Gambar 4.1. Grafik Scatter Plot Pengujian Heteroskedastisitas
Berdasarkan Gambar 4.1 dapat dilihat hasil pengujian yang dilakukan menyimpulkan bahwa penyebaran plot-plot masing-masing variabel tidak
tertumpu pada satu titik atau tidak membentuk pola tersendiri melainkan menyebar secara acak baik di atas ataupun di bawah nilai 0 sehingga model
regresi yang akan diuji terbebas dari asumsi heteroskedastisitas.
4.5 Pengujian Hipotesis
Setelah dilakukan pengujian awal terhadap data penelitian berikut akan dilakukan uji hipotesis 1 dengan menggunakan analisis regresi berganda
kemudian uji hipotes 2 menggunakan uji intraksi.
Universitas Sumatera Utara
a. Pengujian Hipotesis 1 1. Analisis Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi merupakan suatu nilai nilai proporsi yang
mengukur seberapa besar kemampuan variabel-variabel bebas yang digunakan dalam persamaan regresi, dalam menerangkan variasi variabel tak bebas
Supranto, 2005, Gujarati, 2003. Nilai koefisien determinasi berkisar antara 0 dan 1. Nilai koefsien determinasi
yang kecil mendekati nol berati kemampuan variabel-variabel tak bebas secara simultan dalam menerangkan variasi variabel
tak bebas amat terbatas. Nilaikoefisien determinasi yang mendekati satu
berarti variabel-variabel bebas memberikan hampir semua informasi yang
dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel bebas. Tabel 4.11. Uji Koefisien Determinasi
Model Summary
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.758
a
.575 .546
2.529 a. Predictors: Constant, PTI, PSAKD, KSDM
Sumber : Data Primer yang diolah, 2016 Berdasarkan Tabel 4.11, nilai koefisien determinasi
terletak pada kolom R-Square. Diketahui nilai koefisien determinasi sebesar
. Nilai tersebut berarti Penerapan Sistem Akuntansi Keuangan Daerah, Kapasitas Sumber
Daya Manusia, dan Pemanfaatan Teknologi Informasi mempengaruhi secara simultan atau bersama-sama terhadap variabel Kualitas Laporan Keuangan
Pemerintah Daerah sebesar 57,5, sisanya sebesar 42,5 dipengaruhi oleh faktor-faktor lain.
Universitas Sumatera Utara
1. Uji Simultan Uji-F
Uji signifikansi koefisien regresi parsial secara menyeluruh merupakan suatu uji untuk menguji apakah seluruh koefisien regresi parsial secara
menyeluruh atau simultan sama dengan nol atau tidak Gujarati, 2003, Supranto, 2005. Dengan kata lain, menguji apakah variabel Penerapan Sistem Akuntansi
Keuangan Daerah, Kapasitas Sumber Daya Manusia, dan Pemanfaatan Teknologi Informasi secara bersamaan atau simultan mempengaruhi variabel Penyusunan
Laporan Keuangan. Cara pengambilan keputusan terhadap hipotesis dapat dilakukan dengan
membandingkan nilai probabilitas dengan nilai tingkat signifikansi, yakni . Jika nilai probabilitas
tingkat signifikansi yang digunakan, dalam penelitian ini
, maka dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel bebas secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel tak bebas. Jika nilai probabilitas
tingkat signifikansi , maka dapat disimpulkan bahwa paling tidak
terdapat satu variabel bebas yang mempengaruhi variabel Kualitas Laporan Keuangan Pemerintah Daerah.
Tabel 4.12. Uji Signifikansi Simultan Uji F
ANOVA
a
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
380.397 3
126.799 19.825
.000
b
Residual 281.416
44 6.396
Total 661.813
47 a. Dependent Variable: KLKPD
b. Predictors: Constant, PTI, PSAKD, KSDM
Sumber : Data Primer yang diolah, 2016
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.12. menunjukkan bahwa F hitung adalah sebesar 19.825 F tabel 2.82 dengan taraf signifikansi sebesar 0.000 0.05. Hasil tersebut menunjukkan
bahwa secara bersama-sama variabel penerapan sistem akuntansi keuangan daerah, kapasitas sumber daya manusia dan pemanfaatan teknologi informasi
dalam penelitian ini mempunyai pengaruh secara signifikan terhadap kualitas laporan keuangan pemerintah daerah.
3. Uji Parsial Uji-t Uji signifikansi koefisien regresi parsial secara individu merupakan suatu
uji untuk menguji apakah nilai dari koefisien regresi parsial secara individu bernilai nol atau tidak Gujarati, 2003, Supranto, 2005.
Tabel 4.13. Uji Parsial Uji-t
Sumber : Data Primer yang diolah, 2016
Cara pengambilan keputusan dapat dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas atau Sig. dengan nilai tingkat signifikansi, yakni . Jika nilai
probabilitas tingkat signifikansi yang digunakan, dalam penelitian ini
, maka nilai koefisien regresi parsial . Hal ini berarti pengaruh
antara variabel bebas terhadap variabel Penyusunan Laporan Keuangan tidak signifikan secara statistik pada tingkat signifikansi 5. Namun jika nilai
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta
1 Constant
1.427 5.412
.264 .793
PSAKD .567
.116 .589
4.904 .000
KSDM .201
.147 .172
1.367 .178
PTI .187
.180 .117
1.036 .306
Universitas Sumatera Utara
probabilitas tingkat signifikansi yang digunakan, maka nilai koefisien regresi parsial
. Hal ini berarti pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel Penyusunan Laporan Keuangan signifikan secara statistik pada tingkat
signifikansi 5. Hasil t
hitung
yang ada selanjutnya dibandingkan dengan nilai t tabel, untuk kesalahan 5 uji dua pihak dan dk = n
– 4 = 48, maka diperoleh t tabel = 2,01536.
Berdasarkan hasil Tabel 4.13, uji hipotesis yang telah dilakukan, terlihat model regresi penelitian adalah sebagai berikut:
Ŷ = 1,427 + 0,567X1 + 0,201X2 + 0,187X3 + e Secara parsial, pengaruh masing-masing variabel independen dapat
diuraikan sebagai berikut: a.
PSAKD mempunyai t
hitung
= 4,904 t
tabel
= 2,01536 dan memiliki nilai signifikansi = 0,000
α = 5 maka dapat disimpulkan penerapan sistem akuntansi keuagan daerah pengaruh positif dan signifikan terhadap kualitas
laporan keuangan pemerintah daerah. b.
KSDM mempunyai t
hitung
= 1,367 t
tabel
= 2,01536 dan memiliki nilai signifikansi = 0,178
α = 5, maka dapat disimpulkan bahwa KSDM berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap kualitas laporan
keuangan pemerintah daerah. c.
PTI mempunyai t
hitung
= 1,1036 t
tabel
= 2,01536 dan memiliki nilai signifikansi = 0,306
α = 5, maka dapat disimpulkan bahwa PTI
Universitas Sumatera Utara
berpengaruh positif namun tidak signifikan terhadap kualitas laporan keuangan pemerintah daerah.
b. Pengujian Hipotesis 2
