b. Reliabilitas Konstrak
Untuk pengujian selanjutnya adalah uji reliabilitas konstruk. Konstruk dikatakan reliabel apabila nilai composite reliability atau cronbach alpha melebihi
0,70. Tabel 4.6
Composite Reliability dan Cronbachs Alpha
Variabel Composite Reliability
Cronbachs Alpha SIA
Kinerja 0,7805
0,8379 0,6349
0,7567 Sumber : Data diolah Lampiran 4
Variabel SIA dan kinerja mempunyai nilai composite reliability melebihi 0,70 artinya variabel SIA dan kinerja memiliki reliabilitas yang baik, walaupun nilai
cronbach alpha pada variabel SIA kurang dari 0,70.
c. Nilai Average Variance Extracted AVE
Pengujian yang ketiga adalah dengan melihat nilai AVE. Nilai AVE yang melebihi 0,50 menunjukkan convergent validity yang baik.
Tabel 4.7 Nilai AVE
Variabel AVE
SIA Kinerja
0,4719 0,5114
Sumber : Data diolah Lampiran 4
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Dari tabel tersebut dapat dijelaskan bahwa variabel SIA dan kinerja mempunyai convergent validity yang baik sebab nilai AVE yang lebih dari 0,50
walaupun nilai AVE pada variabel SIA mendekati 0,50.
4.2.1.2. Discriminant Validity
Discriminant validity
dilakukan dengan melihat nilai cross loadings dan membandingkan antara nilai kuadrat korelasi antara konstrak dengan nilai AVE atau
korelasi antara konstrak dengan akar AVE. 1.
Cross Loadings
Discriminant validity dari model pengukuran dengan reflektif indikator dinilai berdasarkan cross loading dengan konstruknya. Jika korelasi konstruk dengan item
pengukuran lebih besar daripada ukuran konstruk lainnya, maka hal ini menunjukkan bahwa variabel laten memprediksi pada blok sendiri lebih baik
daripada blok lainnya.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 4.8 Cross Loading
SIA kinerja
X1 0.610307
0.307287 X2
0.687628 0.527631
X3 0.695149
0.563271 X5
0.747837 0.555865
Y1 0.529234
0.808709 Y2
0.500199 0.768573
Y3 0.508899
0.723836 Y5
0.445766 0.584636
Y6 0.611077
0.668533 Sumber : Data diolah Lampiran 4
Berdasarkan tabel di atas menunjukkan bahwa hasil cross loading pada variabel SIA dan kinerja dengan indikatornya lebih tinggi dibandingkan korelasi
indikator dengan variabel lainnya dengan demikian variabel SIA dan kinerja mampu memprediksi indikatornya pada blok sendiri dibandingkan dengan indiktor di blok
lainnya.
2. Korelasi Antara Konstrak Dengan Akar AVE
Untuk mengukur nilai diskriminant validity adalah dengan membandingkan nilai AVE setiap konstruk dengan nilai korelasi antar konstruk dengan konstruk
lainnya dalam model. Jika nilai akar AVE setiap konstruk lebih besar daripada nilai korelasi antara konstruk dengan kontruk lainnya maka dikatakan memiliki nilai
discriminant validity yang baik.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 4.9 Korelasi Variabel Konstruk
SIA kinerja
SIA 1,0000
kinerja 0,7359
1,0000 Sumber : Data diolah Lampiran 4
Tabel 4.10 Akar AVE
Variabel Akar AVE
SIA Kinerja
0.687 0,715
Sumber : Data diolah Lampiran 4 Dari kedua tabel di atas, maka diperoleh penjelasan sebagai berikut:
a. Untuk nilai Akar AVE pada variabel SIA sebesar 0,687 dimana nilai akar AVE akan dibandingkan dengan korelasi antara variabel SIA dengan variabel kinerja,
yang hasilnya adalah nilai akar AVE cenderung lebih besar dibandingkan korelasi antara variabel SIA dengan variabel kinerja. Dengan kata lain variabel SIA
memiliki nilai discriminant validity yang baik. b. Untuk nilai Akar AVE pada variabel kinerja sebesar 0,715 dimana nilai akar
AVE akan dibandingkan dengan korelasi antara variabel kinerja dengan variabel SIA, yang hasilnya adalah nilai akar AVE cenderung lebih besar dibandingkan
korelasi antara variabel kinerja dengan variabel SIA. Dengan kata lain variabel kinerja memiliki nilai discriminant validity yang baik.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
4.2.2. Evaluasi Model Struktural
Evaluasi model struktural ini dilakukan dengan melihat nilai R-square yang merupakan uji goodness-fit model. Adapun nilai R-square dari penelitian adalah:
Tabel 4.11 Nilai R-square
R Square SIA
Kinerja 0,5415
Sumber : Data diolah Lampiran 4 Nilai R-square yang dihasilkan sebesar 0,5415 hal ini menunjukkan pengaruh
variabel SIA terhadap variabel kinerja sebesar 54,15 dan sisanya adalah 45,85 dijelaskan oleh variabel diluar model.
4.2.3. Uji Kausalitas
Pada PLS, koefisien parameter jalur diperoleh melalui bobot inner model dengan terlebih dahulu dicari nilai T-statistik melalui prosedur bootstrap standart error, dengan
hasil perhitungan software Smart PLS sebagai berikut
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Gambar 4.1 Kurva
Uji Kausalitas
Tabel 4.12 Uji Hipotesis
Original Sample
O Standard
Error STERR
T Statistics |OSTERR|
SIA -
kinerja 0.7359
0.0545 13.4787
Sumber : Data diolah Lampiran 4 Berdasarkan tabel di atas menunjukkan bahwa nilai T-statistik dari variabel SIA
sebesar 13,4787 melebihi 2 artinya variabel SIA memberikan dampak positif dan signifikan terhadap kinerja
sehingga hipotesis yang menyebutkan ”terdapat pengaruh positif SIA terhadap kinerja” teruji kebenarannya.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
4.3. Pembahasan Hasil Penelitian
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Anggi Fawzi 2008 menyebutkan bahwa pengawasan intern dan Sistem Informasi Akuntansi secara simultan berpengaruh
signifikan terhadap Kinerja Pemerintahan yang berada di Kota Tasikmalaya sebesar 86,8. Sependapat dengan hasil penelitian ini yaitu variabel SIA memberikan dampak
positif dan signifikan terhadap kinerja sehingga hipotesis yang menyebutkan ”terdapat
pengaruh positif SIA terhadap kinerja” teruji kebenarannya. Hal ini dibuktikan oleh : 1. Nilai T-statistik dari variabel SIA sebesar 13,4787 melebihi 2.
2. Sesuai jawaban responden yaitu nilai rata-rata Sistem Informasi Akuntansi SIA SKPD pada Kecamatan Candi di Kabupaten Sidoarjo Jawa Timur dikategorikan
baik, sehingga kinerja yang dihasilkan pun dikategorikan baik. Hasil penelitian ini memberikan implikasi bagi instansi, supaya menggunakan
Sistem Informasi Akuntansi supaya proses penyusunan tidak lagi lambat, dapat menampung kompleksitas transaksi-transaksi keuangan pemerintah daerah, mudah
melakukan rekonsiliasi antar sub sistem, dan dapat dapat menghasilkan laporan keuangan pemerintah daerah yang sesuai Standar Akuntansi Keuangan Pemerintah.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan, maka kesimpulan yang dapat diambil adalah penerapan Sistem Informasi Akuntansi yang baik akan memberikan dampak
positif dan signifikan terhadap peningkatan kinerja Pemerintahan Kecamatan Candi di Kabupaten Sidoarjo
sehingga hipotesis yang menyebutkan ”terdapat pengaruh positif SIA terhadap kinerja” teruji kebenarannya.
5.2. Saran
Berdasarkan uraian di atas maka dapat dikemukakan saran yang kiranya dapat dijadikan bahan pertimbangan dalam melakukan penelitian selanjutnya, sebagai berikut:
1. Bagi Peneliti Selanjutnya
Diharapkan dapat menambahi atau menggunakan variabel lain sebagai variabel yang telah ada yang dapat berpengaruh terhadap Sistem Informasi Akuntansi
2. Bagi Mahasiswa
Diharapkan mahasiswa dapat meningkatkan pemanfaatan sistem informasi akuntansi karena begitu pentingnya memaksimalkan sistem informasi yang baik pada
era saat ini dimana perkembangan teknologi yang begitu pesat dan arus informasi pun harus cepat untuk mencapai tujuan yang baik.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.