Nilai koefisien regresi untuk antar partisipasi penganggaran dan kinerja manajerial adalah -3.736 dengan tingkat signifikansi 0.138
p0.05 yang menunjukkan bahwa pengaruh interaksi antara partisipasi penganggaran dengan gaya kepemimpinan adalah tidak
signifikan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel gaya kepemimpinan adalah bukan variabel moderating. Penelitian ini sesuai
dengan penelitian Frucot dan Shearon 1991 yang menemukan pengaruh dimensi gaya kepemimpinan terhadap efektivitas partisipasi
penyusunan anggaran dan kinerja manajerial tidak terbukti kebenarannya.
4.3.3 Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas Data
Tabel 4.13 uji Kolmogorov – Smirnov Test
Sumber.1a
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Dari tabel 4.13 tentang uji kolmogorov-smirnov tampak bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini lebih besar dari 0,05. Maka
dapat disimpulkan bahwa data dalam penelitian berdistribusi normal.
2. Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas menunjukkan adanya hubungan linier yang sempurna antara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi.
Model regresi yang baik seharusnya tidak mengandung multikolinieritas. Pendeteksian ada tidaknya multikolinieritas
menggunakan nilai tolerance dan nilai variance Inflation Factor VIF. Apabila nilai tolerance 0,10 atas sama dengan nilai VIF 10,
maka tidak terjadi multikolinieritas dalam model regresi Ghozali, 2005:91-92
Hasil pengujian memperoleh nilai tolerance dan VIF seperti pada tabel 4.11 di bawah ini:
Tabel 4.11 Hasil Uji Multikolinieritas
Variabel Tolerance VIF
Abs_X1X2 Abs_X1X3
0.992 0.861
1.008 1.161
Sumber : Lampiran 1f Berdasarkan tabel 4.11 diatas menunjukkan bahwa nilai
tolerance masing-masing variabel bebas lebih besar dari 0,01 dan nilai
VIF semuanya kurang dari 10. Dengan demikian dapat disimpulkan
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
bahwa model regresi yang dihasilkan tidak mengindikasikan adanya multikolinieritas atau asumsi tidak terjadi multikolinieritas terpenuhi.
3. Uji Autokorelasi
Autokorelasi menunjukkan dalam suatu regresi linier atau korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Dalam penelitian ini pendeteksi autokorelasi tidak dilakukan
karena data yang digunakan bukan data time series tetapi data cross section
yang diambil berdasarkan kuesioner lampiran 9, sehingga untuk uji autokorelasi pada sebagian besar kasus ditemukan pada
regresi yang datanya time series Singgih, 2000:2216.
4. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas menunjukkan dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan
yang lain. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi Heteroskedastisitas pada penelitian ini menggunakan metode korelasi
Rank Spearrman, yaitu dengan mengkorelasikan residual dengan seluruh variabel bebas. Apabila nilai signifikansi korelasi Rank
Spearman yang dihasilkan 0,05, maka tidak terjadi
heteroskedastisitas Ariyanto dkk, 2005:60.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Berikut ini hasil uji Heteroskedastisitas untuk masing-masing variabel bebas:
Variabel Bebas Nilai Mutlak
dari Residual Koefisien
Signifikansi
Abs_X1X2 Abs_X1X3
-0.098 0.052
0.317 0.400
Sumber : Lampiran 1a Hasil analisis diatas menunjukkan bahwa nilai signifikansi
korelasi Rank Spearman untuk variabel partisipasi penganggaran, ketidakpastian lingkungan, dan gaya kepemimpinan semuanya 0,05
yang berarti tidak terdapat korelasi antara residual dengan variabel bebasnya. Berdasarkan hasil tersebut maka, dapat disimpulkan bahwa
tidak terjadi Heteroskedastisitas sehingga asumsi tidak terjadi Heteroskedastisitas terpenuhi.
4.4 Pengujian Hipotesis
