61
Berdasarkan hasil pengujian normalitas yang disajikan pada tabel di atas diketahui bahwa nilai statistics Kolmogorov-Smirnov yang
diperoleh mempunyai taraf signifikan yang lebih dari dari 0,05, sesuai dengan kriteria bahwa sebaran data disebut berdistribusi normal dimana
jika tingkat signifikasi dari nilai znilai kolmogorov-Smirnov yang diperoleh lebih besar dari 5 0,05 maka data tersebut mengikuti
distribusi normal Priyatno 2008: 28, oleh karena itu dapat diputuskan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini berdistribusi normal.
4.3.2. Pengujian Asumsi Klasik
4.3.2.1.Uji Autokorelasi
Autokorelasi merupakan korelasi hubungan yang terjadi antara anggota-anggota dari serangkaian pengamatan observasi yang tersusun
dalam rangkaian waktu atau rangkaian ruang. Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada korelasi antara
korelasi pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1
sebelumnya. Dalam penelitian ini uji autokorelasi tidak dilakukan,
karena data penelitian ini adalah data cross section yang diambil
berdasarkan kuesioner, bukan data time series santoso,2000 : 216 4.3.2.2.Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas independen. Model regresi
62
yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi
dapat dilihat dari 1 nilai tolerance dan 2 variance inflation factor VIF. Nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi. Nilai yang
umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance kurang dari 0,10 atau sama dengan VIF lebih dari 10 atau dengan
kata lain model regresi bebas dari multikolinearitas jika nilai tolerance 0,10 atau nilai VIF 10 Imam Ghozali, 2005: 91. Dari hasil pengujian terhadap
gejala mulitikolinieritas diperoleh hasil sebagai berikut :
Tabel 4.12. Hasil Uji Multikolinieritas
Variabel bebas Tolerance
VIF
Lingkungan EksternalX
1
0,430 2,326
Sistem Kontrol AkuntansiX
2
0,430 2,326
Sumber : Lampiran 6
Berdasarkan hasil pengujian dapat diketahui bahwa nilai VIF seluruh variabel bebas dalam penelitian ini lebih kecil dari 10, artinya
seluruh variabel bebas pada penelitian ini tidak terjadi gejala multikolinier
Ghozali, 2001:57. 4.3.2.3.Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengaman yang lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut
Heteroskedastisitas Imam Ghozali, 2005:105.
63
Model regresi yang baik adalah yang Homoskedastisitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas. Pengujian rank korelasi dari Spearman
didefinisikan sebagai berikut Gujarati, 1995 : 188
r
s
= 1 – 6
1
2 2
N N
d
i
Dimana : d
i
= Perbedaan dalam rank untuk dua dari individual atau fenomena ke i
N = Banyaknya individual atau fenomena yang dirank. Hasil pengujian Rank Spearman’s dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 4.13. Hasil Uji Heteroskedastisitas
No Variabel
Nilai mutlak dari residual
Taraf Signifikansi
Keterangan
1. 2.
Lingkungan Eksternal X1 Sistenm Kontrol Akutansi X2
0,186 0,094
0,460 0,710
Non Heteroskedastisitas Non Heteroskedastisitas
Sumber : Lampiran 7
Dari hasil korelasi tersebut tidak diperoleh adanya korelasi yang signifikan antara Unstandardized Residual dengan masing-masing variabel
bebas yang diteliti, dengan nilai taraf signifikansi lebih besar dari 0,05, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi penyimpangan
heteroskedastisitas pada variabel-variabel bebas yang diteliti. 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 5 :
64
Y= 1,115 +0,102 X
1
+ 0,410 X
2
Berdasarkan persamaan regresi diatas mempunyai arti bahwa: b
= Konstanta = 1,115 Apabila variabel Lingkungan Eksternal
X1
dan Sistem Kontrol Akutansi
X2
adalah konstan atau sama dengan nol, maka nilai Kinerja Perusahaan Y adalah sebesar 1,115.
b
1
= Koefisien regresi untuk X
1
= 0,102 Menunjukkan besarnya nilai koefisien regresi untuk variabel
Sosialisasi Lingkungan Eksternal X
1
yaitu 0,102 dan mempunyai koefisien regresi positif. Hal ini menunjukkan terjadinya perubahan
yang searah dengan variabel terikat. Jadi setiap ada kenaikan pada variabel Lingkungan Eksternal X
1
sebesar 1 satuan, dapat menaikkan nilai Kinerja Perusahaan Y sebesar 0,102 dan
sebaliknya apabila terjadi penurunan pada variabel Lingkungan Eksternal X
1
sebesar 1 satuan, dapat menurunkan Kinerja Perusahaan Y sebesar 0,102 dengan asumsi bahwa variabel lain
adalah konstan. b
2
= Koefisien regresi untuk X
2
= 0,410 Menunjukkan besarnya nilai koefisien regresi untuk variabel Sistem
Kontrol Akutansi X
2
yaitu 0,410 dan mempunyai koefisien regresi positif. Hal ini menunjukkan terjadinya perubahan yang berlawanan
dengan variabel terikat. Jadi setiap ada kenaikan pada variabel Sistem Kontrol Akutansi
X
2
sebesar 1 satuan, dapat meningkatkan
65
Kinerja Perusahaan Y sebesar 0,410 dan sebaliknya apabila terjadi penurunan pada variabel Sistem Kontrol Akutansi X
2
sebesar 1 satuan, dapat menurunkan Kinerja Perusahaan Y sebesar 0,410 pula
dengan asumsi variabel lain adalah konstan.
4.3.4. Uji Hipotesis
