karakteristik sistem akuntansi manajemen X
3
memiliki tingkat signifikan lebih besar dari 0,05 sig 5 maka dapat disimpulkan bahwa model regresi yang
dihasilkan tidak terjadi heteroskedastisitas.
3. Uji Normalitas
Menurut Gujarati 1995: 66-67 bahwa dalam regresi OLS Ordinary Least Square
asumsi normalitas diberlakukan pada u
i
residual. Dalam regresi OLS Ordinary Least Square b
, b
1
, b
2
, b
3
dan b
4
adalah fungsi linier dari Y dan Y adalah fungsi linier dari u
i
residual. Distribusi sampling dari regresi OLS Ordinary Least Square tergantung pada distribusi residual u
i
, apabila residual u
i
berdistribusi normal dengan sendirinya b , b
1
, b
2
, b
3
dan b
4
juga berdistribusi normal. Berikut ini hasil dari uji normalitas pada residual :
Tabel 4.21 : Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
43 .0000000
3.02683483 .168
.117 -.168
1.103 .176
N Mean
Std. Deviation Normal Parameters
a,b
Absolute Positive
Negative Most Extreme
Differences Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. 2-tailed Unstandardiz
ed Residual
Test distribution is Normal. a.
Calculated from data. b.
Sumber : Data diolah Lampiran 9.B Berdasarkan hasil uji normalitas menunjukkan bahwa distribusi data pada
residual adalah distribusi normal, karena nilai Kolmogorov-Smirnov yang
dihasilkan 1,103 dengan tingkat signifikan sebesar 0,176 diatas 0,05 sig 5.
Apabila residual u
i
berdistribusi normal dengan sendirinya variabel teknologi
informasi X
1
, saling ketergantungan X
2
, karakteristik sistem akuntansi manajemen X
3
dan kinerja manajerial Y juga berdistribusi normal.
4.3.2. Persamaan Regresi Linier Berganda
Analisis data untuk menggambarkan pengaruh antara satu variabel terikat yaitu kinerja manajerial Y dengan beberapa variabel bebas yaitu teknologi
informasi X
1
, saling ketergantungan X
2
dan karakteristik sistem akuntansi manajemen X
3
, dapat dilakukan dengan metode regresi berganda. Berikut ini hasil analisis regresi linier berganda :
Tabel 4.22 : Persamaan Regresi Linier Berganda Model
Koefisien Regresi
Konstanta Teknologi informasi X
1
Saling ketergantungan X
2
Karakteristik sistem akuntansi manajemen X
3
-3,119 0,339
0,924 0,095
Sumber : Data diolah Lampiran 9.A Berdasarkan tabel 4.22 diperoleh persamaan regresi sebagai berikut :
Y = -3,119 + 0,339 X
1
+ 0,924 X
2
+ 0,095 X
3
Persamaan regresi di atas dapat diperoleh penjelasan sebagai berikut: 1. Nilai Konstanta sebesar -3,119
Nilai konstanta menunjukkan besarnya nilai dari kinerja manajerial Y apabila teknologi informasi X
1
, saling ketergantungan X
2
dan karakteristik sistem akuntansi manajemen X
3
adalah konstan, maka Y sebesar –3,119.
