Analisis Regresi Linier Berganda dengan Metode Nilai Selisih Mutlak

Tabel 4.23 : Distribusi Frekuensi Pada Variabel Kinerja Manajerial Y No Uraian Skor 1 2 3 4 5 6 7 1 Perencanaan Y 1 4 13,3 12 40,0 11 36,7 3 10,0 2 Investigasi Y 2 1 3,3 3 10,0 16 53,3 7 23,3 3 10,0 3 Pengkoordinasian Y 3 3 10,0 3 10,0 13 43,3 6 20,0 5 16,7 4 Evaluasi Y 4 4 13,3 2 6,7 12 40,0 8 26,7 4 13,3 5 Pengawasan Y 5 1 3,3 2 6,7 7 23,3 15 50,0 5 16,7 6 Negosiasi Y 7 3 10,0 2 6,7 4 13,3 9 30,0 9 30,0 3 10,0 7 Perwakilan Y 8 6 20,0 6 20,0 6 20,0 9 30,0 3 10,0 8 Penilaian hasil kerja keseluruhan Y 9 4 13,3 5 16,7 11 36,7 8 26,7 2 6,7 Rata-rata prosentase 1,6 8,3 12,1 35,8 30,4 11,7 Sumber : Lampiran 1 Berdasarkan tabel di atas dapat dijelaskan bahwa 77,9 responden 35,8 menjawab skor 5; 30,4 menjawab skor 6 dan 11,7 menjawab skor 7 cenderung memiliki kinerja yang baik, hal ini terlihat dari keikutsertaan responden dalam kegiatan perencanaan, investigasi, pengkooordinasian, pengevaluasian, pengawasan, negosiasi, perwakilan dan kinerja secara keseluruhan.

4.3. Analisis Regresi Linier Berganda dengan Metode Nilai Selisih Mutlak

Banyak penelitian dibidang manajemen dan akuntansi menggunakan variabel moderating. Variabel moderating adalah variabel independen yang akan menguatkan atau melemahkan Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber hubungan antara variabel independen lainnya terhadap variabel dependen. Frucot and Shearon 1991 mengajukan model regresi yang agak berbeda dengan menguji pengaruh moderasi yaitu dengan model nilai selisih mutlak dari variabel independen Ghozali, 2002 : 97. Pengujian variabel moderating dengan uji selisih nilai absolut mempunyai kecenderungan akan terjadi multikolinieritas yang tinggi antar variabel independen dan hal ini akan menyalahi asumsi klasik dalam regresi ordinary least square OLS.

4.3.1. Uji Normalitas

Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti sebaran normal atau tidak. Untuk mengetahui apakah data tersebut mengikuti sebaran normal atau tidak dapat dilakukan dengan metode Kolmogorov Smirnov yang hasilnya adalah : Tabel 4.24 : Hasil Uji Normalitas No. Variabel Penelitian Kolmogorov Smirnov Tingkat Signifikan 1 2 3 4 5 6 7 8 X 1 X 2 X 3 X 4 |X 1 -X 4 | |X 2 -X 4 | |X 3 -X 4 | Y 0,839 0,561 0,646 1,096 0,541 0,926 0,828 1,116 0,482 0,911 0,798 0,181 0,931 0,357 0,500 0,166 Sumber : Lampiran 8 Berdasarkan tabel 4.24 di atas, dapat disimpulkan bahwa variabel ketidakpastian lingkungan X 1 , locus of control X 2 , Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber Budgeting X 3 , karakteristik informasi sistem akuntansi manajemen X 4 , interaksi X 1 dengan X 4 , interaksi X 2 dengan X 4 , interaksi X 3 dengan X 4 dan kinerja manajerial Y berdistribusi normal, karena tingkat signifikansi yang dihasilkan lebih besar dari 5

4.3.2. Asumsi klasik

Persamaan regresi harus bersifat BLUE Best Linear Unbiased Estimator artinya pengambilan keputusan melalui uji F dan Uji t tidak boleh bias. Untuk menghasilkan keputusan yang BLUE, maka yang harus dipenuhi beberapa asumsi klasik yaitu multikolinieritas, heteroskedastisitas, dan normalitas.

4.3.2.1. Uji Multikolinieritas

Tolerance mengukur variabilitas variabel bebas yang terpilih yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF = 1tolerance dan menunjukkan adanya kolinearitas yang tinggi. Nilai cut off yang umum dipakai adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF diatas 10. setiap peneliti harus menentukan tingkat kolinearitas yang masih dia tolerir. Adapun besaran VIF dari masing- masing variabel bebas adalah sebagai berikut : Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber Tabel 4.25 : Hasil VIF Variance Inflation Factor No. Variabel Bebas VIF 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. X 1 X 2 X 3 X 4 |X 1 -X 4 | |X 2 -X 4 | |X 3 -X 4 | 1,591 17,106 5,193 2,217 2,101 15,736 4,255 Sumber : Lampiran 9 Berdasarkan tabel 4.25 di atas, dapat disimpulkan bahwa model regresi linier berganda yang dihasilkan terjadi multikolinearitas yang tinggi, karena nilai VIF pada variabel locus of control X 2 dan interaksi X 2 dengan X 4 lebih dari 10. Salah satu cara mengatasi multikolinieritas adalah mengeluarkan satu variabel yang berkorelasi dengan variabel lainnya Supranto, 1983:27. Variabel yang dikeluarkan adalah locus of control X 2 dan interaksi X 2 dengan X 4 , karena nilai VIF-nya paling besar dibandingkan variabel bebas lainnya. Tabel 4.26 : Hasil VIF Variance Inflation Factor No. Variabel Bebas VIF 1. 2. 3. 4. 5. X 1 X 3 X 4 |X 1 -X 4 | |X 3 -X 4 | 1,454 3,206 2,073 1,689 3,085 Sumber : Lampiran 10 Berdasarkan tabel 4.26 di atas, dapat disimpulkan bahwa model regresi linier berganda yang dihasilkan terjadi multikolinearitas yang rendah atau tidak terjadi multikolinieritas, karena nilai VIF pada variabel ketidakpastian lingkungan X 1 , Budgeting X 3 , karakteristik Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber informasi sistem akuntansi manajemen X 4 , interaksi X 1 dengan X 4 , dan interaksi X 3 dengan X 4 kurang dari angka 10.

4.3.2.2. Uji Heteroskedastisitas

Mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Korelasi Rank Spearman yaitu mengkorelasi antara residual dengan variabel bebas. Tabel 4.27 : Hasil Uji Heteroskedastisitas No. Variabel Penelitian Koefisien Korelasi Rank Spearman Tingkat Signifikan 1 2 3 4 5 X 1 X 3 X 4 |X 1 -X 4 | |X 3 -X 4 | -0,119 0,147 0,010 -0,102 -0,120 0,531 0,440 0,956 0,593 0,529 Sumber : Lampiran 10 Berdasarkan tabel di atas menunjukkan bahwa tingkat signifikan pada variabel ketidakpastian lingkungan X 1 , Budgeting X 3 , karakteristik informasi sistem akuntansi manajemen X 4 , interaksi X 1 dengan X 4 , dan interaksi X 3 dengan X 4 lebih besar dari 5, sehingga dapat disimpulkan model regresi linier berganda tersebut tidak terjadi heteroskedastisitas.

4.3.3. Model Regresi Linier Berganda

Dalam analisis ini menggunakan model analisis regresi linier berganda yang berguna untuk mengetahui terdapat atau tidaknya Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber pengaruh diantara variabel bebas terhadap variabel terikat. Berikut ini adalah ringkasan hasil analisis regresi linier berganda : Tabel 4.28 : Model Regresi Linier Berganda Model Koefisien Regresi Konstanta X 1 X 3 X 4 |X 1 -X 4 | |X 3 -X 4 | -0,782 0,377 -0,083 0,958 -0,278 -0,568 Sumber : Lampiran 10 Model regresi linier berganda yang dihasilkan adalah sebagai berikut : Y = -0,782+0,377X 1 -0,083X 3 +0,958X 4 -0,278 [X 1 -X 4 ]-0,568 [X 3 -X 4 ]+e Adapun penjelasan dari tabel 4.28 diatas adalah : 1. Konstanta yang dihasilkan adalah –0,782 yang artinya terjadi penurunan kinerja manajerial apabila variabel ketidakpastian lingkungan X 1 , Budgeting X 3 , karakteristik informasi sistem akuntansi manajemen X 4 tidak berubah atau konstan. 2. Koefisien regresi X 1 sebesar 0,377 berarti variabel ketidakpastian lingkungan X 1 memiliki pola hubungan yang positif dengan kinerja manajerial Y yaitu setiap kenaikan satu satuan variabel ketidakpastian lingkungan X 1 maka variabel kinerja manajerial Y akan mengalami kenaikan sebesar 0,377 satuan dengan asumsi variabel Budgeting X 3 , karakteristik informasi sistem akuntansi manajemen X 4 konstan. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber 3. Koefisien regresi X 3 sebesar –0,083 berarti variabel Budgeting X 3 memiliki pola hubungan yang negatif dengan kinerja manajerial Y yaitu setiap kenaikan satu satuan variabel Budgeting X 3 maka variabel kinerja manajerial Y akan mengalami penurunan sebesar 0,083 satuan dengan asumsi variabel ketidakpastian lingkungan X 1 , karakteristik informasi sistem akuntansi manajemen X 4 konstan. 4. Koefisien regresi X 4 sebesar 0,985 berarti variabel karakteristik informasi sistem akuntansi manajemen X 4 memiliki pola hubungan yang positif dengan kinerja manajerial Y yaitu setiap kenaikan satu satuan variabel karakteristik informasi sistem akuntansi manajemen X 4 maka variabel kinerja manajerial Y akan mengalami kenaikan sebesar 0,958 satuan dengan asumsi variabel ketidakpastian lingkungan X 1 , Budgeting X 3 konstan. 5. Koefisien regresi X 1 adalah positif dan apabila diinteraksikan dengan variabel X 4 , maka koefisien regresi |X 1 -X 4 | menjadi negatif yaitu sebesar –0,278 yang artinya dengan adanya karakteristik informasi sistem akuntansi manajemen X 4 maka hubungan ketidakpastian lingkungan X 1 dengan kinerja manajerial Y menjadi negatif. 6. Koefisien regresi X 3 adalah negatif dan apabila diinteraksikan dengan variabel X 4 , maka koefisien regresi |X 3 -X 4 | menjadi negatif yaitu sebesar –0,568 yang artinya dengan adanya karakteristik Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber informasi sistem akuntansi manajemen X 4 maka hubungan Budgeting X 3 dengan kinerja manajerial Y menjadi negatif.

4.3.4. Uji Kecocokan Model

Untuk melihat cocok atau tidaknya model regresi linier berganda yang dihasilkan dapat dilihat dari hasil uji F yaitu : Tabel 4.29 : Hasil Uji F ANOVA b 10.395 5 2.079 5.936 .001 a 8.405 24 .350 18.800 29 Regres sion Residual Total Model 1 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Predictors: Constant, |X3-X4|, |X1-X4|, ketidakpastian lingkungan X1, karakteristik informasi SIA X4, budgeting X3 a. Dependent Variable: kinerja manajerial b. Sumber : Lampiran 10 Model regresi linier berganda dengan metode nilai selisih mutlak tersebut di atas adalah cocok atau sesuai untuk menerangkan pengaruh variabel ketidakpastian lingkungan X 1 , Budgeting X 3 , karakteristik informasi sistem akuntansi manajemen X 4 , interaksi X 1 dengan X 4 , dan interaksi X 3 dengan X 4 terhadap kinerja manajerial, hal ini dapat dilihat dari nilai F hitung yang dihasilkan yaitu sebesar 5,936 dengan tingkat signifikan dibawah 5 sig = 0,001. apabila diterapkan bersama-sama terhadap variable tersebut di lingkungan kerja dapat meningkatkan kinerja manajerial. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber

4.3.5. Nilai Koefisien Determinasi R

2 Besarnya pengaruh variabel ketidakpastian lingkungan X 1 , Budgeting X 3 , karakteristik informasi sistem akuntansi manajemen X 4 , interaksi X 1 dengan X 4 , dan interaksi X 3 dengan X 4 terhadap kinerja manajerial, dapat dilihat dari nilai koefisien determinasi R 2 yaitu : Tabel 4.30 : Hasil Uji F Model Summary b .744 a .553 .460 .59180 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Predictors: Constant, |X3-X4|, |X1-X4|, ketidakpas tian lingkungan X1, karakteristik informasi SIA X4, budgeting X3 a. Dependent Variable: kinerja manajerial b. Sumber : Lampiran 10 Berdasarkan nilai koefisien determinasi R 2 yaitu sebesar 0,553 berarti besarnya pengaruh variabel ketidakpastian lingkungan X 1 , Budgeting X 3 , karakteristik informasi sistem akuntansi manajemen X 4 , interaksi X 1 dengan X 4 , dan interaksi X 3 dengan X 4 terhadap kinerja manajerial sebesar 55,3 sedangkan sisanya sebesar 44,7 dijelaskan oleh variabel lain diluar model, seperti : budaya organisasi, gaya kepemimpinan dan masih banyak lagi. Nilai korelasi ganda R yang dihasilkan sebesar 0,744 artinya variabel ketidakpastian lingkungan X 1 , Budgeting X 3 , karakteristik informasi sistem akuntansi manajemen X 4 , interaksi X 1 dengan X 4 , Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber dan interaksi X 3 dengan X 4 memiliki korelasi ganda yang kuat dengan kinerja manajerial yaitu sebesar 74,4.

4.3.6. Uji t

Meskipun variabel ketidakpastian lingkungan X 1 , Budgeting X 3 , karakteristik informasi sistem akuntansi manajemen X 4 , interaksi X 1 dengan X 4 , dan interaksi X 3 dengan X 4 memiliki korelasi ganda yang kuat dengan kinerja manajerial Y, belum tentu variabel tersebut berpengaruh secara parsial. Untuk itu perlu dilihat dari uji t nya : Tabel 4.31 : Hasil Uji t Variabel Bebas t hitung Sig X 1 X 3 X 4 |X 1 -X 4 | |X 3 -X 4 | 0,377 -0,083 0,958 -0,278 -0,568 0,052 0,701 0,003 0,287 0,048 Sumber : Lampiran 10 a. Nilai t hitung pada X 1 sebesar 0,377 dengan tingkat signifikan diatas 5 sig = 0,052 yang artinya variabel ketidakpastian lingkungan X 1 secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja manajerial Y, sehingga hipotesis ke-1 yang menyatakan bahwa ketidakpastian lingkungan berpengaruh terhadap kinerja manajemen PT.Angkasa Pura I Persero di Jakarta, tidak teruji kebenarannya. b. Nilai t hitung pada X 3 sebesar –0,083 dengan tingkat signifikan diatas 5 sig = 0,701 yang artinya variabel Budgeting X 3 Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja manajerial Y, sehingga hipotesis ke-3 yang menyatakan bahwa Budgeting berpengaruh terhadap kinerja manajemen PT.Angkasa Pura I Persero di Jakarta, tidak teruji kebenarannya. c. Nilai t hitung pada X 4 sebesar 0,958 dengan tingkat signifikan dibawah 5 sig = 0,003 yang artinya variabel karakteristik informasi sistem akuntansi manajemen X 4 secara parsial berpengaruh signifikan terhadap kinerja manajerial Y, sehingga hipotesis ke-4 yang menyatakan bahwa karakteristik informasi sistem akuntansi manajemen berpengaruh terhadap kinerja manajemen PT.Angkasa Pura I Persero di Jakarta, teruji kebenarannya. d. Nilai t hitung pada |X 1 – X 4 | sebesar –0,278 dengan tingkat signifikan diatas 5 sig = 0,287 yang artinya variabel interaksi X 1 dengan X 4 secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja manajerial Y. Hal ini menunjukkan bahwa variabel karakteristik informasi sistem akuntansi manajemen X 4 bukan variabel yang memoderasi hubungan ketidakpastian lingkungan X 1 dengan kinerja manajerial Y. Sehingga hipotesis ke-5 yang menyatakan bahwa interaksi antara ketidakpastian lingkungan dengan karakteristik informasi sistem akuntansi manajemen berpengaruh terhadap kinerja manajemen PT.Angkasa Pura I Persero di Jakarta, tidak teruji kebenarannya. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber e. Nilai t hitung pada |X 3 – X 4 | sebesar –0,568 dengan tingkat signifikan dibawah 5 sig = 0,048 yang artinya variabel interaksi X 3 dengan X 4 secara parsial berpengaruh signifikan terhadap kinerja manajerial Y. Hal ini menunjukkan bahwa variabel karakteristik informasi sistem akuntansi manajemen X 4 adalah variabel yang memoderasi hubungan Budgeting X 3 dengan kinerja manajerial Y. Sehingga hipotesis ke-7 yang menyatakan bahwa interaksi antara BudgetingBudgeting dengan karakteristik informasi sistem akuntansi manajemen berpengaruh terhadap kinerja manajemen PT.Angkasa Pura I Persero di Jakarta, teruji kebenarannya.

4.4. Pembahasan Hasil Penelitian Variabel dalam penelitian ini adalah ketidakpastian lingkungan,