Kemampuan dan keterampilan kepemimpinan dalam pengarahan adalah faktor penting efektivitas manajer. Keberhasilan suatu organisasi baik sebagai
METODOLOGI PENELITIAN
D. Metode Analisis Data
Instrumen yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan penyebaran kuesioner. Maka ketersediaan dan ketelitian dari para responden untuk menjawab setiap pertanyaan merupakan suatu hal yag sangat penting dalam penelitian. Data primer berupa kuesioner yang digunakan dalam penelitian ini adalah instrumen yang sudah dikembangkan dan telah teruji validitas dan reliabilitasnya oleh peneliti-peneliti terdahulu, beberapa dimodifikasi, ditambah atau dikurangi. Namun demikian, uji reliabilitas tetap dilakukan mengingat adanya perbedaan sampel, waktu, kondisi dan lingkungan dengan peneliti terdahulu.
41 1. Uji Kualitas Data
a. Uji Validitas
Validitas adalah ketepatan atau kecermatan suatu instrumen dalam mengukur apa yang akan diukur. Uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut. (Ghozali, 2005: 45). Dalam pengujian instrumen pengumplan data, validitas bisa dibedakan menjadi validitas faktor dan validitas item. Validitas faktor diukur bila item yang disusun menggunakan lebih dari satu faktor (antara faktor satu dengan yang lain ada kesamaan). Validitas item ditunjukkan dengan adanya korelasi atau dukungan terhadap item total (skor total), perhitungan dilakukan dengan cara mengkorelasikan antara skor item dengan skor total item. Suatu kuesioner dinyatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diuji oleh kuesioner tersebut.
Pengujian ini dilakukan dengan uji Pearson Correlation, yaitu dengan cara mengkorelasikan skor yang diperoleh pada setiap item pertanyaan dengan skor total dari masing-masing construct (Ghozali, 2005:46 dalam Rachmawati, 2008:35) kriteria yang digunakan untuk menyatakan valid atau tidak valid adalah jika korelasi antara skor
42 masing-masing indikator dengan total skor construct mempunyai tingkat signifikan kurang dari 0,05 maka butir pertanyaan tersebut dapat dikatakan valid dan jika korelasi skor masing-masing indikator dengan total skor construct mempunyai tingkat signifikan lebih dari 0,05 maka butir peryataan tersebut dinyatakan tidak valid (Santoso, 2004: 168 dalam Rachmawati, 2008:35).
Koefisien korelasi item total dengan uji Pearson Correlation dapat dicari dengan menggunakan rumus dibawah ini (Priyatno, 2008:18) :
rix =
keterangan :
rix = Koefisien korelasi item total
i = Skor item
x = Skor total
n = Banyaknya subjek
Pengujian menggunakan uji dua sisi dengan taraf signifikan 0,05. Kriteria pengujian adalah sebagai berikut :
- Jika r hitung > r tabel (uji 2 sisi dengan sig. 0,05) maka instrumen atau item-item pertanyaan berkorelasi signifikan terhadap skor total (dinyatakan valid)
43 - Jika r hitung < r tabel (uji 2 sisi dengan sig. 0,05) maka instrumen atau item-item pertanyaan tidak berkorelasi signifikan terhadap skor total (dinyatakan tidak valid)
b. Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas dimaksudkan untuk mengetahui sejauh mana hasil pengukuran konsisten, apabila dilakukan pengukuran dua kali atau lebih terhadap gejala yang sama dengan menggunakan alat pengukur yang sama. Peneliti melakukan uji reliabilitas dengan menghitung cronbach’s alpha dari masing-masing instrumen dalam suatu variabel. Instrumen yang dipakai dalam variabel tersebut dapat dikatakan andal (reliable) apabila memiliki cronbach’s alpha lebih besar dari 0,60 (Ghozali, 2002:133 dalam Murtanto dan Hapsari, 2006:8). Menurut, Priyatno (2008:25) rumus reliabilitas dengan metode Alpha adalah sebagai berikut:
r
11 =
keterangan :
rn = Reliabilitas Instrumen k = Banyaknya butir pertanyaan
= Jumlah varian butir = Varian total
44 a. Uji Normalitas
Uji normalitas ini digunakan untuk mengetahui apakah populasi data berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas ini dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel penggangu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui uji t dan uji f mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid. Untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan melihat plot Q-Q (Plot Kenormalan).
Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik. Jika data (titik) menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal maka menunjukkan pola distribusi normal mengindikasikan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas. Dan sebaliknya, jika data (titik) menyebar menjauh dari garis diagonal dan/atau tidak mengikuti arah garis diagonal maka tidak menunjukkan pola distribusi normal yang mengindikasikan bahwa model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas
b. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik multikolinearitas, yaitu adanya hubungan linear antar variabel independen dalam model regresi. Juga
45 mengetahui ada tidaknya kemiripan variabel independen yang memiliki kemiripan dengan variabel independen lain dalam satu model. Kemiripan antarvariabel independen dalam suatu model akan menyebabkan terjadinya korelasi yang sangat kuat antara suatu variabel independen dengan variabel independen yang lain. Pembahasan ini akan dilakukan uji multikolinearitas dengan melihat nilai Variance inflation factor (VIF) pada model regresi. Pada umumnya, jika VIF lebih besar dari 5, maka variabel tersebut mempunyai persoalan multikolinearitas dengan variabel bebas lainnya (Santoso, 2001 dalam Priyatno, 2008:39). Regresi yang bebas dari Multikolinearitas apabila VIF <10 dan tolerance > 0.10, maka data tersebut tidak ada Multikolinearitas.
c. Uji Heterokodasitas
Uji heterokadisitas bertujuan untuk menguji apakah sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lain. Salah satu cara yang digunakan untuk mendeteksi adanya heterokadisitas adalah dengan menggunakan plot dengan dasar pengambilan keputusan sebagai berikut (Ghozali, 2005:105)
1) Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang melebar kemudian menyempit) maka telah terjadi heterokadisitas.
2) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu y maka tidak terjadi heterokadisitas.
46 3. Uji Hipotesis
Untuk menguji hipotesis penelitian ini digunakan metode statistik regresi sederhana dan regresi berganda dengan uji interaksi. Pendekatan ini diadopsi dari persamaan yang digunakan Govindrajan dan Gupta (1985) dalam Sumarno J. (2005). Model analisis data ditunjukkan dengan persamaan sebagai berikut:
Persamaan 1: Y= a + b1XPA + e 2: Y= a + b1XPA + b2XGK + b4 XPA XGK + e 3: Y= a + b1XPA + b3XIO + b5 XPA XIO + e Dimana: a = Konstanta Y = Kinerja Manajerial
XPA = Partisipasi Penyusunan Anggaran
XGK = Gaya Kepemimpinan
XIO = Iklim Organisasi
XPA XGK = Interaksi antara Partisipasi Penyusunan
Anggaran dengan Gaya Kepemimpinan XPA XIO = Interaksi antara Partisipasi Penyusunan
Anggaran dengan Iklim Organisasi b1, b2, b3,b4 dan b5 = Koefisien regresi
e = Error
Penggunaan pendekatan interaksi bertujuan untuk menjelaskan bahwa kinerja manajerial dipengaruhi oleh interaksi antara partisipasi penyusunan
47 anggaran dengan variabel moderating gaya kepemimpinan dan interaksi antara partisipasi penyusunan anggaran dengan variabel moderating iklim organisasi.
Penelitian ini menggunakan pendekatan uji interaksi atau sering disebut dengan Moderated Regression Analysis (MRA) merupakan aplikasi khusus untuk model regresi berganda linear, dimana dalam persamaan regresinya mengandung unsur interaksi (perkalian dua atau lebih variabel independen). Dalam membuktikan kebenaran uji hipotesis yang diajukan digunakan uji statistik terhadap output yang dihasilkan dari persamaan regresi. Uji statistik ini, meliputi:
a. Uji R2 (Koefisien Determinasi)
Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel independen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalm menjelaskan variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Ghozali, 2005:83). menurut Santoso (2001) dalam Priyatno (2008) bahwa untuk regresi dengan lebih dari dua variabel bebas digunakan Adjusted R2 sebagai koefisien determinasi.
48 b. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen/terikat (Ghozali, 2005:84).
c. Uji Signifikan Parameter Individual (Uji Statistik t)
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas/independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali, 2005:84).