63
Tabel 4.12 Uji Reliabilitas
Variabel Nilai Alpha
Cronbach Nilai Kritis
Keterangan Kesimpulan
Partisipasi Penyusunan Anggaran X
1
0.741 0.7410.6
Reliabel
Kejelasan Sasaran Anggaran X
2
0.645 0.8920.6
Reliabel
Akuntabilitas Publik X
3
0.910 0.9100.6
Reliabel
Pengendalian Akuntansi X
4
0.666 0.6660.6
Reliabel
Kinerja Manajerial Y
0.884 0.8840.6
Reliabel Sumber: Data diolah penulis 2016
Diketahui bahwa kuesioner dari variabel Partisipasi Penyusunan Anggaran X
1
, Kejelasan Sasaran Anggaran X
2
, Akuntabilitas Publik X
3
, Pengendalian Akuntansi X
4
, dan Kinerja Manajerial Y, bersifat reliabel, karena nilai Alpha Cronbach lebih besar dari 0,6.
4.4 Uji Asumsi Klasik
4.4.1 Uji Normalitas
Pengujian normalitas dilakukan untuk mengetahui normal tidaknya suatu distribusi data. Hal ini penting diketahui berkaitan dengan ketepatan
pemilihan uji statistik yang akan digunakan. Cara mendeteksi normalitas dilakukan dengan cara analisis grafik dan uji statistik. Salah satu cara
termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik
64
histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal.
Gambar 4.1 Grafik Histogram Normalitas
Sumber : Output SPSS 20
Dari tampilan gambar tersebut dapat disimpulkan bahwa grafik histogram berada dalam pola distribusi normal karena berbentuk simetris tidak
miring kekiri maupun kekanan. Dengan melihat grafik histogram, hal ini dapat memberikan hasil yang meragukan khususnya untuk jumlah sampel yang
kecil.
65
Metode yang digunakan adalah dengan melihat normal probability plot, dimana pada grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar disekitar
garis diagonal serta penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Sebagaimana ditampilkan pada Gambar 4.2 berikut:
Gambar 4.2 Grafik Normal Plot
Sumber : Output SPSS 20 Berdasarkan tampilan gambar diatas, dapat disimpulkan bahwa pola
grafik normal plot menunjukkan hasil yang normal. Titik-titik yang menyebar
66
disekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonal tersebut.
Uji statistik yang dapat dilakukan dalam uji normalitas adalah Uji Kolmogorov-Smirnov. Secara multivarians pengujian normalitas data
dilakukan terhadap nilai residualnya. Data yang berdistribusi normal ditunjukkan dengan nilai signifikansi diatas 0,05.
Hasil pengujian normalitas pada pengujian terhadap 40 korespondensi terlihat dalam tabel 4.13 berikut :
Tabel 4.13 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardiz ed Residual
N 40
Normal Parameters
a,b
Mean 0E-7
Std. Deviation
4,14796668 Most Extreme
Differences Absolute
,090 Positive
,090 Negative
-,058 Kolmogorov-Smirnov Z
,567 Asymp. Sig. 2-tailed
,904 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data. Sumber : Output SPSS 20
Berdasarkan hasil pada tabel di atas, data terdistribusi normal. Hal ini ditunjukkan dengan nilai signifikansi sebesar 0,904 dari 0,05 menyatakan
67
bahwa distribusi data memenuhi asumsi normalitas sehingga dapat dilakukan analisis regresi berganda.
4.4.2 Uji Multikolineritas
