Uji Multikolinieritas Uji Adjusted R² Uji F Simultan

50

4.1.5.2 Uji Multikolinieritas

Uji Multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui hubungan yang bermakna korelasi antara setiap variabel bebas dalam suatu model regresi. Model regresi yang baik adalah tidak terjadai korelasi diantara variabel bebas. Multikoleniaritas dapat dilihat dari nilai tolerance variance inflation factor VIF. Jika nilai tolerance lebih besar dari 0,10 VIF kurang dari 10, maka dapat dikatakan model telah bebas dari masalah multikolinearitas. Variabel Tolerance VIF Kapasitas SDM X1 0,623 1,604 Pemanfaatan TI X2 0,497 2,012 Sistem Pengendalian Internal X3 0,960 1,042 Pengembangan Mutu Karyawan X4 0,724 1,382 Sumber : Data Primer diolah, 2016 Tabel 4.7 Uji Multikolinearitas Berdasarkan tabel 4.7 diketahui bahwa nilai Tolerance semua variabel independen 0.10 yaitu sebesar 0,623, 0,497, 0,960 dan 0,724 dengan nilai VIF semua variabel independen kurang dari 10 yaitu sebesar 1,604, 2,012, 1,042 dan 1,382 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel tersebut tidak terjadi multikolinieritas.

4.1.5.3 Uji Heterokedastisitas

Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Universitas Sumatera Utara 51 Gambar 4.3 Grafik Scatterplot Dari grafik Scatterplot dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar dan tidak membentuk pola tertentu dan titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka heteroskedastisitas tidak terjadi.

4.1.6 Uji Hipotesis

Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi linear berganda dengan bantuan program SPSS 20. Analisis regresi linier berganda dilakukan untuk mencari pengaruh dua variabel bebas atau lebih terhadap variabel terikat. Besarnya pengaruh tersebut dapat dilihat pada tabel 4.8 dibawah ini: Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta Constant 3,980 ,878 4,534 ,000 Kapasitas Sumberdaya Manusia ,184 ,187 ,244 ,983 ,003 Pemanfaatan Teknologi Informasi -,131 ,160 -,227 -,816 ,002 Sistem Pengendalian Internal ,007 ,131 ,011 ,056 ,956 Pengembangan Mutu Karyawan -,048 ,121 -,090 -,392 ,698 a. Dependent Variable: Kualitas Laporan Keuangan Sumber : Data Primer diolah, 2016 Tabel 4.8 Analisis Regresi Berganda Universitas Sumatera Utara 52 Hasil perhitungan pada tabel 4.8 coefficients diperoleh nilai persamaan regresi linier berganda sebagai berikut:

4.1.6.1 Uji Adjusted R²

Nilai adjusted R² menunjukkan seberapa besar variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen. Nilai adjusted R² dapat dilihat pada tabel 4.9 yaitu sebesar 0,413. Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 ,201 a ,040 ,413 ,35292 ,040 ,262 4 25 ,000 a. Predictors: Constant, Pengembangan Mutu Karyawan, Kapasitas Sumberdaya Manusia, Sistem Pengendalian Internal, Pemanfaatan Teknologi Informasi b. Dependent Variable: Kualitas Laporan Keuangan Sumber : Data Primer diolah, 2016 Tabel 4.9 Uji Adjusted R² Hal ini menunjukkan bahwa dalam penelitian ini variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen sebesar 41,3, sedangkan sisanya yaitu sebesar 58,7 dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam penelitian ini.

4.1.6.2 Uji F Simultan

Uji statistik F menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara simultan terhadap variabel dependen. Apabila nilai signifikansi 0,05 berarti bahwa variabel independen secara bersamaan memiliki pengaruh terhadap variabel dependen. Y = 3,980 + 0,184X 1 - 0,131 X 2 + 0,007X 3 - 0,048 Universitas Sumatera Utara 53 ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression ,131 4 ,033 ,262 ,000 b Residual 3,114 25 ,125 Total 3,244 29 a. Dependent Variable: Kualitas Laporan Keuangan b. Predictors: Constant, Pengembangan Mutu Karyawan, Kapasitas Sumberdaya Manusia, Sistem Pengendalian Internal, Pemanfaatan Teknologi Informasi Sumber : Data Primer diolah, 2016 Tabel 4.10 Uji F Simultan Berdasarkan tabel tersebut dapat dilihat bahwa dalam penelitian ini variabel independent mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel independen dengan nilai signifikansi 0,000 .

4.1.6.3 Uji t Parsial