BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
B. Hasil Penelitian
1. Deskriptif Demografi Responden
Deskriptif demografi responden merupakan cara untuk memberikan gambaran mengenai karakteristik responden yang diukur dengan skala nominal yang menunjukkan besarnya frekuensi absolut dan presentase jumlah koesioner yang kembali, jenis kelamin, pendidikan, usia responden dan lamanya bekerja pada perusahaan.
CAMAT KASUBAG UMUM DAN KEPEGAWAIAN KELOMPOK JABATAN FUNGSIONAL SEKRETARIS CAMAT SEKSI TRANTIBUM SEKSI PEMERINTAHAN KASUBAG PERENCANAAN DAN KEUANGAN SEKSI PEMBINAAN DESA/KEL SEKSI PEMBERDAYAAN UMUM SEKSI PELAYANAN UMUM
Tabel 4.1
Deskripsi Koesioner Responden
Keterangan Absolut Presentase
Koesioner yang disebar 32 100%
Koesioner yang Kembali 32 100%
Koesioner yang dapat digunakan 32 100%
(Sumber: data sekunder yang diolah)
Dimana pada tabel 4.1 dapat dilihat bahwa koesioner yang disebar sebar sebanyak 32 koesioner atau sebesar 100%. Sedangkan koesioner yang kembali sebanyak 32 koesioner atau sebesar 100%. Dan koesioner yang dapat digunakan dalam penelitian ini sebanyak 32 koesioner atau sebesar 100%.
Tabel 4.2
Jenis Kelamin Responden
Jenis Kelamin Absolut Presentase
Perempuan 24 75%
Laki-Laki 8 25%
Jumlah 32 100%
(Sumber: data sekunder yang diolah)
Dimana pada tabel 4.2 dapat dilihat bahwa jumlah responden berdasarkan jenis kelamin terbanyak adalah perempuan yaitu sebanyak 24 atau sebesar 75%, sedangkan sisanya dipenuhi oleh jenis kelamin laki-laki sebanyak 8 atau sebesar 25%, Artinya sebagian besar responden yang mengisi koisioner adalah perempuan.
Tabel 4.3 Umur Responden
Umur Absolut Presentase
20 – 30 Tahun 5 15,625%
31 – 40 Tahun 19 59,375%
>41 Tahun 8 25%
Jumlah 32 100%
(Sumber: data sekunder yang diolah)
Dimana pada tabel 4.3 dapat dilihat bahwa jumlah umur responden dari umur 20-30 tahun sebanyak 5 orang atau sebesar 15,625%, umur responden dari 31-40 tahun sebanyak 19 orang atau sebesar 59,375%, dan diatas 41 tahun sebanyak 8 atau sebesar 25%.
Tabel 4.4 Lamanya Bekerja
Lama Bekerja Absolut Presentase
1 – 3 Tahun 3 9,375%
3 – 5 Tahun 6 18,75%
>5 Tahun 23 71,875%
Jumlah 32 100%
(Sumber: data sekunder yang diolah)
Dimana pada tabel 4.4 dapat dilihat bahwa jumlah responden berdasarkan lamanya bekerja adalah 1-3 tahun sebanyak 3 orang atau sebesar 9,375%, 3-5 tahun sebanyak 6 orang atau sebesar 18,75%, dan diatas 5 tahun sebanyak 23 orang atau 71,875%.
2. Uji Kualitas Data a. Uji Reliabilitas
Uji reabilitas adalah alat ukur atau pengukuran suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel, dimana apabila reabilitas
yang dinyatakan bentuk angka, biasanya sebagai koefesien. Koefesien yang tinggi berarti reliabilitas yang tinggi.
Dalam pengujian reliabilitas ini, peneliti menggunakan metode statistik Cronbach Alpha dengan signifikasi yang digunakan sebesar 0,6 dimana jika nilai Cronbach Alpha dari suatu variabel lebih besar dari 0,6 maka butir pertanyaan yang diajukan dalam pengukuran istrumen tersebut memiliki reabilitas yang memadai. Begitupun juga sebaliknya jika nilai Cronbach Alpha dari suatu variabel lebih kecil dari 0,6 maka butir pertanyaan tersebut tidak realible.
Tabel 4.5 Hasil Uji Reliabilitas
Variabel Jumlah butir
pertanyaan Cronbach Alpha Sistem Akuntansi Keuangan Daerah 10 butir 0,878
Kinerja Pemerintah Daerah 10 butir 0,866
(Sumber: data sekunder yang diolah)
Berdasarkan tabel 4.5 menunjukkan instrumen untuk setiap variabel penelitian ini adalah reliabel, karena α hitung > 0,6 pada variabel sistem akuntansi keuangan daerah memiliki α 0,878 > 0,6 dan variabel kinerja pemerintah daerah α 0,866 > 0,6.
b. Uji Validitas
Uji validitas digunakan untuk mengetahui apakah item-item yang ada di dalam kuesioner mampu mengukur perubah yang didapatkan dalam sebuah penelitian ini. Maksudnya untuk mengukur valid atau tidaknya suatu kuensioner dilihat jika pertanyaan dalam
kuensioner tersebut mampu mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuensioner tersebut.
Uji validitas ini dapat dilakukan dengan menggunakan kolerasi antar skor butir pertanyaan dengan total skor konstruk atau variabel. Setelah itu tentukan hipotesis H0:skor butir pertanyaan berkolerasi positif dengan total skor konstruk dan Ha: skor butir pertanyaan tidak berkolerasi positif dengan total skor konstruk. Setelah menentukan hipotesis H0 dan Ha, kemudian uji dengan membandingkan r hitung (tabel corrected item-total correlation) dengan r tabel (tabel Product Moment dengan signifikansi 0,05) untuk degree of freedom (df) = n-2. Dimana n adalah jumlah sampel penelitian 32 responden sehingga diperoleh nilai (df)=32-2 atau dimana nilai (df) adalah 30 yaitu 0,349. Kuensioner dinyatakan valid apabila r hitung > r tabel.
Tabel 4.6
Hasil Uji Validitas Variabel Sistem Akuntansi Keuangan Daerah No Pertanyaan r hitung r tabel Kesimpulan
1 Prosedur pencatatan keuangan 0,843 0,349 Valid 2 Efektifitas pencatatan keuangan 0,729 0,349 Valid 3 Relevansi pencatatan kuangan yang dilakukan
0,766 0,349 Valid
4 Penyimpangan dalam pencatatan keuangan
0,646 0,349 Valid
5 Dampak pencatatan keuangan bagi instansi
0,617 0,349 Valid 6 Penyimpangan dalam penggolongan kegiatan/transaksi ekonomi 0,564 0,349 Valid
7
Kesesuaian laporan
keuangan dengan kegiatan yang dilaksanakan
0,675 0,349 Valid
8
Kesesuaian pembuatan buku laporan dengan prosedur yang berlaku
0,695 0,349 Valid
9
Relevansi buku laporan dengan prosedur yang berlaku
0,732 0,349 Valid
10 Kesalahan dalam pelaporan keuangan
0,797 0,349 Valid
(Sumber: data sekunder yang diolah)
Dimana tabel 4.6 menunjukkan variabel sistem akuntansi keuangan daerah mempunyai kriteria valid untuk semua item pertanyaan dengan nilai r hitung > r tabel.
Tabel 4.7
Hasil Uji Validitas Variabel Kinerja Pemerintah Daerah
No Pertanyaan r hitung r tabel Kesimpulan
1 Kesesuan anggaran dengan kegiatan yang dilakukan
0,697 0,349 Valid
2
Kompetensi setiap karyawan dalam tiap bidang maisng-masing.
0,802 0,349 Valid
3 Kedisiplinan pegawai dalam berkerja
0,716 0,349 Valid
4 Ketaatan dalam kegiatan yang dilakukan bagi setiap pegawai
0,765 0,349 Valid
5 Kesesuai hasil dari proses dengan perencanaan
0,786 0,349 Valid
6
Ketepatan waktu dalam menghasilkan sesuatu dari suatu kegiatan
7
Kualitas suatu hasil dari kegiatan sesuai dengan harapan
0,749 0,349 Valid
8 Tingkat produktivitas pegawai 0,597 0,349 Valid 9 Manfaat kegiatan bagi
masyarat
0,530 0,349 Valid
10
Kinerja pemerintah mampu meningkatan kesejahteraan masyarakat
0,779 0,349 Valid
(Sumber: data sekunder yang diolah)
Dimana tabel 4.7 menunjukkan variabel kinerja pemerintah daerah mempunyai kriteria valid untuk semua item pertanyaan dengan nilai r hitung > r tabel.
3. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal (Ghozali, 2016: 154). Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau paling tidak mendekati normal. Untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal.
Normalitas dapat dideteksi dengan menilai penyebaran data (titik) pada sumber diagonal dari grafik. Jika data (titk) menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka menunjukkan pola distribusi normal yang mengindikasikan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas. Jika ada (titik) menyebar
menjauh dari garis diagonal, maka tidak menunjukkan pola distribusi normal yang mengindikasikan bahwa model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Dimana pada gambar 4.1 menunjukkan adanya persebaran data (titik) pada sumbu diagonal yang mendekati garis diagonal. Berdasarkan pada pedoman uji normalitas mengatakan bahwa jika persebaran data (titk) mengikuti atau mendekati garis maka suatu penelitian dapat dikatakan normal.
Gambar 4.2 Hasil Uji Normalitas
(Sumber: Data sekunder yang diolah)
Untuk menyajikan bahwa penelitian ini menunjukkan adanya normalitas, maka dilakukan pengujian dengan menggunakan metode Kolomogrov Smimov, dan menggunakan pengujian Histogram.
Tabel 4.8
Hasil Uji Kolomogrov Smimov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 32 Normal Parametersa,b
Mean 0E-7 Std. Deviation 2.83835869 Most Extreme Differences
Absolute .143 Positive .120 Negative -.143 Kolmogorov-Smirnov Z .808 Asymp. Sig. (2-tailed) .532 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Dari hasil uji normalitas menggunakan metode Kolomogrov Smimov didapat hasil signifikasin dari uji normalitas 0,532 dimana hasil tersebut lebih besar dari taraf signifikansi 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa uji tes normalitas pada penelitian ini adalah terdistribusi normal.
Gambar 4.3 Uji Histogram
Pada gambar histogram ini juga menunjukkan adanya normalitas dalam penelitian ini. Melihat hal tersebut maka dapat disimpulkan penelitian ini memenuhi uji normalitas
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokesdastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain (Ghozali, 2016: 137). Deteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED, dimana sumbu Y adalah Y telah diprediksi dan sumbuh X adalah residual (Y prediksi – Y sesungguhnya) yang telah di – studentized.
Jika plot membentuk pola tertentu seperti bergelombang, melebar, kemudian menyempit maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika plot tidak membentuk pola tertentu, seperti titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y maka mengindikasikan telah terjadi homokedastisitas. Model regresi yang baik yaitu dimana plot yang mengindikasikan homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas.
Gambar 4.4
Hasil Uji Heteroskedastisitas
(Sumber: data sekunder yang diolah)
Dimana pada gambar 4.4 menujukkan tidak terjadi pola tertentu yang teratur seperti bergelombang, melebar, dll. Sesuai dengan pedoman uji heteroskedastisitas, maka dalam penelitian ini tidak
terdapat atau terjadi heteroskedastisitas. Hal ini dibuktikan dengan grafik plot diatas yang tidak membentuk pola tertentu seperti bergelombang, melebar dll, sehingga penelitian ini dapat dikatakan atau layak dilakukan pengujian lebih lanjut.
c. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas ini dapat digunakan untuk menguji ada tidaknya hubungan linear antara satu variabel independen dengan variabel independen lainnya (Ghozali, 2016: 103). Multikolinearitas dapat dilihat dari nilai tolerance dan lawannya Variance Inflation Factor (VIF). Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya nilai multikolinearitas adalah nilai tolerance <0.10 atau sama dengan nilai VIF >10
Tabel 4.9
Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1
Sistem Akuntansi Keuangan Daerah
1.000 1.000 a. Dependent Variable: Kinerja Pemerintah Daerah
(Sumber: data sekunder yang diolah)
Dimana pada tabel 4.9 terlihat nilai tolerance dimana variabel independen sebesar 1,000 sedangkan untuk nilai VIF sebesar 1,000. Dimana berdasarkan pedoman terhadap uji multikolinearitas nilai
tolerance > 0,1 dan untuk nilai VIF < 10 maka terlihat bahwa tidak terjadi multikolinearitas dalam model regresi ini.
4. Uji Hipotesis
Penelitian ini memiliki dua variabel yang terdiri atas satu variabel independen dan satu variabel dependen. Untuk mengetahui pola hubungan antar variabel, maka akan diuji tiga hipotesis yang telah diajukan sebelumnya menggunakan metode analisis linear sederhana.
Tabel 4.10
Hasil Uji Analisis Regresi Linier Berganda
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 14.044 5.834 2.407 .022 Sistem Akuntansi Keuangan Daerah .683 .132 .686 5.166 .000 a. Dependent Variable: Kinerja Pemerintah Daerah
(Sumber: data sekunder yang diolah)
Dari hasil regresi linier diatas maka diperoleh hasil sebagai berikut: Y = 14,044 + 0,683+ e
Dimana pada nilai konstanta dengan koefisien regresi pada tabel 4.12 dapat dijelaskan sebagai berikut:
1) Koefisien Konstanta sebesar 14,044 dengan nilai positif, ini dapat diartikan bahwa Y (Kinerja Pemerintah Daerah) akan bernilai 14,044 jika sistem akuntansi keuangan daerah masing-masing 0.
2) Variabel sistem akuntasni keuangan daerah memiliki koefisien positif sebesar 0,683. Nilai koefisien positif menunjukkan bahwa setiap kenaikan suatu persen variabel sistem akuntasni keuangan daerah, dengan asumsi variabel lain tetap, maka akan meningkatkan kinerja pemerintah daerah sebesar 0,683 (68,3%).
a. Uji Koefisien Determinasi
Uji koefisien determinasi digunakan untuk mengukur kemampuan model dalam menjelaskan variasi variabel independen (Ghozali, 2016: 95). Diaman uji ini dilakukan untuk mengukur kemampuan variabel independen, yaitu sistem akuntansi keuangan daerah (X) dalam menjelaskan variasi variabel dependen, yaitu kinerja pemerintah daerah (Y).
Tabel 4.11
Hasil Uji Koefisien Determinasi
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate 1 .686a .471 .453 2.885 a. Predictors: (Constant), Sistem Akuntansi Keuangan Daerah
b. Dependent Variable: Kinerja Pemerintah Daerah
Dimana tabel diatas dapat dilihat bahwa nilai koefisien R Square yang dihasilkan oleh variabel independen sebesar 0,471 yang artinya adalah 47,1% variabel dependen kinerja pemerintah daerah (Y) dijelaskan oleh variabel independen sistem akuntansi keuangan
daerah (X), dimana sisahnya sebesar 52,9% dijelaskan oleh variabel lain diluar variabel independen yang digunakan.
Dimana angka koefisien kolerasi (R) pada tabel 4.13 sebesar 0,686 menujukkan bahwa hubungan antara variabel independen dengan dependen adalah kuat karena memiliki nilai koefisien kolerasi di atas 0,5. Standar Error Of Estimate (SEE) sebesar 2,885. Makin kecil nilai SEE maka membuat model regresi akan semakin tepat dalam memprediksi variabel dependen.
b. Uji t
Uji statistik t menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen dan digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh masing-masing variabel independen secara individual terhadap variabel dependen yang diuji pada tingkat signifikansi 0,05 (Ghozali, 2016: 98).
Tabel 4.12 Hasil Uji t Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 14.044 5.834 2.407 .022 Sistem Akuntansi Keuangan Daerah .683 .132 .686 5.166 .000 a. Dependent Variable: Kinerja Pemerintah Daerah
Dimana berdasarkan tabel 4.14 Diatas dapat disimpulkan bahwa uji t dari variabel independen terhadap variabel dependen dalam penelitian ini sebagai berikut:
Sistem akuntansi keuangan daerah berpengaruh signifiakn terhadap kinerja pemerintah daerah.
Pada output regresi menunjukkan bahwa angka signifikansi pada variabel sistem akuntansi keuangan daerah adalah 0,000. Nilai yang dihasilkan lebih kecil dari tingkat angka signifikansi yaitu 0,05 sehingga peneliti dapat menyimpulkan bahwa sistem akuntansi keuangan daerah berpengaruh secara positif signifikansi terhadap kinerja pemerintah daerah, dan dapat disimpulkan juga bahwa hipotesis ini dapat di terima.