PENUTUP ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PEMERINTAH PROVINSI DIY DALAM IMPLEMENTASI SAP BERBASIS AKRUAL MENURUT PP NO. 71 TAHUN 2010.

87

BAB V
PENUTUP

5.1 Kesimpulan
Berdasarkan
pengujian
Berdasar
rka
kan hasil analisis ddata
ataa da
ddan
n pe
peng
nguj
ujia
i n yang telah diuraikan
diu
i raikan pada bab
sebelumnya,

penulis
kesimpulan
sebagai
sebelum
mnya, maka pen
enul
ulis
is mengambil kesimpula
an se
seba
baggai berikut:
1..

Secaraa pparsial
Sumber
positif
arsi
ar
siaal Sum
mbe

ber Daya Manusia berpengaruh
berpengar
aruh
u posit
itif
if ssignifikan
igni
ig
n fikan terhadap
te
Kesiapan
melalui
nilai
Ke
Kesi
siap
apan penerapan
pen
enerapan SAP berbasis akrual. Hal ini dapatt di
ddilihat

liha
h t me
mela
lalu
lui ni
ila
lai thitung
hi
hit
tungg (1,741)
(1,741) > t-tabel (1,28982) dan nilai probabilitas sig.
g. (0,085)
(0,08
085)
5) < (0,1).
(0,11).
)
Semakin
provinsi
DIY,

maka
Sem
makin meningkat SDM yang dimiliki oleh pemerintah provin
nsi D
IY,, ma
IY
m
ka
akan
akrual.
ak
kan semakin meningkatkan Kesiapan penerapan SAP berbasis ak
krual.

2.

Komitmen
Komitmen Organisasi secara parsial mempunyai pengaruh yang positif
if dan
n

signifikan
terhadap
Kesiapan
SAP
Terlihat
pada
si
sig
gnifikan terhada
dapp Ke
Kesi
siap
apan
a Penerapan S
AP bberbasis
erba
er
basis akrual. Terl
rlih
ihat pad

da thitung (1,926) > t-tabel (1,28982)
(1,2898
982)
2) ddan
an nilai probabilitas sig. (0,057) < ((0,1).
0,1).
)
Jik komitmen organisasi pemerintah provinsi DIY semakin ttinggi,
Jika
ingg
in
ggi,
i, maka
maka
meningkatkan
Penerapan
akrual.
akan meni
ingkat
katka

kann Ke
Kesiapan
nP
ener
en
erap
apan
an SAP bberbasis
erba
er
basi
sis akru
k al.
l

3.

Teknologi
informasi
mempengaruhi

Kesiapan
Penerapan
Tekn
Te
knolog
gi in
info
formasi tidak me
mempenga
aruhi terhadap Ke
Kesi
siap
apan Pen
ener
erapan SAP
t-hitung
berbasis akrual. Jika dilihat pada t-hitun
ng yang berada pada nilai (0,455) > t(0,650)
tabel (1.65978)dan nilai prob
ob sig. (0,6

650) > 0,1. Kemampuan meningkatnya
dimiliki
Teknologi Informasi yang dimil
iliki ooleh
leh pemerintah provinsi DIY tidak akan
akrual.
berpengaruh apapun pada Kesiapan
a Penerapan SAP berbasis akrual

4.

Tata cara komunikasi yang dilakukan pemerintah provinsi DIY tidak
memiliki pengaruh terhadap kesiapan penerapan SAP berbasis akrual.

Terbukti oleh nilai t-hitung (1,271) < t-tabel (1.65978) dengan nilai prob
sig.(0,206) > syarat signifikan (0,1).
5.

organisasi,
Sumber daya manusia,, ko

komitmen org
rgan
a isasi, teknologi informasi, dan
bersama
komunikasi pemerintah
pem
pe
merintah provinsi DIY secara ber
ersa
sama – sama (simultan)
berpenga
garruh terhadap kesiapan
kesia
iapaan pe
pene
nera
rapa
p n SAP berbasis akrual.
akr
k ual. memenuhi

berpengaruh
penerapan
sy
yarat bahwa F hitung
hit
i un
ungg (9,068) > F tabel (2,46).
(2
2,46)
46)..
syarat
Hasil ini
ini penelitian
pe
an iini
ni mampu menjawab tujuan
tuju
tu
juan
a penelitian.
pen
nel
elit
itia
iann. Penel
Penelitian
lit
i ian ini

bertujuan
organisasi,
bertuj
ujua
uann un
uuntuk
tukk menguji kembali variabel SDM, komitmenn organis
isas
asi,
i, tteknologi
ekno
olo
l gi
informasi
Yogyakarta.
in
nfo
formasi da
dan komunikasi dengan objek di Provinsi Daerah Istimewa
Istime
mewa Y
ogyakartta.
og
Hasil
sebelumnya.
Ha
Hasi
sil penelitian
pennelitian ini memiliki hasil yang berbeda dengan penelitian se
ebelum
umny
nyaa.
Hanya
Ha
anya variabel SDM dan komitmen organisasi yang memiliki
memiliiki pengaruh
pengaru
ruhh
positif
akrual.
Variabel
ppo
sitiff signifikan terhadap kesiapan penerapan SAP berbasis akrua
al. Vari
riabeel
teknologi
komunikasi
terhadap
kesiapan
teknol
oloogi informasii da
dann ko
komu
m nikasi tidak
ak bberpengaruh
erpe
er
peng
ngaruh terhada
ap kesiap
pan
penerapan
Pemerintah
ppe
nerapan SAP berbasis akrual. Pem
emerrin
intah Provinsi DIY telah berupaya dalam
dalaam
da
mengembangkan
me
meng
gem
embangkan SIPKD untuk seluruh SKPD yang ada di Provinsi DIY,
DIY, namun
nam
amun
sebagian
responden
se
seba
bagi
g an bbesar
esar respo
pond
nden
en dalam ppenelitian
enel
en
elit
itia
iann iini
ni adalah
ad
dal
alah
ah staf
sta
taff bagian
bagian
i keuangan
keuan
nga
gann yang
tidakk me
memiliki
ki akses
aks
kses untuk membuat
mem
mbuat laporan
lap
aporan keuangan
n se
secara kkomputerisasi.
omputerisasi.
om
Komunikasi yang terjalin secara internal ddan
an eksternal di pemerintah Provinsi
cukup
Hal
DIY belum berjalan dengan cuku
up baik. Ha
al ini dapat terlihat bahwa pembebanan
hanya
tugas pengelolaan laporan keuangan
an han
anya diserahkan kepada satu orang dalam
setiap dinas yang memiliki garis koordinasi
koo
ordinasi langsung dengan bagian akuntansi
DPPKA. Pihak eskternal tidak dapat mengakses informasi keuangan secara
langsung dan mudah.

88

Selain dengan instrumen kuesioner penelitian ini memperkaya deskriptif
pembahasan melalui diskusi dengan beberapa responden (pegawai keuangan dan
akuntansi beberapa dinas) da
dann wawancaraa ke
kkepada
pada Kepala Bagian Akuntansi
dapat
DPPPKA Provinsi DIY.
DI Penelitian ini diharapkan dap
pat memberikan gambaran
pemerintah
Provinsi
dan bukti empiris
em
mengenai kesiapan
kes
e ia
iapa
pann pe
peme
m ri
rint
n ah daerah Pr
rov
ovinsi DIY dalam
menerapkan
keuangan.
menera
apkan SAP berbasis
berrba
basi
siss akrual pada pelaporan
n ke
keua
uang
ngan.

5.2 Keterbatasan
Kete
Ke
terb
rbatasaan Penelitian
Beberapa
adalah
Be
B
berappa keterbatasan yang dimiliki dalam penelitian ini adala
lah :
1.

Sumbangan
Daya
Manusia,
Sum
mbangan pengaruh variabel independen ( Sumber Da
aya M
anuusia,
an
Komitmen
hanya
Ko
omitmen Organisasi, Teknologi Informasi dan Komunikasi) ha
anya mampu
pu
menjelaskan
m
enjelaskan sebesar

23,20% terhadap variabel dependen.

Hall

ini
in
ni

banyak
me
menunjukkan
bany
ba
nyak
ak ssekali
ekali faktor-faktor
ek
faktor-fak
kto
torr yang
yang mempengaruhi
mempengaruh
uhii kesiapan
kesiap
pan
penerapan SAP berbasis akruall dapat
dapa
da
patt dimasukkan dalam penelitian sejenis.
sejeni
niss.
2.

Ada
Ad item pertanyaan dalam variabel SDM yang tidak valid sehingga
sehi
hinngga
ga hharus
arus
ar
dikeluarkan
yaitu
tentang
dikel
luarkkan da
dari
ri penelitian
penelitia
iann ya
yait
ituu berupa
be
kkesiapan
esia
es
iapa
p n respondenn te
ten
ntang
perubahan
dalam
penyusunan
keuangan
sesuai
SAP
pe
peru
rubahan da
dal
lam proses pen
enyusunann laporan keuang
ngan
an sesua
uaii S
AP basis
akrual.

3.

Pemerintah Provinsi DIY pada
padda tahun 22014
014 masih menerapkan uji coba hanya
pada tiga SKPD. Selain itu dukungan
duk
ukunga
gan jasa konsultan masih terus digunakan
untuk membantu pegawai pengelola
pengelo
lola keuangan yang memiliki latar belakang
pendidikan bukan akuntansi. Berdasarkan hasil diskusi dari beberapa
responden, mereka mengetahui SAP berbasis akrual dari peneliti. Responden

89

juga menyatakan bahwa pada akhirnya hasil akhir (laporan konsolidasi) juga
akan diperiksa kembali oleh bagian DPPKA, maka mereka merasa tidak harus
keuang
ngan
an semaksima
al mungkin.
m ngkin. Contoh dalam kasus ini,
mu
membuat laporan keuangan
semaksimal
responden kesulitan
kesu
suli
litan dalam klasifikasi biaya dann beban karena menurut
mereka aapapun
klasifikasinya
menghasilkan
papun klasifikasin
nya aakan
kann me
ka
meng
ngha
hasilkan selisih hhasil
asil yang sama.
as

5.3
5.
.3 Saran
1.

Jika
penerapan
SAP
berbasis
Jika iingin
n in melakukan
ng
melakukan penelitian tentang kesiapan pen
ner
e apan
n S
AP berb
basis
satuan
akrual
k
dapat menambahkan variabel lain seperti ukuran
ukura
ran sa
satu
tuan
a kerja
j
(Kusuma,
(Kus
usuma, 2013), Budaya Organisasi (Faradillah, 2013), aturan
aturan
an hhukum
u um
uk
(Ardiansyah,
mengembangkan
(A
Ardiansyah, 2012), dsb. Peneliti selanjutnya dapat mengemba
angkan item
em
pertanyaan
pe
ertanyaan pada kuesioner yang akan disebarkan.

2.

Penelitian
lingkup
yang
Pene
Pe
n litian selanjutnya
selan
nju
jutn
tnya
ya ddapat
apat menggantii objek
ap
obj
bjek
ek ppenelitian
enelitian ke lin
en
ingk
gkup yan
angg
lebih luas (pemerintah pusat)) at
berbeda
aatau
au lingkup di daerah lain yang ber
erbe
beda
da
karakteristiknya.
kara
ka
r kteristiknya.

3.

Bagii Pemerintah
provinsi
melakukan
Pemeriinta
tahh pr
pro
ovinsi DIY
DIY dapat
dap
apat
at m
elakuk
ukan
an recruitment
recruit
re
itment karyawan
karyyaw
awan
an dan
menempatkan
latar
mene
me
n mp
patka
kann karyawan
karyawan sesuai
sesua
uai dengann bidang keahliannya
keahliian
anny
nya dan la
lata
tar belakang
pendidikannya agar pengg
penggunaan
jasa
gunaan jas
sa konsultan dapat dikurangi atau
digunakan seminimal mung
mungkin.
Selain
ngkin. Sel
elain untuk menghemat pengeluaran
pemerintah, hal ini berguna agar
kemandirian
agaar kem
emandirian dan kesadaran untuk membuat
laporan keuangan yang berkualitass semakin ditingkatkan
ditingkatkan.

90

Daftar Pustaka

Abdullah, Syukriy. (2009). Ke
Kend
ndala Penerapan
Penera
rapa
pan SAP oleh Pemerintah Daerah.
Kendala
www.syukriy.wo
ord
rdpress,com
www.syukriy.wordpress,com

Aldiani, Sulani.
Sul
ulani. (2009). Faktor-faktor
Fak
kto
orr fa
fakt
ktor
or ppendukung
en
ndukung keberha
hasilan penerapan
keberhasilan
per
pe
raturan pe
eme
meri
rint
n ah N
o..24 T
ahun
ah
un 22005
0055 pa
00
pada pemerin
inta
t h Kabupaten
peraturan
pemerintah
No.24
Tahun
pemerintah
L
abuhan Batu
tu. Si
Sim
mposium Nasionall XII,
XII
II,
I, Universitas
Uni
niversitas Sumatera
Sum
mat
a era Utara,
Labuhan
Batu.
Simposium
Sumate
era Utara.
Sumatera

Ardiansyah
(2012)
Ardian
nsy
syah
ah (20
012
12) . Faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan
keesi
s apan penerapan
pen
ener
erapan
n PP
N
No
.711 Tahun 2010 tentang Standar Akuntansi Pemerintahan
Pemerin
intahann (studi
(stu
(s
tudi pada
pad
ada
No.71
unitt kerja
kerja KPPN Malang) . Skripsi, Universitas Brawijaya,
Brawijayaa, Malang.
Maala
lang
ng.

Boedijoewono,Noegroho.(2007).Pengantar
Bisnis
Jilid
Bo
Boedijo
oewono,Noegroho.(2007).Pengantar Statistika Ekonomi dan B
isniss Ji
Jili
l d 11..
Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Damayanti,
Laporan
Damay
yanti, Etrin. (2012). Analisis Implementasi Basis Akrual pada Lap
poran
Tahun
Keuangan Pemerintah Kota Berbasis Cash Toward Accrual
Accrruall Tahu
hunn
2007
2009.
Anggaran 200
0077 – 20
2009
09. Skripsi,
S ripsi, Universitas
Sk
Unive
vers
rsit
itas Indonesia
Ind
ndon
onesia , Jakarta.
Jakartaa.

Fa
Fara
r dillah, Andi (2013). Analisis Kesiapan
Kesia
i pan Pemerintah Daerah dalam
Faradillah,
Menerapkan
Pemerintah
M
Me
nerapkan Standar Akuntansi Pemerintah (Peraturan Pemer
erin
intahh
Nomo
No
mor 71 Tahun
Tah
ahun
un 2010).
201
010)
0). S
kripsi, Universitas
kr
Univ
Un
iver
ersi
sita
tass Hasanudin,
Hasa
Ha
sanu
nudi
din,
n, Makasar.
Mak
akas
asar
ar.
Nomor
Skripsi,

Ghozal
ali,
i, Imam.
m. (2011).
(20
2011). Aplikasi A
n lisis Multivariat
na
Multivariat dengan
an program
progr
g am SPSS.
SPSS.
Ghozali,
Analisis
BP Undip, Semarang.

Gibson et al., (2000). ORGANIZ
IZATION :Behavior, Structure, Processes, 10th
ORGANIZATION
edition. McGraw-Hill Companies,Inc,New
Comp
mpanies,,Inc,New York.
Halim, Abdul. (2004). Reformasi Akuntansi
Akkun
ntansi Keuangan dan Anggaran Daerah :
Dua Pilar utama Manajemen Keuangan Daerah
Daerah. Pidato Pengukuhan
Jabatan Guru besar pada Fakultas Ekonomi Universitas Gadjah Mada.
Tidak diterbitkan.

91

92

Hariyanto, Agus. (2012). Penggunaan Basis Akrual dalam
Pemerintahan di Indonesia. STIE Dharma Putra , Semarang.

Akuntansi

Indah. (2008).
8 Pengaruh Su
umb
mber Daya Ma
Manu
n sia dan Teknologi informasinya
Sumber
Manusia
No.24
terhadap Keberhasilan
Keberrha
hasilan Penerapan PP N
o.24 tahun 2005. Skripsi,
Utara, Sumatera Utara.
Universitas Sumatera
Su

Indriasari,
(2008).
Pengaruh
Kapasitas
Indriasari
i, Desi (2008
0 ). P
e garu
en
uh Ka
Kapa
pasiitass Sumber
Sumb
Su
mber
er Daya Manusia,
Manusi
sia,
a Pemanfaatan
Teknologi
T
eknologi Informasi
Innfo
form
rmas
a i dan Pengendalian Intern
Int
nter
ernn Akuntansi terhadap
teerh
rhadap Nilai
Informasi
Pemerintah
Inform
mas
asii Pelaporan Keuangan
Keua
Ke
uang
ngan
an P
emer
em
erin
intah Daerah (Studi
(St
Stud
udi pada Pemerintah
Pem
e erintah
Kota
Palembang
Hilir).
Simposium
Nasional
Ko
ota P
alembang
al
ng dan Kabuppaten Ogan H
ilir). Si
Simp
mpoosium N
asional
Akuntasi
XI,
Politeknik
Akun
Ak
unta
tasi X
I, P
oliteknik Negeri Sriwijaya, Palembang.
Palemba
bang
n .

Ichsan,
Muhammad.
Pemerintahan
Ic
chs
hsan, Mu
uhammad. (2010). Basis Akrual Akuntansi Pemerintaha
han :
Pondasi
Po
ondasi bagi Penerapan Akuntansi Biaya.
http://www.scoresociety.com/component/content/article/36ht
ttulisan/66-basis-akrual-akuntansi-pemerintahan
ulisan/66-basis-akrual-akuntansi-pemerintahan

Jogiyanto.
Jogiya
anto. (2010) . Metodologi Penelitian Bisnis : Salah Kaprah dan
Pengalaman – Pengalaman. BPFE UGM, Yogyakarta.

Junaidi.
http://junaidichaniago.wordpress.com/tag/statistik/
JJu
naidi. (Mei 2010) . Statistik . http:/
://j
/jun
unaaidichaniago.wordpress.com/tag/stati
tisstik
ik//
Mahsun
M
ahs
hsun
un et al. (2012) .Akuntansi Sektor Publik, Edisi ketiga.
UGM
Yogyakarta.
BPFE
BP
FE U
GM , Y
ogya
og
yaka
kart
rtaa.

Nazier,
Daeng.
Kesiapan
SDM
Tata
Nazi
ier
er, Da
D
eng.
g ((22
22 JJuli
uli 2009). Ke
esi
s apan SD
DM Pemerintahh Menuju
Me j T
ataa Kelola
at
Kelola
Keuangan Negara yang Ak
Akuntabell da
ddan
n Transparan. Seminar Nasional.
www.bpk.go.id

Mardiasmo.(2009). Akuntansi Sektor
Sekttor
o Publi
lik. Penerbit Andi, Yogyakarta.
Publik.

Martiningsih.(2008). Studi Kebutuhan Informasi Pengguna Laporan Keuangan
Pemerintah. Skripsi. Universitas Mataram, Mataram.

93

Novalina, Eka. (2011). Analisis Kesiapan Pemerintah Daerah Menerapkan
Standar Akuntansi Pemerintah berbasis Akrual (Studi Pada Pemerintah
Kabupaten Sampang). Skripsi, Universitas Airlangga, Surabaya.

Nugraha. (2013). Persepsi
Persep
epsi
si Akuntan Perusaahn pperhotelan
erhotelan terhadap kepatuhan
er
akuntan publ
public
blic
ic atas kode etik di provinsi Bali. Skripsi.
S ripsi. Universitas Atma
Sk
Jaya Yogyakarta,
Yog
ogyyakarta, Yogyakarta.
Yogyaakarta.

Priyatno,
(2013)
Mandiri
Priyatno
no, Duwi. (201
13) M
a diri Belajar Analisiss Da
an
Data
ta ddegan
egan SPSS. Penerbit
Pen
enerbit
Mediakom,
Mediak
kom
om, Yogyakarta.
Yogyakartaa.

Pemerintah
Republik
Pemeri
rint
ntah
ah Rep
epuublik Indonesia. 2003. Undang-Undang Nomor
Nom
o or 17
17 Tahun
Tahu
Ta
h n 22003
003
tentang
tentan
ng Keuangan
Keuaangan Negara.

Pemerintah
Peme
Pe
m rint
ntah Republik Indonesia. 2010. Undang – Undang Nomor 71 Tahun
Tah
ahun
un 22010
0100
tentang
ten
te
ntangg Standar Akuntansi Pemerintahan.

Komite
No.71
Komit
te Standar Akuntansi Pemerintah. (2012). Peraturan Pemerintah RI No.7
.71
Tahun 2010 tentang Standar Akuntansi pemerintah.
Salemba Empat,
Empa
patt, Jakarta.
Jak
akar
arta
ta..

(2012). Pengaruh Sumber Daya Manusia, Teknologi In
Informasi,
Pu
Putri.
nfo
form
rmas
asi,
Pengendalian Intern terhadap Keandalan Pelaporan Keuangan
Keu
uan
anga
gann pada
pa
Peemda
Kab.
Bengkalis.
Sriwijaya,
Bengkalis.
Peemd
Pe
da K
ab.. Be
ab
Beng
ngka
kali
liss. Sk
Skripsi. Univeristas
Uni
nive
veri
rist
stas
as S
riwi
ri
wija
jaya
y , Beng
ngka
kali
liss.

Rahayu,
Durbin
dalam
Menyelesaikan
Rahayu
yu,, Siti. (2009).
(200
(2
009)
9). Penggunaan
n Metode D
urbin Watson da
dala
lam Meny
enyel
elesaikan
Mengandung
Autokorelasi.
Model Regresi yang Meng
gandung Au
A
tokorelasi. Skripsi.
Universitas Sumatera Utara,
Utaara, Sumatera
Sumaterra Utara.

Perilaku
Organisasi,
Robbins, Stephen P. (2006) . Perila
laku Org
ganisasi, Edisi ke-10.
PT. Indeks, Jakarta.

Romilia, Riana. (2011). Faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan
penerapan Peraturan Pemerintah No. 24 Tahun 2005 tentang Standar
Akuntansi Pemerintah di Kabupaten Bangkalan. Skripsi. STIE Perbanas,
Surabaya.

94

Sari. (2011) . Pengaruh pengendalian Internal terhadap transparansi Laporan
Keuangan Pemerintah Daerah.
Disertasi, Universitas Padjajaran,
Bandung.

(2009).
Business
Sekaran, Uma. (2009)
). Research
Research Methods for B
usiness : A Skill – Building
us
Approach. John
Johhn Wiley and Sons Inc, New York.
Jo
k

Seminar N
Nasional.
(19
2011)
asional. (1
19 Ma
Maret 20
011
11)) . Audit
Audi
Au
dit Sektor
S kt
Se
k or Publik
Publik : “Peran
n SSDM
DM Aparatur
Pemerintah
Pemerintah Daerah
Dae
aera
r h dan Auditor Eksternal
Ekst
Ek
ster
ernnal dalam Mendukung
Keberhasilan
Pelaksanaan
Audit
Keuangan
Daerah”.
Keberhhas
asilan P
elaksana
naan
an A
udit
ud
it K
euan
eu
anga
g n Da
D
erah”.
”. www.umy.ac.id
www.umy.
ww
y.ac.id

Suhardjanto
Suhard
rdja
jant
ntoo da
dan
an Yulianingtyas. (2011). Pengaruh Karakteristik
Karak
akteriist
stik
ik P
Pemerintah
e erin
em
intah
D erah
Da
ah Terhadap Kepatuhan Pengungkapan Wajib
ib dal
alam
am Lapor
ran
a
Daerah
dalam
Laporan
Keua
uangan Pemerintah Daerah. Skripsi, Universitas Sebelas
Sebe
bela
lass Mare
et,
t
Keuangan
Maret,
Suurakarta.
Surakarta.

Sukmaningrum.(2011).
mempengaruhi
Sukma
aningrum.(2011). Analisis faktor-faktor yang mempengaru
uhi kkualitas
ualita
tass
informasi laporan keuangan pemerintah daerah (Studi Em
Empiris
mpiris pa
pada
a
Pemerintah Kabupaten dan Kota Semarang). Skripsi, Universitas
Univeersitaas
Diponegoro, Semarang.

Hi
H
dayat, Anwar. (2013). Rumus Kolm
lmoggorov – Smirnov.
Hidayat,
Kolmogorov
http://statistikian.blogspot.com/2013/01/rumus-kolmogorov-smirnov.html
http://statistikian.blogspot.com/2
/ 013/01/rumus-kolmogorov-smirnov
ov.h
htm
ml

Priy
Pr
iyat
a no, D
(Novem
(N
mbe
berr 2011).
20
Uji He
Hete
tero
rosk
skedastisi
sita
tass.ht
http
tp://d
//duwiiconsuult
ltan
ant.
t.
Priyatno,
D.. (November
Uji
Heteroskedastisitas.http://duwiconsultant.
blog
bl
ogsp
spot
ot.. com/2011/11/uji-heteroskedastisitas.html
com/
co
m/20
2011
11/1
11/
1/uj
uji-hete
terrosked
dastisiita
tass.ht
h ml
blogspot.

Safar, Gempur.
r. (21 April 2010). Statistics
Stat
atistics of your live.
http://exponensial.wordpr
http://exponensial.wordpress.com/tag/kolmogorov-smirnov/
ress.com/tag
g/kolmogorov-smirnov/

Sulaiman , Wahid. (2004). Analisis Regresi
Regre
resi menggunakan SPSS.
Penerbit Andi Offset, Yogyakarta.
Yogyak
kar
artta.

Suparyanto.(22 Juli 2011). Uji validitas kuesioner.
http://www.carantrik.com/2011/07/uji-validitas-kuesioner.html

95

Media Indonesia .(9 Desember 2006). Sistem Akuntansi Pemerintah lemah.

Indosiar.2007.
BPK
BP
K:
Temuan
BPK:
Layak.www.indosiar.com
Layak.www.indo
osi
siar.com

Lapor
oran
an
Laporan

Keuangan

Pemda

Tidak

Tempo Inte
era
raktif.(14 Desember
Desembeer 20
2010
0).
).Pe
Peme
meri
rintah terapkan st
sstandar
andar akuntansi
Interaktif.(14
2010).Pemerintah
baru.
www.tempo.com
ba
aru. www.te
emp
mpo.
o.co
c m

Tempo
Te
empo

Interaktif.
April
Inte
In
tera
rakt
ktif. (5 A
pril 2011)
akuntansi.www.tempo.com
ak
akun
unta
tansi.ww
www.tempo.com

.Akuntann

tak

harus
ha
haru
russ

berpendidikan
berpen
ndidikan

________________
Akrual
Mulai
2015.
____
____
_____________ . (18 September 2012). SAP Ak
kru
rual M
ulai
ul
a 201
015.
http://www.dppka.jogjaprov.go.id/cmsakuntansi/
http
p:/
://www.dppka.jogjaprov.go.id/cmsakuntansi/

LAMPIRAN 1
Hasil Uji
j Validitas dan Reliabilitas
Manusia
1. Sumber Daya M
anusia
1.1 VALIDITAS
VALIDI
DITAS
a. SDM keti
ketika
pertanyaan
valid
tika
ka aada
da item
m pe
ert
rtan
anya
yaan
an nnomor
omor
om
or 3 yyang
ang tidak vali
an
lidd
Item-Total
Ite
It
em-Total Statistics
Scale Me
Sc
Mean
Scale
Corrected
if Item
Variance if
Item-Total
Deleted
Item Deleted Correlation
sdm1
sdm1
sdm
sdm2
sd
m
sdm3
sd
sdm4
sdm5
sdm6
6
sdm7
sd
dm7
m
sdm8
sdm9
sdm10
sd
skor
sk
total
tota
to
al

Cron
Cronbach's
nba
bach
ch's
Alpha
Al
lph
pha if IItem
tem
te
m
Deleted
De
ele
l ted

58,81
58,68
58,70
59,12
58,85
58,77
58,96
58,63
58,6
58
,633
58,69
58,73

32,582
32,072
37,014
34,406
33,679
34,759
34,092
333,619
33
,619
33,657
33,6
33
,657
57
34,703
34,7
703
0

,607
,643
,067
,464
,581
,513
,537
,605
,6
05
,567
,404

,707
07
,702
,7
,748
4
,723
,72
23
,715
5
,724
4
,719
9
,714
,715
,727

30,94
30
,94
94

9,380

1,000
1,00
1,
0000

,768
,7
8

1.22 RE
RELI
RELIABILITAS
LIAB
ABILITAS
Reliability Statistics
Cronbach's
N of
Alpha
Items
,740

11

96

97

b. SDM setelah treatment ketika dihilangkan item pertanyaan nomor 3
VALIDITAS

Scalee M
Mean
ean
if Item
Deleted
Delete
ted
sdm1
sdm
m2
sdm2
sdm4
sd
sdm5
m5
sdm6
m6
sdm7
sd
dm7
sdm8
sd
m8
sdm9
sd
m
sdm100
sd
skor
total

Item-Total Statisti
Statistics
tics
cs
Scale
Corrected
Va
ari
riance iff
Item
m-Total
Variance
Item-Total
Item
m Deleted
Delet
e ed Co
Correlation
Cor
rrel
elat
atio
i n

Cronbach's
Cronbach
Alpha if It
Item
Deleted

55 63
55,63
55,6
55,49
55,94
55
,94
9
55,67
55,58
55,78
55,44
55,50
55,55

32,048
31,579
31
9
33,930
33,159
34,227
33,502
33,165
33,168
34,231

,6
,616
616
,646
,462
,4
462
,588
,523
,556
,600
,568
,401

,767
67
,809
,727
,7
,723
723
,644
,6
44
,600
00
,,744
,7
44
4
,7
,703
703
,70
,702
02

,7
,715
,7
,710
,733
,7
,724
,7
,733
,7
,727
,7
,723
,7
,,724
7
,736
,7
7

27,76

9,213

,991

,984
4

,792
,7
7

RELIABILITAS
AS
Reliability Statistics
Cronbach's
Alph
Al
phaa Ba
Base
sedd
Alpha
Based
on
Cronbach's
Cron
Cr
onba
b ch
ch's
's St
Standardized
Sta
andardized
N of
Alpha
Items
It
Items
,748

Squared
Mu
Multiple
Correlation
Correl
lat
ation

,849

10

98

2. Komitmen Organisasi
2.1 VALIDITAS

Scalee M
Mean
ean
if Item
Deleted
22,44
22,4
22
, 4
22,44
22
22,72
22
2,72
72
22,75

KOMIT1
T1
KOMIT2
KOMI
MIT2
KOMIT3
KO
OMIT3
KOMIT4
K
OMIT4
T4
SKOR
OR
TOTAL
TO
OTA
TAL
L

12,91

Item-Totall St
Stat
Statistics
a istics
Scale
Corrected
Correc
ecte
ted
Variance if
Item-Totall
Item
It
m Deleted
Del
elet
eted
ed Co
Correlation
C
rrelation
77,016
7,
0 6
01
,,731
,7
31
7,444
,583
7,137
,789
7,329
,643
,6
2,328

22.2
.2 R
RELIABILITAS
ELIABILITAS
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha Based
on
Cronbach's
Cron
onbach's Stan
Standardized
anda
dard
rdiized
ed
N of
Alpha
Items
Ite s
Items
Item
,804

,873

5

1,000

Squared
Multiple
Correlation
Co
.
.
.
.

Cronb
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
Del
,754
,784
,753
,774

.

,765

99

3. Teknologi Informasi
3.1 VALIDITAS

Scalee M
Mean
ean
if Item
Deleted
41,52
41,5
41
, 2
441,59
1,59
41,66
41
1,66
66
41,61
41,77
41,78
41,85

TI1
TI2
TI3
TI
I3
TI4
T
I4
TI5
TI66
TI77
TI
SKOR
SK
O
TOTAL
TO
L

22,44

Item-Totall St
Stat
Statistics
a istics
Scale
Corrected
Correc
ecte
ted
Variance if
Item-Totall
Item
It
m Deleted
Del
elet
eted
ed Co
Correlation
C
rrelation
23,542
23,5
23
542
,,691
,6
91
23,589
,752
23,741
,706
24,016
,637
,6
24,086
,598
8
23,427
,647
23,511
,504
6,829

3.22 RELIABILITAS
Reliability Statistics
Cronbach's
Cr
ron
onba
bach'
h's
Alpha Basedd
Al
on
Cronbach's
Cron
Cr
o bach's Standardized
N of
Alpha
A
Al
pha
ph
Items
Item
It
emss
Items
,772
72

,884

8

1,000

Squared
Multiple
Correlation
Co
.
.
.
.
.
.
.

Cronb
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
Del
,741
,740
,743
,748
,750
,742
,751

.

,821

100

4. Komunikasi
4.1 VALIDITAS

KOMU
KOMUN1
UN1
KOMUN2
KOMU
MUN2
KOMUN3
KO
OMUN3
KOMUN4
K
OMU
UN4
KOMUN5
KOMU
MUN5
N5
KOMUN6
KO
OMU
MUN
N6
KOMUN77
KO
KOMUN8
KOMU
KO
M N8
KOMUN9
KOMU
KO
UN9
SKOR
SK
R
TOTAL
TOTA
AL

Scalee M
Mean
ean
if Item
Deleted
50,67
50,6
50
, 7
50,48
50
50,43
50
0,43
43
50,30
50,69
50,46
50,62
50,61
50,66
26,76

Item-Totall St
Stat
Statistics
a istics
Scale
Corrected
Correc
ecte
ted
Variance if
Item-Totall
Item
It
m Deleted
Del
elet
eted
ed Co
Correlation
C
rrelation
24,579
24,5
24
579
,,601
,6
01
26,888
,531
25,873
,616
26,285
,559
,5
25,470
,676
6
26,008
,551
26,182
,490
26,838
,404
26,040
,554
7,250

4.2 RELIABILITAS
Reliability
Reli
liabil
bilit
ity Statistics
Stati
tisti
tics
cs
Cronbach's
Alpha Based
on
Cronbach's
Cronba
Cr
b ch's
h's St
Standardized
Stan
anda
dard
rdiized
N of
Alpha
Alph
Al
phaa
Items
Item
It
ems
Item
Items
ms
,750
750
,851
10
0

1,000

Squared
Multiple
Correlation
Co
.
.
.
.
.
.
.
.
.

Cronb
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
Del
,714
,736
,725
,730
,719
,728
,732
,739
,728

.

,789

101

5. Kesiapan Penerapan SAP berbasis akrual
5.1 VALIDITAS
Scale Me
Mean
an
if Item
Item
Deleted
SIAP1
SIAP2
SIAP3
SIAP
AP3
SIAP4
SIA
SI
AP4
SIAP5
SIAP6
SIAP
AP66
SIAP7
SIAP
AP77
SIAP8
SIAP
SI
AP8
SKOR
SK
O
TOTAL
TO
L

Item-To
Item-Total
Item
Tota
t l Statistics
Scale
Corrected
Corr
Co
rrected
Variance if
Item-Total
Item-To
ota
tal
IItem
It
em Deleted Correlation

Cronb
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
Del

42,93
43,11
43,
43
,11
443,24
3,24
42,96
42
,96
9
42,83
43,68
42,98
43,41

12
12,499
2,4
,499
99
12,941
12
2,9941
13,325
13,3
13
,325
25
13,101
13,449
13,941
13,327
13,627

,637
,,557
,5
57
,334
,561
,427
,4
427
2
,197
,477
,224

.
.
.
.
.
.
.
.

,659
,672
,693
,675
,688
,710
,683
,707

23,01

3,729

1,000

.

,591

5.22 RELIABILITAS
Reliability Statistics
Cronbach's
Cr
Alpha Based
on
Cronbach's
Cron
Cr
onbach's Standardized
N of
Alpha
Alph
Al
phaa
Items
Item
It
emss
It
Items
,708

Squared
Multiple
Correlation

,749
,7
4

9

LAMPIRAN 2
Hasil Uji Normalitas
2.1 Metode Histogram

102

2.2 Metode Grafik P-Plot

2.33 Metode
2.
Meto
tode
de Kolmogorov- Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Sm
Kolmogorov-Smirnov
mir
irno
nov Test
Unstandardiz
ed Res
Residual
esid
idua
uall
N
108
10
8
a,b
Normal
Norm
rmal
al Parameters
Par
aram
amet
eter
erss
Mean
M
ean
,0000000
,00
,0
000000
00
Std.
1,50381402
1,
Deviation
n
Most Extreme
Absolutee
,082
Differences
Positive
,082
Negative
-,079
Test Statistic
,082
Asymp. Sig. (2-tailed)
,069c

a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.

103

LAMPIRAN 3
Hasil Uji Multikoliniearitas

Variab
Variables
able
les Entered/Removed
Entered/Re
Remo
m veda
Model
Variables
Variab
ble
les Entered
Variables
Va
ari
riab
a les Removed
Method
1
Komunikasi (X4),
(X44), Komitmen Organisasi (X2),
Teknologi In
Inf
Informasi
formasi (X3), Sumb
Sumber
m er
e D
Daya
ayaa
ay
. Enter
b
Manusiaa (X1)
(X1)
a.. Dependent
nt Variabl
Variable:
ble:
e: K
Kesiapan
esiapan pe
pene
penerapan
nera
rapan
SAP
AP basis
basiis akrual (Y)
(Y)
b.. All requested
requestted vvariables
ariabless entered.
ar

Model
M
odel

R

1

,510
,51
10a

Model Summary
Adjusted R
R Square
Square
,260

Std. Error of
the Estimate

,232

1,533

a.. P
Predictors:
rediict
c ors: ((Constant),
Constant), Komunikasi (X4), Komitmen
Organisasi
Or
rga
gani
n sasii (X2),
(X2
X2), Teknologi Informasi (X3), Sumber Daya
Manusia
Ma
anu
nusi
s a (X1)
ANOVAa
Sum of
Sum
Squares
Squa
Sq
uare
ress

Model
1

Regression
Regr
Re
g es
essi
sion
on
Residual
al
Total

Meean
Mean
Square
Squa
Sq
uare
re

df

85,209
85
5,209
209

4

21,302
21
02

241,976
327,185

103
103
1
107

2,349

F
9,068
9
,06
068
8

Sig.
Sig
Si
g.
,000
,0
00b

a.. Dependent Variable: Kesiapan penerapa
penerapan
pan SAP ba
basis
asis akrual (Y)
b.. Predictors: (Constant), Komunikasi (X4)
(X4),
4), Komitmen
Komiitmen Organisasi (X2),
Teknologi Informasi (X3), Sumber Daya Ma
Manusia
anusi
sia (X1)

104

Coefficientsa
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
B
Std. Error
Beta
13,589
1,664

Model
1
(Constant)
Sumber Daya Manusia
(X1)
Komitmen Organis
Organisasi
sas
asii
(X2)
Teknologi In
Informasi (X3))
Komunikasi
Komuni
nikkasi (X4)

t
8,164

,123

,071

,214

1,741
1,74

,231

,120

,202

1,926
1,92

,034
,,034
,0977

,075
,077
,0
77

,051
,150
,1

,45
,455
1,271
1,27

Coefficientsa
Model
Mode
el
1

Collin
Collinearity
C
i ea
eari
rity
ty S
Statistics
tatisttic
i s
Tolerance
Tolera
rance
VIF
F

Sig.
(C
(Constant)
(Constan
nt)
Sumber
Sumbe
Su
er Daya Manusia (X1)

,000
,085

,476
7

2,103
2,10
0

Komitmen
K
omi
mitmen Organisasi (X2)

,057

,655
5

1,526
1,52
2

Tekn
knologi Informasi (X3)
Teknologi
Komunikasi
Kom
munikasi (X4)

,650
,206

,565
,515

1,
,77
1,770
1,941
1
,94
94

a. D
Dependent
ependeent
ep
n V
Variable:
ariable: Kesiapan penerapan SAP basis akrual (Y)
Coefficient
Coefficien
nt Correlations
Corr
Co
rrelationsa
Komunika
Komunikasi
kasi
si
(X4)
(X
4)

Modell
1

Correlations
Corr
Co
rel
elat
atio
ions Komu
Komunika
Komunikasi
kasi
si (X4)
(X4
X4))
Komitmen
Kom
Ko
mitmen Organisasi
Organisas
asi
(X2)
Teknologi Informas
Informasi
asi
(X3)
Sumber Daya Manusia
Manusi
sia
(X1)
Covariances Komunikasi (X4)
Komitmen Organisasi
(X2)
Teknologi Informasi
(X3)

Komitmen
Organisasi
Orga
g niisa
sasi
si
(X2)
(X
2)

Teknol
Teknologi
Tekn
olo
ogi
Informasi
Info
In
form
rmasi
(X3)
(X3
(X
3)

1,000
1
,00
000
0

-,1
-,185
, 85

-,321
-,32

-,185

1,000

-,084

-,321

-,084

1,000
1,00

-,342

-,313

-,313
-,31

,006

-,002

-,002

-,002

,014

-,001

-,002

-,001

,006

105

Sumber Daya Manusia
(X1)

-,002

-,003

-,002

Coefficient Correlationsa
Sumber Daya
Manusia (X1)
-,342

Model
Correlations

1

Kom
Ko
munikasi (X4)
Komunikasi
Komitmen Organisasi (X2)
Teknologi
Teknol
log
o i Informasi (X3)

Covariances
Cova
variances

-,31
-,313
-,313
-,31

Sumberr Daya
Day
ayaa Manusia
Manu
Ma
nusiaa (X
(X1)
X1)

1,000
1,00

Ko
Komunikasi
Komuni
ikasi (X4))
Komitmen
Komi
mitm
tmen
en Organisasi
Organ
anis
isas
asii (X
((X2)
2)

-,002
-,003
-,00

Teknologi Informasi (X3)
Sumber Daya Manusia (X1)

-,002
,005
,00

a.. D
Dependent
epende
dent
nt V
Variable:
ariaable: Kesiapan penerapan SAP basis akrual (Y)
Collinearity Diagnosticsa

Model
Mode
Mo
del Di
Dimension
ime
m nsion
1

Model
1

Eigenvalu
e

1
2
3
4
5

44,977
,97
9777
,008
,007
,005
005
,004
,0
04

Dimension
1
2
3
4
5

Condition
Index
1,000
1,000
1
25,236
25,2
,236
36
27,401
32,339
35,879
35,8
35
,879
79

Variance Proportio
Proportions
ons
Sumber Daya K
Komitmen
omitm
men
Manusia
Organisasi
O
rgani
nisasi
(Constant))
(X1)
(X2)
(X
,00
00
,00
,86
,04
,0
4
,10
0

,00
,00
,06
,47
47
,47
47

,000
,00
,72
,7
2
,11
,1
,15
,01

Collinearity
Collineari
r ty Diagnostics
Dia
agnosticsa
Variance Proportions
Teknologi
Te
eknologi Inf
Informasi
formasi (X3)
Komunikasi (X4)
,00
,00
,0
,32
,14
,53
53
,01

,0
,02
,00
,0
,17
1
,81

a. Dependent Variable: Kesiapan penerapan SAP basis akrual (Y)

106

LAMPIRAN 4
Hasil Uji Heteroskedastisitas
4.1 Metode Spearman’s Rho
Nonparametric
onparametric Correlations
Correlations

Spearman's rho

Unstandardized
U
nstandardizzed
e Res
Residual
sidua
u l

Correl
Correlation
Corr
e at
atio
ion Coefficientt
Sig.
Si
ig. (2-tailed)
(2-taail
iled
ed))
N
Sumber
Sumb
Su
mber Daya
Day
ayaa Manusia (X1) Correlatio
Correlation
i n Coefficient
C effiici
Co
cien
entt
Sig. (2-tailed)
N
Komitmen
K
omitmen Organisasi (X2) Correlation Coefficient
Coefficien
nt
Sig. (2-tailed)
N
Teknologi Informasi (X3)
Correlation Coefficient
Sig. (2-tailed)
N
Komunikasi (X4)
Correlation Coefficient
Sig. (2-tailed)
N

Unstandardized
Residual
1,000
1,00
.
108
10
-,060
-,06
,539
,53
108
10
-,089
-,0
,08
,359
,3
35
108
10
0
-,048
-,0
04
,620
,62
,6
2
108
10
-,110
-,1
11
,256
,2
25
108
10
0

Correlations
Correl
elat
a ions

Spearman's
Spearm
man
an's
's rrho
ho

Unstandardized
U
Un
standa
dard
rdiz
ized Resid
Residual
idua
uall

Co
Correlation
n Coefficient
Coef
Co
effi
ficient
i
Sig.
g. (2-tailed)
(2-tailed
ed))
N
Sumber Daya Manusi
Manusia
ia (X1) Co
Correlation Coefficient
Sig.
Sig
g. (2-tailed)
N
Komitmen Organisasi (X
((X2)
2) C
Correlation
orrelation Coefficient
Sig. (2-tailed)
N
Teknologi
T
k l i IInformasi
f
i (X3)
Correlation
C
l ti Coefficient
C ffi i t
Sig. (2-tailed)
N
Komunikasi (X4)
Correlation Coefficient
Sig. (2-tailed)
N

Sumber
Sumber
Sumb
er Daya
Daya
Manusia
Manu
Ma
nusi
siaa (X1)
(X1)
-,060
-,06
,539
,53
108
10
1,000
1,00
.
108
10
,529***
,000
,00
108
10
,587
587***
,000
108
,600**
,000
108
107

Correlations

Spearman'ss rho
Spearman

Unstandardized Residua
Residual
uall

Correlation Coefficient
Sig. (2-tailed)
(2-ta
tailed)
N
Sumber
Sumb
mbeer Daya Manusia
Manu
usia (X1) Correlation Coefficient
Coefffi
fici
c ent
Sig.
Si
g (2-tailed)
(2-tailed)
N
Komitmen
en Organisasi
Org
ganisasi (X2) Correlatio
Correlation
ion
n Coefficient
Co
Sig. (2-tailed)
Si
(2-ta
t iled)
N
Teknologi
Tekn
nol
ologi Informasi (X3)
Correlation Coefficient
Coefffi
ficient
Sig. (2-tailed)
N
Komunikasi (X4)
Correlation Coefficient
Sig. (2-tailed)
N

Komitmen
Organisasi (X2)
-,089
-,08
,359
,35
108
10
,529***
,000
,00
108
10
1,000
1,00
.
108
10
,511***
,00
,000
108
1
10
,459
9***
,000
,00
0
108
10

Correlations

Spearman's
Sp
pea
earm
rman's rho

Unstandardized
Un
nst
stan
anda
dard
rdiz
ized
ed R
Residual
esid
idua
u l

Co lat
Correlation
Correl
atio
ion
n Coefficient
Coef
Co
effi
fici
cien
e t
Sig.
S
ig. (2-tailed)
N
Sumber Daya Manusia (X1) Correlation Coefficient
Sig.
Si
g. (2-tailed)
(2-ttail
iled
ed))
N
Komitmen
Komitm
Ko
tmeen Organisasi
Organisassi (X2) Co
Correlation Coefficient
Coef
Co
efficiien
entt
Sig.
S
ig. (2-tailed)
N
Teknologi Informasi (X3)
Correlation
Co
orrelation Coefficient
Sig. (2-tailed)
Si
N
Komunikasi (X4)
Correlation Coefficient
Sig. (2-tailed)
N

Teknologi
Tekn
nologii
Informasi
In
nfo
forrmasi (X3)
(X3
(X
3)
-,048
-,0
,04
4
,620
,62
6
108
10
,587
5 ***
,000
,00
108
10
,511***
,000
,00
108
10
1,000
1,00
.
108
10
,608***
,000
,00
108

108

Correlations

Spearman's rho

Unstandardized R
Residual
esidual

Correl
Correlation
elat
a ion Coefficient
Sig. (2-tailed)
(2-tailled
ed))
N
Sumber
Sum
Su
mber Daya Manusia
Manu
usi
s a (X
(X1)
X1)) Correl
Correlation
elation Coefficient
Coefficiien
ent
Sig.
Si
g (2-tailed)
(2-ta
tail
iled))
N
Komitmen
Ko
omi
mitmen Organisasi
Organ
nis
isas
asii (X
(X2)
2) Co
Correlation
Corr
rrel
elat
a ion Coefficient
Coeffici
c en
ent
Sig. (2-tailed)
(2-tailled
ed))
N
Teknologi
Te
eknologi Informasi (X3)
Correlation Coefficient
Coefficiien
e t
Sig. (2-tailed)
N
Komunikasi (X4)
Correlation Coefficient
Sig. (2-tailed)
N

Komunikasi
(X4)
-,110
-,11
,256
,25
108
10
,600***
,000
,00
108
10
,459***
,000
,00
108
10
,608***
,6
,000
,00
,0
108
10
0
1,000
1,00
0
.
108
10
0

**.
*. Correlation
Corrrel
e ationn is significant at the 0.01 level (2-tailed).

109

4.2 Metode Glesjer
Sebelum Transformasi Data
Variables Entered/Removeda
Variables Entere
Entered
red
d
Variables
Variab
able
les Removed
Komunikasi (X4),
(X4
X4),
Komitmen
en Organisasi
(X2),
(X2)
), T
Teknologi
eknologi Inform
Informasi
masii
(X3),
(X3
(X
3), Sumber
e D
Daya
aya
ay
b
Manusia (X1))

Model
1

Method

. Enter

a.. Depen
Dependent
ndent Var
Variable:
ariaable:
e: A
ABS_RES
BS_RES
R
b.. All requested
requestted vvariables
ariables
ar
es entered.

Model
M
odel

R

1

,389
,38
89a

Model Summaryb
Adjusted R Std. Error of Durbin-Wats
R Square
Square
the Estimate
on
,152

,119

,87556

2,202

a.. P
Predictors:
rediict
c ors: ((Constant),
Constant), Komunikasi (X4), Komitmen Organisasi (X2),
Teknologi
Te
ekn
knol
o ogi In
Info
Informasi
ormasi (X3), Sumber Daya Manusia (X1)
b.. Dependent
Dep
pendent Variable:
e: A
ABS_RES
BS_RES
RES
ANOVAa
Sum
Su
m of
Square
Squares
Squa
ress

Model
1

Regres
Regression
Regr
essi
sion
on
Residual
al
Total

144,09
14,099
099
78,960
93,059

df
4
103
1
10
3
107

Mean
Me
ean
Square
Square
Squa
re
3,525
3
,525
5
,767

F
4,598
4
,59
598
8

Sig.
Sig
Si
g.
,002
,0
02b

a.. Dependent Variable: ABS_RES
b.. Predictors: (Constant), Komunikasi (X4)
(X4),
), Komitmen
Komiitmen Organisasi (X2),
Teknologi Informasi (X3), Sumber Daya Ma
Manusia
anusi
sia (X1)

110

Coefficientsa
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
B
Std. Error
Beta
-1,661
,951

Model
1
(Constant)
Sumber Daya
Manusia (X1)
Komitmen
Organisasi (X2))
Teknologi In
Informasi
(X3)
Komunikasi
Komu
munikasi (X4)
(X4
X4))

t
-1,747

-,095
-,0
,095
95

,040
040

-,308

-2,339

,193

,069

,,316
,3
16

2,815

,042
42

,043
,0
43

,117

,972

,076
76

,044
,0
4

,219
,2
9

1,733
1,73
733

Coefficientsa
Model
Mod
del
1

Sig.
Sig
Si
g.
(C
(Constant)
Constant)
Sumber
S
umber Daya Manusia (X1)

,0084
,084
8
,021
,02
2

Komitmen Organisasi (X2)
Teknologi Informasi (X3)
Komunikasi (X4)

,00
,006
,00
,333
,3
33
,086
,0
08

a.. D
Dependent
ependent V
ep
Variable:
ariable: A
ABS_RES
BS_R
BS
RES

Case N
Number
umbe
um
ber

Casewise Diagnosticsa
Std.
S
St
d.
ABS_RE
ABS
AB
S_RE
Predicted
Residual
Resi
Re
sidu
dual
al
S
Value
Valu
Va
luee

8

3,983
3,98
3,
9833

4,94
4
,94
94

1,4528
1,45
528

Residual
Resi
Re
sidu
dual
al
3,48732
3
,48
4873
732
2

a.. Dependent Variable: ABS_RES

Predicted Value
Residual
Std. Predicted Value
Std. Residual

Resid
Residuals
duals Statistics
Statis
isticsa
Minimum Maxi
Maximum
ximum
Mean
Std. Deviation
,3389
2,2392
2,23
2 92
1,1742
,36300
-1,75642
3,48732
3,48
8732
,00000
,85904
-2,301
2,934
,000
1,000
-2,006
3,983
,000
,981

N
10
108
108
10
108
108

a. Dependent Variable: ABS_RES

111

Setelah Transformasi Data Menggunakan Log10

Model
1

Variables Entered/Removeda,b
Variables Entered
Variables Removed Method
Komunikasi (X4), Komitmen Organisasi (X2),
Teknologi Informasi (X3),
(X3)), Su
Sumber Day
Daya
ya
. Enter
c
Manusia (X1)

a.. Dependent Variable
Variable:
e: K
Kesiapan
esiapan pener
penerapan
rapan
SAP basis akrual
al (Y)
(Y)
b.. Linear Regres
Regression
ession throughh the
he O
Origin
rigin
c.. All request
requested
sted variabl
variables
blees enter
entered.
ered.

Model
Mo
odel

R

1

,953a

Model
M
ode
dell Summaryc,d
Adjusted R
R Squareb
Square
,907

Std. Error of
the Estimate

,904

,011

a.. P
Pr
Predictors:
ed
dic
icto
t rs: Komunikasi (X4), Komitmen Organisasi
(X2),
(X
X2),
Teknologi
Tek
knologi Informasi (X3), Sumber Daya Manusia (X1)
b.. For
F r re
Fo
regression
egr
gresssion through the origin (the no-intercept
model), R Square measures
mo
mea
easu
sures the
the proportion ooff th
the
variability
vari
va
riability in the dependent variable
variiabl
blee ab
aabout
ou
ut th
thee ori
origin
igin
explained
expl
ex
plai
a ned by regression. This CANNOT be
be compared to
R Square
Squa
Sq
uare
re for models which include an intercept.
c.. De
Dependent
epe
pend
nden
entt Va
V
Variable:
riab
ri
able
le:: K
Kesiapan
esia
es
iapa
pann pe
pene
penerapan
nera
rapa
p n SAP ba
basi
basis
siss
akrual
akru
ual ((Y)
Y
Y)
d.. Linear Re
R
Regression
gres
gr
essi
sion
on tthrough
hrou
hr
ough
gh tthe
he Origi
Origin
gin
n
ANOVA
ANOV
VAa,b
Model
1
Regression
Residual
Total

Sum of
Squares
,112
,011
,124
124d

dff
4
104
4
108

Mean
M
ean
Square
S
quare
,028

F
254,739

Sig.
,000c

,000

a. Dependent Variable: Kesiapan penerapan SAP basis akrual (Y)
b. Linear Regression through the Origin
c. Predictors: Komunikasi (X4), Komitmen Organisasi (X2), Teknologi Informasi
(X3), Sumber Daya Manusia (X1)
112

d. This total sum of squares is not corrected for the constant because the constant
is zero for regression through the origin.

Model
1
Sumber Daya Manusia
Manusia
(X1)
Komitm
Komitmen
men Organisasi
si
(X2)
2)
Teknologi
Teknolog
Te
gi In
Info
Informasi
form
rmasi
((X3)
X3)
Komunikasi
Komu
uni
nikkasi (X4)
(X4)

Coefficientsa,b
Unstandardized
Unst
Un
stand
dard
rdiz
ized
ed
Coefficients
B
Std. Error

Standardized
Coefficients
Beta
B
Be
ta

t

,000
,0
0000

,000
,0

-,375
-,3
375
7

-,949

,001

,001
01

,259

,846

,000

,001

,090
,0
90

,265
65

,001

,000

,979
,9

2,488
2,

Coefficientsa,b
Mod l
Model
Mode
1

Sig.
Si
ig.
g
Sumber Daya Manusia (X1)
Komitmen Organisasi (X2)
Teknologi Informasi (X3)

,334
,345
,399
,3
39
,792
,7
792

Komunikasi
Komu
uni
nika
kasi
si (X4)
(X4
X4))

,,114
114

a.. Dep
Dependent
epen
ende
dent Variable: Kesiapan penerapan SA
SAP
AP basis akrual (Y)
b.. Lin
Linear
nea
earr Re
Regr
Regression
res
essi
sion through
g the Origin

113

Residuals Statisticsa,b
Minimu Maximu
m
m
Mean
Predicted Value
Std. Predicted Value
Standard Error of
Predicted Value
Adjusted Predicted
d
Value
Residual
Std. Residual
Resid
dual
Stud. Residual
Residu
Re
ual
a
Deleted
Delete
ted Resi
Residual
idu
dual
al
Stud.
Stud
d. Deleted
Delete
tedd R
Residual
esidu
dual
Mahal.
Ma
ahal. Dis
Distance
ista
tanc
n e
Cook's
Co
ook's Distance
Dis
ista
tancee
Centered
C
ent
n ered
ed L
Leverage
everrage
Value
Valu
Va
lue

Std.
Deviation

N

,03
-2,023
-2,
,02
023
3

,04
3,208

,0
,03
,000

,003
1,000

108
108

,001

,004

,002

,001
,0

108

,02
,0
2

,05
,0

,,03
03
3

,004

108

-,024
-2,256
-2,
2,25
256
-2,290
-,024
-2,338
,925
,000

,037
037
3,492
3,602
,039
3,831
16,656
,207

,001
,,001
,085
,084
,001
,088
4,000
,011

,0 0
,010
,982
982
1,004
4
,011
,0
011
1
1,022
2
3,160
,028

108
108
1
108
8
108
108
10
108
10
8
108
10
8
108
10
8

,009

,154

,037

,029

108
8

a.. D
Dependent
epen
nde
d nt V
Variable:
ariable: Kesiapan penerapan SAP basis akrual (Y)
b.. L
Linear
in
near Re
Regr
Regression
gres
e sion through the O
Origin
rigi
ri
gn

114

LAMPIRAN 5
Hasil Uji Autokorelasi
( Metode Durbin Watson)
Variables Entered/Removed
Ente
En
tere
red/
d Removeda
Variables
Variables
Variab
ablles Entered
Removed
Remo
Re
m ved

Model
1
Komunikasi (X4),
(X4
X4), Komitmen Organisasi
O ganisasi (X2),
Or
Teknologi In
Informasi (X3), Sumb
Sumber
mber
er D
Daya
ay
ya
Manusia
Manusi
ia (X1)b

Method
. Enter

a.. Depende
Dependent
dent Varia
Variable:
abl
ble:
e K
Kesiapan
esiapaan ppenerapan
enerapan
SAP
AP basis
basi
sis akrual
al (Y)
(Y)
b.. All requested
request
sted
ed vvariables
ariablles entered.

Mod l
Model
Mode
1

R
R Square
a
,510
,260

Model Summaryb
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
,232
1,533

Durbin-Watson
Durbin
Du
n-Wa
Watson
on
1,830
1,
,8

a.. P
Predictors:
redicttor
o s: ((Constant),
Constant), Komunikasi (X4), Komitmen Organisasi (X2),
Teknologi
Te
ekn
knoologi In
Informasi
nfo
form
r asi (X3), Su
Sumb
Sumber
mber
er D
Daya
ayaa Manusia (X
ay
(X1)
X1)
b.. Dependent
Dep
epen
e dent Variable: K
Kesiapan
esiiapan penera
penerapan
rapa
pan
n SAP
P ba
basi
basis
siss akru
akrual
k all ((Y)
Y)
ANOVAa
Sum of
Sum
Squares
Squa
Sq
uare
res

Model
1

Regr
Regression
gres
e si
sion
on
Residual
Total

85
85,209
241,976
327,185

df

Mean Square
Squ
quar
are
4
103
3
107

21, 02
21,302
21,3
2,349

F
9,068
9
,06
068
8

Sig.
,000b
,00

a.. Dependent Variable: Kesiapan penerapa
penerapan
an SAP ba
basis akrual (Y)
b.. Predictors: (Constant), Komunikasi (X4)
(X4),
), Komitmen
Komi
mitmen Organisasi (X2),
Teknologi Informasi (X3), Sumber Daya Manu
Manusia
n sia (X1)

115

Coefficientsa
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
B
Std. Error
Beta
13,589
1,664

Model
1
(Constant)
Sumber Daya Manusia
(X1)
Komitmen Organis
Organisasi
sas
asii
(X2)
Teknologi In
Informasi (X3))
Komunikasi
Komuni
nikkasi (X4)

t
8,164

,123

,071

,214

1,741
1,74

,231

,120

,202

1,926
1,92

,034
,,034
,0977

,075
,077
,0
77

,051
,150
,1

,45
,455
1,271
1,27

Coefficientsa
Model
Mode
el
1

Sig.
Si
g.
(Constant)
Sumber Daya Manusia (X1)
Komitmen Organisasi (X2)

,0
,000
,00
,085
,08
8
,057
,05
5

Teknologi Informasi (X3)
Komunikasi (X4)

,6
,650
,65
,206
,2
20

a.. D
Dependent
epende
ep
dent
n V
Variable:
ariable: Kesiapan penerapan SAP basis akrual (Y)

Case N
Number
umbe
um
ber
8

Casewisee D
Diagnostics
iag
ia
gnosticsa
Kesiapan
penerapan SAP
Std.
St
d Residual
Res
esid
idua
uall
basis
basi
ba
siss akrual
akru
ak
rual
al ((Y)
Y)
33,223
,22
223
3

Predicted
Pred
Pr
edic
icte
ted
d Va
Valu
Value
luee

28

23,06
23,0
,06
6

Residual
Resi
Re
sid
dual
4,940
4,94

a. Dependent Variable: Kesiapan penerapa
penerapan
an SAP ba
basis
asi
s s akrual (Y)

Predicted Value
Residual
Std. Predicted Value
Std. Residual

Resid
Residuals
duals Statistics
Statis
isticsa
Minimum Maxi
Maximum
ximum
Mean
Std. Deviation
20,91
26,19
2
6,1
19
23,37
,892
-3,061
4,940
4,9
940
,000
1,504
-2,759
3,162
,000
1,000
-1,997
3,223
,000
,981

N
10
108
108
10
108
108

a. Dependent Variable: Kesiapan penerapan SAP basis akrual (Y)

116

LAMPIRAN 6
Hasil Uji Regresi Linear Berganda

Model
1

Variables
Variab
able
les Entered/Removed
Entered/Re
Remo
m veda
Variables
Vari
Va
r ables
Variables Entered
Va
Removed
Remove
ved
Komunikasi
Komuni
ika
kasi (X4), Komitmen
Komitme
men Organisasi
Orga
Or
gani
nisa
sasi
(X2),
(X2)
), T
Teknologi
eknolog
gi In
Informasi
nfo
form
r asi (X
(X3)
(X3),
3),, Su
Sumb
Sumber
mber
er
b
Daya Manusia (X1
Da
(X1)
X )

Method
. En
Enter
E
ter

a.. Depend
Dependent
dent Varia
Variable:
able:
e: K
Kesiapan
esiaapa
pan penerapan
SAP
AP basis
baasis akrual
ak
kru
rual
al (Y)
(Y)
Y
b.. All
ll requested
request
sted
ed vvariables
ariaabl
bles entered.

Model
Model
Mod
1

R
,510
,5
510a

Model Summary
Adjusted R Std. Error of
R Square
Square
the Estimate
,260
,232
1,533

a.. P
Predictors:
redictorrs:
re
s ((Constant),
Constant), Komunikasi (X4), Komitmen
Organisasi
Orga
gani
n sasi (X2),
(X22), Teknologi
Tekno
nolo
logi
gi Informasi
Informasi (X3),
(X3
X3),
) Sumbe
Sumber
er Daya
y
Manusia
Ma
anu
nusi
siaa (X1)
ANOVAa
Model
1
Regresssi
Regression
sion
on
Residual
Total

Sum of
Sum
Squares
Squ
Sq
uarees
85,209
241,976
327,185

df
4
103
107

Mean
Mean
Square
Sq
qua
uarre
21,302
2,349

F
9,068
9
9,
068
06
8

Sig.
Sig.
,000
000b

a.. Dependent Variable: Kesiapan penerapa
penerapan
an SAP bbasis
asis akrual (Y)
b.. Predictors: (Constant), Komunikasi (X4), Komitmen
K mitmen Organisasi (X2),
Ko
Teknologi Informasi (X3), Sumber Daya Manu
Manusia
nusia (X1)

117

Model
1
(Constant)
Sumber Daya Manusia
(X1)
Komitmen Organisasi
Org
rgaanisasi
(X2)
Teknoloogi Informasi
Teknologi
(X3))
Komunikasi
Ko
si (X4)
(X4
X4))

Coefficientsa
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
B
Std. Error
Beta
13,589
13
,589
589
1,664

t
8,164

,123

,071

,214

1,741

,231
,2
2311

,,120
,1
20

,202
,2
202
0

1,926

,034

,075
75

,051

,455

,097

,077

,150
,1
50

1,271
1,27
271

Coefficientsa
Moodel
Model
1

Sig.
Si
g.
(Constant)

,000
,00
0

Sumber Daya Manusia (X1)
Komitmen Organisasi (X2)

,08
,085
,08
,057
,0
05

Teknologi Informasi (X3)
Komunikasi (X4)
(X4
X4))

,665
,650
,206
,2
20

a.. D
Dependent
epen
ep
endent Variable: Kesiapan penerapan
n SA
SAP
P bbasis
asis akrual (Y)

118

LAMPIRAN 7
KUESIONER PENELITIAN
Hal

kues
ku
esiioner penelitian
pene
pe
nelitian
: Permohonan pengisian kuesioner

Penelitian
Lampiran : Kuesioner Pen
enel
elitian

Bapak/Ibu
Kepada Yth.. B
apak/Ibu
Di tempat
tempa
pat

Dengan
D
engan hhormat,
orma
or
m t,
Sehubungan
Se
Sehu
h buungan dengan penelitian saya mengenai “ Analisis Faktor-Faktor
Faakt
k or-F
-Fak
kto
tor yang
yaan
Mempengaruhi
M mpen
Me
engarruhi Pemerintah Provinsi DIY dalam Implementasi SAP Berbasis
Berbas
asis
is Akrual
Akr
kruu
Menurut
kuesioner
Men
Me
nurut PP
P NO. 71 TAHUN 2010”, dengan ini saya mengajukan beberapa
beberrapa kue
uesion
on
penelitian.
meluangkan
untuk
mengisi
pe
penelitian
an.. Saya mohon kesediaan
kesed
edia
iaan
an Bapak/Ibu melua
uang
ngka
kan sedikit waktu un
untu
tuk me
eng
ngi
kuesioner
pengalaman
ku
kues
esioner tersebut sesuai dengan penga
ala
lama
m n Ba
Bapak/Ibu selama ini.
Demikian
Bapak/Ibu
De
Demi
m kian surat permohonan saya, atas perhatian dan partisipasi Bap
pak
ak/I
/Ibu
bu ddalam
ala
membantu
penelitian
kasih.
memb
mban
antu
tu kkelancaran
elan
el
anca
cara
rann pe
pene
neli
liti
tian
an iini,
ni, sa
ni
saya
ya ssampaikan
ampa
am
paik
ikan
an tterima
erim
er
imaa ka
kasi
sih.
h

Yogyakarta, 13 Desember 2013
201

Gabriella Ara Adventana

119

I.

Identitas Responden
Nama (boleh tidak diisi) :
Jabatan

:

Lama bekerja

:

g ppendidikan terakhir :
Latar belakang
Akuntansi
Akuntansi
Bukan Ak

II.

pertanyaa
an
Daftarr pertanyaan
Bapa
pakk / Ibuu di
dimohon untuk
untu
tukk memberikan
me
tan
angg
g apan
n yang sesu
uai
a atas
Bapak
tanggapan
sesuai
pertanya
aan
an-p
-per
e tany
yaa
aann berikut dengan memilih sko
korr yangg tersedia
terrse
sedi
d a dengan
an cara di
pertanyaan-pertanyaan
skor
cent
ntan
angg ((˅
˅ ). Jika
Jik
ika menurut Bapak/Ibu tidak ada jawaban ya
yang ttepat,
epat
at,, ma
m
ka jjawaban
awaba
centang
maka

dapa
da
pat ddiberikan
ibeeri
rikan pada pilihan yang paling mendekati.
dapat
Sk jawaban
jaw
waban adalah sebagai berikut :
Skor
Skkor 1
Skor

Sangat Tidak Setuju (STS)

Skor 2
Skor

Tidak Setuju

(TS)

Skor 3

Setuju

(S)

Skor 4

Sangat Setuju

(SS)

ari
riab
abel Independen
Variabel
II..
Sumber Daya Manusia
1. Bagian
Bagi
Ba
g an akuntansi memiliki staf yang berkualifikasi
b rkualifikasi dalam
be
jumlah
juml
ju
mlah
ah yang
yangg cukup.
2. Penempatan
Pene
Pe
nemp
mpat
atan
an pe
pega
pegawai
gawa
waii di
didu
didukung
duku
kung
ng ooleh
lehh latarr be
le
bela
belakang
laka
kang
ng
pendidikan
sesuai.
pend
pe
ndid
i ikan yang se
sesu
suai
ai.
3. Perubahan
Per
erub
ubah
ahan
an dalam
dal
alam
am pproses
ro
ose
ses penyus
penyusunan
sun
u an llaporan
aporan
n kkeuangan
euangaan
menuntut
kesiapan
sesuaii SAP
SAP berbasis
ber
erba
basis akrual menunt
ntut kesia
iapan anda.
4. Isi dari SAP berbasis akrual sudah
sudaah anda men
mengerti
engerti dan
pahami.
5. Terdapat pedoman mengenai prosedur
proose
s dur dan pproses
roses
akuntansi sesuai SAP berbasis akrual.
ak
krual.
6. Bagian akuntansi memiliki uraian pperan
eran ddan
an fungsi yang
jelas.
7. Uraian tugas anda sesuai dengan fung
fungsi
gsi akuntansi yang
sesungguhnya.
h
8. Organisasi memberikan pelatihan-pelatihan untuk
membantu penugasan dan pengembangan keahlian.
9. Organisasi memberikan jenjang karir kepada seluruh
pegawai.
10. Penganggaran dana dilakukan untuk memperoleh sumber
daya, peralatan, dan pelatihan yang dibutuhkan.

STS

TS

S

SS
S
S

120

II.
Komitmen Organisasi
1. Organisasi mempunyai komitmen yang tinggi dalam
penyusunan dan penyelesaian laporan keuangan.
2. Penyusunan dan penyelesaian laporan keuangan dengan
andal dan tepat waktu menuntut komitmen anda.
3. Organisasi berkomitmen dalam
mm
mensosialisasikan
ensosiallis
isas
asik
ikan PP
kepada
laporan
No.71 Tahun 2010 kepad
adaa pegawai penyusun lapor
oran
an
keuangan.
4. Organisasi telahh berkomitmen
berkomitmen dalam
dalam pencapaian
keberhasilan
n ppenerapan
enerapan PP No.7
No.71
71 Ta
Tahu
Tahun
hunn 20
2010 uuntuk
ntuk
anggaran ttahun
ahun 20144 da
dann 20
22015.
15.

STS

TS

S

SS

III.
Teknologi
Teknol
olog
ogii Informasi
Informassi
In
1. B
Bagian
agian aakuntansi
kunnt
ku
ntan
ntan
ansi me
mem
memiliki
miliki komp
komputer
ter yang
ang cukup
c k p untuk
nt k
mela
aks
ksan
anak
ak
kan tug
ugas.
melaksanakan
tugas.
2. Pengolahan
Peng
gol
olah
ahan ddata
ata transaksi keuangan menggunakan
at
software
soft
ftwa
warre yang
yan
an
ng mendukung pekerjaan.
3. Ja
Jari
Jaringan
ring
ngan iinternet
nternet telah terpasang di unit kerja anda dan
dimanfaatkan
dima
di
manfaaatkaan sebagai penghubung antar unit kerja dalam
pengiriman
peng
pe
n irim
man data dan informasi yang dibutuhkan.
44.. Proses akuntansi
akunntansi sejak awal transaksi hingga pembuatan
laporan
lapora
an keuangan dilakukan secara komputerisasi.
5. Laporan
Laporran aku
akuntansi
untansi dan manajerial dihasilkan dari sistem
informasi
yang
inform
in
masi ya
ang terintegrasi.
6. Jadwal
Jadw
wal pemeliharaan
pem
meliharaan pperalatan
eral
er
alat
atan
an dilaku