47 3. Pada butir pernyataan tiga dari kuesioner yang disebar dan dianalisis,
diketahui bahwa terdapat 35 orang 74.5 setuju bahwa Terdapat akurasi dan kelengkapan informasi yang berhubungan dengan
penyusunan Laporan Keuangan Pemko Medan, kemudian 9 orang 19.1 sangat setuju,dan 3 orang 6.4 ragu-ragu.
4. Pada butir pernyataan empat dari kuesioner yang disebar dan dianalisis, diketahui bahwa terdapat 31 orang 66.0 setuju bahwa
Ada ketersediaan system informasi manajemen dan monitoring hasil yang telah dicapai oleh Pemko Medan, kemudian 11 orang 23.4
sangat setuju, 4 orang 8.5 ragu-ragu, dan 1 orang 2.1 tidak setuju.
5. Pada butir pernyataan lima dari kuesioner yang disebar dan dianalisis, diketahui bahwa terdapat 17 orang 36.2 setuju bahwa
Penyampaian Laporan Keuangan Pemko Medan telah melalui kerja sama dengan media massa dan lembaga non pemerintahan, kemudian
16 orang 34.0 tidak setuju, 13 orang 27.7 ragu-ragu, dan 1 orang 2.1 sangat tidak setuju.
4.2.3 Analisis Statistik
4.2.3.1 Uji Validitas dan Reliabilitas
Penyebaran kuesioner khusus dalam uji validitas dan reliabilitas diberikan kepada 30 responden di luar dari responden penelitian,
tetapi memiliki karakteristik yang sama dengan responden penelitian. Nilai
Universitas Sumatera Utara
48 r
tabel
dengan ketentuan df = jumlah kasus = 30 dan tingkat signifikansi sebesar 5 maka angka yang diperoleh = 0.361.
Tabel 4.6 Uji Validitas
No Pernyataan
r
hitung
r
tabel
Validitas
1 P1
0.417 0.361
Valid 2
P2 0.510
0.361 Valid
3 P3
0.512 0.361
Valid 4
P4 0.428
0.361 Valid
5 P5
0.420 0.361
Valid 6
P6 0.736
0.361 Valid
7 P7
0.580 0.361
Valid 8
P8 0.495
0.361 Valid
9 P9
0.664 0.361
Valid 10
P10 0.642
0.361 Valid
11 P11
0.419 0.361
Valid 12
P12 0.690
0.361 Valid
13 P13
0.479 0.361
Valid 14
P14 0.652
0.361 Valid
15 P15
0.556 0.361
Valid
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Februari 2015
Tabel 4.6 menunjukkan bahwa seluruh butir pernyataan kuesioner telah valid karena r
hitung
r
tabel
. Dengan demikian, kuesioner dapat dilanjutkan pada tahap pengujian reliabilitas.
Hasil uji reliabilitas berdasarkan data yang diolah dengan bantuan aplikasi Software SPSS 20 for Windows dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
49
Tabel 4.7 Uji Reliabilitas
Cronbach’s Alpha Jumlah Pernyataan
0.879 30
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Maret 2014
Pada 30 pernyataan dengan tingkat signifikansi 5 di ketahui bahwa koefisien apha Cronbach’s Alpha adalah sebesar 0.879. Ini berarti 0.879 0.80
sehingga dapat dinyatakan bahwa kuesioner tersebut telah reliabel dan dapat disebarkan kepada responden untuk dijadikan sebagai instrumen penelitian.
4.2.3.2 Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji asumsi klasik dilakukan sebelum melakukan analisis regresi, agar dapat diperkirakan yang tidak bias dan efesiensi maka dilakukan pengujian
asumsi klasik yang harus dipenuhi, yang pertama adalah uji normalitas. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah data berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan
pendekatan grafik dan pendekatan Kolmogrov-Smirnov. 1. Pendekatan Grafik
Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat grafik histogram dan grafik normal plot yang membandingkan antara dua observasi
dengan distribusi yang mendekati distribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
50
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Februari 2015
Gambar 4.1 Grafik Histogram Uji Normalitas
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Februari 2015
Gambar 4.2 Grafik Normal P-P Plot Uji Normalitas
Universitas Sumatera Utara
51 Berdasarkan Gambar 4.1 dapat diketahui bahwa hubungan dari variabel
Penyajian Laporan Keuangan Daerah dan Aksesibilitas Laporan Keuangan Daerah terhadap Transparansi Laporan KeuanganDaerah adalah berdistribusi
normal, hal ini ditunjukkan oleh gambar histogram yang tidak terlihat menceng ke kiri maupun ke kanan. Sedangkan pada Gambar 4.2 data berdistribusi normal
dapat dilihat pada scatterplot, terlihat titik-titik yang mengikuti garis diagonal. 2. Pendekatan Kolmogrov-Smirnov
Uji normalitas dengan grafik bisa saja terlihat berdistribusi normal, padahal secara statistik tidak berdistribusi normal. Berikut ini pengujian
normalitas yang berdasarkan dengan uji statistik non-parametrik Kolmogrov- Smirnov K-S untuk memastikan apakah data benar berdistribusi normal.
Tabel 4.8 One-Sample Kolmogrov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 47
Normal Parameters
a,b
Mean 0E-7
Std. Deviation
1.43134668
Most Extreme Differences
Absolute
.104
Positive .087
Negative -.104
Kolmogorov-Smirnov Z .713
Asymp. Sig. 2-tailed
.690
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Maret 2014
Berdasarkan Tabel 4.8 terlihat bahwa nilai Asymp. Sig. 2-tailed adalah 0.690, dan diatas nilai signifikan 0.05, dengan kata lain variabel residual
berdistribusi normal. Nilai Kolmogrov-Smirnov Z yakni 0.713 lebih kecil dari 1,97
Universitas Sumatera Utara
52 berarti tidak ada perbedaan antara distribusi teoritik dan distribusi empirik atau
dengan kata lain data dikatakan normal.
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut
heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas, yaitu:
1. Metode Grafik Dasar analisis adalah tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di
atas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas, sedangkan jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu
yang teratur, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
53
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Februari 2015
Gambar 4.3 Grafik ScatterPlot Uji heteroskedastisitas
Berdasarkan Gambar 4.3 dapat terlihat dari grafik ScatterPlot yang disajikan, terlihat titik-titik menyebar secara acak tidak membentuk suatu pola
tertentu yang jelas serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi,
sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi transparansi laporan keuangan daerah, berdasarkan masukan variabel independennya.
2. Uji Glejser Uji Glejser dilakukan dengan cara meregresikan antara variabel
independen dengan nilai absolut residualnya, jika nilai signifikansi antara variabel
Universitas Sumatera Utara
54 independen dengan absolut residual lebih dari 0.05 maka tidak terjadi masalah
heteroskedastisitas.
Tabel 4.9 Uji Glejser
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta 1
Constant
1.050 1.556
.675 .503
PENYAJIAN
-.015 .049
-.048 -.315
.754
AKSESIBILITAS .053
.046 .176
1.149 .257
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Februari 2015
Berdasarkan Tabel 4.9 terlihat jelas menunjukkan tidak satupun variabel independen yang signifikan mempengaruhi variabel dependen absolut Ut asbUt.
Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya diatas tingkat kepercayaan 5, jadi disimpulkan model regresi tidak memengaruhi heteroskedastisitas.
c. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah variabel pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model regresi yang
baik seharusnya tidak ditemukan adanya korelasi di antara variabel independen.
Tabel 4.10 Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Collinearity
Statistics Collinearity
Statistics Tolerance
VIF 1
Constant PENYAJIAN
.928 1.077
AKSESIBILITAS .928
1.077
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Februari 2015
Universitas Sumatera Utara
55 Berdasarkan Tabel 4.10 dapat dilihat bahwa nilai VIF dari variabel
Penyajian Laporan Keuangan Daerah dan Aksesibilitas Laporan Keuangan Daerah lebih kecil atau dibawah 5 VIF 5, ini berarti tidak terkena
multikolinearitas antara variabel independen dalam model regresi. Nilai Tolerance dari variabel Penyajian Laporan Keuangan Daerah dan Aksesibilitas Laporan
Keuangan Daerah lebih besar dari 0.1 Tolerance 0.1, ini berarti tidak terdapat multikolienaritas antar variabel independen dalam model regresi.
4.2.3.3 Uji Hipotesis
Hasil regresi linear berganda untuk mengetahui Pengaruh Penyajian Laporan Keuangan Daerah dan Aksesibilitas Laporan Keuangan
Daerah terhadap Transparansi Laporan Keuangan Daerah pada Pemerintah Kota Medan yang ditunjukkan pada Tabel 4.11 berikut:
Tabel 4.11 Hasil Uji Analisis Regresi Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta 1
Constant 11.775
2.621 4.493
.000
PENYAJIAN .139
.082 .235
1.697 .097
AKSESBILITAS .266
.078 .470
3.399 .001
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Februari 2015
Berdasarkan hasil analisis regresi berganda yang digunakan untuk menguji pengaruh dua atau lebih variabel independen terhadap satu variabel dependen.
Persamaan regresi dapat dilihat dari tabel hasil uji Coefficients. Pada tabel coefficients yang dibaca adalah nilai dalam kolom B pada baris pertama
menunjukkan konstanta a dan baris selanjutnya menunjukkan konstanta variabel
Universitas Sumatera Utara
56 independen. Berdasarkan Tabel 4.101 diatas maka model regresi yang digunakan
adalah sebagai berikut: Y = 11.755 + 0.139X1 + 0.266X2 + e
Transparansi = 11.755 + 0.139 Penyajian + 0.266 Aksesibilitas + e Dari persamaan regresi tersebut diatas maka dapat dianalisis sebagai
berikut: a.
Konstanta sebesar 11.755 menyatakan bahwa jika nilai Penyajian Laporan Keuangan Daerah dan Aksesibilitas Laporan
Keuangan Daerah adalah nol atau konstan, maka nilai Transparansi Laporan Keuangan Daerah adalah sebesar 11.755.
b. Koefisien Regresi Penyajian Laporan Keuangan sebesar 0.139
menunjukkan bahwa apabila Penyajian Laporan Keuangan ditingkatkan sebesar 1 satuan, maka Transparansi Laporan
Keuangan akan meningkat sebesar 0.139 satuan. c.
Koefisien Regresi Aksesibilitas Laporan Keuangan sebesar 0.266 menunjukkan bahwa apabila Aksesibilitas Laporan
keuangan ditingkatkan sebesar 1 satuan, maka Transparansi akan meningkat sebesar 0.266 satuan.
4.2.3.4 Uji Signifikansi Parsial Uji-t
Pengujian secara parsial ini dilakukan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh suatu variabel independen secara parsial individual
terhadap variabel dependen. Pengujian ini juga dimaksudkan untuk mengetahui variabel independen mana yang dominan.
Universitas Sumatera Utara
57
Tabel 4.12 Hasil UjiParsial
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta 1
Constant 11.775
2.621 4.493
.000
PENYAJIAN .139
.082 .235
1.697 .097
AKSESBILITAS .266
.078 .470
3.399 .001
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Februari 2015
Berdasarkan Tabel 4.12 Dapat dilihat bahwa: a.
Variabel Penyajian Laporan Keuangan Daerah X1 Nilai t
hitung
variabel Penyajian Laporan Keuangan adalah 1.697 dan nilai t
tabel
adalah 1.679 maka t
hitung
t
tabel
1.697 1.679 dan nilai signifikan 0.097 0.05 sehingga dapat disimpulkan bahwa secara parsial
pengaruh variabel Penyajian Laporan Keuangan Daerah berpengaruh positif tetapi tidak signifikan terhadap Transparansi Laporan Keuangan
Daerah. Artinya apabila variabel Penyajian Laporan Keuangan Daerah ditingkatkan, maka Transparansi Laporan Keuangan tidak meningkat
sebesar 0.139 satuan. b.
Variabel Aksesibilitas Laporan Keuangan Daerah X2 Nilai t
hitung
variabel Aksesibilitas Laporan Keuangan adalah 3.489 dan nilai t
tabel
adalah 1.679 maka t
hitung
t
tabel
3.399 1.679 dan nilai signifikan 0.001 0.05 sehingga dapat disimpulkan bahwa secara parsial
pengaruh variabel Aksesibilitas Laporan Keuangan Daerah berpengaruh positif dan signifikan terhadap Transparansi Laporan Keuangan Daerah.
Artinya apabila variabel Aksesibilitas Laporan Keuangan Daerah
Universitas Sumatera Utara
58 ditingkatkan, maka Transparansi Laporan Keuangan akan meningkat
sebesar 0.266 satuan.
4.2.3.5 Uji Signifikansi Simultan Uji F
Uji F uji serentak dilakukan untuk melihat secara bersama-sama pengaruh atau hubungan positif dan signifikan variabel dependen X
1
,X
2
berupa Penyajian dan Aksesibilitas Laporan Keuangan Daerahterhadap variabel
independen Y berupa Transparansi Laporan Keuangan Daerah Y pada Pemerintah Kota Medan.
Model hipotesis yang digunakan dalam Uji F ini adalah sebagai berikut: H
: b
1
= b
2
=0, artinya secara serentak tidak terdapat pengaruh positif dan signifikan dari variabel independen X
1
,X
2
berupa Penyajian dan Aksesibilitas Laporan Keuangan Daerahterhadap variabel independen Y berupa Transparansi
Laporan Keuangan Daerah Y H
: b
1
≠ b
2
≠0, Artinya secara serentak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas X
1
,X
2
berupa Penyajian dan Aksesibilitas Laporan Keuangan Daerahterhadap variabel independen Y berupa Transparansi Laporan
Keuangan Daerah Y Untuk menentukan nilai F, maka diperlukan adanya derajat bebas
pembilang dan derajat bebas penyebut, dengan rumus sebagai berikut: df pembilang = k-1
df penyebut = n-k Keterangan:
n = jumlah sampel penelitian
Universitas Sumatera Utara
59 k = jumlah variabel bebas dan terikat
Pada penelitian ini diketahui jumlah sampel n adalah 47 dan jumlah keseluruhan variabel k adalah 3, sehingga diperoleh:
1 df pembilang = k-1 df pembilang = 3-1 =2
2 df penyebut = n-k df penyebut = 47-3= 44
Nilai F
hitung
akan diperoleh dengan menggunakan bantuan software SPSS 20,0 for Windows, kemudian akan dibandingkan dengan nilai F
tabel
pada tingkat α = 5 = 3.21 dengan kriteria uji sebagai berikut:
H diterima bila F
hitung
F
tabel
pada α = 5 H
ditolak bila F
hitung
F
tabel
pada α = 5
Tabel 4.13 Hasil Uji Signifikansi Simultan Uji-F
ANOVA
a
Model Sum of
Squares Df
Mean Square F Sig.
1 Regression
26.171 2
13.086 6.109
.005
b
Residual 94.255
44 2.142
Total 120.426
46
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Februari 2015
Berdasarkan Tabel 4.13 dapat dilihat hasil perolehan F
hitung
pada kolom F yakni sebesar 6.457 dengan tingkat signifikansi = 0.003. Sedangkan F
tabel
untuk sampel 47 dengan variabel yang diteliti berjumlah 2 variabel independen dan 1
variabel dependen pada tingkat kepercayaan 95 α = 0,05 adalah 3.21. Oleh
karena pada kedua perhitungan yaitu F
hitung
F
tabel
dan tingkat signifikansinya 0.000 0.05, menunjukkan bahwa pengaruh variabel independen Penyajian dan
Universitas Sumatera Utara
60 Aksesibilitas Laporan Keuangan Daerah secara serempak atau simultan adalah
signifikan terhadap Transparansi Laporan Keuangan Daerah.
4.2.3.6 Uji Koefisien Determinan R
2
Pengujian koefisien determinan R
2
digunakan untuk mengukur proporsi atau persentase kemampuan model dalam menerangkan
variabel terikat. Koefisien determinan berkisar antara nol sampai satu 0 ≤ R
2
≥ 1. Jika R
2
semakin besar mendekati satu, maka dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel independen X terhadap variabel dependen Y adalah besar. Hal ini
berarti model yang digunakan semakin kuat untuk menerangkan pengaruh
variabel independen terhadap variabel dependen dan demikian sebaliknya.
Tabel 4.14 Pengujian Koefisien Determinan R
2
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1
.466
a
.217 .182
1.46361
a. Predictors: Constant, AKSESIBILITAS, PENYAJIAN b. Dependent Variable: TRANSPARANSI
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS Februari 2015
Berdasarkan Tabel 4.13 dapat dilihat bahwa: a. R=0.466 berarti hubungan variabel Penyajian Laporan Keuangan dan
Aksesibilitas Laporan Keuangan terhadap variabel dependen Transparansi Laporan Keuangan Y sebesar 46.6, yang berarti hubungannya cukup
erat. b. R Square sebesar 0.217 berarti 21.7 variabel Transparansi Laporan
Keuangan dapat dijelaskan oleh variabel Penyajian dan Aksesibilitas
Universitas Sumatera Utara
61 Laporan Keuangan. Sedangkan sisanya sebesar 78.3 dapat dijelaskan
oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. c. Standard Error of Estimate standar deviasi artinya menilai ukuran
variasi dari nilai yang diprediksi. Dalam penelitian ini standar deviasinya adalah 1.46361, yang mana semakin kecil standar deviasi berarti model
semakin baik.
4.2.4 Pembahasan
