multikolinieritas. Pada umumnya jika nilai VIF lebih besar dari 10, maka terjadi multikolinieritas yang cukup berat di antara variabel independen.
4. Uji Autokorelasi Digunakan untuk menguji asumsi klasik regresi berkaitan dengan adanya
autokorelasi, yaitu
dengan Durbin
Watson DW,
yaitu dengan
membandingkan nilai DW statistic dengan DW table. Apabila nilai DW statistic terletak pada daerah no autocorrelation berarti telah memenuhi
asumsi klasik regresi. Untuk mengetahui posisi tersebut terlebih dahulu dilakukan perhitungan untuk menentukan nilai Durbin-Watson dengan rumus :
4-du dan 4-dl. Untuk mencari nilai du dan dl dilakukan dengan melihat tabel dw. Lebih jelasnya autokorelasi digambarkan sebagai berikut :
Gambar 4.1. Diagram Durbin
– Watson
Sumber
: Ghozali 2003
Ghozali 2005 mendeteksi autokorelasi dengan indikator sebagai berikut : a. Jika nilai DW hitung batas atas du tabel, berarti terdapat autokorelasi
b. Jika nilai DW hitung batas atas du tabel, berarti terdapat autokorelasi
4.6.3. Model Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis regresi linier berganda Multiple Regression Analysis. Analisis regresi linier
Ho diterima no serial correlation
Autokorelasi + Autokorelasi -
4 4-dl
4-du du
dl
Universitas Sumatera Utara
berganda digunakan untuk menganalisis pengaruh lebih dari satu variabel independen terhadap variabel dependen. Persamaan regresi linier berganda adalah
sebagai berikut:
Y = α + β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ β
4
X
4
+ β
5
X
5
+ β
6
X
6
+ β
7
X
7
+ β
8
X
8
+ β
9
X
9
+ β
10
X
10
+ e
Keterangan : Y = Opini audit
X
1
=
Kelemahan sistem pengendalian akuntansi dan pelaporan
X
2
=
kelemahan sistem pelaksanaan anggaran pendapatan dan belanja
X
3
=
kelemahan struktur pengendalian intern
X
4
=
kerugian daerah
X
5
=
potensi kerugian daerah
X
6
=
kekurangan penerimaan
X
7
=
administrasi
X
8
=
ketidakhematan
X
9
=
ketidakefisienan
X
10
=
ketidakefektifan
α = Konstansa β = Koefisien Regresi
e = Error
4.6.4. Analisis Koefisisen Determinasi R
2
Analisis koefisien determinasi merupakan suatu analisis yang digunakan untuk mengetahui kekuatan variabel lain diluar variabel bebas yang diteliti
didalam menjelaskan variabel terikat. Analisis koefisien determinan dapat dilakukan secara simultan maupun secara parsial, yaitu dengan melakukan
pengamatan pada indikator Adjusted R
2
untuk menyatakan koefisien determinasi secara simultan dan indikator R
2
untuk menyatakan koefisien determinasi parsial variabel independen terhadap variabel dependen.
4.6.5. Pengujian Hipotesis Penelitian
Untuk menguji hipotesis terdapat atau tidaknya pengaruh faktor kelemahan sistem pengendalian akuntansi dan pelaporan; kelemahan sistem pelaksanaan
anggaran pendapatan dan belanja; kelemahan struktur pengendalian intern; kerugian daerah, potensi kerugian daerah; kekurangan penerimaan; administrasi;
Universitas Sumatera Utara
ketidakhematan, ketidakefisienan dan ketidakefektifan terhadap pemberian opini audit oleh BPK RI atas LKPD Provinsi, Kabupaten dan Kota di Sumatera Utara,
baik secara simultan maupun secara parsial, digunakan pengujian hipotesis secara simultan dengan uji F, dan secara parsial dengan uji t.
1. Pengujian Hipotesis Secara Simultan Uji F Uji F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang
dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap varibel terikat Kuncoro, 2009. Langkah-langkah pengambilan keputusan dalam
uji F adalah sebagai berikut: Ho
: β = 0, Tidak terdapat pengaruh secara simultan variabel bebas terhadap variabel terikatnya
Ha : β ≠ 0, Terdapat pengaruh secara simultan variabel bebas terhadap variabel terikatnya
Pada tabel ANOVA di dapat uji F yang menguji semua sub variabel bebas yang akan mempengaruhi persamaan regresi. Dengan menggunakan derajat
keyakinan 95 atau taraf nyata 5 serta derajat kebebasan df
1
dan df
2
untuk mencari nilai F tabel. Nilai F tabel dapat dilihat dengan menggunakan F tabel.
Dasar pengambilan keputusan adalah : a. Jika F hitung F tabel, maka Ha diterima dan Ho ditolak.
b. Jika F hitung F tabel, maka Ha ditolak dan Ho diterima. Keputusan statistik hitung dan statistik tabel dapat juga diambil keputusan
berdasarkan probabilitas, dengan dasar pengambilan keputusan: a. Jika probabilitas tingkat signifikan, maka Ha diterima dan Ho ditolak.
b. Jika probabilitas tingkat signifikan, maka Ha ditolak dan Ho diterima.
Universitas Sumatera Utara
2. Pengujian Hipotesis Secara Parsial Uji t Pengujian hipotesis secara parsial dilakukan dengan uji t. Menurut
Kuncoro 2009 uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas secara individual dalam menerangkan variasi variabel
terikat. Langkah-langkah dalam pengambilan keputusan untuk uji t adalah sebagai berikut:
Ho : β = 0, Tidak terdapat pengaruh secara parsial variabel bebas terhadap variabel terikatnya
Ha : β ≠ 0, Terdapat pengaruh secara parsial variabel bebas terhadap variabel terikatnya
Untuk mencari t tabel dengan df = N-2, taraf nyata 5 dapat dengan menggunakan tabel statistik. Nilai t tabel dapat dilihat dengan menggunakan
tabel t. Dasar pengambilan keputusan adalah : a. Jika t hitung t tabel, maka Ha diterima dan Ho ditolak.
b. Jika t hitung t tabel, maka Ha ditolak dan Ho diterima. Keputusan statistik hitung dan statistik tabel dapat juga diambil
berdasarkan probabilitas, dengan dasar pengambilan keputusan: a. Jika probabilitas tingkat signifikan, maka Ha diterima dan Ho ditolak.
b. Jika probabilitas tingkat signifikan, maka Ha ditolak dan Ho diterima.
Universitas Sumatera Utara
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5.1. Hasil Penelitian 5.1.1. Deskripsi Umum BPK RI Perwakilan Provinsi Sumatera Utara
