Berdasarkan hasil ini juga dapat disimpulkan item pertanyaan kuesioner tidak memiliki rebilitas yang tinggi.
5.1.3. Hasil Uji Asumsi Klasik
Pengujian statistik dengan analisis regresi dapat dilakukan dengan pertimbangan tidak adanya pelanggaran terhadap asumsi-asumsi klasik. Asumsi –
asumsi klasik tersebut antara lain: 5.1.3.1. Uji normalitas
Menurut central limit theorem, asumsi normalitas akan terpenuhi apabila jumlah sampel yang digunakan lebih dari satu atau sama dengan 25. Uji normalitas
dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dapat juga dengan melihat histogram dari residualnya. Jika data menyebar di sekitar
garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi
normalitas, demikian sebaliknya.
Gambar 5.1. Histogram
Pada hasil pengolahan data menampilkan grafik plot yang ada menunjukkan tiitk menyebar di sekitar garis diagonal, serta penyebaran mengikuti arah garis
diagonal, demikian juga dengan grafik histogramnya memberikan pola distribusi normal. Maka model regresi layak dipakai untuk memprediksikan keberhasilan
pengamanan aset daerah berdasarkan masukan variabel independenya penyajian laporan keuangan dan aksesibilitas laporan keuangan.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.2. Normal P-Plot of Regression Standardized Residual
5.1.3.2 Uji multikolinearitas Uji multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah ada korelasi antara
variabel independen. Metode yang digunakan untuk mendeteksi adanya multikolinearitas dengan menggunakan VIF Variance Inflation Factor dan nilai
Tolerance. Jika nilai VIF di bawah 5, maka dapat dikatakan bahwa tidak terjadi gejala multikolinearitas dalam model penelitian. Jika nilai Tolerance di atas 0,1 maka tidak
terdapat gejala multikononieritas. Hasil pengujian multikolinearitas dapat disajika pada Tabel 5.5.
Tabel 5.5. Hasil Uji Gejala Multikolinearitas
No Variabel
Tolerance VIF
1 Penyajian Laporan
Keuangan SKPD .696
1.437 2
Aksesibilitas Laporan Keuangan SKPD
.696 1.437
Dependen Variabel: Y = Transparansi dan Akuntabilitas Pengelolaan Keuangan SKPD
Universitas Sumatera Utara
Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer dengan Alat Bantu Program Statistik, 2010 data diolah
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 5.5 di atas, karena nilai VIF untuk semua variabel memiliki nilai lebih kecil daripada 5 dan nilai Tolerance lebih besar
dari 0,1, maka dapat disimpulkan tidak terjadi gejala multikolinearitas antar variabel independen.
5.1.3.3. Uji heteroskedastisitas Heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model
regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Uji
heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik Scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana dasar analisisnya adalah: 1 jika titik-
titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur, bergelombang, melebar kemudian menyempit maka terjadi heterokedasisitas, dan jika 2 jika tidak ada pola
yang jelas titik-tiitk menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y maka tidak terjadi gejala heteroskedastisitas.
Gambar 5.3. Scatterplot
Dari grafik Scatterplot penelitian ini terlihat titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini
menunjukkan tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model
Universitas Sumatera Utara
regresi layak dipakai untuk memprediksi transparansi dan akuntabilitas pengelolaan keuangan SKPD berdasarkan masukan variabel independennya penyajian laporan
keuangan SKPD dan aksesibilitas laporan keuangan SKPD.
5.1.4. Uji Hipotesis Penelitian Tabel 5.6. Regresi Linier Berganda
Kategori