Tabel 4-7 Hasil Reliabilitas Untuk Variabel Y
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha Cronbachs Alpha
Based on Standardized Items
N of Items .612
.609 102
Sumber: Data Primer Diolah, 2013. Berdasarkan Tabel 4-7 di atas menunjukkan bahwa nilai Cronbach’c
Alpha = 0,612 0,60 yang berarti dapat disimpulkan konstruk pertanyaan adalah reliabel, sehingga dapat dilakukan ke pengujian berikutnya.
4.1.7. Uji Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas
Uji normalitas adalah uji yang digunakan untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni
distribusi data dengan bentuk seperti lonceng. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal, yakni distribusi data tersebut
tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan. Data penelitian yang diperoleh pada awalnya menyebar secara tidak normal. Hal ini disebabkan karena
adanya nilai-nilai ekstrim outliers. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual terdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji
statistik. Uji normalitas model regresi yang pertama yaitu menggunakan analisis
grafik dengan melihat histogram dan normal probability plot. Apabila ploting
Universitas Sumatera Utara
data membentuk satu garis lurus diagonal maka distribusi data adalah normal. Berikut adalah hasil uji normalitas dengan menggunakan diagram.
Gambar 4-1 Output SPSS Grafik Histogram
Sumber data yang telah diolah
Gambar 4-2 Output SPSS Normal P-P Plot
Sumber data yang telah diolah Dari hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik histogram dan
normal probability plot, tampak bahwa histogram memberikan pola distribusi normal dan yang tidak menceng ke kiri dan kanan sedangkan pada grafik norma
probability plot terihat bahwa titik-titik menyebar dan mendekati garis
Universitas Sumatera Utara
diagonalnya. Hal ini menunjukkan bahwa data terdistribusi secara normal dan model regresi yang diuji dengan menggunakan grafik tersebut memenuhi asumsi
normalitas. Cara kedua untuk untuk mendeteksi apakah residual terdistribusi normal
atau tidak yaitu uji statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov dapat dilihat probabilitas signifikan terhadap variabel. Jika probabilitas signifikan di bawah
0,05, maka variabel tersebut terdistribusi secara normal. Berikut hasil pengujiannya dengan menggunakan alat bantu program SPSS versi 16.
Tabel 4-8. Uji Statistik Non-Parametrik One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Kejelasan Sasaran
Anggaran Sistem
Pengendalian Akuntansi
Kinerja Manajerial
N 102
102 102
Normal Parameters
a
Mean 10.4804
20.8431 52.9216
Std. Deviation
1.31804 1.71045
3.70893 Most Extreme
Differences Absolute
.173 .160
.105 Positive
.173 .160
.088 Negative
-.131 -.095
-.105 Kolmogorov-Smirnov Z
1.750 1.611
1.056 Asymp. Sig. 2-tailed
.004 .011
.015 a. Test distribution is Normal.
Sumber : Hasil Penelitian, 2013 data diolah Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan alat bantu program
SPSS versi 16 diperoleh output diketahui bahwa probabilitas signifikan semua variabel berada di bawah 0,05, maka ketiga variabel penelitian terdistribusi secara
normal sehingga dapat dilakukan pengujian berikutnya.
Universitas Sumatera Utara
b. Uji Multikolinearitas
