Berdasarkan tabel 4.9 menunjukkan bahwa nilai Cronbach Alpha sebesar 0,761 telah memenuhi kriteria untuk dikatan reliabel, yaitu 0,761 0,6.
4.2.3 Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul
sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi.
Tabel 4.10
Descriptive Statistics
N Range
Minimum Maximum
Mean Std. Deviation
Pengendalian Intern
74 11.00
9.00 20.00
16.5811 1.95852
Moralitas Manajemen
74 10.00
5.00 15.00
12.4595 2.35941
Sistem Kompensasi 74
9.00 11.00
20.00 15.9459
2.14471 Perilaku Etis
Karyawan dalam Sistem Penggajian
74 12.00
8.00 20.00
15.4189 2.55357
Valid N listwise 74
Penjelasan dari tabel diatas adalah sebagai berikut: 1. Output tampilan SPSS menunjukkan jumlah responden N sebanyak 74.
2. Rata–rata Mean Pengendalian Intern, Moralitas Manajemen dan Sistem Kompensasi masing-masing sebesar 16.5811 , 12.4595 , dan 15.9459
dengan Standar Deviasi 1.95852 , 2.35941 dan 2.14471.
3. Rata-rata Mean Perilaku Etis Karyawan dalam Sistem Penggajian sebesar 14.4189 dengan Standar Deviasi 2.55357.
4. Nilai minimum Pengendalian Intern, Moralitas Manajemen, Sistem kompensasi dan Perilaku Etis Karyawan dalam Sistem Penggajian masing-
masing sebesar 9,5,11 dan 8. Sedangkan nilai maximumnya sebesar 20,15,20 dan 20.
5. Nilai range merupakan selisih nilai maksimum dan nilai minum yaitu sebesar 11 untuk Pengendalian Intern, 10 untuk Moralitas Manajemen, 9
untuk Sistem Kompensasi dan 12 untuk Perilaku Etis Karyawan dalam Sistem Penggajian.
4.2.4 Hasil Uji Asumsi Klasik 4.2.4.1 Uji normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah data terdistribusi dengan normal, sehingga sebelum dilakukan analisis regresi perlu dilakukan uji
normalitas pada masing-masing variabel yaitu Pengendalian Intern X1,Moralitas Manajemen X2,Sistem Kompensasi X3 dan Perilaku Etis Karyawan dalam
Sistem Penggajian Y. Sampel yang digunakan dalam uji asumsi klasik yaitu sebanyak 74 responden yang diambil dari populasi 37 Pegawai Kantor Bupati
Labusel dan 37 Pegawai Kantor Bupati Paluta dan pengambilan sampel menggunakan metode stratified random sampling. Uji normalitas dapat dilihat
melalui grafik Histogram dan grafik PP Plots. Pada uji grafik, data yang memiliki pola seperti lonceng pada diagram histogram dan pada grafik PP Plots titik-titik
yang menyebar disekitar garis diagonal merupakan data yang baik. Berikut ini hasil uji normalitas berdasarkan grafik
Gambar 4.1 Grafik Histogram
Gambar 4.2 Normal PP Plots
Dilihat dari grafik Histogram dan grafik PP Plots diatas maka dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal karena data memiliki pola seperti
lonceng pada diagram histogram dan pada grafik PP Plots titik-titik yang menyebar disekitar garis diagonal.
Melakukan uji normalitas menggunakan grafik tidaklah cukup, diperlukan perhitungan secara statistik untuk membuktikannya. Oleh karena itu dilakukan
dengan uji Kolmogorov Smirnov dengan kriteria sebagai berikut: 1. Nilai Signifikan 0,05, maka distribusi data adalah tidak normal
2. Nilai Signifikan 0,05, maka distribusi data adalah normal Statistik uji Kolmogorov Smirnov dihitung dengan bantuan program SPSS
for Windows versi 19 dan diperoleh nilai sebagai berikut:
Tabel 4.11 One-Sample Kolmogorov-Smirnov
Test Unstandardiz
ed Residual N
74 Normal Parameters
a,b
Mean .0000000
Std. Deviation 2.42501291
Most Extreme Differences
Absolute .108
Positive .064
Negative -.108
Kolmogorov-Smirnov Z .928
Asymp. Sig. 2-tailed .355
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Hasil pengujian yang ditunjukkan pada tabel 4.11 yaitu nilai Kolmogorov Smirnov sebesar 0,928 dengan p-value 0,355. Karena p-value lebih besar dari 0.05
berarti data berdistribusi normal.
4.2.4.2 Uji multikolinieritas
Uji multikolinieritas dilakukan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel independen. Pengujian
multikolinieritas dilakukan dengan melihat nilai Variance Inflation Factor VIF dan terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika nilai VIF lebih besar dari
2, maka terjadi multikolinieritas di antara variabel independen. Disamping itu, suatu model dikatakan terdapat gejala multikolinieritas, jika korelasi diantara
variabel independen lebih besar dari 0,9.
Tabel 4.12 Uji Multikolinearitas
Berdasarkan tabel 4.12 diketahui bahwa nilai Tolerance variabel independen Pengendalian Intern X1 lebih kecil dari 0,9 yaitu sebesar 0,887 nilai VIF
variabel independen Pengendalian Intern X1 lebih kecil dari 2 yaitu sebesar 1,127 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel tersebut tidak terjadi
multikolinieritas, nilai Tolerance variabel independen Moralitas Manajemen X2
Variable Sig.
Collinearity Statistics Tolerance
VIF Pengendalian Intern X1
0.130 0.887
1.127 Moralitas Manajemen X2
0.296 0.908
1.101 Sistem Kompensasi X3
0.276 0.810
1.234
lebih besar dari 0,9 yaitu sebesar 0,908 nilai VIF variabel independen Moralitas Manajemen X2 lebih kecil dari 2 yaitu sebesar 1,101 sehingga dapat
disimpulkan bahwa variabel tersebut terjadi gejala multikolinieritas karena nilai Tolerance lebih besar dari 0,9, dan nilai Tolerance variabel independen Sistem
Kompensasi X3 lebih kecil dari 0,9 yaitu sebesar 0,810 nilai VIF variabel independen Sistem Kompensasi X3 lebih kecil dari 2 yaitu sebesar 1,234
sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel tersebut tidak terjadi multikolinieritas.
4.2.4.3 Uji heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang
lain. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Berikut ini adalah pola Scatterplot yang didapat dari perhitungan dengan bantuan program
SPSS for Windows versi 19.
Gambar 4.3 Grafik
Scatterplot
Dari grafik Scatterplot dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar dan tidak membentuk pola tertentu dan titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada
sumbu Y, maka heteroskedastisitas tidak terjadi.
4.2.5 Hasil Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda dilakukan untuk mencari pengaruh dua variabel bebas atau lebuh terhadap variabel terikat. Besarnya pengaruh tersebut
dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4.13 Analisis Regresi Linier Berganda Pengendalian Intern X1, Moralitas
Manajemen X2, Sistem Kompensasi X3 dan Perilaku Etis Karyawan dalam Sistem Penggajian Y
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1
Constant 7.108
3.038 2.339
.022 Pengendalian Intern
.240 .157
.184 1.531
.130 Moralitas Manajemen
.136 .129
.126 1.054
.296 Sistem Kompensasi
.165 .150
.139 1.099
.276
a. Dependent Variable: Perilaku Etis Karyawan dalam Sistem Penggajian
Hasil perhitungan pada tabel 4.13 coefficients diperoleh nilai persamaan regresi linier berganda sebagai berikut:
Maka dapat diketahui : 1. Nilai konstanta sebesar 7.108 menunjukkan setiap perubahan pengurangan
satu satuan skor, Pengendalian Intern, Moralitas Manajemen dan Sistem Kompensasi akan merubah skor Perilaku Etis Karyawan dalam Sistem
Penggajian . 2. Nilai koefisien regresi
�
1
sebesar 0.240 menunjukkan bahwa variabel Pengendalian Intern berpengaruh positif terhadap Perilaku Etis Karyawan
dalam Sistem Penggajian. Hal ini berarti bahwa bila Pengendalian Intern ditingkatkan maka akan menaikkan nilai dari Perilaku Etis Karyawan
dalam Sistem Penggajian. 3. Nilai koefisien regresi
�
2
sebesar 0.136 menunjukkan bahwa variabel Moralitas Manajemen berpengaruh positif terhadap Perilaku Etis
Karyawan dalam Sistem Penggajian. Hal ini berarti bahwa bila Moralitas Manajemen ditingkatkan maka akan menaikkan nilai dari Perilaku Etis
Karyawan dalam Sistem Penggajian. 4. Nilai koefisien regresi
�
3
sebesar 0.165 menunjukkan bahwa variabel Sistem Kompensasi berpengaruh positif terhadap Perilaku Etis Karyawan
dalam Sistem Penggajian. Hal ini berarti bahwa bila Sistem Kompensasi
Y = 7.108 + 0.240 + 0.136
+ 0.165
ditingkatkan maka akan menaikkan nilai dari Perilaku Etis Karyawan dalam Sistem Penggajian.
5. Dari nilai Beta maka Pengendalian Intern sebesar 0.184, Moralitas Manajemen sebesar 0.126, dan Sistem Kompensasi sebesar 0.139 sehingga
Pengendalian Intern lebih besar pengaruhnya dibandingkan Moralitas Manajemen dan Sistem Kompensasi.
4.2.6 Pengujian Hipotesis Penelitian 4.2.6.1 Uji parsial Uji-t
