Uji Multikolinearitas Uji Heteroskedastisitas Uji Autokorelasi

3.4.3. Uji Normalitas

Menurut Sumarsono 2004: 40 uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti sebaran normal atau tidak. Untuk mengetahui apakah data tersebut mengikuti sebaran normal dapat dilakukan dengan metode Kolmogorov Smirnov. Dalam pengambilan keputusan apakah sebuah distribusi data mengikuti distribusi normal adalah:  Jika nilai signifikan nilai probabilitasnya lebih kecil dari 5 maka distribusi adalah tidak normal  Jika nilai signifikan nilai probabilitasnya lebih besar dari 5 maka distribusi adalah normal 3.5. Teknik Analisis dan Uji Hipotesis 3.5.1. Uji Asumsi Klasik Untuk mendukung keakuratan hasil model regresi, maka perlu dilakukan penelusuran terhadap asumsi klasik yang meliputi asumsi mutikolonieritas, heteroskedastisitas dan autokorelasi.

1. Uji Multikolinearitas

Menurut Ghozali 2006: 9 uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Multikolonieritas dapat dilihat dari nilai variance inflation factor VIF. Nilai cutt off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. multikolonearitas adalah sama dengan nilai VIF10. Setiap peneliti harus menentukan kolonieritas yang masih dapat ditolerir Ghozali, 2006: 93.

2. Uji Heteroskedastisitas

Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2006: 105. Menurut Santoso 2001: 208, untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas adalah:  Nilai probabilitas 0,05 berarti bebas dari heteroskedastisitas  Nilai probabilitas 0,05 berati terkena dari heteroskedastisitas

3. Uji Autokorelasi

Menurut Ghozali 2006: 95 uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Untuk mengetahui tidak adanya autokorelasi, maka perlu dilihat dari tabel Durbin Watson. Sebagai berikut: Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Tabel 3.1. : Ketentuan Uji Durbin Watson Nilai d Kesimpulan 0 d dl Tidak ada autokorelasi positif dl ≤ d ≤ du Tidak ada autokorelasi positif 4 – dl d 4 Tidak ada auto korelasi negatif 4 – du ≤ d ≤ 4 – dl Tidak ada autokorelasi negatif du d 4 – du Tidak ada autokorelasi positif atau negatif Sumber : Ghozali, 2006: 96

3.5.2. Teknik Analisis

Teknik analisis yang digunakan adalah analisis regresi linier berganda dengan persamaan sebagai berikut : Y = βo + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 + e Gujarati, 1995: 130. Keterangan: Y = Efektifitas Sistem Pengendalian Manajemen X1 = Sistem Informasi X2 = Penganggaran X3 = Pelaporan dan analisis βo = Konstanta β1 = Koefisiean Regresi Variabel X1 β2 = Koefisien Regresi Variabel X2 β3 = Koefisien Regresi Variabel X3 e = Faktor Kesalahan Baku Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.

3.5.3. Uji Hipotesis

1. Uji F Untuk menguji kesesuaian model dan membuktikan adanya pengaruh variable bebas terhadap variable terikat secara bersama, maka dapat digunakan uji F. a. Adapun prosedur pengujian adalah sebagai berikut : H 0 : β1 = β2 = β3 = 0 Model regresi tidak sesuai H 1 : β1 = β2 = β3 ≠ 0 Model regresi sesuai b. Dalam penelitian ini menggunakan tingkat signifikan 0,05 dengan derajat kebebasan n-k, dimana n= jumlah pengamatan, k= jumlah variabel. c. Dengan F hitung sebesar. F hit = Keterangan: F hitung = Hasil perhitungan R² = Koefisien determinan n = Jumlah variabel independent k = Jumlah variabel bebas d. Kriteria Pengujian uji F adalah sebagai berikut : 1. Apabila nilai probabilitas 0,50 Ho diterima dan Hi ditolak Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 2. Apabila nilai probabilitas 0,05 Ho ditolak dan Hi diterima 4. Uji t Untuk membuktikan pengaruh secara parsial variable bebas terhadap variable terikat dapat digunakan uji t. a. Adapun prosedur pengujian adalah sebagai berikut : H 0 : β1 = β2 = β3 = 0 Tidak terdapat pengaruh yang nyata antara variabel bebas terhadap variabel terikat. H 1 : β1 ≠ β2 ≠ β3 ≠ 0 Terdapat pengaruh yang nyata antara variabel bebas terhadap variabel terikat. b. Dalam penelitian ini digunakan tingkat signifikan 0,05 dengan derajat bebas n-k, dimana n: jumlah pengamatan, dan k: jumlah variabel c. Dengan nilai t hitung : = Keterangan : : Hasil perhitungan bj : Koefisien regresi Sebj : Standart Error d. Kriteria Pengujian uji t adalah sebagai berikut : Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 1. Apabila nilai probabilitas 0,05 Ho diterima dan Hi ditolak 2. Apabila nilai probabilitas 0,05 Ho ditolak dan Hi diterima Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 50 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1. Deskripsi Obyek Penelitian