Dukungan Manajemen Puncak X3 Formalisasi Pengembangan SIA X4

56

b. Keterlibatan Pemakai Dalam Proses Pengembangan SIA X1

Tabel 4.15 Hasil Uji Relibilitas Keterlibatan Pemakai Dalam Proses Pengembangan SIA Cronbachs Alpha N of Items .620 2 Sumber : Hasil Pengolahan Data Dengan SPSS data diolah Hasil pengujian terhadap reliabilitas kuesioner menghasilkan angka Cronbachs Alpha lebih besar dari 0.60 yaitu sebesar 0.620. berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan dalam item pertanyaan kuesioner memiliki reliabilitas yang baik.

c. Dukungan Manajemen Puncak X3

Tabel 4.16 berikut menyajikan hasil uji reliabilitas terhadap item pertanyaan dukungan manajemen puncak Tabel 4.16 Hasil Uji Reliabilitas Dukungan Manajemen Puncak Cronbachs Alpha N of Items .927 5 Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SPSS data diolah Hasil pengujian terhadap reliabilitas kuesioner menghasilkan angka yang Cronbachs Alpha lebih besar dari 0.60 yaitu sebesar 0.927. dalam hal ini dapat disimpulkan item pertanyaan kuesioner memiliki reliabilitas nilai yang baik. Universitas Sumatera Utara 57

d. Formalisasi Pengembangan SIA X4

Tabel 4.17 berikut menyajikan hasil uji reliabilitas terhadap pertanyaan formalisasi pengembangan SIA Tabel 4.17 Hasil Uji Formalisasi Pengembangan SIA X4 Cronbachs Alpha N of Items .953 5 Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SPSS data diolah Hasil pengujian terhadap reliabilitas kuesioner menghasilkan angka Cronbachs Alpha lebih besar dari 0.60 yaitu sebesar 0.953. dalam hal ini dapat disimpulkan item pertanyaan kuesioner lebih tinggi dan reliabilitas nilai yang baik.

4. Uji asumsi klasik

Untuk mendapatkan nilai periksa yang tidak biasa dan efisien best Linier EstimatorBLUE dari satu persamaan regresi berganda dengan metode kuadrat terkecil Least Squares perlu dilakukan pengujian untuk mengetahui model regresi yang dihasilkan memenuhi persyaratan asumsi klasik. a. Berdistribusi Normal Persyaratan asumsi klasik yang harus dipenuhi berdistribusi normal. Untuk menguji kenormalan distribusi data, maka dapat dilihat melalui plot dan histogram. Universitas Sumatera Utara 58 Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SPSS data diolah Gambar 4.1 : Grafik Histogram Universitas Sumatera Utara 59 Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SPSS data diolah Gambar 4.2 : Normal P-P Plot Dari grafik normal plot diatas, tampak bahwa sebaran data mendekati garis lurus dan tersebar di disekitaran garis lurus. Sedangkan untuk grafik histogram, residual membentuk pola sebagaimana halnya berdistribusi normal. maka regresi memenuhi asumsi kenormalan tidak dilanggar. b. Multikolinearlitas Uji multikolinearlitas dilakukan untuk melihat ada tidaknya hubungan linear diantara variabel dalam model regresi. Tabel 4.18 menunjukkan ada tidaknya gejala multikolinearlitas, dimana hasil uji VIF Variance Inlatian Factor menentukan nilai kurang dari 5 VIF5. Universitas Sumatera Utara 60 Tabel 4.18 Hasil Uji Gejala Multikolinearlitas Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SPSS data dioalah Dari data tabel 4.18 diatas dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi Multikolinearlitas dengan nilai dasar VIF untuk setiap variabel independent tidak ada yang melebihi 10 dan nilai tolerance tidak ada yang kurang dari 0.1. c. Heterokedastisitas Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain dalam metode regresi. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas. Jika sebaran data membentuk pola tertentu maka mengindikasikan terjadinya heterokedastisitas. Sedangkan jika sebaran acak maka homogenitas variansi terpenuhi. Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 Constant X1 .613 1.631 X2 .938 1.067 X3 .402 2.489 X4 .441 2.268 X5 .864 1.158 Universitas Sumatera Utara 61 Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SPSS data diolah Gambar 4.3 Scatterplot Dari garfik Scatterplot diatas dapat disimpulkan bahwa titik 0 titik penyebaran secara acak serta tidak membentuk pola tertentu atau tidak teratur. Hal ini mengidikasikan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi sehingga model regresi layak dipakai. Dan homogenitas variansi terpenuhi.

5. Hasil pengujian hipotesis

Pengujian terhadap hipotesis penelitian bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja sistem informasi akuntansi. Pengujian terhadap regresi berganda ditunjukan dalam tabel dibawah ini. Universitas Sumatera Utara 62 Tabel 4.19 Tabel 4.20 Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .803 a .645 .613 6.84049 a. Predictors: Constant, X5, X2, X4, X1, X3 b. Dependent Variable: Y Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SPSS data dioalah Variables EnteredRemoved Model Variables Entered Variables Removed Method 1 X5, X2, X4, X1, X3 a . Enter a. All requested variables entered. b. Dependent variabel : Y Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SPSS data dioalah Berdasarkan tabel 4.19 diatas, menunjukkan analisis variabel sebagai berikut : 1. Variabel yang dimasukkan ke dalam persamaan adalah variabel independent yaitu keterlibatan pemakai dalam proses pengembangan SIA X1, kapabilitas personal sistem informasi X2, dukungan manajemen puncak X3, formalisasi pengembangan SIA X4, dan program pendidikan dan pelatihan pemakai X5. 2. Tidak ada variabel dependen yang dikeluarkan. 3. Metode yang digunakan untuk memasukan data yaitu metode enter. Universitas Sumatera Utara 63 Berdasarkan tabel diatas, dapat dilihat hasil analisis regresi secara simultan R sebesar 0.803 yang berarti bahwa hubungan antara variabel dependent memiliki hubugan yang cukup besar dan kuat sebesar 80.3 dikatakan cukup kuat karena diatas 0.5 atau 50. Sedangkan nilai R square 0.645 berasal dari 0.803 x 0.803. Hal ini berarti variabel independent kinerja sistem informasi akuntansi mampu dijelaskan oleh variabel dependent sebesar 64.3 . Tabel 4.21 Uji f Simultan Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 4759.001 5 951.800 20.341 .000 a Residual 2620.370 56 46.792 Total 7379.371 61 a. Predictors: Constant, X5, X2, X4, X1, X3 b. Dependent Variable: Y Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SPSS data dioalah Dari uji F atau Uji ANOVA analysis of variance dapat F hitung sebesar 20.341 dengan tingkat signifikan 0.000 jauh lebih kecil dari 0.05. maka model regresi bisa dipakai untuk menprediksi faktor-faktor yang mempengauhi kinerja sistem informasi akuntansi. Universitas Sumatera Utara 64 Tabel 4.22 Uji t Parsial Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1Constant 23.711 9.815 2.416 .019 X1 .864 .473 .186 1.827 .073 .613 1.631 X2 -.124 .770 -.013 -.161 .873 .938 1.067 X3 1.337 .291 .577 4.593 .000 .402 2.489 X4 .219 .202 .130 1.081 .285 .441 2.268 X5 -.070 .578 -.010 -.121 .904 .864 1.158 a. Dependent Variable: Y Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan SPSS data dioalah Berdasarkan tabel 4.22 pada kolom unstandardized coefficients bagian B regresi linier berganda. Y = 23.711+0.864X1+-0.124X2+1.337X3+0.219X4+-0.070X5 Konstanta sebesar 23.711 menyatakan bahwa variabel independen tidak berpartisipasi terhadap kinerja SIA sebesar 23.711. berdasarkan tabel uji t, untuk mengetahui signifikansi konstanta variabel independen a. keterlibatan pemakai dalam proses pengembangan SIA X1, b. kapabilitas personal sistem informasi X2, c. dukungan manajemen puncak X3, memiliki tingkat signifikasi jauh dibawah 0.05 0.000 untuk X3 d. formalisasi pengembangan SIA X4, e. program pendidikan dan pelatihan pemakai X5. Dapat disimpulkan bahwa bergerak secara parsial keterlibatan pemakai dalam proses pengembangan SIA X1, kapabilitas personal sistem informasi X2, dukungan manajemen puncak X3, formalisasi pengembangan SIA X4, program pendidikan dan pelatihan pemakai X5 berpengaruh negatif terhadap pengembangan SIA Y. Dengan Tingkat signifikansi independen 0.00 0.05. Universitas Sumatera Utara 65 Hal ini berarti, secara parsial semakin tinggi dukungan manajemen puncak X3 maka semakin tinggi pula kinerja SIA. Hasil penelitian ini tidak sepenuhnya sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Faisal Amri 2009. Konsistensi penelitian dapat terlihat pada variabel dukungan manajemen puncak X3, dimana penulis memperoleh hasil bahwa variabel tersebut berpengaruh positif terhadap kinerja SIA. Hasil penelitian keterlibatan pemakai dalam proses pengembangan SIA X1, kapabilitas personal sistem X2, formalisasi pengembangan SIA X4, program pendidikan dan pelatihan X5 berpengaruh negatif terhadap pengembangan SIA Y. sedangkan pada penelitian yang dilakukan Faisal Amri 2009 diperoleh hasil bahwa variabel tersebut berpengaruh positif terhadap pengembangan SIA. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Soegiarto 2001 dan Fung Jen 2002 yang menyatakan keterlibatan pemakai dalam pengembangan sistem informasi akuntansi, kapabilitas personal sistem informasi dan formalisasi pengembangan sistem informasi tidak berpengaruh terhadap kepuasan pemakaian sistem informasi. Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Choe 1996 dan Komara 2005 dimana keterlibatan pemakai, formalisasi pengembangan sistem informasi memiliki pengaruh positif terhadap kinerja sistem informasi akuntansi. Penelitian ini tidak mendapatkan bukti perbedaan kinerja berkenaan dengan ada atau tidaknya program pendidikan dan pelatihan. Lain halnya dengan DeLone 1988 yang menyebutkan bahwa program pendidikan dan pelatihan tidak meningkatkan kinerja sistem informasi akuntansi, karena sebagian besar responden yang ia teliti telah memperoleh keahlian khusus melalui informal job training. Artinya pemakai sistem informasi tergantung pada program Universitas Sumatera Utara 66 pendidikan dan pelatihan yang dimiliki perusahaan untuk meningkatkan kemampuan penggunaan komputer. Hal ini kemungkinan karena perbedaan sampel yang digunakan oleh masing- masing para peneliti. Dalam hal ini penulis hanya menggunakan satu perusahaan dari berbagai sampel karyawan. Universitas Sumatera Utara 67

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN