67 yang mendekati normal. Sedangkan pada grafik normal P-P Plot terlihat titik-titik
menyebar di sekitar garis diagonal serta arah penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Kedua grafik tersebut menunjukkan bahwa model regresi layak dipakai
karena memenuhi asumsi normalitas.
4.4.2 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen penelitian. Model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Ada tidaknya korelasi antar variabel tersebut dapat dideteksi dengan melihat nilai
Tolerance dan Variance Inflation Factor VIF. Apabila nilai Tolerance 0,1 dan
VIF 10, maka dinyatakan tidak ada korelasi sempurna antar variabel independen dan sebaliknya Ghozali, 2006:95. Hasil uji multikolinieritas dapat dilihat pada
tabel 4.6 berikut:
Tabel 4.6 Uji Multikolinieritas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Constant
Partisipasi Penyusunan Anggaran
,673 1,486
Kejelasan Sasaran Anggaran
,661 1,512
Akuntabilitas Publik ,666
1,501 Pengendalian Akuntansi
,659 1,517
Sumber: Data Primer, diolah 2015.
Universitas Sumatera Utara
68 Pada tabel 4.6 di atas terlihat bahwa tidak ada variabel bebas yang
memiliki nilai VIF di atas 10 dan tidak ada juga yang mempunyai nilai Tolerance kurang dari 0,1. Dengan demikian, dapat disimpulkan dalam model regresi tidak
terjadi multikolinieritas antar variabel independen tersebut.
4.4.3 Uji Heteroskedastisitas
Pengujian heteroskedastisitas dimaksudkan untuk mengetahui kesamaan varian masing-masing variabel independen X
1
, X
2
, X
3
, dan X
4
terhadap variabel terikat Y. Pengujian homogenitas terhadap variabel penelitian menggunakan uji
heteroskedastisitas. Deteksi terhadap masalah heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat grafik sebaran nilai residual. Uji heteroskedastisitas menggunakan
metode grafik plot Regression Standarized Predicted Value dengan Regression Studentized Residual
. Hasil pengujian dapat dilihat pada gambar 4.3 berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
69
Gambar 4.3 Grafik Scatterplot
Berdasarkan grafik Scatterplot di atas tampak bahwa sebaran data membentuk pola yang sedikit jelas, titik-titik data menyebar di atas dan di bawah
angka 0 pada sumbu Y. Hal ini mengindikasikan bahwa terjadi heteroskedastisitas dalam model regresi.
Hasil ini dipertegas dengan uji statistik berupa uji Glejser. Hasil uji yang ditampilkan pada tabel 4.7 di bawah ini menunjukkan bahwa probabilitas
signifikansi beberapa variabel independen di atas dengan tingkat kepercayaan 0,05, tetapi ada pula yang di bawah tingkat kepercayaan 0,05. Dengan demikian,
dapat disimpulkan bahwa pada model regresi ini, variasi data heterogen terjadi akibat perbedaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Universitas Sumatera Utara
70
Tabel 4.7 Hasil Uji Glejser
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta
1 Constant
-,619 1,293
-,479 ,636
Partisipasi Penyusunan Anggaran
,847 ,187
,676 4,536
,000 Kejelasan Sasaran
Anggaran ,414
,292 ,213
1,415 ,169
Akuntabilitas Publik ,158
,206 ,115
,766 ,451
Pengendalian Akuntansi
-,170 ,355
-,072 -,478
,637 Sumber: Data Primer, diolah 2015.
Berdasarkan tabel 4.7 di atas, perhitungan menggunakan uji Glejser terlihat nilai signifikansi variabel-variabel bebas, antara lain kejelasan sasaran
anggaran 0,169, akuntabilitas publik 0,451, dan pengendalian akuntansi 0,637 berada di atas 0,05. Namun, berbeda dengan variabel partisipasi penyusunan
anggaran sebesar 0,000 berada di bawah 0,05. Hal ini berarti bahwa data tidak terbebas dari heteroskedastisitas.
4.5 Uji Hipotesis
