HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
A. Gambaran Umum Objek Penelitian dan Waktu Penelitian
2. Hasil Uji Statistik Diskriptif
Analisis statistik diskriptif dilakukan untuk memberikan gambaran umum atas data yang telah dikumpulkan yang terdiri atas 2 Variabel yaitu Sistem Informasi Akuntansi (X) dan Peningkatan Kepercayaan Nasabah (Y). Analisis ini
meliputi jumlah penelitian, nilai minumum, nilai maksimum, nilai rata-rata (mean) dan standar deviasi .
Tabel 4.10 Descriptive Statistics Variabel penelitian
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Sistem Informasi Akuntansi 46 80,00 105,00 94,5217 6,17788 Peningkatan Kepercaya Nasabah 46 40,00 55,00 49,0000 3,89872 Valid N (listwise) 46
Sumber: SPSS 22. Olah data primer 2020
Berdasarkan tabel 4.10 hasil perhitungan diatas dapat didiketahui bahwa n atau jumlah data pada variabel Sistem Informasi Akuntansi (x) yaitu 46 dan Jumlah data untuk variabel Peningkatan kepercayaan (y) Yaitu 46 dan Masing-masing variabel akan dijabarkan sebagai berikut:
a. Sistem Informasi Akuntansi (x)
Variabel Sistem Informasi Akuntansi memiliki nilai minimum 80,00 nilai maksimum 105,00, rata-rata 94,5217 dan standar deviasi 6,17788. Berdasarkan perhitungan tersebut dapat dilihat bahwa nilai mean memiliki nilai yang lebih besar dari nilai standar deviasi, sehingga mengindikasikan hal yang cukup baik di sebabkan oleh standar deviasi merupakan pemaparan rendah atau tingginya penyimpangan data. Sehingga dapat disimpulkan penyebaran data menunjukkan hasil yang normal dan tidak bias. Berdasarkan hal tersebut dapat diartikan bahwa data yang terkumpul untuk variabel Sistem Informasi Akuntansi representative terhadap situasi yang sebenarnya.
b. Peningkatan Kepercayaan nasabah (y)
Variabel Peningkatan Kepercayaan nasabah memiliki total nilai minimum 40,00, nilai maksimum 55,00, rata-rata 49,0000 dan standar deviasi 3,89872. Dari perhitungan tersebut dapat dilihat bahwa nilai mean memiliki nilai yang lebih besar dari nilai standar deviasi, sehingga mengindikasikan hal yang cukup baik di sebabkan oleh standar deviasi merupakan cerminan rendah atau tingginya penyimpangan data. Sehingga dapat disimpulkan penyebaran data menunjukkan hasil yang normal dan tidak bias. Dengan demikian dapat diartikan bahwa data yang terkumpul untuk Peningkatan Kepercayaan bersifat representative dan sesuai dengan keadaan yang terjadi dilapangan.
3. Uji Instrumen Penelitian a. Uji Validitas Data
Pengujian validitas pada penelitian ini menggunakan aplikasi SPSS 24 dengan teknik pengujian pearson product moment. Responden yang digunakan dalam penelitian ini yaitu berjumlah (n) = 46 responden dengan r tabel > 0.2845 dengan taraf signifikansi 5% untuk Variabel Sistem Informasi Akuntansi (x) dan Peningkatan Kepercayaan Nasabah pernyataan atau pertanyaan dalam kuisioner dapat dikatakan valid apabila r hitung bernilai positif dan lebih besar dari r tabel.
Tabel 4.11 Hasil Uji Validitas Variabel Item Pertanyaan R Hitung (Pearson Correlation) R Tabel N (df) 16. Sig. 0,05 Keterangan Sistem Informasi Akuntansi x.1 0,707 0.2845 Valid x.2 0,407 0.2845 Valid x.3 0,525 0.2845 Valid x.4 0,467 0.2845 Valid x.5 0,530 0.2845 Valid x.6 0,407 0.2845 Valid x.7 0,477 0.2845 Valid x.8 0,493 0.2845 Valid x.9 0,707 0.2845 Valid x.10 0,537 0.2845 Valid x.11 0,391 0.2845 Valid x.12 0,472 0.2845 Valid x.13 0,492 0.2845 Valid x.14 0,564 0.2845 Valid x.15 0,359 0.2845 Valid x.16 0,451 0.2845 Valid x.17 0,379 0.2845 Valid x.18 0,435 0.2845 Valid x.19 0,707 0.2845 Valid x.20 0,564 0.2845 Valid x.21 0,707 0.2845 Valid Peningkatan Kepercayaan y.1 0,699 0.2845 Valid y.2 0,710 0.2845 Valid y.3 0,647 0.2845 Valid y.4 0,699 0.2845 Valid y.5 0,710 0.2845 Valid y.6 0,647 0.2845 Valid y.7 0,699 0.2845 Valid y.8 0,710 0.2845 Valid y.9 0,647 0.2845 Valid y.10 0,699 0.2845 Valid y.11 0,710 0.2845 Valid y.12 0,699 0.2845 Valid y.13 0,710 0.2845 Valid y.14 0,699 0.2845 Valid y.15 0,710 0.2845 Valid y.16 0,647 0.2845 Valid
Berdasarkan tabel 4.10 menunjukkan bahwa seluruh pertanyaan kuisioner pada variabel Sistem Informasi Akuntansi (x) dan Variabel Peningkatan Kepercayaan (y) menunjukkan r hitung yang lebih besar dari r tabel (0.2845) sehingga dapat disimpulkan seluruh item pernyataan dan pertanyaan variabel dinyatakan valid. sehingga dapat disimpulkan seluruh item pernyataan dan pertanyaan variabel dinyatakan valid dan data yang di kumpulkan dapat memberikan hasil yang baik.
b. Uji Reliabilitas
Suatu kuisioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Pengukuran realibilitas menggunakan Cronbach Alpha. Suatu konstruk dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach alpha > 0,60
Tabel 4.12 Hasil Uji Reliabilitas
Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items
Sistem Informasi Akuntansi (x) ,738 22
Peningkatan Kepercayaan (y) ,766 12
Sumber: Olah data primer 2020, SPSS.22
Pada tabel 4.12 menunjukkan bahwa seluruh variabel memiliki nilai Cronbach Alpha yang lebih besar dari 0,60 variabel Sistem Informasi Akuntansi (x) memiliki nilai Cronbach Alpha 0,738, variabel Peningkatan Kepercayaan (y) Memiliki nilai Cronbach Alpha 0,766. Sehingga dapat disimpulkan bahwa setiap item pernyataan yang digunakan akan mampu memperoleh data yang konsisten, sehingga apabila pernyataan ini diajukan kembali maka akan diperoleh jawaban
yang relatif sama. Hal ini menunjukkan bahwa keseluruhan item pernyataan dalam kuesioner adalah reliabel..
4. Uji Asumsi Klasik
Sebelum dilakukan pengujian anaisis regresi linear sederhana terhadap hipotesis penelitian, Uji asumsi klasik adalah persyaratan statistik yang harus terpenuhi dalam menggunakan analisis regresi linear sederhana yang berbasis ordinary least square (OLS). Adapun Analisis regresi yang tidak didasarkan pada OLS disebabkan karena tidak memerlukan persyaratan asumsi klasik, misalnya regresi logistik atau regresi ordinal. oleh sebab itu sebelum melakukan pengujian analisis regresi linear berganda maka terlebih dahulu perlu dilakukan suatu pengujian asumsi klasik atas data yang akan diolah sebagai berikut :
a. Uji normalitas data
Untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau tidak maka digunakan uji statistik Kolmogorov-Smirnov Test. Residual berdistribusi normal jika memiliki nilai signifikansi >0,05 .
Tabel 4.13 Tabel Uji Normalitas Data One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 46
Normal Parametersa,b Mean ,0000000
Std. Deviation 3,63199974
Most Extreme Differences Absolute ,115
Positive ,060
Negative -,115
Test Statistic ,115
Asymp. Sig. (2-tailed) ,160c
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Olah data primer 2020, SPSS.22
Berdasarkan tabel 4.11 Hasil uji normalitas dari pengolahan SPSS hasil yang di dapat berdasarkan One Sample Kolmegrov-Smirnov Test, adalah 0,160 lebih besar dari 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal.
Gambar 4.2 Hasil Uji normalitas menggunakan Normal P-P Plot Regresi
Sumber: Olah data primer 2020, SPSS. 24
Berdasarkan gambar 4.1 Memperlihatkan penyebaran data yang berada disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, ini menunjukkan bahwa model regresi telah memenuhi asumsi normalitas.
b. Uji Heteroskedastisitas
Bertujuan menguji apakah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dan residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut
homoskedasitisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah homoskedastisitas (Imam Ghazoli, 2016).
Gambar 4.3 Hasil uji Heterokoditas
Sumber: Olah data primer 2020, SPSS.22
Berdasarkan gambar 4.3 Grafik scatterplot menunjukkan bahwa data tersebar diatas dan dibawah angka 0 (nol) pada sumbu Y dan tidak terdapat suatu pola yang jelas pada penyebaran data tersebut. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model persamaan regresi, sehingga model regresi layak digunakan untuk memprediksi Peningkatan Kepercayaan berdasarkan variabel yang mempengaruhinya, yaitu Sistem Informasi Akuntansi.