1. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif merupakan statistik yang menggambarkan
fenomena atau karakteristik dari data Jogiyanto, 2004:163. Statistik deskriptif memberikan gambaran deskripsi tentang jawaban para responden
atas kuesioner yang diberikan untuk setiap variabel penelitian. Hal-hal yang biasanya dipaparkan di statistik deskriptif antara lain distribusi frekuensi,
rata-rata, median, modus, standar deviasi, range, kurtosis, skewness Hadi,2006:102.
2. Uji Kualitas Data
Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini merupakan data kualitatif, yaitu persepsi responden yang kemudian dikuantifikasikan agar
dapat dilakukan uji statistik. Untuk menguji kesahihan dan keajegan data terhadap persepsi responden digunakan uji kualitas data Ghozali, 2002;
Umar, 2003, yang meliputi:
a. Uji Validitas
Uji validitas dimaksudkan untuk menilai sejauh mana suatu alat ukur diyakini dapat dipakai sebagai alat untuk mengukur pengaruh gaya
kepemimpinan dan partisipasi aparat dalam penyusunan anggaran. Teknik
yang digunakan untuk mengukur validitas butir pertanyaanpernyataan kuesioner adalah dengan cara mengkorelasikan
masing-masing item pertanyaanpernyataan kuesioner dan totalnya, selanjutnya membandingkan r tabel dan r hitung.
Universitas Sumatera Utara
Penentuan valid tidaknya pertanyaanpernyataan kuesioner ditentukan melalui besarnya koefisien korelasi, yaitu:
a Jika r hitung r tabel, maka skor butir pertanyaanpernyataan
kuesioner valid. b
Jika r hitung r tabel, maka skor butir pertanyaanpernyataan kuesioner tidak valid.
b. Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas dilakukan untuk mengukur tingkat konsistensi antara hasil pengamatan dengan instrumen atau alat ukur yang digunakan pada
waktu yang berbeda-beda. Teknik yang digunakan untuk mengukur reliabilitas pengamatan adalah alpha dari cronbach dengan ketentuan:
a Jika alpha 0.6, maka instrumen pengamatan dinyatakan
reliabel. b
Jika alpha 0.6, maka instrumen pengamatan dinyatakan tidak reliabel.
3. Uji Asumsi Klasik a. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah situasi adanya korelasi variabel-variabel independen antara yang satu dengan yang lainnya. Dalam hal ini kita
sebut variabel-variabel bebas ini tidak ortogonal. Variabel-variabel bebas yang bersifat ortogonal adalah variabel bebas yang memiliki nilai
korelasi di antara sesamanya sama dengan nol. Jika terjadi korelasi sempurna di antara sesama variabel bebas, maka konsekuensinya
Universitas Sumatera Utara
adalah: 1 Koefisien-koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir. 2 Nilai standar error setiap koefisien regresi menjadi tak terhinggan.
Pengujian ini bermaksud untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Jika terjadi
korelasi, maka dinamakan terdapat problem multikolinearitas. Ada dua cara yang dapat dilakukan jika terjadi multikolinearitas, yaitu: a
mengeluarkan salah satu variabel dari model regresi, b menggunakan metode lanjut seperti Regresi Bayesian atau regresi Ridge.
b. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan menguji apakah dari model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah
homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Uji
heterokedastisitas dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatter plot antara SRESID residual dan ZPRED prediksi
variabel terkait. Dasar analisisnya dapat dilihat: 1 jika titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar
kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heterokedastisitas. 2 jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik
menyebar diatas dan dibawah angka nol pada sumbu y, maka tidak terjadi heterokedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
c. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya memiliki distribusi normal
atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk melihat normalitas data dapat
dilakukan dengan melihat histogram atau pola distribusi data normal. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada
sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti
arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Uji asumsi klasik yang digunakan hanya terbatas pada ketiga uji diatas, sedangkan uji autokorelasi tidak digunakan. Hal ini dikarenakan uji
autokorelasi yang bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pada periode t-1 atau sebelumnya muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu dengan yang lainnya. Masalah
autokorelasi akan muncul bila data yang dipakai adalah time series Hadi, 2006:175. Maka uji autokorelasi ini sering ditemukan pada time series,
sedangkan data yang dikumpulkan oleh penulis adalah data crossection, maka masalah autokorelasi relatif tidak terjadi.
Universitas Sumatera Utara
4. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis penelitian ini menggunakan regresi linier berganda karena variabel dalam penelitian ini lebih dari satu. Pengujian ini
bertujuan untuk menguji apakah variabel independen yaitu gaya kepemimpinan dan partisipasi dalam penyusunan anggaran secara
simultan maupun parsial berpengaruh terhadap variabel dependen yaitu kinerja pekerjaan pegawai.
a. Adjusted R
Pengujian adjusted R
2
2
digunakan untuk mengukur proporsi atau presentase sumbangan variabel independen yang diteliti terhadap
terhadap variasinya naik turunnya variabel dependen. Adjusted R
2
berkisar antara nol sampai dengan 1 0 ≤ adjusted R
2
≤ 1. Hal ini berarti bila adjusted R
2
= 0 menunjukkan tidak adanya pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen, bila adjusted R
2
semakin besar mendekati 1, menunjukkan semakin kuatnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dan bila adjusted R
2
b. Uji Signifikan Simultan Uji- F
Kategori