Analisis Statistik Deskriptif Pengujian Analisis Regresi Linear Berganda

45

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1. Analisis Statistik Deskriptif

Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai maksimum, nilai minimum, nilai rata-rata mean, nilai standar deviasi, dan range dari variabel sumber daya manusia, penerapan teknologi, ketidakpastian lingkungan dan efektivitas implementasi anggaran berbasis kinerja. Berdasarkan analisis statistik deskriptif diperoleh data berikut. Tabel 4.1 Hasil Uji Statistik Deskriptif Variabel N Range Min. Max. Mean Std. Deviation SDM Penerapan Teknologi Ketidakpastian Lingkungan EIABK 66 66 66 66 30 11 13 13 29 24 34 21 59 35 47 34 47.86 29.65 42.06 29.45 6.549 3.160 2.876 2.983 Sumber : hasil pengolahan data dengan SPSS Berdasarkan Tabel 4.1, diketahui sumber daya manusia memiliki nilai minimum adalah 29 sedangkan nilai maksimumnya adalah 59. Rata-rata mean adalah 47.86 dan standar deviasinya sebesar 6.549. Variabel penerapan teknologi memiliki nilai minimum yaitu 24 sedangkan nilai maksimumnya adalah 35. Rata-rata mean adalah 29.65 dan standar deviasinya sebesar 3.160. Variabel ketidakpastian lingkungan memiliki nilai minimum yaitu 34 sedangkan nilai maksimumnya adalah 47. Rata-rata mean adalah 42.06 dan standar deviasinya sebesar 2.876. Universitas Sumatera Utara 46 Variabel efektivitas implementasi anggaran berbasis kinerja memiliki nilai minimum yaitu 21 sedangkan nilai maksimumnya adalah 34. Rata-rata mean adalah 29.45 dan standar deviasinya sebesar 2.983.

4.2. Uji Validitas dan Reliabilitas

4.2.1. Uji Validitas

Agar diperoleh distribusi nilai hasil pengukuran mendekati normal, maka sebaiknya jumlah responden paling sedikit 30 orang. Dalam penelitian ini pembagian kuesioner melibatkan 66 responden. Berikut hasil dari uji validitas terhadap butir-butir pertanyaan dari variabel sumber daya manusia, penerapan teknologi, ketidakpastian lingkungan dan efektivitas implementasi anggaran berbasis kinerja. Nilai patokan untuk uji validitas adalah koefisien korelasi yang mendapat nilai lebih besar dari nilai r tabel yaitu 0.244. Nilai r tabel dilihat berdasarkan jumlah sampel yang digunakan yaitu 66. Berikut hasil uji validitas unt8iiiouk masing-masing variabel dalam model penelitian ini. Tabel 4.2 Hasil Uji Validitas Sumber Daya Manusia Pertanyaan Nilai r hitung Nilai r valid Kesimpulan P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 0.735 0.548 0.611 0.831 0.893 0.865 0.870 0.550 0.864 0.537 0.244 0.244 0.244 0.244 0.244 0.244 0.244 0.244 0.244 0.244 Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Universitas Sumatera Utara 47 P11 P12 0.726 0.462 0.244 0.244 Valid Valid Sumber : hasil pengolahan data dengan SPSS Berdasarkan hasil Tabel 4.2, hasil koefisien korelasi setiap pernyataan dalam variabel sumber daya manusia lebih besar dari nilai r tabel 0.244 sehingga semua butir pernyataan dalam kuesioner sumber daya manusia valid. Tabel 4.3 Hasil Uji Validitas Penerapan Teknologi Pertanyaan Nilai r hitung Nilai r valid Kesimpulan P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 0.547 0.741 0.587 0.696 0.682 0.565 0.660 0.244 0.244 0.244 0.244 0.244 0.244 0.244 Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Sumber : hasil pengolahan data dengan SPSS Berdasarkan hasil Tabel 4.3, hasil koefisien korelasi setiap pernyataan dalam variabel penerapan teknologi lebih besar dari nilai r tabel 0.244 sehingga semua butir pernyataan dalam kuesioner penerapan teknologi valid. Tabel 4.4 Hasil Uji Validitas Ketidakpastian Lingkungan Pertanyaan Nilai r hitung Nilai r valid Kesimpulan P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 0.677 0.541 0.368 0.383 0.494 0.465 0.506 0.402 0.244 0.244 0.244 0.244 0.244 0.244 0.244 0.244 Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Universitas Sumatera Utara 48 P9 P10 P11 0.351 0.447 0.531 0.244 0.244 0.244 Valid Valid Valid Sumber : hasil pengolahan data dengan SPSS Berdasarkan hasil Tabel 4.4, hasil koefisien korelasi setiap pernyataan dalam variabel ketidakpastian lingkungan lebih besar dari nilai r tabel 0.244 sehingga semua butir pernyataan dalam kuesioner ketidakpastian lingkungan valid. Tabel 4.5 Hasil Uji Validitas Efektivtas Implementasi Anggaran Berbasis Kinerja Pertanyaan Nilai r hitung Nilai r valid Kesimpulan P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 0. 845 0.709 0.733 0.688 0.267 0.804 0.738 0.244 0.244 0.244 0.244 0.244 0.244 0.244 Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Sumber : hasil pengolahan data dengan SPSS Berdasarkan hasil Tabel 4.5, hasil koefisien korelasi setiap pernyataan dalam variabel efektivitas anggaran berbasis kinerja lebih besar dari nilai r tabel 0.244 sehingga semua butir pernyataan dalam kuesioner efektivitas anggaran berbasis kinerja valid. Berdasarkan hasil uji validitas pada Tabel 4.2 hingga 4.6 terhadap pertanyaan-pertanyaan pada variabel sumber daya manusia, penerapan teknologi, ketidakpastian lingkungan dan efektivitas implementasi anggaran berbasis kinerja telah terbukti secara statistik bahwaseluruh pertanyaan bersifat valid. Universitas Sumatera Utara 49

4.2.2. Uji Reliabilitas

Uji reliabilitas harus dilakukan hanya pada pertanyaan yang telah memiliki atau memenuhi uji validitas, jadi jika tidak memenuhi syarat uji validitas maka tidak perlu diteruskan untuk uji reliabilitas. Berikut hasil dari uji reliabilitas terhadap butir-butir pertanyaan yang valid. Tabel 4.6 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Nilai Cronbach Alpha Reliabel Kesimpulan SDM Penerapan Teknologi Ketidakpastian Lingkungan EIABK 0.914 0.753 0.646 0.805 0.6 0.6 0.6 0.6 Reliabel Reliabel Reliabel Reliabel Sumber : hasil pengolahan data dengan SPSS Berdasarkan Tabel 4.6 dapat dilihat bahwa semua nilai cronbach alpha pada masing-masing variabel lebih besar dari 0.6. Diketahui bahwa kuesioner dari variabel sumber daya manusia, penerapan teknologi, ketidakpastian lingkungan dan efektivitas implementasi anggaran berbasis kinerja bersifat reliabel, karena nilai cronbach alpha lebih besar dari 0.6. Untuk itu semua variabel bersifat reliabel.

4.3. Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik ini dilakukan untuk mengetahui kondisi data yang ada dalam penelitian ini dan menentukan model analisis yang paling tepat digunakan. Uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian terdiri dari : Universitas Sumatera Utara 50

4.3.1. Uji Normalitas

Pengujian ini dilakukan untuk masing-masing variabel dengan menggunakan One-Kolmogorov-Smirnov Test. Tingkat signifikan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebesar 5 . Pengujianyang dilakukanadalahdengan menggunakanpengujiandua arahdenganmembandingkannilaip.Data dikatakan berdistribusinormalapabilanilaisignifikansi Asymp. Sig.yangdidapatlebihbesardari0.05.Pengujian normalitas dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel independen dan dependen memiliki distribusi normal. Data yang baik dan layak digunakan dalam penelitian adalah daya yang memiliki distribusi normal. Berikut adalah hasil uji normalitas pada model penelitian ini. Tabel 4.7 Hasil Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 66 Normal Parameters a,,b Mean .0000000 Std. Deviation 2.21568064 Most Extreme Differences Absolute .083 Positive .083 Negative -.067 Kolmogorov-Smirnov Z .674 Asymp. Sig. 2-tailed .754 a. Test distribution is Normal. Universitas Sumatera Utara 51 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 66 Normal Parameters a,,b Mean .0000000 Std. Deviation 2.21568064 Most Extreme Differences Absolute .083 Positive .083 Negative -.067 Kolmogorov-Smirnov Z .674 Asymp. Sig. 2-tailed .754 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber : hasil pengolahan data dengan SPSS Tabel 4.7 menunjukkan bahwa nilai signifikansi Asymp. Sig. 2- tailed sebesar 0.754 lebih besar dari 0.05. Jadi dapat disimpulkan bahwa data yang diuji dalam penelitian ini berdistribusi normal.

4.3.2. Uji Multikolinieritas

Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Berikut hasil uji multikolinearitas terhadap model dalam penelitian ini. Universitas Sumatera Utara 52 Tabel 4.8 Hasil Uji Multikolinieritas Model Collinearity Statistics Tolerance VIF SDM 0.680 1.471 Penerapan Teknologi 0.679 1.473 Ketidakpastian Lingkungan 0.744 1.344 Sumber : hasil pengolahan data dengan SPSS Hasil uji multikolinearitas dari masing-masing variabel independen menunjukan nilai Variance Inflation Factor VIF memiliki nilai tidak lebih dari 10, begitu juga apabila ditinjau dari nilai Tolenrace memiliki nilai tidak kurang dari 0.1. Jadi dapat dikatakan bahwa masing-masing dari variabel independen terbebas dari multikolinearitas dalam model regresi.

4.3.3. Uji Heteroskedastisitas

Model regresi yang baik adalah yang homoskodesitas atau tidak terjadi heteroskedasitas. Uji ini dilakukan dengan menggunakan analisis grafik scatterplot antara nilai prediksi variabel ZPRED dengan residualnya SRESID. Untuk mengetahui adanya heteroskedastisitas adalah dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik Scatterplot dengan ketentuan: - Jika terdapat pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur maka menunjukkan telah terjadi heteroskedastisitas. - Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Universitas Sumatera Utara 53 Gambar 4.1 Hasil Uji Heteroskedastisitas Dari grafik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak diatas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat di simpulkanbahwa tidak terjadi heteroskedasitas pada model regresi.

4.4. Pengujian Analisis Regresi Linear Berganda

Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi linier berganda untuk mengetahui gambaran mengenai pengaruh sumber daya manusia, akuntabilitas, penerapan teknologi dan ketidakpastian lingkungan terhadap Universitas Sumatera Utara 54 efektivitas implementasi anggaran berbasis kinerja. Hasil analisis regresi dapat dilihat pada tabel berikut: Tabel 4.9 Hasil Analisis Regresi Linear Berganda Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 1.490 4.227 .352 .726 SDM .119 .052 .261 2.278 .026 Penerapan Teknologi .115 .108 .122 1.063 .292 Ketdakpastian Lingkungan .449 .113 .433 3.956 .000 Berdasarkan Tabel 4.9 dapat diketahui persamaan regresi linier bergandanya, yaitu : � = 1.490 + 0.119� 1 + 0,115 � 2 + 0,449 � 3 + � Dari persamaan tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut: 1. Konstanta a = 1.490 menunjukkan nilai kosntan, dimana jika nilai variabel independen sama dengan nol, maka variabel efektivitas implementasi anggaran berbasis kinerja Y sama dengan 1.490. 2. Koefisien X 1 b 1 = 0.119, menunjukkan bahwa variabel sumber daya manusia X 1 berpengaruh positif terhadap efektivitas implementasi anggaran berbasis kinerja Y. Artinya jika variabel sumber daya manusia ditingkatkan maka akan meningkatkan efektivitas implementasi anggaran berbasis kinerja sebesar 0.119. 3. Koefisien X 2 b 2 = 0.115, menunjukkan bahwa variabel penerapan teknologi X 2 berpengaruh positif terhadap efektivitas implementasi anggaran berbasis kinerja Y. Artinya jika variabel penerapan teknologi ditingkatkan maka Universitas Sumatera Utara 55 akan meningkatkan efektivitas implementasi anggaran berbasis kinerja sebesar 0.115. 4. Koefisien X 3 b 3 = 0.449, menunjukkan bahwa variabel ketidakpastian lingkungan X 3 berpengaruh positif terhadap efektivitas implementasi anggaran berbasis kinerja Y. Artinya jika variabel ketidakpastian lingkungan ditingkatkan maka akan meningkatkan efektivitas implementasi anggaran berbasis kinerja sebesar 0.449. 5. Standar error e menunjukkan tingkat kesalahan pengganggu.

4.5. Pengujian Hipotesis