Siska Kartika Amalia, 2014 Faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan sistem informasi akuntansi
studi pada universitas swasta kota bandung yang menggunakan sia Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
Jika ≤
berarti tidak valid Suharsimi Arikunto, 2006:170
3.2.5.2 Uji Reliabilitas
Reliabilitas menyangkut ketepatan alat ukur, instrumen yang reliabel adalah instrumen yang bila digunakan beberapa kali untuk mengukur obyek yang
sama akan menghasilkan data yang sama. Sebagaimana Sugiyono 2012:456 menyatakan bahwa dalam pandangan kuantitatif “suatu data dinyatakan reliabel
apabila dua atau lebih peneliti dalam obyek yang sama menghasilkan data yang sama, atau peneliti sama dalam waktu berbeda menghasilkan dat
a yang sama”. Dalam penelitian ini pengujian reliabilitas instrumen dilakukan dengan
menggunakan metode Koefisien Alpha Cronbach’s. Koefisien ini merupakan
koefisien reliabilitas
yang paling
sering digunakan
karena koefisien ini
menggambarkan variasi dari item, baik untuk format benar atau salah atau seperti format pada skala likert. Adapun rumusnya sebagai berikut:
Arikunto, 2006:196
Dimana: = reliabilitas instrumen
k = banyak butir pertanyaan atau banyaknya soal
σt
2
= varian total ∑ σb
2
= jumlah varian butir r
11 = ∑ σ
σ
Siska Kartika Amalia, 2014 Faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan sistem informasi akuntansi
studi pada universitas swasta kota bandung yang menggunakan sia Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
Alpha Cronbach’s adalah koefisien keandalan yang menunjukkan seberapa baik item dalam suatu kumpulan secara positif berkorelasi satu sama
lain, Alpha Cronbach’s dihitung dalam rata-rata interkorelasi antar item yang
mengukur konsep. Menurut Sekaran 2006:177 Semakin dekat Alpha Cronbach’s
dengan 1 satu, semakin tinggi keandalan konsistensi internal. Menurut Sakaran 2006:177 adapun pengambilan keputusan untuk uji reliabilitas ini didasarkan
reliabilitas kurang dari 0,6 adalah kurang baik, sedangkan 0,7 adalah dapat diterima, dan diatas 0,8 adalah baik.
3.2.5.3 Uji
Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji normalitas berguna untuk mengetahui apakah variabel dependen, independen atau keduanya berdistribusi normal, mendekati normal atau
tidak. Jika
datanya tidak
berdistribusi normal
maka analisis
nonparametik yang digunakan, jika datanya berdistribusi normal maka analisi parametik yang dapat digunakan, termasuk korelasi. Untuk
melakukan uji normalitas dapat digunakan dengan Uji Komolgorov Smirnov dengan bantuan
SPSS 16 for Windows.
“Metode pengambilan keputusan untuk uji normalitas yaitu jika signifikasi 0,05 maka data
berdistribusi normal, dan jika signifikasi 0,05 maka data tersebut tidak berdistribusi normal” Duwi Priyatno:40.
b. Uji Multikolinearitas
Siska Kartika Amalia, 2014 Faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan sistem informasi akuntansi
studi pada universitas swasta kota bandung yang menggunakan sia Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
Pengujian multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanaya korelasi antar variabel independen
Ghozali, 2001. Ada dua atau lebih variabel bebas atau independen dalam analisis regresi berganda yang diduga akan mempengaruhi
variabel tergantung atau dependen. Pendugaan tersebut akan dapat dipertanggungjawabkan apabila tidak terjadi adanya hubungan yang
linear multikolinearitas diantara varibel-variabel independen. Adanya
hubungan yang linear antarvariabel independen akan menimbulkan
kesulitan dalam
memisahkan pengaruh
masing-masing terhadap
variabel dependen. Metode yang digunakan adalah dengan melihat nilai
inflatian factor
VIF pada model regresi. Menurut Ghozali 2001 apabila nilai VIF kurang dari 10 atau nilai tlerance lebih dari
0,1 maka tidak ada multikolinearitas antar variabel bebas yang diteliti. c.
Uji Autokorelasi Pengujian autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah suatu model
regresi linear ada korelasi atara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi
maka dinamakan ada problem autokorelasi Ghozali, 2001. Uji untuk mendeteksi adanya gejala autokorelasi dilakukan dengan menggunakan
tes statistik Durbin Watson dengan ketentuan sebagai berikut: 1.
Jia d dL atau d 4-dL, maka terdapat autokoreasi.
Siska Kartika Amalia, 2014 Faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan sistem informasi akuntansi
studi pada universitas swasta kota bandung yang menggunakan sia Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
2. Jika dUd4-dU, maka tidak terdapat autokoreasi.
d. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual suatu pengamatan ke
pengamatan lain,
jika varian
residual tetap
maka dikatakan
homokedastisitas dan jika berbeda heterokedastisitas. Ada beberapa cara yang ditempuh untuk mengetahuiadanya heterokedastisitas, Agus
Widarjono 2005: 147 yaitu sebagai berikut: 1.
Metode grafik, kriteria yang digunakan dalam metode ini adalah: jika grafik mengikuti pola tertentu misalnya linear, kuadratik,
atau hubungan
lain berarti
model tersebut
terjadi heterokedastisitas.
jika pada grafik plot tidak mengikuti pola atau aturan tertentu maka pada model tersebut tidak mengikuti pola atau aturan
tertentu. 2.
Uji Gark Park Test, yakni menggunakan grafik yang menggambarkan keterkaita variabel-variabel bebas misalkan X1
dengan nilai-nilai taksiran variabel – variabel pengganggu yang
dikuadratkan. 3.
Uji Glejser, yakni dengan cara meregresi nilai taksiran absolut variabel penggangu terhadap variabel Xi dalam beberapa bentuk.
Siska Kartika Amalia, 2014 Faktor-faktor yang mempengaruhi penggunaan sistem informasi akuntansi
studi pada universitas swasta kota bandung yang menggunakan sia Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
4. Uji korelasi rank spearman
5. Uji White, dengan cara meregresi residual kuadrat dengan variabel
bebas, variabel bebas kuadrat dan perkalian variabel bebas. Penelitian ini menggunakan uji Metode grafik dengan ketentuan jika
grafik mengikuti pola tertentu misalnya linear, kuadratik, atau hubungan lain berarti model tersebut terjadi heterokedastisitas tapi jika tidak
mengikuti pola atau aturan tertentu maka tidak terjadi heterokedastisitas.
3.2.6 Hipotesis dan Uji Hipotesis