Jenis Data Analisis Statistik Deskriptif Uji Regresi Linier Berganda Analisis Statistik Deskriptif

43

3.7 Jenis Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer, yang merupakan sumber data penelitian yang diperoleh secara langsung dari sumber asli dalam penelitian ini data primer diperoleh melalui penyebaran kuesioner masing- masing SKPD.

3.8 Analisis Statistik Deskriptif

Menurut Sugiyono 2004, “Analisis deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya”. Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai maksimum, nilai minimum, nilai rata- rata mean, nilai standar deviasi, dan nilai varians dari setiap variabel. 3.9 Uji Validitas dan Reliabilitas Data 3.9.1 Uji Validitas Data Validitas data adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat validitas atau kesahihan suatu instrumen, sebuah instrumen dikatakan valid apabila mampu mengukur apa yang diukurnya Ancok, 1998: 120. Validitas data penelitian ditentukan oleh proses pengukuran yang akurat dan kuat. Validitas data penelitian ini adalah dengan menggunakan analisis pearson correlation. Jika korelasi antara masing-masing indikator variabel terhadap total konstruk variabel menunjukkan nilai positif dan hasil yang signifikan, maka dinyatakan valid, dalam hal ini signifikan pada level 0,05 2-tailed Ghozali, 2005 : 47. Universitas Sumatera Utara 44

3.9.2 Uji Reliabilitas Data

Instrument dikatakan reliable jika memberikan hasil yang konsisten dan stabil dari waktu ke waktu Santoso : 2008. Pengujian konsisten internal penelitian ini menggunakan koefisien cronbach alpha.Teknik cronbach alfa merupakan teknik pengujian konsistensi reliabilitas antar item yang popular dan menunjukkan indeks konsistensi reliabilitas yang cukup sempurna. Kriteria uji reliabilitas ini adalah jika nilai Alpha dari nilai r tabel maka dikatakan reliabel. Sedangkan jika nilai Alpha dari nilai r tabel maka diakatan tidak reliabel Widiyanto, 2012. 3.10 Uji Asumsi Klasik 3.10.1 Uji Normalitas Menguji apakah sampel didistribusikan secara normal. Pengujian terhadap normalitas data dilakukan dengan cara mendeteksi uji normalitas data dengan melihat grafik normal Probability Plot. Apabila pada titik garfik normal Probability Plot tampak bahwa titik-titik menyebar disekitar garis diagonal dan searah mengikuti garis diagonal atau garis histogram menunjukkan pola distribusi normal maka hal ini dapat disimpulkan bahwa residual data memiliki distribusi normal atau data memenuhi asumsi klasik normalitas.

3.10.2 Uji Multikolinearitas

Uji ini dimaksud untuk mendeteksi gejala korelasi antara variabel bebas yang satu dengan variabel bebas yang lainnya. Uji multikolinearitas dapat dilakukan dengan dua cara yaitu dengan melihat VIF Variance Inflation Factors Universitas Sumatera Utara 45 dan nilai tolerance. Jika VIF 10 dan nilai tolerance 0,01 maka tidak terjadi multikolinearitas Ghozali, 2005 : 92.

3.10.3 Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan yang lain. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya bersifat tetap, maka hal ini disebut dengan homokedastisitas. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya berubah-ubah, maka hal ini disebut dengan heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah model yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Cara untuk mengamati terjadinya heteroskedastisitas atau tidak dapat dilihat dari scatter plot dimana tidak terjadi pola tertentu pada grafik. Jika terjadi pola tertentu maka telah terjadi heterokedastisitas Sangadji dan Sopiah 2010:249.

3.11 Uji Regresi Linier Berganda

Untuk menentukan hubungan yang berlaku antara pemahaman terhadap SAP, pelatihan, akuntabilitas, dan transparansi yang berpengaruh terhadap penyusunan laporan keuangan daerah pada Pemerintah Kota Padangsidimpuan, maka analisis statistik yang digunakan adalah persamaan Regresi Linier berganda dengan model persamaan sebagai berikut : Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + e Dimana : Y = Penyusunan Laporan Keuangan Daerah a = Konstanta Universitas Sumatera Utara 46 b1 = Nilai koefisien regresi Pemahaman terhadap SAP b2 = Nilai koefisien regresi Pelatihan b3 = Nilai koefisien regresi Akuntabilitas b4 = Nilai koefisien regresi Transparansi X 1 = Pemahaman Standar Akuntansi Pemerintahan SAP X 2 = Pelatihan X 3 = Akuntabilitas X 4 = Transparansi e = Tingkat Kesalahan Pengganggu 3.12 Uji Hipotesis 3.12.1 Uji Determinasi R 2 Bertujuan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Di mana kontribusi variabel independen persentase dapat mempengaruhi variabel dependen dan sisanya sebesar persentase dipengaruhi oleh variabel lain diluar model penelitian ini.

3.12.2 Pengujian Secara Simultan Uji-F

Uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama atau simultan mempengaruhi variabel dependen. Rumusan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : Tingkat signifikansi yang digunakan pada uji F ini d igunakan α = 5 yang artinya kemungkinan kesalahan hanya boleh lebih kecil atau sama dengan 5. Jika lebih besar dari 0,05 maka variabel tersebut tidak layak dipakai. Universitas Sumatera Utara 47

3.12.3 Pengujian Secara Parsial Uji-t

Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variabel dependen. Pengujian dilakukan dengan menggunakan Significance Level 0,05 α=5. Penerimaan atau penolakan hipotesis dilakukan dengan kriteria sebagai berikut : a Jika nilai signifikan 0,05 maka hipotesis ditolak koefisien regresi tidak signifikan. Hal ini berarti bahwa secara parsial variabel independen tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. b Jika nilai signifikan ≤ 0,05 maka hipotesis diterima ko efisien regresi signifikan. Hal ini berarti secara parsial variabel independen tersebut mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. Universitas Sumatera Utara 48 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 varians dari variabel Pemahaman SAP, Pelatihan, Akuntabilitas, Transparansi, dan Penyusunan Laporan Keuangan. Berdasarkan analisis statistik deskriptif diperoleh gambaran sampel sebagai berikut. Tabel 4.1 Statistik Deskriptif dari Pemahaman SAP, Pelatihan, Akuntabitas, Transparansi, dan Penyusunan Laporan Keuangan Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Variance Pemahaman SAP 56 6 16 9.86 2.460 6.052 Pelatihan 56 12 30 20.70 4.147 17.197 Akuntabilitas 56 7 18 13.75 2.466 6.082 Transparansi 56 6 20 13.11 2.417 5.843 Penyusunan Laporan Keuangan 56 10 20 15.54 2.132 4.544 Valid N listwise 56 Sumber: hasil olahan software SPSS16 Berdasarkan Tabel 4.1, diketahui nilai Pemahaman SAP minimum adalah 6 sedangkan nilai Pemahaman SAPmaksimum adalah 16. Rata-rata mean Pemahaman SAP adalah 9,86, dan standar deviasinya sebesar 2,46. Diketahui nilai Pelatihan minimum adalah 12 sedangkan nilai Pelatihan maksimum adalah 30. Rata-rata mean Pelatihan adalah 20,7, dan standar deviasinya sebesar 4,147. Diketahui nilai Akuntabilitas minimum adalah 7 sedangkan nilai Akuntabilitas maksimum adalah 18. Rata-rata mean Akuntabilitas adalah 13,75, dan standar deviasinya sebesar 2,466.Diketahui nilai Transparansi minimum adalah Universitas Sumatera Utara 49 6sedangkan nilai Transparansi maksimum adalah 20. Rata-rata mean Transparansi adalah 13,11, dan standar deviasinya sebesar 2,417.Diketahui nilai Penyusunan Laporan Keuangan minimum adalah 10 sedangkan nilai Penyusunan Laporan Keuangan maksimum adalah 20. Rata-rata mean Penyusunan Laporan Keuangan adalah 15,54, dan standar deviasinya sebesar 2,132. 4.2 Uji Validitas dan Reliabilitas 4.2.1 Uji Validitas