Model Summary
b
.777
a
.604 .597
2.61035 Model
1 R
R Square Adjus ted
R Square Std. Error of
the Estimate Predictors : Cons tant, Attitude Toward Us ing,
Usefulness Of , Eas e Of Us e a.
Dependent Variable: Behavioral Intention to Use b.
berpengaruh secara signifikan terhadap ATU, sehingga H
4
yang menyatakan bahwa ada pengaruh UO terhadap ATU dalam menggunakan Digilib Unnes pada
mahasiswa pendidikan akuntansi angkatan 2013 diterima.
Pada variabel EOU X2 diperoleh nilai t hitung = 4,397 dengan sig = 0,000 0,05. Hal ini berarti bahwa EOU berpengaruh secara signifikan terhadap
ATU, sehingga H
5
yang menyatakan bahwa ada pengaruh EOU terhadap ATU dalam menggunakan Digilib Unnes pada mahasiswa pendidikan akuntansi
angkatan 2013 diterima.
4.1.2.2.2 Uji Analisis Jalur
a. Persamaan regresi
Hasil analisis jalur dengan menggunakan IBM SPSS v.21 melalui 2 tahap
regresi yaitu :
1. Regresi UO, EOU, dan ATU terhadap BIU
Berdasarkan hasil regresi yang didapat dengan menggunakan IBM SPSS v.21 diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 4.22 Hasil Uji Regresi Linier Berganda dengan BIU sebagai Variabel Dependen
Sumber : data penelitian diolah tahun 2016 Y = α+p
1
X
1
+ p
2
X
2
+ p
3
X
3
+ e
1
Coefficients
a
2.151 1.271
1.692 .092
.079 .027
.166 2.948
.004 .169
.036 .268
4.705 .000
.434 .047
.508 9.271
.000 Cons tant
Usefulnes s Of Eas e Of Us e
Attitude Toward Using Model
1 B
Std. Error Uns tandardized
Coefficients Beta
Standardized Coefficients
t Sig.
Dependent Variable: Behavioral Intention to Us e a.
Sumber : data penelitian diolah tahun 2016 Berdasarkan hasil uji linear berganda tersebut, maka diperoleh persamaan
regresi sebagai berikut : Y= 2,151 + 0,079X
1
+ 0,169X
2
+0,434X
3
+ e
1
Nilai e
1
= √1 – R
2
= √1 – 0,604 = √0,396 = 0,63 Sehingga didapatkan persamaan regresi :
Y= 2,151 + 0,079X
1
+ 0,169X
2
+0,434X
3
+ 0,63 Hasil analisis regresi berganda yang pertama menunjukkan konstanta
sebesar 2,151 ini menunjukkan bahwa ketika semua variabel bebas 0 maka besar BIU Y adalah 2,151 ditambah dengan besarnya varian yang tidak dapat
dijelaskan oleh variabel independen. Koefisien regresi
X
1
sebesar 0,079
menyatakan bahwa apabila terjadi kenaikan satu satuan variabel EOU X
2
maka akan terjadi kenaikan BIU sebesar 0,079 satuan dengan asumsi variabel EOU
X
2
, ATU X
3
tetap. Koefisien regresi X
2
sebesar 0,169 menunjukkan bahwa apabila terjadi kenaikan sebesar satu satuan variabel EOU X
2
maka akan terjadi kenaikan BIU sebesar 0,169 satuan dengan asumsi variabel UO X
1
, ATU X
3
tetap. Koefisien regresi X
3
sebesar 0,434 menunjukkan bahwa apabila terjadi kenaikan sebesar satu satuan variabel ATU X
3
maka akan terjadi kenaikan BIU sebesar 0,434 satuan dengan asumsi variabel UO X
1
, EOU X
2
tetap. Nilai
Model Summary
b
.524
a
.274 .266
4.12312 Model
1 R
R Square Adjus ted
R Square Std. Error of
the Estimate Predictors : Cons tant, Eas e Of Use, Us efulnes s Of
a. Dependent Variable: Attitude Toward Us ing
b.
Coefficients
a
8.052 1.918
4.199 .000
.157 .041
.281 3.841
.000 .237
.054 .322
4.397 .000
Cons tant Usefulness Of
Eas e Of Us e Model
1 B
Std. Error Uns tandardized
Coefficients Beta
Standardized Coefficients
t Sig.
Dependent Variable: Attitude Toward Us ing a.
e
1
sebesar 0,63 merupakan variance BIU yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel UO, EOU, serta ATU. Hasil analisis regresi berganda menunjukkan konstanta
sebesar 2,151 yang menunjukkan bahwa ketika nilai semua variabel bebas 0 maka besarnya BIU Y
1
adalah 2,151 ditambah dengan variance yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas.
2. Regresi UO, EOU terhadap ATU
Berdasarkan hasil analisis regrsi yang didapat dengan menggunakanIBM SPSS v.21 diperoleh hasil sebagaiberikut :
Tabel 4.23 Hasil Uji Regresi Linier Berganda dengan ATU sebagai Variabel Dependen
Sumber : data penelitian diolah tahun 2016
Sumber : data penelitian diolah tahun 2016 Berdasarkan hasil uji linear berganda diatas, maka diperoleh persamaan
regresi sebagai berikut : Y = 8,052 + 0,157X
1
+ 0,237X
2
+ e
2
Nilai e
2
= √1 – R
2
= √1 – 0,274 = √0,726= 0,52 X
3
= α+ P
1
X
1
+ P
2
X
2
+ e
2
Sehingga didapatkan persamaan regresi : Y= 8,502 + 0,157X
1
+ 0,237X
2
+ 0,52 Hasil analisis regresi berganda yang kedua menunjukkan konstanta sebesar
8,502 ini menunjukkan bahwa ketika semua variabel bebas 0 maka besar ATU adalah 8,502 ditambah dengan besarnya varian yang tidak dapat dijelaskan oleh
variabel independen. Koefisien regresi X
1
sebesar 0,157 menyatakan bahwa apabila setiap peningkatan variabel UO X
1
sebesar satu satuan maka akan menyebabkan peningkatan atau kenaikan ATU sebesar 0,157 dengan asumsi
variabel EOU X
2
tetap. Koefisien regresi X
2
sebesar 0,237 menunjukkan bahwa apabila terjadi kenaikan sebesar satu satuan variabel EOU X
2
maka akan terjadi kenaikan ATU sebesar 0,237 satuan dengan asumsi variabel UO X
1
tetap. Nilai e
2
sebesar 0,52 merupakan variance variabel ATU yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel UO dan EOU.
b. Total Pengaruh Berdasarkan hasil kedua regresi yang telah dilakukan, maka dapat
dibentuk model analisis jalur yang disajikan pada gambar berikut : P1 = 0,079
P4 = 0,157 P5= 0,237
P3=0,434
P2= 0,169
Gambar 4.1 Model Analisis Jalur
Besarnya pengaruh langsung UO terhadap BIU sebesar 0,079 atau sebesar 7,19. Besarnya pengaruh tidak langsung UO terhadap BIU adalah 0,157 x 0,237
= 0,037 atau sebesar 3,7. Sehingga total pengaruhUO terhadap BIU adalah sebesar 0,079 + 0,037 = 0,116 atau sebesar 11,6.
Besarnya pengaruh langsung EOU terhadap BIU sebesar 0,169 atau 16,9. Besarnya pengaruh tidak langsung EOU terhadap BIU adalah 0,169 x
0,434 = 0,073 atau 7,3. Sehingga total pengaruh EOU terhadap BIU adalah sebesar 0,169 + 0,073 = 0,24 atau sebesar 24.
UO Digilib UnnesX1
EOU Digilib UnnesX2
BIU Digilib UnnesY1
ATU Digilib UnnesX3
Y2
e2 0,52 e1 0,63
Total = 0,079 + 0,157 x 0,434 = 0,079 + 0,068 =0,147 Total = 0,169 + 0,237 x 0,434 = 0,169 + 0,102 =0,271
4.1.2.2.3 Uji Sobel Tes
Pengujian hipotesis mediasi dapat dilakukan dengan prosedur yang dikembangkan oleh Sobel 1982 dalam Ghazali, 2013:248 dan dikenal dengan
Uji Sobel Sobel Test. Uji sobel dilakukan dengan cara menguji kekuatan pengaruh tidak langsung variabel independen X kepada variabel dependen Y
1
melalui intervening Y
2
. Berikut cara perhitungannya : 1. ATU dalam memediasi UO terhadap BIU :
a. Menghitung pengaruh langsung dan tidak langsung Pengaruh Langsung
= 0,079 Pengaruh Tidak Langsung
= 0,157 x 0,434= 0,068 Pengaruh Total
=0,079 + 0,068 = 0,147 b. Menghitung dengan Sobel Test
S
ab=
√ =
√
=0,019365 c. Menghitung nilai t statistik pengaruh intervening
t = 0,068138 = 3,5186 0,019365
Berdasarkan hasil perhitungan nilai t
hitung
sebesar 3,5186 lebih kecil dari t tabel yaitu 0,068138 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,05. Karena nilai
t
hitung
t
tabel
, maka attitude toward using Digilib Unnes secara positif dan signifikan berperan memediasi pengaruh usefulness of Digilib Unnes terhadap behavioral
intention to use Digilib Unnes pada mahasiswa pendidikan akuntansi Universitas
Negeri Semarang angkatan 2013 H6 diterima.
Oleh karena itu, secara positif dan signifikan Pengaruh EOU melalui ATU terhadap BIU :
a. Menghitung pengaruh langsung dan tidak langsung Pengaruh Langsung
= 0,169 Pengaruh Tidak Langsung
= 0,237 x 0,434 = 0,103 Pengaruh Total
= 0,169 + 0,103 = 0,272 b. Menghitung dengan Sobel Test
S
ab=
√ =
√
= √
= √
= 0,0260576 c. Menghitung nilai t statistik pengaruh intervening
t = 0,102858 = 3,947332 0,0260576
Berdasarkan hasil perhitungan nilai t
hitung
3,947332 sebesar lebih besar dari t tabel yaitu 0,0260576 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,05. Oleh karena itu,
attitude toward using Digilib Unnes secara positif dan signifikan berperan memediasi pengaruh ease of use Digilib Unnes terhadap behavioral intention to
use Digilib Unnes pada mahasiswa pendidikan akuntansi Universitas Negeri Semarang angkatan 2013 H
7
diterima .
Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan, maka dapat
disimpulkan bahwa semua hipotesis dalam penelitian ini adalah diterima, untuk
mempermudah melihat ringkasan hasilnya dapat diperhatikan Tabel 4.24 berikut:
Tabel 4.24 Hasil Uji Hipotesis
Hip Pernyataan
Pengaruh Sig
t
hitung
t
tabel
Kesimpulan L
TL
H
1
Terdapat pengaruh usefulness of Digilib Unnes terhadap
behavioral intention to use Digilib
Unnes pada
mahasiswa pendidikan
akuntansi Universitas Negeri Semarang.
0,079 -
0,004 2,948
Diterima
H
2
Terdapat pengaruh ease of use Digilib Unnes terhadap
behavioral intention to use Digilib
Unnes pada
mahasiswa pendidikan
akuntansi Universitas Negeri Semarang.
0,169 -
0,000 4,705
Diterima
H
3
Terdapat pengaruh attitude toward using Digilib Unnes
terhadap behavioral intention to use Digilib Unnes pada
mahasiswa
pendidikan akuntansi Universitas Negeri
Semarang. 0,434
- 0,000
9,271 Diterima
H
4
Terdapat pengaruh usefulness of Digilib Unnes terhadap
attitude toward using Digilib Unnes
pada mahasiswa
pendidikan akuntansi
Universitas Negeri Semarang. 0,157
- 0,000
3,841 Diterima
H
5
Terdapat pengaruh ease of use Digilib Unnes terhadap
attitude toward using Digilib Unnes
pada mahasiswa
pendidikan akuntansi
Universitas Negeri Semarang. 0,237
- 0,000
4,397 Diterima
Hip Pernyataan
Pengaruh Sig
t
hitung
t
tabel
Kesimpulan L
TL
H
6
Terdapat pengaruh usefulness of Digilib Unnes melalui
attitude toward
using terhadap behavioral intention
to use Digilib Unnes pada mahasiswa
pendidikan akuntansi Universitas Negeri
Semarang. 0,079
0,068
- 3,518
0,102 858
Diterima
H
7
Terdapat pengaruh ease of use Digilib Unnes melalui
attitude toward using Digilib Unnes terhadap behavioral
intention to use Digilib Unnes pada mahasiswa pendidikan
akuntansi Universitas Negeri Semarang.
0,169 0,103
- 3,947
0,102 858
Diterima
Sumber : data penelitian diolah tahun 2016 4.1.2.3
Hasil Koefisien Determinasi secara Parsial r
2
Koefisien determinasi dilakukan untuk mengetahui besarnya kontribusi yang diberikan masing-masing variabel Usefulness of X1, Ease of Use X2,
Attitude Toward Using X3 secara parsial terhadap variabel Behavioral Intention to Use Y. Kemudian untuk mengetahui besarnya kontribusi yang diberikan
masing-masing variabel Usefulness of X1, Ease of Use X2 secara parsial terhadap Attitude Toward Using X3. Koefisien determinasi dapat dilihat dari
output IBM SPSS v.21 uji parsial pada tabel koefisien. Caranya dengan mengkuadratkan nilai correlation partial dalam tabel.
Hasil uji koefisien determinasi parsial dapat dilihat pada output IBM SPSS v.21 sebagai berikut:
Tabel 4.25 Hasil Uji Koefisien Determinasi Parsial r
2
Dengan Behavioral Intention to Use sebagai Variabel Dependen
Sumber : data penelitian diolah tahun 2016 Berdasarkan nilai koefisien determinasi parsial r
2
pada Tabel 4.25, kontribusi Usefulness of terhadap Behavioral Intention to Use adalah sebesar
0,213
2
x 100 = 4,5, jika variabel Ease Of Use dan Attitude Toward Using dianggap tetap. Kontribusi variabel Ease Of Use terhadap Behavioral Intention to
Use adalah sebesar 0,329
2
x 100 =10,8, jika variabel Usefulness of dan Attitude Toward Using dianggap tetap. Kontribusi variabel Attitude Toward Using
terhadap Behavioral Intention to Use adalah sebesar 0,566
2
x 100 =32, jika variabel Usefulness of dan Ease of Use dianggap tetap.
Berdasarkan analisis tersebut, dapat dikatakan bahwa variabel Attitude Toward Using memberikan kontribusi paling besar terhadap Behavioral Intention
to Use Digilib Unnes pada Mahasiswa Pendidikan Akuntansi angkatan 2013.
Tabel 4.26 Hasil Uji Koefisien Determinasi Parsial r
2
Dengan Attitude Toward Using sebagai Variabel Dependen
Sumber : data penelitian diolah tahun 2016 Berdasarkan nilai koefisien determinasi parsial r
2
pada Tabel 4.26, kontribusi Usefulness ofterhadap Attitude Toward Using adalah sebesar 0,273
2
x 100 =7,4, jika variabel Ease of Use dianggap tetap.
Kontribusi Ease of Use terhadap Attitude Toward Using adalah sebesar 0,309
2
x 100 =9,5, jika variabel Usefulness of dianggap tetap. Berdasarkan analisis tersebut, dapat dikatakan bahwa variabel Ease of Use memberikan
kontribusi paling besar terhadap Attitude Toward Using pada mahasiswa Pendidikan Akuntansi angkatan 2016.
4.2 Pembahasan
