Pengujian Asumsi Klasik Deskripsi Obyek Penelitian 1.

55 55 Berdasarkan hasil pengujian dapat diketahui bahwa nilai VIF seluruh variabel bebas dalam penelitian ini disekitar angka 1, artinya seluruh variabel bebas pada penelitian ini tidak terjadi gejala multikolinier Santoso, 2001:206. 4.3.2.2.Uji Heteroskedastisitas Hetoroskedastisitas artinya varians variabel dalam model tidak sama konstan. Diagnosa adanya Hetoroskedastisitas secara kuantitatif dalam suatu regresi dapat dilakukan dengan melakukan pegujian kolerasi Rank Spearman. Kolerasi Rank spearman rs dapat dihitung dengan rumus : Yang menyatakan bahwa : d : Selisih antara ranking standar deviasi S dan rangking nilai mutlak eror e N : Banyaknya sampel Menurut santoso 2001 : 243 deteksi adanya heteroskedastisitas adalah : 1. Nilai probabilitas 0,05 berarti bebas dari heteroskedastisitas. 2. Nilai probabilitas 0,05 berarti terkena heteroskedastisitas. Hasil pengujian heteroskedastisitas pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut ini : 56 56 Tabel 4.14. Hasil Pengujian Heteroskedastisitas No Variabel Nilai mutlak dari residual Taraf Signifikansi 1. Penerapan Akuntansi Pertanggungjawaban X 1 -0,121 0,557 2 Implementasi Strategi X 2 -0,016 0,936 Sumber : Lampiran 7 Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa, tingkat signifikan koefisien Rank Spearman untuk semua variabel bebas terhadap residual adalah lebih besar dari 0,05 yang berarti pada model regresi ini tidak terjadi heteroskedastisitas. 4.3.2.3.Uji Autokorelasi Autokorelasi artinya adanya kolerasi antar anggota sampel yang diurutkan berdasarkan waktu. Penyimpangan asumsi ini biasanya muncul pada observasi yang menggunakan data time series. Untuk mendiagnosa dalam model regresi dilakukan melalui pengujian terhadap nilai Durbin-Watson uji Dw, Gurajati, 1999 : 216. Pedoman model regresi untuk mendeteksi autokolerasi menurut besaran DW Durbin- Watson: a. Angka D-W dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif b. Angka D-W-2 sampai +2 berarti tidak ada aotukolerasi c. Angka D-W dibawah +2 berarti ada aotukolerasi negative Dalam penelitian ini, besarnya Durbin Watson setelah dianalisis adalah 1,767 lampiran 6. Sesuai dengan pedoman untuk mendeteksi autokorelasi menurut besaran nilai DW yaitu sebesar 1,767 dan angka 57 57 tersebut terletak diantara -2 sampai + 2 sehingga dapat disimpulkan bahwa telah terbebas dari penyimpangan autokorelasi. .Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa model analisis regresi linier berganda tersebut telah bebas dari penyimpangan-penyimpangan asumsi klasik, yaitu bebas dari penyimpangan heteroskedastisitas, multikolinieritas sehingga layak untuk dilakukan pengujian regresi linier berganda.

4.3.3. Hasil Pengujian Regresi Linier Berganda

Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan regresi linier berganda dengan bantuan program SPSS diperoleh persamaan regresi sebagai berikut lampiran 6 : Y= 2,700 +0,176 X 1 + 0,689 X 2 Berdasarkan persamaan regresi diatas mempunyai arti bahwa: b = Konstanta = 2,700 Apabila variabel Penerapan Akuntansi Pertanggungjawaban X1 dan Implementasi Strategi X2 adalah konstan atau sama dengan nol, maka nilai Kinerja Perusahaan Y adalah sebesar 2,700. b 1 = Koefisien regresi untuk X 1 = 0,176 Menunjukkan besarnya nilai koefisien regresi untuk variabel Penerapan Akuntansi Pertanggungjawaban X 1 yaitu 0,176 dan mempunyai koefisien regresi positif. Hal ini menunjukkan terjadinya perubahan yang searah dengan variabel terikat. Jadi setiap ada 58 58 kenaikan pada variabel Penerapan Akuntansi Pertanggungjawaban X 1 sebesar 1 satuan, dapat menaikkan nilai Kinerja Perusahaan Y sebesar 0,176 dan sebaliknya apabila terjadi penurunan pada variabel Penerapan Akuntansi Pertanggungjawaban X 1 sebesar 1 satuan, dapat menurunkan Kinerja Perusahaan Y sebesar 0,176 dengan asumsi bahwa variabel lain adalah konstan. b 2 = Koefisien regresi untuk X 2 = 0,689 Menunjukkan besarnya nilai koefisien regresi untuk variabel Implementasi Strategi X 2 yaitu 0,689 dan mempunyai koefisien regresi positif. Hal ini menunjukkan terjadinya perubahan yang berlawanan dengan variabel terikat. Jadi setiap ada kenaikan pada variabel Implementasi Strategi X 2 sebesar 1 satuan, dapat meningkatkan Kinerja Perusahaan Y sebesar 0,689 dan sebaliknya apabila terjadi penurunan pada variabel Implementasi Strategi X 2 sebesar 1 satuan, dapat menurunkan Kinerja Perusahaan Y sebesar 0,689 pula dengan asumsi variabel lain adalah konstan.

4.3.4. Uji Hipotesis

4.3.4.1. Uji Kecocokan Model

Untuk memprediksi keakuratan model regresi yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilakukan dengan menggunakan uji F. Tabel 4.15. Hasil Pengujian Anova Model F Sig. Y= 2,700 +0,176 X 1 + 0,689 X 2 13,112 0,000 Sumber: Lampiran 6