BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
B. Deskripsi Hasil Penelitia
Penyebaran kuesioner kepada responden dilakukan secara langsung pada Pegawai Negeri yang bekerja di Badan Pengelolaan Keuangan dan Aset Daerah Kabupaten Sinjai, berjumlah 30 orang. Kuesioner disebar pada bulan agustus sampai dengan september, dan pengambilan kembali setelah dua minggu kuesioner diterima responden. Jumlahkuesioneryang didistribusikan secara keseluruhan kepada responden sebanyak 32 eksemplar. Setelah kuisioner disebar sebanyak 30 eksemplar, yang d ikem b a lik a n sebanyak 30 eksampler. Penelitian ini memiliki tingkat pengembalian responden (responserate) sebesar 86,48%. Rincian distribusi dan pengembalian kuesioner ditampilkan pada tabe berikut :
Tabel 4.1. Sampel dan Tingkat Pengembalian
Kuesioner Jumlah Kuesioner
Kuisioner yang sebar keresponden 32
Kuisioner yang tidak direspon (2)
Kuisioner yang di respon responden 30
Tingkat Pengembalian Kuesioner 93,75%
Sumber : dataprimer diolah, 2021 1. Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Sebelum melakukan pembahasan mengenai data secara statistik harus
terlebih dahulu memperhatikan data responden yang telah ditentukan sebagai sampel dalam penelitian ini atau yang menjadi responden adalah 30 orang terdiri dari :
Tabel 4.2. Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
No Jenis Kelamin Jumlah
Responden
Proporsi
1 Laki-laki 14 46.67%
2 Perempuan 16 53,33%
Jumlah 30 100%
Sumber : data primer diolah, 2021
Responden penelitian ini berdasarkan jenis kelamin Pegawai Negri Sipil kita lihat dari tabel diatas jumlah sampel atau responden laki-laki di BPKAD Kabupaten Sinjai 14 orang. Jumlah perempuan ada 16 orang atau persentase bahwa persentase laki-laki 46,67% dan persentase perempuan 53,33%.
2. Responden Berdasarkan Lama Menjabat
Karakteristik responden berdasarkan lama menjabat juga dapat terlihat pada penjelasan tabel di bawah ini:
Tabel 4.3. Responden BerdasarkanLama Menjabat
No Lama
Menjabat
Jumlah Proporsi
1 >5 Tahun 19 63,33 %
2 <5 Tahun 11 36,73%
Jumlah 30 100%
Sumber : data primer diolah, 2021
Responden penelitian ini berdasarkan lama menjabat sebagai PNS di BPKAD Sinjai dapat kita lihat dari tabel di atas dengan persentase 63,33% untuk diatas 5 tahun dan sebesar 36,73% untuk dibawah 5 tahun.
3. Statistik Deskriptif
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data primer yang
diperoleh dari kuesioner yang dibagikan kepada responden pada setiap Pegawai Negri Sipil. Variabel dependen adalah kualitas laporan keuangan. Variabel independen adalah regulasi, komitmen, sumber daya manusia dan perangkat pendukung. Variabel intervening adalah keberhasilan penerapan SAP berbasis akrual. Jumlah sampel sebanyak 30. Data statistic deskriptif dapat dilihat dari tabel 4.4 berikut :
Tabel 4.4. Statistik Deskriptif Descriptive Statistics
Sumber : data diolah, 2021 Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa :
a. Variabel regulasi, nilai rata-rata (mean) 29,10 artinya responden cenderung memilih jawaban setuju. Dengan nilai minimum 24 (jawaban netral) dan nilai maksimum 35 (jawaban setuju).
b. Variabel komitmen, nilai rata-rata (mean) 26,03 artinya responden cenderung memilih jawaban setuju. Dengan nilai minimum 22 (jawaban netral) dan nilai maksimum 29 (jawaban setuju).
c. Variabel SDM, nilai rata-rata (mean) 25,87 artinya responden cenderung memilih jawaban setuju. Dengan nilai minimum 21 (jawaban netral) dan nilai maksimum 30 (jawaban sangat setuju).
d. Variabel perangkat pendukung, nilai rata-rata (mean) 16,73 artinya responden cenderung memilih jawaban setuju. Dengan nilai minimum 13
N Range Minimum Maximum Sum Mean Std. Deviation Variance
(jawaban setuju) dan nilai maksimum 19 (jawaban sangat setuju).
e. Variabel penerapan SAP berbasis akrual, nilai rata-rata (mean) 26,60 artinya responden cenderung memilih jawaban setuju. Dengan nilai minimum 23 (jawaban netral) dan nilai maksimum 30 (jawaban sangat setuju).
f. Variabel kualitas laporan keuangan, nilai rata-rata (mean) 16,97 artinya responden cenderung memilih jawaban setuju. Dengan nilai minimum 14 (jawaban setuju) dan nilai maksimum 20 (jawaban sangat setuju).
C. Hasil Analis Data 1. Uji Validitas
Uji validitas digunakan untuk mengetahui valid tidaknya setiap pertanyaan yang diajukan dan digunakan untuk mengetahui seberapa tepat suatu alat ukur mampu melakukan fungsi. Alat ukur yang digunakan dalam pengujian validitas suatu kuisioner/ pertanyaan dalam mendefinisikan suatu variabel adalah angka hasil korelasi antara skor pertanyaan dan skor keseluruhan pertanyaan responden terhadap informasi dalam kuisioner.
a. Variabel Regulasi (X1)
Kuisioner variabel regulasi akan di uji validitas butir pertanyaannya untuk mengetahui keakuratan (kevaliditasan) butir kuisioner dalam menjelaskan variabel tekanan regulasi. Berikut ini ditampilkan hasil pengujian validitas data kuisioner variabel regulasi.
Tabel 4.5. Uji Validitas Variabel Regulasi Variabel Rtab
El
Corrected Item-Total Correlation Keterangan
pertanyaan 1
0.374 .601 Valid
pertanyaan 0.374 .723 Valid
2
Sumber: data primer diolah, 2021
Nilai rtabel untuk uji dua sisi pada taraf kepercayaan 95% atau signifikansi 5% (p = 0,05) dapat dicari berdasarkan jumlah responden atau N. Oleh karena N = 30, maka derajat bebasnya (df) adalah N – 2 (30 – 2 = 28). Nilai r tabelpada df = 28 dan p = 0,05 adalah 0,374.
rhitung merupakan nilai corrected item-total correlation. Butir pertanyaan dinyatakan valid jika nilai rhitung >rtabel. Dari hasil out put di atas bahwa seluruh butir pertanyaan memiliki nilairhitung >rtabel sehingga dapat disimpulkan bahwa seluruh butir kuisioner dinyatakan valid dan layak untuk di analisis lebih lanjut.
b. Variabel Komitmen (X2)
Kuisioner variabel komitmen akan di uji validitas butir pertanyaannya untuk mengetahui keakuratan (kevaliditasan) butir kuisioner dalam menjelaskan variabel komitmen. Berikut ini ditampilkan hasil pengujian validitas data kuisioner variabel komitmen.
Tabel 4.6. Uji Validitas Variabel Komitmen
Rtabel Corrected Item-Total Correlation Keterangan
pertanyaan 1 0.374 .437 Valid
pertanyaan 2 0.374 .486 Valid
pertanyaan 3 0.374 .405 Valid
pertanyaan 4 0.374 .612 Valid
pertanyaan 5 0.374 .390 Valid
pertanyaan 6 0.374 .395 Valid
Sumber: data primer diolah, 2021.
Nilai rtabel untuk uji dua sisi pada taraf kepercayaan 95% atau signifikansi 5% (p = 0,05) dapat dicari berdasarkan jumlah responden atau N. Oleh karena N = 30, maka derajat bebasnya (df) adalah N – 2 (30 – 2 = 28). Nilai r tabelpada df = 28 dan p = 0,05 adalah 0,374.rhitung merupakan nilai corrected item-total correlation. Butir pertanyaan dinyatakan valid jika nilai rhitung >rtabel. Dari hasil out put di atas bahwa seluruh butir pertanyaan memiliki nilairhitung >rtabel sehingga dapat disimpulkan bahwa seluruh butir kuisioner dinyatakan valid dan layak untuk di analisis lebih lanjut.
c. Variabel Sumber Daya Manusia (X3)
Kuisioner variabel sumber daya manusia akan di uji validitas butir pertanyaannya untuk mengetahui keakuratan (kevaliditasan) butir kuisioner dalam menjelaskan variabel sumber daya manusia.
Berikut ini ditampilkan hasil pengujian validitas data kuisioner variabel sumber daya manusia.
Tabel 4.7. Uji Validitas Variabel SDM Rtab
el
Corrected Item-Total Correlation Keterangan
pertanyaan 1 0.374 .517 Valid
pertanyaan 2 0.374 .723 Valid
pertanyaan 3 0.374 .432 Valid
pertanyaan 4 0.374 .735 Valid
pertanyaan 5 0.374 .436 Valid
pertanyaan 6 0.374 .469 Valid
Sumber : data primer diolah, 2021.
Nilai rtabel untuk uji dua sisi pada taraf kepercayaan 95% atau signifikansi 5% (p = 0,05) dapat dicari berdasarkan jumlah responden atau N. Oleh karena N = 30, maka derajat bebasnya (df) adalah N – 2 (30 – 2 = 28). Nilai r tabelpada df = 28 dan p = 0,05 adalah 0,246.rhitung merupakan nilai corrected item-total correlation. Butir pertanyaan dinyatakan valid jika nilai rhitung >rtabel. Dari hasil out put di atas bahwa seluruh butir pertanyaan memiliki nilairhitung >rtabel sehingga dapat disimpulkan bahwa seluruh butir kuisioner dinyatakan valid dan layak untuk di analisis lebih lanjut.
d. Variabel Perangkat Pendukung (X4)
Kuisioner variabel perangkat pendukung akan di uji validitas butir pertanyaannya untuk mengetahui keakuratan (kevaliditasan) butir kuisioner dalam menjelaskan variabel perangkat pendukung. Berikut ini ditampilkan hasil pengujian validitas data kuisioner variabel perangkat pendukung.
Tabel 4.8. Uji Validitas Variabel Perangkat Pendukung rtabel Corrected
Item-Total Correlation
Keterangan
pertanyaan 1 0.374 .678 Valid
pertanyaan 2 0.374 .637 Valid
pertanyaan 3 0.374 .466 Valid
pertanyaan 4 0.374 .612 Valid
Sumber: data primer diolah, 2021.
Nilai rtabel untuk uji dua sisi pada taraf kepercayaan 95% atau signifikansi 5% (p = 0,05) dapat dicari berdasarkan jumlah responden
atau N. Oleh karena N = 30, maka derajat bebasnya (df) adalah N – 2 (30 – 2 = 28). Nilai r tabelpada df = 62 dan p = 0,05 adalah 0,374.
rhitung merupakan nilai corrected item-total correlation.Butir pertanyaan dinyatakan valid jika nilai rhitung >rtabel. Dari hasil out put di atas bahwa seluruh butir pertanyaan memiliki nilairhitung >rtabel sehingga dapat disimpulkan bahwa seluruh butir kuisioner dinyatakan valid dan layak untuk di analisis lebih lanjut.
e. Variabel Penerapan Standar Akuntansi Berbasis Akrual (Y1)
Kuisioner variabel penerapan standar akuntansi (SAP) berbasis akrual akan di uji validitas butir pertanyaannya untuk mengetahui keakuratan (kevaliditasan) butir kuisioner dalam menjelaskan variabel penerapan SAP berbasis akrual . Berikut ini ditampilkan hasil pengujian validitas data kuisioner variabel penerapan SAP berbasis akrual.
Tabel 4.9. Uji Validitas Variabel Penerapan SAP Berbasis Akrual Rtab
el
Corrected Item-Total Correlation Keterangan
pertanyaan 1 0.374 .778 .806
pertanyaan 2 0.374 .685 .773
pertanyaan 3 0.374 .760 .871
pertanyaan 4 0.374 .681 .917
Sumber: data primer diolah, 2021.
Nilai rtabel untuk uji dua sisi pada taraf kepercayaan 95% atau signifikansi 5% (p = 0,05) dapat dicari berdasarkan jumlah responden atau N. Oleh karena N = 30, maka derajat bebasnya (df) adalah N – 2 (30 – 2 = 28). Nilai r tabelpada df = 28 dan p = 0,05 adalah 0,374.rhitung merupakan nilai corrected item-total correlation. Butir pertanyaan dinyatakan valid jika nilai rhitung >rtabel. Dari hasil out put di atas bahwa seluruh butir pertanyaan memiliki nilairhitung >rtabel sehingga dapat disimpulkan bahwa seluruh butir kuisioner dinyatakan
valid dan layak untuk di analisis lebih lanjut.
f. Variabel Kualitas Laporan Keuangan (Y2)
Kuisioner variabel kualitas laporan keuangan akan di uji validitas butir pertanyaannya untuk mengetahui keakuratan (kevaliditasan) butir kuisioner dalam menjelaskan variabel kualitas laporan keuangan. Berikut ini ditampilkan hasil pengujian validitas data kuisioner variabel kualitas laporan keuangan.
Tabel 4.10. Uji Validitas Variabel Kualitas Laporan Keuangan Rtab
el
Corrected Item-Total Correlation Keterangan
pertanyaan 1 0.374 .682 Valid
pertanyaan 2 0.374 .837 Valid
pertanyaan 3 0.374 .826 Valid
pertanyaan 4 0.374 .689 Valid
pertanyaan 5 0.374 .800 Valid
pertanyaan 6 0.374 .678 Valid
Sumber: data primer diolah, 2021.
Nilai rtabel untuk uji dua sisi pada taraf kepercayaan 95% atau signifikansi 5% (p = 0,05) dapat dicari berdasarkan jumlah responden atau N. Oleh karena N = 30, maka derajat bebasnya (df) adalah N – 2 (30 – 2 = 28). Nilai r tabelpada df = 28 dan p = 0,05 adalah 0,374.rhitung merupakan nilai corrected item-total correlation.Butir pertanyaan dinyatakan valid jika nilai rhitung >rtabel. Dari hasil out put di atas bahwa seluruh butir pertanyaan memiliki nilairhitung >rtabel sehingga dapat disimpulkan bahwa seluruh butir kuisioner dinyatakan valid dan layak untuk di analisis lebih lanjut.
2. Uji Reliabilitas
Uji Reliabilitas digunakan untuk mengetahui apakah kuesioner penelitian yang digunakan reliable atau handal. Pengujian terhadap variabel
penelitian dikatakan reliable jika nilai Cronbach’s Alpha> 0,60.
Tabel 4.11. Reliabilitas Statistik
Cronbach’s Alpha
Keterangan
Regulasi .873 Reliabel
Komitmen .781 Reliabel
Sumber Daya Manusia .776 Reliabel
Perangkat Pendukung .502 Reliabel
Penerapan SAP Berbasis Akrual .798 Reliabel
Kualitas Laporan Keuangan .509 Reliabel
Sumber: data primer diolah, 2021.
D. Pengujian Asumsi Klasik
Sebelum dilakukan uji hipotesis, peneliti akan melakukan uji asumsi klasik.
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah distribusi data yang digunakan dalam penelitian sudah normal, serta bebas dari gejala multikolonieritas dan heteroskedastisitas.
1. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Uji normalitas bertujuan untuk melihat normal tidaknya data yang dianalisis. Ada dua cara yang digunakan untuk menguji dalam penelitian ini yaitu analisis grafik dan uji statistik.
a. Analisis Grafik
Gambar 4.2. Grafik Histogram
Berdasarkan gambar grafik histogram pada gambar 4.2 dapat disimpulkan bahwa data telah berdistribusi secara normal. Hal ini dapat dilihat pada data yang mengikuti garis diagonal membentuk lonceng berada di tengah- tengah.
Gambar 4.3. Grafik Normal PP-Plots
Berdasarkan gambar grafik normalPP-Plots pada gambar 4.3 dapat disimpulkan bahwa kurva telah berdistribusi secara normal. Hal ini dapat dilihat pada kurva normal PP-Plots terlihat titik-titik menyebar mendekati garis diagonal.
b. Uji Statistik
Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas adalah
dengan pengujian one sample Kolomogorov- Smirnov test. Dasar pengambilan keputusan pada uji normalitas yaitu dengan melihat probabilitas Asymp. Sig. (2- tailed) yang lebih besar dari 0,05. Hasil pengujiannya dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 4.12. Uji Normalitas dengan One-Sample Kolmogorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Asymp. Sig. (2-tailed) ,200c,d
Sumber : data diolah, 2021
Dari hasil pengolahan data pada tabel 5.13 diatas dilihat bahwa nilai signifikansi pada 0,548 maka dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi normal karena 0,200 > 0,05.
2. Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independen. Model yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independen. Salah satu cara untuk menentukan apakah suatu model memiliki gejala multikolonieritas atau tidak yaitu dengan uji VIF (Variance Inflation Factor).Jika variabel independen memiliki nilai VIF kurang dari 10, maka model regresi tersebut dinyakan bebas dari masalah multikolonieritas. Hasil uji dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 4.13. Hasil Uji Multikolonieritas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF 1 (Constant)
Regulasi ,607 1,647
Komitmen ,449 2,229
SDM ,390 2,564
Perangkat Pendukung ,385 2,596
Penerapan SAP Berbasis Akrual ,451 2,219
Sumber : data primer diolah, 2021
Dari hasil pengujian di atas, dapat dilihat bahwa angka toleransi semua variabel independen > 0,10 dan VIF-nya < 10. Hal ini mengindikasikan bahwa tidak terjadi multikolonieritas di antara variabel independen dalam model regresi pada penelitian ini.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamataan ke pengamatan lain. Analisis heteroskedastisitas menggunakangrafik scatterplot, yang dapat dilakukan dengan mengamati pola tertentu pada grafik scatterplot, dimana bila ada titik-titik yang menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y serta tidak membetuk pola maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Grafik scatterplot dapat dilihat pada daftar lampiran. Selain dengan scatterplot, dapat dilakukan juga uji Gletser yaitu dengan meregres nilai absolut residual terhadap variabel independen (Ghozali, 2013). Hasil regresi dengan uji Gletser dapat dlihat pada tabel berikut :
Tabel 4.16. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Dari tabel 4.16 diatas dapat dilihat bahwa nilai sig > 0,05 yang artinya tidak terjadi heteroskedastisitas.
E. Pengujian Hipotesis Pertama 1. Uji Signifikan Simultan (Uji F)
Hasil pengujian statistik F (uji simultan) untuk pengaruh regulasi, komitmen, SDM dan perangkat pendukung terhadap kualitas laporan keuangan dapat dilihat pada Tabel 5.16
Tabel 4.17. Uji Statistik F ANOVAa
a. Dependent Variable: Kualitas Laporan Keuangan
b. Predictors: (Constant), Perangkat Pendukung, Regulasi, Komitmen, SDM.
Sumber: Lampiran Output SPSS
Kriteria pengambilan keputusan menggunakan nilai signifikansi F pada tingkat α = 5% (0,05). Jika nilai signifikansi > α , secara simultan berpengaruh.
Jika signifikansi < α , secara simultan tidak berpengaruh. Dari tabel 4.17 (anova)
diperoleh nilai sig 0,00 dimana 0,00 < 0,05 sehingga dapat disimpulkan secara simultan variabel regulasi, komitmen, sumber daya manusia dan perangkat pendukung berpengaruh signifikan terhadap variabel kualitas laporan keuangan.
2. Uji Signifikan Parsial (Uji t)
Hasil pengujian statistik t (uji parsial) untuk pengaruhregulasi, komitmen, SDM dan perangkat pendukung terhadap kualitas laporan keuangan dapat dilihat pada tabel 4.18.
Tabel 4.18. Hasil Uji Statistik t – Hipotesis Parsial
Coefficientsa
a. Dependent Variable: Kualitas Laporan Keuangan Sumber: Lampiran Output SPSS
Dari uji statistik t diatas dapat disimpulkan bahwa signifikansi variabel regulasi, komitmen, SDM dan perangkat pendukung secara parsial pengaruhnya terhadap variabel kualitas laporan keuangan dapat diuraikan sebagai berikut :
1. Variabel regulasi dengan nilai tstatistik sebesar 2,326 pada tingkat kepercayaan α = 5 % (0,05) dengan signifikasi sebesar 0,029 dimana 0,029 > 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa regulasi tidak berpengaruh terhadap kualitas laporan keuangan pada BPKAD Kabupaten Sinjai.
2. Variabel komitmen dengan nilai tstatistik sebesar 1,598 pada tingkat kepercayaan α = 5 % (0,05) dengan signifikasi sebesar 0,003 dimana 0,003 < 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa komitmen berpengaruh
signifikan terhadap kualitas laporan keuangan pada BPKAD Kabupaten Sinjai.
3. Variabel sumber daya manusia dengan nilai tstatistik sebesar 430 pada tingkat kepercayaan α = 5 % (0,05) dengan signifikasi sebesar 0,001 dimana 0,001 < 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa sumber daya manusia berpengaruh signifikan terhadap kualitas laporan keuangan pada BPKAD Kabupaten Sinjai.
4. Variabel perangkat pendukung dengan nilai tstatistik sebesar 1,069 pada tingkat kepercayaan α = 5 % (0,05) dengan signifikasi sebesar 0,026 dimana 0,026 > 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa perangkat pendukung tidak berpengaruh terhadap kualitas laporan keuangan pada BPKAD Kabupaten Sinjai.
3. Persamaan Regresi Hipotesis Pertama
Dari hasil pengujian regresi bergandapada Tabel 4.18 diatas, maka diperoleh persamaan regresi hipotesis pertamaantara variabel independen terhadap variabel dependen yang dapat diformulasikan dalam bentuk :
KLK = 8,433+ 0,363R+ 0,335K+ 0,587SDM + 0,238PP + e
Berdasarkan persamaan regresi berganda terlihat bahwa :
1. Nilai konstanta sebesar 3,321 menunjukkan bahwa apabila kualitas laporan keuangan tidak dipengaruhi oleh regulasi, komitmen, SDM dan perangkat pendukung maka kualitas laporan keuangan dinilai sebesar 3,321.
2. Nilai koefesien Beta untuk variabel regulasi adalah sebesar 0,242 artinya setiap kenaikan variabel regulasi sebesar 1 maka akan diikuti dengan kenaikan kualitas laporan keuangansebesar 0,242 dengan asumsi variabel lainnya dianggapkonstan.
3. Nilai koefesien Beta untuk variabel komitmen adalah sebesar 0,369 artinya setiap kenaikan variabel komitmen sebesar 1 maka diikuti dengan kenaikan kualitas laporan keuangan sebesar 0,369 dengan asumsi variabel lainnya dianggapkonstan.
4. Nilai koefesien Beta untuk variabel sumber daya manusia adalah sebesar 0,083artinya setiap kenaikan variabel sumber daya manusia sebesar 1 maka diikuti dengan kenaikan kualitas laporan keuangan sebesar 0,083
dengan asumsi variabel lainnya dianggapkonstan.
5. Nilai koefesien Beta untuk variabel perangkat pendukung adalah sebesar 0,297 artinya setiap kenaikan variabel perangkat pendukung sebesar 1 maka diikuti dengan kenaikan kualitas laporan keuangan sebesar 0,297 dengan asumsi variabel lainnya dianggap konstan.
Uji Statistik koefisien determinasi pada penelitian ini tujuannya adalah untuk mengetahui seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Hasil uji statistik koefisien determinasi dapat dilihat pada Tabel 4.19 berikut:
Tabel 5.18. Koefisien Determinasi – Hipotesis Pertama
Model Summaryb
Tabel 4.19.menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi disesuaikan (adjustedR square) sebesar 0,482 atau 48,2% yang berarti bahwa persentase pengaruh variabel independen (regulasi, komitmen, sumber daya manusia dan perangkat pendukung) terhadap kualitas laporan keuangan adalah sebesar 48,2%. Sedangkan sisanya 51,8% dipengaruhi atau dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini.
F. Pengujian Hipotesis Kedua
1. Model Analisis Jalur (Path Analysis)
Pengujian hipotesis kedua menggunakan analisis jalur (path analysis).
Analisis jalur merupakan perluasan dari analisis regresi linear berganda karena analisis regresi dilakukan sebanyak dua kali (Ghozali, 2013). Analisis regresi pertama dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel mediasi (intervening) yang merupakan pengaruh langsung. Analisis
regresi kedua dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel independen dan variabel intervening terhadap variabel dependen yang juga merupakan pengaruh langsung.
1. Regresi Pertama
Adapun hasil pengolahan data untuk analisis regresi yang pertama yaitu hasil pengujian statistik F (uji simultan) untuk pengaruhvariabel independen (regulasi, komitmen, SDM dan perangkat pendukung) terhadapvariabel intervening (penerapan standar akuntansi berbasis akrual) dapat dilihat pada tabel 4.20.
Tabel 4.20. Hasil uji statistik F – terhadap variabel intervening
ANOVAa
a. Dependent Variable: Penerapan SAP Berbasis Akrual
b. Predictors: (Constant), Perangkat Pendukung, SDM, Komitmen, Regulasi
Kriteria pengambilan keputusan menggunakan nilai signifikansi F pada tingkat α = 5% (0,05). Jika nilai signifikansi > α, secara simultan berpengaruh.
Jika signifikansi < α, secara simultan tidak berpengaruh. Dari tabel F diperoleh nilai sig 0,00 dimana 0,00 < 0,05 sehingga dapat disimpulkan secara simultan variabel regulasi, komitmen, sumber daya manusia dan perangkat pendukung berpengaruh signifikan terhadap variabel penerapan SAP berbasis akrual.
Adapun hasil pengolahan data untuk analisis regresi yang pertama yaitu hasil pengujian statistik t (uji parsial) untuk pengaruhvariabel independen (regulasi, komitmen, SDM dan perangkat pendukung) terhadapvariabel intervening (penerapan standar akuntansi berbasis akrual) dapat dilihat pada tabel 4.21.
Tabel 4.21. Hasil uji statistik t – terhadap variabel intervening
a. Dependent Variable: Penerapan SAP Berbasis Akrual Sumber: Lampiran Output SPSS
Dari hasil analisis regresi linear berganda dengan program SPSS seperti pada Tabel 5.20. persamaan regresi linear yang terbentuk adalah :
PSAP = 1,328 + 0,253R + 0,077K + 0,203SDM + 0,062PP
Dari hasil analisis regresi linear berganda dengan program SPSS seperti pada Tabel 5.20, maka dapat disimpulkan sebagai berikut :
a. Konstanta sebesar 1,328 menyatakan bahwa jika variabel independen dianggap konstan, maka nilai penerapan SAP berbasis akrual sebesar 1,328.
b. Nilai signifikansi variabel regulasi diperoleh sebesar 0,048 dan dibawah 5% (0,05), maka dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh signifikan antara variabel regulasi terhadap variabel penerapan SAP berbasis akrual. Variabel regulasi mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 0,253. Koefisien bertanda positif, berarti setiap peningkatan regulasi sebesar 1 akan mengakibatkan peningkatan penerapan SAP berbasis akrual sebesar 0,253 (dengan catatan variabel independen lainnya konstan).
c. Nilai signifikansi variabel komitmen diperoleh sebesar 0,725 dan diatas
Error T Sig.
(Constant) 1,328 5,273 ,252 ,803
Regulasi ,253 ,122 ,418 2,080 ,048
Komitmen ,077 ,216 ,067 ,356 ,725
SDM ,203 ,200 ,225 1,014 ,320
5% (0,05), maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara variabel komitmen terhadap variabel penerapan SAP berbasis akrual. Variabel komitmen mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 0,077. Koefisien bertanda positif, berarti setiap peningkatan komitmen sebesar 1 akan mengakibatkan peningkatan penerapan SAP berbasis akrual sebesar 0,077 (dengan catatan variabel independen lainnya konstan).
d. Nilai signifikansi variabel SDM diperoleh sebesar 0,320 dan dibawah 5%
(0,05), maka dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh signifikan antara variabel SDM terhadap variabel penerapan SAP berbasis akrual.
Variabel SDM mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 0,203.
Koefisien bertanda positif, berarti setiap peningkatan SDM sebesar 1 akan diikuti peningkatan penerapan SAP berbasis akrual sebesar 0,203 (dengan catatan variabel independen lainnya konstan).
e. Nilai signifikansi variabel perangkat pendukung diperoleh sebesar 0,846 dan diatas 5% (0,05), maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara variabel perangkat pendukung terhadap variabel penerapan SAP berbasis akrual. Variabel perangkat pendukung mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 0,062. Koefisien bertanda positif, berarti setiap peningkatan perangkat pendukung sebesar 1 akan mengakibatkan kenaikan penerapan SAP berbasis akrual sebesar 0,062 (dengan catatan variabel independen lainnya konstan). Uji statistik koefisien determinasi dapat dilihat pada Tabel 5.21 berikut:
Tabel 4.22. Koefisien Determinasi
Tabel 5.21.menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi disesuaikan (adjustedR square) sebesar 0,483 atau 48,3% yang berarti bahwa persentase pengaruh variabel independen (regulasi, komitmen, sumber daya manusia dan perangkat pendukung) terhadap penerapan SAP berbasis akrual adalah sebesar 48,3%. Sedangkan sisanya 51,7% dipengaruhi atau dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini.
2. Regresi Kedua
Adapun hasil pengolahan data untuk analisis regresi yang kedua yaitu hasil pengujian statistik F (uji simultan) untuk pengaruhvariabel independen (regulasi, komitmen, SDM dan perangkat pendukung) dan variabel intervening terhadapvariabel dependen (kualitas laporan keuangan) dapat dilihat pada tabel 5.22.
Tabel 4.23. Hasil uji statistik F – dengan variabel intervening
ANOVAa
a. Dependent Variable: : Kualitas Laporan Keuangan b. Predictors: (Constant), Penerapan SAP Berbasis Akrual, Perangkat Pendukung, SDM, Komitmen, Regulasi.
Kriteria pengambilan keputusan menggunakan nilai signifikansi F pada tingkat α = 5% (0,05). Jika nilai signifikansi > α , secara simultan berpengaruh.
Jika signifikansi < α , secara simultan tidak berpengaruh. Dari tabel F diperoleh nilai sig 0,00 dimana 0,00 < 0,05 sehingga dapat disimpulkan secara simultan
Jika signifikansi < α , secara simultan tidak berpengaruh. Dari tabel F diperoleh nilai sig 0,00 dimana 0,00 < 0,05 sehingga dapat disimpulkan secara simultan