Karakteristik responden yang dipilih untuk diminta mengisi kuisioner berdasarkan beberapa kriteria, antara lain:
1. Karyawan yang hanya menggunakan sistem informasi akuntansi berbasis
komputer PT. Putramataram Coating International. 2.
Karyawan yang berada di bagian manajemen, keuangan, akuntansi, pemasaran, RD, PE, personalia yang dalam menjalankan tugasnya
menggunakan Sistem Informasi Akuntansi Berbasis Komputer.
3.4. TEKNIK PENGUMPULAN DATA
Jenis Data
Data yang digunakan dalam penyusunan penelitian ini antara lain :
a. Data Primer
Data primer merupakan sumber suatu riset yang diperoleh secara langsung dari sumber asli atau pihak pertama secara khusus dikumpulkan
oleh peneliti untuk menjawab pertanyaan riset. Sumber data secara langsung diperoleh dari hasil kuisioner.
b. Data Sekunder
Data sekunder merupakan data riset yang diperoleh peneliti secara tidak langsung melalui media perantara. Data sekunder biasanya berupa bukti,
catatan, atau laporan historis yang telah tersusun dalam arsip baik dan rapi. Data yang diperoleh penulis terdiri dari data
– data bagian personalia
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
meliputi jumlah karyawan, struktur organisasi perusahaan, laporan penjualan, dan lain sebagainya yang terkait dengan variabel penelitian.
Sumber Data
Sumber data merupakan asal mula pengambilan data, dimana sumber data dalam penelitian ini adalah responden yaitu karyawan pengguna Sistem
Informasi Akuntansi Berbasis Komputer PT. Putramataram Coating International yang menggunakan komputer.
Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi :
1. Kuesioner
Teknik pengumpulan data dengan mengajukan daftar pertanyaan yang sudah tersusun rapi dan terstruktur, tertulis kepada responden untuk diisi
sehubungan dengan masalah yang diteliti dan kemampuan untuk tiap jawaban diberikan nilai skor. Responden diberi daftar pertanyaan yang
terdiri dari 4 indikator. Indikator pertama mengenai kualitas sistem, indikator kedua mengenai kualitas informasi, data ketiga mengenai
perceived ease of use, dan yang terakhir mengenai kepuasan kerja pengguna sistem informasi berbasis komputer.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
2. Dokumentasi
Di dalam penelitian juga dilakukan pengumpulan dokumen – dokumen
perusahaan yang dibutuhkan dalam penelitian dengan cara mencatat dan mengopy data perusahaan.
3.5. TEKNIK ANALISIS DAN UJI HIPOTESIS
3.5.1. TEKNIK ANALISIS
Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah Partial Least Square PLS, metode Partial Least Square PLS merupakan factor
indeterminacy metode analisis yang powerful oleh karena tidak mengasumsikan data harus dengan pengukuran skala ukuran variable tertentu
dan dengan jumlah sampel dapat kecil. PLS dapat juga digunakan untuk konfirmasi teori. Model persamaan struktural untuk menguji teori dengan
tujuan prediksi, pendekatan PLS lebih cocok. Terdapat kelebihan dalam penggunaan teknik ini salah satunya adalah ukuran sampel yang digunakan
tidak harus dibandingkan dengan metode analisis SPSS yang minimal 30 sampel. Kelebihan lain dari penggunaan PLS adalah data yang diolah tidak
harus berdistribusi normal multivariative indikator dengan skala kategori, ordinal, interval sampai rasio yang dapat digunakan pada model yang sama.
Dengan pendekatan PLS dapat membantu peneliti untuk mendapatkan nilai variable laten untuk tujuan prediksi, dan PLS dimaksudkan untuk causal
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
perdictive analysis dalam situasi kompleksitas yang tinggi dan dukungan teori yang rendah Ghozali,2011:18-19.
1. Inner model
Inner model yang kadang disebut juga dengan inner relation, structural model dan substantive theory. Merupakan model yang menggambarkan
hubungan antar variable laten berdasarkan pada substantive theory Ghozal,2011:23. Perancangan Model Struktural hubungan antar variabel
laten didasarkan pada rumusan masalah atau hipotesis penelitian. Persamaan model struktural :
η
1
= γ
11
ξ
1
+ γ
12
ξ
2
+ γ
13
ξ
3
+
ζ
Keterangan:
= Variabel Laten Endogen Variabel Terikat
ξ = Variabel Laten Eksogen Variabel Bebas
γ = Koefisien pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen
= Galat model structural Sofyan Yamin, 2011: 38
2. Outer model
Outer Model sering juga disebut outer relation atau measurement model. Merupakan model yang mendefinisikan bagaimana setiap blok indikator
berhubungan dengan variable latennya. Ghozali, 2011:23. Hubungan antar variabel laten dengan variabel indikator bersifat reflektif yaitu
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
perubahan pada variable laten akan mempengaruhi indikator sebaliknya perubahan pada indikator tidak akan mempengaruhi variable laten
Sofyan Yamin,2011:10. Persamaan Model Pengukuran Variabel Eksogen Bebas:
X
1
= X
1
1
+
1
X
2
= X
2
1
+
2
X
3
= X
3
1
+
3
X
4
= X
4
1
+
4
X
5
= X
5
1
+
5
X
6
= X
6
1
+
6
X
7
= X
7
1
+
7
dan seterusnya sampai X
18
= X
18
1
+
18
Keterangan: X adalah varibel indikator yang dipengaruhi variabel eksogen
adalah variabel laten eksogen X adalah loading faktor variabel eksogen
adalah galat pengukuran pada variabel eksogen Sofyan Yamin, 2011: 37
Persamaan Model Pengukuran Variabel Endogen Terikat
Y
1
= Y
1
1
+
1
Y
2
= Y
2
1
+
2
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Y
3
= Y
3
1
+
3
Y
4
= Y
4
1
+
4
Y
5
= Y
5
1
+
5
Keterangan: Y adalah variabel indikator yang dipengaruhi variabel endogen
adalah variabel laten endogen Y adalah loading faktor variabel endogen
adalah galat pengukuran pada variabel endogen Sofyan Yamin, 2011:38
Evaluasi Goodness of Fit Outer Model
a. Convergent Validity
Convergent Validity dari model pengukuran dengan refleksif indikator dinilai berdasarkan korelasi antara item score component score dengan
costruct score yag dihitung dengan PLS. Ukuran reflektif individual dikatakan tinggi jika berkorelasi lebih dari 0,7 dengan konstruk yang
ingin diukur. Namun demikian unuk penelitian pada tahap awal dari pengembangan skala pengukuran nilai loading 0,5 sampai 0,6 dianggap
cukup Ghozali,2011:25.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
b. Discriminant Validity
Discriminant Validity dari model pengukuran refleksif indicator dinilai dengan konstruk. Jika korelasi konstruk dengan item pengukuran lebih
besar daripada ukuran konstruk lainnya, maka hal ini menunjukan bahwa konstruk laten meprediksi ukuran pada blok mereka lebih baik. Metode
lain yang dapat digunakan adalah membandingkan nilai square roof of average variance extracted AVE setiap konstruk dengan korelasi antara
konstruk dengan konstruk lainnya dalam model. Jika nilai akar kuadrat AVE setiap konstruk lebih besar daripada nilai korelasi konstruk lainnya
dalam model, maka dikatakan memiliki nilai discriminant validity yang baik. Dimana nilai AVE atau cross loading lebih besar dari 0,05
Ghozali,2011:25.
c. Composite Reliability
Composity Reliability blok indicator yang mengukur suatu konstruk dapat dievaluasi dengan dua macam yaitu internal concistency dan cronbach
alpha. Nilai batas yang diterima untuk tingkat realibilitas composite adalah lebih besar dari 0,7. Metode lain yang dapat digunakan adalah
dengan Cronbanch Alpha, nilai yang diharapkan lebih besar dari 0,6 untuk semua konstruk Ghozali,2011:25-26.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
3. Evaluasi Goodness of Fit Inner Model
Dievaluasi dengan menggunakan R- Square untuk konstruk dependen dan diukur dengan melihat Q
– square predictive relevance untuk mengukur seberapa baik nilai observasi dihasilkan oleh model dan juga estimasi
parameternya. Nilai Q – square lebih besar dari 0 nol menunjukkan
bahwa model mempunyai nilai predictive relevance Ghozali,2011:26.
3.5.2. UJI HIPOTESIS Hipotesis statistik untuk outer model adalah :
Ho : λi = 0 : indikator yang digunakan dapat memprediksi variabel laten H1 : λ1 ≠ 0 : indikator yang digunakan tidak dapat memprediksi variabel laten
Hipotesis Statistik untuk inner model adalah :
Hipotesis 1 : H
o : γi = 0 : terdapat pengaruh kualitas sistem terhadap kepuasan kerja pengguna SIA berbasis komputer.
Ho : γi ≠ 0 : tidak terdapat pengaruh kualitas sistem terhadap kepuasan kerja pengguna SIA berbasis komputer.
Hipotesis 2 : Ho : γi = 0 : terdapat pengaruh kualitas informasi terhadap kepuasan kerja
pengguna SIA berbasis komputer.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Ho : γi ≠ 0 : tidak terdapat pengaruh kualitas informasi terhadap kepuasan kerja pengguna SIA berbasis komputer
Hipotesis 3 : Ho : γi = 0 : terdapat pengaruh perceived ease of use terhadap kepuasan kerja
pengguna SIA berbasis komputer. Ho : γi ≠ 0 : tidak terdapat pengaruh perceived ease of use terhadap kepuasan
kerja pengguna SIA berbasis komputer.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
58
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. DESKRIPSI DATA PENELITIAN
