29 Hasil Uji Simultan BIU
ANOVA
a
Model Sum of
Squares Df
Mean Square
F Sig.
2 Regression
306.047 6
51.008 6.713
.000
b
Residual 668.689
88 7.599
Total 974.737
94 a. Dependent Variable: BIU
b. Predictors: Constant, ATU, SK, TR, LDO, PU, PEU
Data: Primer yang diolah 2014
Hasil Uji Simultan F dapat dilihat pada tabel 4.29 bahwa nilai F diperoleh 6,713 dengan tingkat signifikansi 0,000. Karena tingkat
signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka variabel ATU, SK, TR, LDO, PU, dan PEU berpengaruh secara bersama-sama dan signifikan
terhadap BIU.
94
Tabel 4.30 Hasil Uji Simultan AUB
ANOVA
a
Model Sum of
Squares Df
Mean Square F
Sig.
3 Regression
448.096 7
64.014 4.683 .000
b
Residual 1189.230
87 13.669
Total 1637.326
94 a. Dependent Variable: AUB
b. Predictors: Constant, BIU, SK, TR, PEU, ATU, LDO, PU
Data: Primer yang diolah 2014
Hasil Uji Simultan F dapat dilihat pada tabel 4.30 bahwa nilai F diperoleh 4,683 dengan tingkat signifikansi 0,000. Karena tingkat
signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka variabel BIU, SK, TR, PEU, ATU, LDO, dan PU berpengaruh secara bersama-sama dan signifikan
terhadap AUB. c. Uji Signifikansi Parsial Uji t
Uji t dilakukan untuk menguji pengaruh masing-masing variabel independen secara parsial terhadap variabel independen
yang diuji pada tingkat signifikansi 0,05. Hasil uji t dapat dilihat pada tabel 4.31, jika nilai probabilitas t lebih kecil dari 0,05 maka
Ha diterima dan menolak Ho, sedangkan jika nilai probabilitas t lebih besar dari 0,05 maka Ho diterima dan menolak Ha.
95
Tabel 4.31 Hasil Uji T
Library Desain OPAC
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 9.446
1.917 4.927
.000 LDO
.539 .093
.514 5.786
.000 1.000
1.000 a. Dependent Variable: PU
Hasil Hipotesis 1: Pengaruh LDO terhadap PU
Hasil uji hipotesis 1 dapat dilihat pada tabel 4.31 variabel LDO mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0.000. Hal ini berarti variabel
LDO berpengaruh dan bersignifikan terhadap PU karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel LDO lebih kecil dari 0,05.
X
4
= 9.446 + 0.000 X
1
+ e
1
Tabel 4.32 Hasil Uji T
Library Desain OPAC
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 5.465
2.114 2.585
.011 LDO
.739 .103
.598 7.193
.000 1.000
1.000 a. Dependent Variable: PEU
96
Hasil Hipotesis 2: Pengaruh LDO terhadap PEU
Hasil uji hipotesis 2 dapat dilihat pada tabel 4.32 variabel LDO mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0.000. Hal ini berarti variabel
LDO berpengaruh dan bersignifikan terhadap PEU karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel LDO lebih kecil dari 0,05.
X
5
= 5.465+ 0.000 X
1
+ e
1
Tabel 4.33 Hasil Uji T
Terminology
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 14.046
1.867 7.523
.000 TR
.332 .096
.338 3.462
.001 1.000
1.000 a. Dependent Variable: PU
Hasil Hipotesis 3: Pengaruh TR terhadap PU
Hasil uji hipotesis 3 dapat dilihat pada tabel 4.33 variabel TR mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0.001. Hal ini berarti variabel
TR berpengaruh dan bersignifikan terhadap PU karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel TR lebih kecil dari 0,05.
X
4
= 14.046+ 0.001 X
2
+ e
2
97
Tabel 4.34 Hasil Uji T
Terminology
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 14.455
2.252 6.420
.000 TR
.316 .116
.272 2.729
.008 1.000
1.000 a. Dependent Variable: PEU
Hasil Hipotesis 4: Pengaruh TR terhadap PEU
Hasil uji hipotesis 4 dapat dilihat pada tabel 4.34 variabel TR mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0.008. Hal ini berarti variabel
TR tidak berpengaruh dan tidak bersignifikan terhadap PEU karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel TR lebih besar dari 0,05.
X
5
= 14.455+ 0.008 X
2
+ e
2
Tabel 4.35 Hasil Uji T
Abiliies and Skill
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 17.198
1.403 12.257
.000 SK
.173 .073
.238 2.359
.020 1.000
1.000 a. Dependent Variable: PU
98
Hasil Hipotesis 5: Pengaruh SK terhadap PU
Hasil uji hipotesis 5 dapat dilihat pada tabel 4.35 variabel SK mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0.020. Hal ini berarti variabel
SK tidak berpengaruh dan tidak bersignifikan terhadap PU karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel SK lebih besar dari 0,05.
X
4
= 17.198 + 0.020 X
3
+ e
3
Tabel 4.36 Hasil Uji T
Abilities and Skill
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 15.145
1.605 9.434
.000 SK
.288 .084
.335 3.430
.001 1.000
1.000 a. Dependent Variable: PEU
Hasil Hipotesis 6: Pengaruh SK terhadap PEU
Hasil uji hipotesis 6 dapat dilihat pada tabel 4.36 variabel SK mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0.001. Hal ini berarti variabel
SK berpengaruh dan bersignifikan terhadap PEU karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel SK lebih kecil dari 0,05.
X
5
= 15.145+ 0.001 X
3
+ e
3
99
Tabel 4.37 Hasil Uji T
Perceived Ease of Use
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 8.459
1.328 6.369
.000 PEU
.583 .064
.688 9.145
.000 1.000
1.000 a. Dependent Variable: PU
Hasil Hipotesis 7: Pengaruh PEU terhadap PU
Hasil uji hipotesis 7 dapat dilihat pada tabel 4.37 variabel PEU mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0.000. Hal ini berarti variabel
PEU berpengaruh dan bersignifikan terhadap PU karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel SK lebih kecil dari 0,05.
X
5
= 8.459+ 0.000 X
4
+ e
4
Tabel 4.38 Hasil Uji Signifikansi Parsial Uji t ATU
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error
Beta Tolerance
VIF
1 Constant
2.911 2.632
1.106 .272
LDO -.024
.132 -.021
-.184 .855
.585 1.710
TR .285
.103 .264
2.772 .007
.844 1.185
SK .117
.075 .147
1.561 .122
.862 1.160
PEU .183
.124 .197
1.482 .142
.432 2.314
PU .228
.137 .208
1.670 .099
.493 2.029
a. Dependent Variable: ATU
Sumber: Data primer yang diolah
100
Hasil Hipotesis 8: Pengaruh LDO terhadap ATU
Hasil uji hipotesis 8 dapat dilihat pada tabel 4.38 variabel LDO mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0.855. Hal ini berarti variabel
LDO tidak berpengaruh dan tidak bersignifikan terhadap ATU karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel LDO lebih besar dari 0,05.
Hasil Hipotesis 9: Pengaruh TR terhadap ATU
Hasil uji hipotesis 9 dapat dilihat pada tabel 4.38 variabel TR mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0.007. Hal ini berarti variabel
TR berpengaruh dan bersignifikan terhadap ATU karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel TR lebih kecil dari 0,05.
Hasil Hipotesis 10: Pengaruh SK terhadap ATU
Hasil uji hipotesis 10 dapat dilihat pada tabel 4.38 variabel SK mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,122. Hal ini berarti variabel
SK tidak berpengaruh dan tidak bersignifikan terhadap ATU karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel SK lebih besar dari 0,05.
Hasil Hipotesis 11: Pengaruh PEU terhadap ATU
Hasil uji hipotesis 11 dapat dilihat pada tabel 4.38 variabel PEU mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,142. Hal ini berarti variabel
PEU tidak berpengaruh dan tidak bersignifikan terhadap ATU karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel PEU lebih besar dari 0,05.
101
Hasil Hipotesis 12: Pengaruh PU terhadap ATU
Hasil uji hipotesis 12 dapat dilihat pada tabel 4.38 variabel PU mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,099. Hal ini berarti variabel
PU tidak berpengaruh dan tidak bersignifikan terhadap ATU karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel PU lebih besar dari 0,05.
Y = 2.911+ 0.855 Py X + 0.007 Py X + 0,122 Py X + 0,099 Py X + 0,142 Py X +
Tabel 4.39 Hasil Uji Signifikansi Parsial Uji t BIU
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF
2 Constant
5.179 2.637
1.964 .053
LDO .179
.131 .158 1.368
.175 .585
1.710 TR
-.028 .106
-.026 -.264 .792
.777 1.287
SK .033
.076 .042
.434 .665
.839 1.192
PEU -.244
.125 -.266
- 1.955
.054 .422
2.371 PU
.535 .138
.495 3.875 .000
.478 2.093
ATU .222
.105 .225 2.104
.038 .682
1.467 a. Dependent Variable: BIU
Sumber: Data primer 2014
Hasil Hipotesis 13: Pengaruh LDO terhadap BIU
Hasil uji hipotesis 13 dapat dilihat pada tabel 4.39 variabel LDO mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,175 Hal ini berarti variabel
LDO tidak berpengaruh dan tidak bersignifikan terhadap BIU karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel LDO lebih besar dari 0,05.
102
Hasil Hipotesis 14: Pengaruh TR terhadap BIU
Hasil uji hipotesis 14 dapat dilihat pada tabel 4.39 variabel TR mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,792 Hal ini berarti variabel
TR tidak berpengaruh dan tidak bersignifikan terhadap BIU karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel TR lebih besar dari 0,05.
Hasil Hipotesis 15: Pengaruh SK terhadap BIU
Hasil uji hipotesis 15 dapat dilihat pada tabel 4.39 variabel SK mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,665 Hal ini berarti variabel
SK tidak berpengaruh dan tidak bersignifikan terhadap BIU karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel SK lebih besar dari 0,05.
Hasil Hipotesis 16: Pengaruh PEU terhadap BIU
Hasil uji hipotesis 16 dapat dilihat pada tabel 4.39 variabel PEU mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,054 Hal ini berarti variabel
PEU tidak berpengaruh dan tidak bersignifikan terhadap BIU karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel PEU lebih besar dari 0,05.
Hasil Hipotesis 17: Pengaruh PU terhadap BIU
Hasil uji hipotesis 17 dapat dilihat pada tabel 4.39 variabel PU mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,000 Hal ini berarti variabel
PU berpengaruh dan bersignifikan terhadap BIU karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel PU lebih kecil dari 0,05.
103
Hasil Hipotesis 18: Pengaruh ATU terhadap BIU
Hasil uji hipotesis 18 dapat dilihat pada tabel 4.39 variabel ATU mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,038 Hal ini berarti variabel
ATUtidak berpengaruh dan tidak bersignifikan terhadap BIU karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel ATU lebih besar dari 0,05.
Y = 5.179 + 0,179 Py X + 0,028 Py X + 0,033 Py X + 0,054 Py X + 0,244 Py X + 0,222 Y +e
Tabel 4.40 Hasil Uji Signifikansi Parsial Uji t AUB
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error
Beta Tolerance
VIF
3 Constant
3.368 3.613
.932 .354
LDO .027
.177 .019
.154 .878
.573 1.747
TR .259
.143 .188
1.815 .073
.776 1.288
SK .460
.102 .451
4.515 .000
.837 1.195
PEU .153
.171 .129
.896 .373
.404 2.474
PU -.269
.200 -.192
-1.341 .183
.408 2.450
ATU -.146
.145 -.114
-1.010 .315
.649 1.540
BIU .236
.143 .182
1.649 .103
.686 1.458
a. Dependent Variable: AUB
Sumber: Data primer 2014
Hasil Hipotesis 19: Pengaruh LDO terhadap AUB
Hasil uji hipotesis 19 dapat dilihat pada tabel 4.40 variabel LDO mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,878 Hal ini berarti variabel
LDO tidak berpengaruh dan tidak bersignifikan terhadap AUB karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel LDO lebih besar dari 0,05.
104
Hasil Hipotesis 20: Pengaruh TR terhadap AUB
Hasil uji hipotesis 20 dapat dilihat pada tabel 4.40 variabel TR mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,073 Hal ini berarti variabel
TR tidak berpengaruh dan tidak bersignifikan terhadap AUB karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel TR lebih besar dari 0,05.
Hasil Hipotesis 21: Pengaruh SK terhadap AUB
Hasil uji hipotesis 21 dapat dilihat pada tabel 4.40 variabel SK mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,000 Hal ini berarti variabel
SK berpengaruh dan bersignifikan terhadap AUB karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel SK lebih kecil dari 0,05.
Hasil Hipotesis 22: Pengaruh PEU terhadap AUB
Hasil uji hipotesis 22 dapat dilihat pada tabel 4.40 variabel PEU mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,373 Hal ini berarti variabel
PEU tidak berpengaruh dan tidak bersignifikan terhadap AUB karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel PEU lebih besar dari 0,05.
Hasil Hipotesis 23: Pengaruh PU terhadap AUB
Hasil uji hipotesis 23 dapat dilihat pada tabel 4.40 variabel PU mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,183 Hal ini berarti variabel
PU tidak berpengaruh dan tidak bersignifikan terhadap AUB karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel PU lebih besar dari 0,05.
105
Hasil Hipotesis 24: Pengaruh ATU terhadap AUB
Hasil uji hipotesis 24 dapat dilihat pada tabel 4.40 variabel ATU mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,315 Hal ini berarti variabel
ATU tidak berpengaruh dan tidak bersignifikan terhadap AUB karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel ATU lebih besar dari 0,05.
Hasil Hipotesis 25: Pengaruh BIU terhadap AUB
Hasil uji hipotesis 25 dapat dilihat pada tabel 4.40 variabel BIU mempunyai tingkat signifikansi sebesar 0,103 Hal ini berarti variabel
BIU tidak berpengaruh dan tidak bersignifikan terhadap AUB karena tingkat signifikansi yang dimiliki variabel BIU lebih besar dari 0,05.
Y = 3.368 + 0,878 Py X + 0,073 Py X + 0,000 Py X + 0,183 Py X + 0,373 Py X + 0,315 Y + 0,103 Y + e
d. Uji Analisis Korelasi Antar Variabel
Tabel 4.41 Hasil Uji Korelasi
Correlations
LDO TR
SK PEU
PU ATU
BIU AUB
LDO Pearson Correlation
1 .332
.309 .598
.514 .337
.334 .221
Sig. 2-tailed .001 .002
.000 .000 .001 .001 .032 N
95 95
95 95
95 95
95 95
TR Pearson Correlation
.332 1 .038
.272 .338
.387 .210
.176 Sig. 2-tailed
.001 .713
.008 .001 .000 .042 .089 N
95 95
95 95
95 95
95 95
106
SK Pearson Correlation
.309 .038
1 .335
.238 .266
.178 .463 Sig. 2-tailed
.002 .713
.001 .020 .009 .084 .000 N
95 95
95 95
95 95
95 95
PEU Pearson Correlation
.598 .272
.335 1 .688
.449 .277
.209 Sig. 2-tailed
.000 .008 .001
.000 .000 .007 .042 N
95 95
95 95
95 95
95 95
PU Pearson Correlation
.514 .338
.238 .688
1 .457 .497
.115 Sig. 2-tailed
.000 .001 .020
.000 .000 .000 .267
N 95
95 95
95 95
95 95
95 ATU
Pearson Correlation .337
.387 .266
.449 .457
1 .386 .125
Sig. 2-tailed .001
.000 .009 .000 .000
.000 .227 N
95 95
95 95
95 95
95 95
BIU Pearson Correlation
.334 .210
.178 .277
.497 .386
1 .204 Sig. 2-tailed
.001 .042 .084
.007 .000 .000 .047
N 95
95 95
95 95
95 95
95 AUB
Pearson Correlation .221
.176 .463 .209
.115 .125 .204 1
Sig. 2-tailed .032
.089 .000 .042 .267 .227 .047
N 95
95 95
95 95
95 95
95 . Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed.
. Correlation is significant at the 0.05 level 2-tailed.
Sumber: Data primer 2014
1 Korelasi antara LDO dan TR Berdasarkan perhitungan diperoleh angka antar variabel LDO dan
TR sebesar 0,332. Untuk mentafsirkan anka tersebut digunakan kriteria sebagai berikut
3
: – 0,25 → : Korelasi sangat lemah dianggap tidak ada
0,25 – 0,5 →
: Korelasi cukup kuat
3
Jonathan Sarwono Ely Suhayati, Riset Akuntansi Menggunakan SPSS, Yogyakarta: Graha Ilmu, h. 200.
107
0,5 – 0,75
: korelasi kuat 0,75
– 1 → : Korelasi sangat kuat
Untuk pengujian lebih lanjut, maka diajukan hipotesis: Ho; p = 0 : tidak ada hubungan korelasi yang signifikan antara dua
variabel. Ha; p
≠ 0 : ada hubungan korelasi yang signifikan antara dua variabel. Pengujian berdasarkan signifikan:
Jika probabilitas 0,05 maka Ho diterima Jika probabilitas 0,05 Ho ditolak
Korelasi sebesar 0,332 mempunyai maksud hubungan antara variabel OP dan TR cukup kuat dan searah. Maka inflasi juga akan
mengalami kenaikan, begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabiltas sebesar 0,001 0,05, maka telah cukup
bukti untuk menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi
bersignifikan. 2 Korelasi antara LDO dan SK
Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel LDO dan SK sebesar 0,309. Korelasi sebesar 0,309 mempunyai maksud hubungan
antara variabel LDO dan SK cukup kuat dan searah. Artinya, apabila terjadi kenaikan LDO, maka SK akan mengalami peningkatan, begitu
juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,002 0,05, maka telah cukup bukti untuk menolak Ho; p = 0
dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi bersignifikan.
108
3 Korelasi antara LDO dan PEU Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel LDO dan
PEU sebesar 0,598. Korelasi sebesar 0,598 mempunyai maksud hubungan antara variabel LDO dan PEU kuat dan berlawanan. Artinya,
apabila terjadi kenaikan LDO, maka PEU akan mengalami penurunan, begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai
probabilitas sebesar 0,000 0,05, maka telah cukup bukti untuk menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p
≠ 0 sehingga korelasi bersignifikan. 4 Korelasi antara LDO dan PU
Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel LDO dan PU sebesar 0,514. Korelasi sebesar 0,514 mempunyai maksud hubungan
antara variabel LDO dan PU kuat dan berlawanan. Artinya, apabila terjadi kenaikan LDO, maka PU akan mengalami penurunan, begitu juga
sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,000 0,05, maka telah cukup bukti untuk menolak Ho; p = 0
dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi bersignifikan.
5 Korelasi antara LDO dan ATU Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel LDO dan
ATU sebesar 0,337. Korelasi sebesar 0,337 mempunyai maksud hubungan antara variabel LDO dan ATU cukup kuat dan searah.
Artinya, apabila terjadi kenaikan LDO, maka ATU akan mengalami peningkatan, begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut
mempunyai probabilitas sebesar 0,001 0,05, maka telah cukup bukti
109
untuk menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi
bersignifikan. 6 Korelasi antara LDO dan BIU
Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel LDO dan BIU sebesar 0,334. Korelasi sebesar 0,334 mempunyai maksud
hubungan antara variabel LDO dan BIU cukup kuat dan searah. Artinya, apabila terjadi kenaikan LDO, maka BIU akan mengalami peningkatan,
begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,001 0,05, maka telah cukup bukti untuk
menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi
bersignifikan. 7 Korelasi antara LDO dan AUB
Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel LDO dan AUB sebesar 0,221. Korelasi sebesar 0,221 mempunyai maksud
hubungan antara variabel LDO dan AUB cukup kuat dan searah. Artinya, apabila terjadi kenaikan LDO, maka AUB akan mengalami
peningkatan, begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,032 0,05, maka telah cukup bukti
untuk menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi
bersignifikan. 8 Korelasi TR dan SK
Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel TR dan SK sebesar 0,038. Korelasi sebesar 0,038 mempunyai maksud hubungan
110
antara variabel TR dan SK sangat lemah dan searah. Artinya, apabila terjadi kenaikan TR, maka SK akan mengalami peningkatan, begitu juga
sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,713 0,05, maka tidak cukup bukti untuk menolak Ho; p = 0
dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi tidak bersignifikan.
9 Korelasi antara TR dan PEU Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel TR dan
PEU sebesar 0,272. Korelasi sebesar 0,272 mempunyai maksud hubungan antara variabel TR dan PEU cukup kuat dan searah. Artinya,
apabila terjadi kenaikan TR, maka PEU akan mengalami peningkatan, begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai
probabilitas sebesar 0,008 0,05, maka telah cukup bukti untuk menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p
≠ 0 sehingga korelasi bersignifikan.
10 Korelasi antara TR dan PU Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel TR dan
PU sebesar 0,338. Korelasi sebesar 0,338 mempunyai maksud hubungan antara variabel TR dan PU cukup kuat dan searah. Artinya, apabila
terjadi kenaikan TR, maka PU akan mengalami peningkatan, begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas
sebesar 0,001 0,05, maka telah cukup bukti untuk menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p
≠ 0 sehingga korelasi bersignifikan.
111
11 Korelasi antara TR dan ATU Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel TR dan
ATU sebesar 0,387. Korelasi sebesar 0,387 mempunyai maksud hubungan antara variabel TR dan ATU cukup kuat dan berlawanan.
Artinya, apabila terjadi kenaikan TR, maka ATU akan mengalami penurunan, begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut
mempunyai probabilitas sebesar 0,000 0,05, maka telah cukup bukti untuk menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p
≠ 0 sehingga korelasi bersignifikan.
12 Korelasi antara TR dan BIU Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel TR dan
BIU sebesar 0,210. Korelasi sebesar 0,210 mempunyai maksud hubungan antara variabel TR dan BIU cukup kuat dan searah. Artinya,
apabila terjadi kenaikan TR, maka BIU akan mengalami peningkatan, begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai
probabilitas sebesar 0,042 0,05, maka telah cukup bukti untuk menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p
≠ 0 sehingga korelasi bersignifikan.
13 Korelasi antara TR dan AUB Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel TR dan
BIU sebesar 0,176. Korelasi sebesar 0,176 mempunyai maksud hubungan antara variabel TR dan AUB sangat lemah dan berlawanan.
Artinya, apabila terjadi kenaikan TR, maka AUB akan mengalami
112
penurunan, begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,089 0,05, maka tidak cukup bukti
untuk menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi
tidak bersignifikan. 14 Korelasi SK dan PEU
Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel SK dan PEU sebesar 0,335. Korelasi sebesar 0,335 mempunyai maksud
hubungan antara variabel SK dan PEU cukup kuat dan searah. Artinya, apabila terjadi kenaikan SK, maka PEU akan mengalami peningkatan,
begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,001 0,05, maka telah cukup bukti untuk
menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi
bersignifikan. 15 Korelasi antara SK dan PU
Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel SK dan PU sebesar 0,238. Korelasi sebesar 0,238 mempunyai maksud hubungan
antara variabel SK dan PU cukup kuat dan searah. Artinya, apabila terjadi kenaikan SK, maka PU akan mengalami peningkatan, begitu juga
sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,020 0,05, maka telah cukup bukti untuk menolak Ho; p = 0
dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi bersignifikan.
16 Korelasi antara SK dan ATU Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel SK dan
ATU sebesar 0,266. Korelasi sebesar 0,266 mempunyai maksud
113
hubungan antara variabel SK dan ATU cukup kuat dan searah. Artinya, apabila terjadi kenaikan SK, maka ATU akan mengalami peningkatan,
begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,009 0,05, maka telah cukup bukti untuk
menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi
bersignifikan. 17 Korelasi SK dan BIU
Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel SK dan BIU sebesar 0,178 Korelasi sebesar 0,178 mempunyai maksud
hubungan antara variabel SK dan BIU sangat lemah dan berlawanan. Artinya, apabila terjadi kenaikan SK, maka BIU akan mengalami
penurunan, begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,084 0,05, maka tidak cukup bukti
untuk menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi
tidak bersignifikan. 18 Korelasi antara SK dan AUB
Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel SK dan AUB sebesar 0,463. Korelasi sebesar 0,463 mempunyai maksud
hubungan antara variabel SK dan AUB cukup kuat dan berlawanan. Artinya, apabila terjadi kenaikan SK, maka AUB akan mengalami
penurunan, begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,000 0,05, maka telah cukup bukti
untuk menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi
bersignifikan.
114
19 Korelasi antara PEU dan PU Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel PEU dan
PU sebesar 0,688. Korelasi sebesar 0,688 mempunyai maksud hubungan antara variabel PEU dan PU kuat dan berlawanan. Artinya, apabila
terjadi kenaikan PEU, maka PU akan mengalami penurunan, begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas
sebesar 0,000 0,05, maka telah cukup bukti untuk menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p
≠ 0 sehingga korelasi bersignifikan. 20 Korelasi antara PEU dan ATU
Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel PEU dan ATU sebesar 0,448. Korelasi sebesar 0,448 mempunyai maksud
hubungan antara variabel PEU dan ATU cukup kuat dan berlawanan. Artinya, apabila terjadi kenaikan PEU, maka ATU akan mengalami
penurunan, begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,000 0,05, maka telah cukup bukti
untuk menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi
bersignifikan. 21 Korelasi antara PEU dan BIU
Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel PEU dan BIU sebesar 0,277. Korelasi sebesar 0,277 mempunyai maksud
hubungan antara variabel PEU dan BIU cukup kuat dan searah. Artinya, apabila terjadi kenaikan PEU, maka BIU akan mengalami peningkatan,
begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,007 0,05, maka telah cukup bukti untuk
115
menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi
bersignifikan. 22 Korelasi antara PEU dan AUB
Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel PEU dan AUB sebesar 0,209. Korelasi sebesar 0,209 mempunyai maksud
hubungan antara variabel PEU dan AUB cukup kuat dan serah. Artinya, apabila terjadi kenaikan PEU, maka AUB akan mengalami peningktan,
begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,042 0,05, maka telah cukup bukti untuk
menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi
bersignifikan. 23 Korelasi antara PU dan ATU
Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel PU dan ATU sebesar 0,457. Korelasi sebesar 0,457 mempunyai maksud
hubungan antara variabel PU dan ATU cukup kuat dan berlawanan. Artinya, apabila terjadi kenaikan PU, maka ATU akan mengalami
penurunan, begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,000 0,05, maka telah cukup bukti
untuk menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi
bersignifikan. 24 Korelasi antara PU dan BIU
Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel PU dan BIU sebesar 0,497. Korelasi sebesar 0,497 mempunyai maksud
116
hubungan antara variabel PU dan BIU cukup kuat dan berlawanan. Artinya, apabila terjadi kenaikan PU, maka BIU akan mengalami
penurunan, begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,000 0,05, maka telah cukup bukti
untuk menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi
bersignifikan. 25 Korelasi PU antara AUB
Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel PU dan AUB sebesar 0,115 Korelasi sebesar 0,115 mempunyai maksud
hubungan antara variabel PU dan AUB sangat lemah dan berlawanan. Artinya, apabila terjadi kenaikan PU, maka AUB akan mengalami
penurunan, begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,267 0,05, maka tidak cukup bukti
untuk menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi
tidak bersignifikan. 26 Korelasi antara ATU dan BIU
Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel ATU dan BIU sebesar 0,368 Korelasi sebesar 0,368 mempunyai maksud
hubungan antara variabel ATU dan BIU sangat cukup dan searah. Artinya, apabila terjadi kenaikan PU, maka BIU akan mengalami
peningkatan, begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai probabilitas sebesar 0,000 0,05, maka telah cukupbukti
untuk menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p ≠ 0 sehingga korelasi
tidak bersignifikan.
117
27 Korelasi antara ATU dan AUB Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel ATU dan
AUB sebesar 0,125 Korelasi sebesar 0,125 mempunyai maksud hubungan antara variabel ATU dan AUB sangat lemah dan berlawanan.
Artinya, apabila terjadi kenaikan ATU, maka AUB akan mengalami penurunan, begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut
mempunyai probabilitas sebesar 0,227 0,05, maka tidak cukup bukti untuk menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p
≠ 0 sehingga korelasi tidak bersignifikan.
28 Korelasi antara BIU dan AUB Berdasarkan perhitungan, diperoleh angka antar variabel BIU dan
AUB sebesar 0,204. Korelasi sebesar 0,204 mempunyai maksud hubungan antara variabel BIU dan AUB cukup kuat dan searah. Artinya,
apabila terjadi kenaikan BIU, maka AUB akan mengalami peningkatan, begitu juga sebaliknya. Korelasi dua variabel tersebut mempunyai
probabilitas sebesar 0,047 0,05, maka telah cukup bukti untuk menolak Ho; p = 0 dan menerima Ha; p
≠ 0 sehingga korelasi bersignifikan.
e. Menghitung Pengaruh Langsung Direct Effect atau DE Untuk menghitung pengaruh langsung atau DE digunakan formula
sebagai berikut: 1 Pengaruh variabel LDO terhadap PEU
X
1
→ X
5
= 0,598
118
2 Pengaruh variabel TR terhadap PEU X
2
→
X
5
= 0,272 3 Pengaruh variabel SK terhadap PEU
X
3
→ X
5
= 0,335 4 Pengaruh variabel LDO terhadap PU
X
1 →
X
4
= 0,514 5 Pengaruh variabel TR terhadap PU
X
2
→ X
4
= 0,338 6 Pengaruh variabel SK terhadap PU
X
3
→ X
4
= 0,238 7 Pengaruh variabel PU terhadap PEU
X
4
→ X
5
= 0,688 8 Pengaruh variabel PU terhadap ATU
X
4 →
Y
1
= 0,208 9 Pengaruh variabel PEU terhadap ATU
X
5 →
Y
1
= 0,182 10 Pengaruh variabel ATU terhadap BIU
Y
1
→ Y
2
= 0,225 11 Pengaruh variabel BIU terhadap AUB
Y
2
→ Y
3
= 0,182 12 Pengaruh variabel LDO terhadap BIU
X
5
→ Y
2
= 0,158
119
f. Menghitung Pengaruh Tidak Langsung Indirect Effect atau IE Untuk menghitung pengaruh langsung atau IE digunakan formula
sebagai berikut: 1 Pengaruh variabel LDO terhadap PEU melalui ATU, BIU dan AUB
X
1
→ X
5
→ Y
1
→ Y
2
→ Y
3
= 0,598 X 0,182 X 0,225 X 0,182 = 0,004457
2 Pengaruh variabel TR terhadap PEU melalui ATU, BIU dan AUB X
2 →
X
5 →
Y
1
→ Y
2
→ Y
3
= 0,272 X 0,182 X 0,225 X 0,182 = 0,00203
3 Pengaruh variabel SK terhadap PEU melalui ATU, BIU dan AUB X
3 →
X
5 →
Y
1
→ Y
2
→ Y
3
= 0,335 X 0,182 X 0,225 X 0,182 = 0,0025
4 Pengaruh variabel LDO terhadap PU melalui ATU, BIU dan AUB X
1 →
X
4 →
Y
1
→ Y
2
→ Y
3
= 0,514 X 0,182 X 0,225 X 0,182 = 0,0039
5 Pengaruh variabel TR terhadap PU melalui ATU, BIU dan AUB X
2 →
X
4 →
Y
1
→ Y
2
→ Y
3
= 0,338 X 0,182 X 0,225 X 0,182 = 0,00250
6 Pengaruh variabel SK terhadap PU melalui ATU, BIU dan AUB X
3 →
X
4 →
Y
1
→ Y
2
Y
3
= 0,238 X 0,208 X 0,225 X 0,182 = 7 Pengaruh variabel PU terhadap PEU melalui ATU, BIU dan AUB
X
4 →
X
5 →
Y
1
→ Y
2
→ Y
3
= 0,688 X 0,208 X 0,225 X 0,182 = 0,00203
120
8 Pengaruh variabel PU terhadap ATU melalui BIU dan AUB X
4 →
Y
1
→ Y
2
→ Y
3
= 0,208 X 0,225 X 0,182 = 0,00851 9 Pengaruh variabel PEU terhadap ATU melalui BIU dan AUB
X
5 →
Y
1
→ Y
2
→ Y
3
= 0,182 X 0,225 X 0,182 = 0,00844 10 Pengaruh variabel ATU terhadap BIU melalui AUB
Y
1
→ Y
2
→ Y
3
= 0,225 X 0,182 = 0,04095 g. Pengaruh Total Total effect
1 Pengaruh variabel LDO terhadap PEU melalui ATU, BIU dan AUB X
1 →
X
5 →
Y
1
→ Y
2
→ Y
3
= 0,598 + 0,182 + 0,225 + 0,182 = 1,187
2 Pengaruh variabel TR terhadap PEU melalui ATU, BIU dan AUB X
2 →
X
5 →
Y
1
→ Y
2
→ Y
3
= 0,272 + 0,182 + 0,225 + 0,182 = 0,861
3 Pengaruh variabel SK terhadap PEU melalui ATU, BIU dan AUB X
3
→ X
5
→ Y
1
→ Y
2
→ Y
3
= 0,335 + 0,182 + 0,225 + 0,182 = 0,924
4 Pengaruh variabel LDO terhadap PU melalui ATU, BIU dan AUB X
1
→ X
4
→ Y
1
→ Y
2
→ Y
3
= 0,514 + 0,182 + 0,225 + 0,182 = 1,103
5 Pengaruh variabel TR terhadap PU melalui ATU, BIU dan AUB X
2
→ X
4
→ Y
1
→ Y
2
→ Y
3
= 0,338 + 0,182 + 0,225 + 0,182 = 0,927
121
6 Pengaruh variabel SK terhadap PU melalui ATU, BIU dan AUB X
3 →
X
4 →
Y
1
→ Y
2
→ Y
3
= 0,238 + 0,208 + 0,225 + 0,182 = 0,827
7 Pengaruh variabel PU terhadap PEU melalui ATU, BIU dan AUB X
4 →
X
5 →
Y
1
→ Y
2
→ Y
3
= 0,688 + 0,208 + 0,225 + 0,182 = 1,277
8 Pengaruh variabel PU terhadap ATU melalui BIU dan AUB X
4 →
Y
1
→ Y
2
→ Y
3
= 0,208 + 0,225 + 0,182 = 0,615 9 Pengaruh variabel PEU terhadap ATU melalui BIU dan AUB
X
5 →
Y
1
→ Y
2
→ Y
3
= 0,182 + 0,225 + 0,182 = 0,589 10 Pengaruh variabel ATU terhadap BIU melalui AUB
Y
1
→Y
2
→ Y
3
= 0,225 + 0,182 = 0,407 11 Pengaruh variabel BIU terhadap AUB
Y
2
→ Y
3
= 0,182 12 Pengaruh variabel LDO terhadap BIU
X
5 →
Y
2
= 0,158 h. Diagram Jalur Untuk Model III
Secara keseluruhan pengaruh langsung masing-masing variabel dapat dilihat dari diagram jalur sebagai berikut:
122
Py
1
x
1
0,598 Py
1
x
1
0,158 Py
1
x
1
0,514 Py
1
x
5
0,182
Py
1
x
2
0,272 Py
1
x
4
0,688 Py
2
y
2
0,225 Py
3
y
2
0,182 Py
1
x
2
0,338 Py
1
x
4
0,208 Py
1
x
3
0,335 C 0,318
C 0,314 C 0,274
Py
1
x
3
0,238
Gambar 4.7 Diagram jalur untuk model III
Keterangan: 1 Pengaruh variabel LDO terhadap PEU secara langsung sebesar 0,598
2 Pengaruh variabel TR terhadap PEU secara langsung sebesar 0,272 3 Pengaruh variabel SK terhadap PEU secara langsung sebesar 0,335
4 Pengaruh variabel LDO terhadap PU secara langsung sebesar 0,514 5 Pengaruh variabel TR terhadap PU secara langsung sebesar 0,338
6 Pengaruh variabel SK terhadap PU secara langsung sebesar 0,238 7 Pengaruh variabel PU terhadap PEU secara langsung sebesar 0,688
8 Pengaruh variabel PEU terhadap ATU secara langsung sebesar 0,208 9 Pengaruh variabel PU terhadap ATU secara langsung sebesar 0,182
10 Pengaruh variabel ATU terhadap BIU secara langsung sebesar 0,225
X
1
X
2
X
5
X
3
Y
2
Y
3
Y
1
X
4
123
11 Pengaruh variabel BIU terhadap AUB secara langsung sebesar 0,182 12 Pengaruh variabel PEU terhadap BIU secara langsung sebesar 0,158
13 Pengaruh variabel-variabel lain diluar model terhadap AUB sebesar 0,000