BAB III METODE PENELITIAN
E. Model dan Teknik Analisis Data
Analisis data dalam penelitian ini terdiri dari statistik deskriptif mengenai variabel penelitian, pengujian hipotesis dan pembahasan hasil penelitan. Peneliti menggunakan tabel statistik deskriptif, yang menggambarkan mean, standart deviation, sebaran, serta jumlah jawaban dari seluruh responden.
Menurut Gujarati (2003) analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen, dengan tujuan untuk mengestimasi dan atau memprediksi rata-rata populasi atau nilai rata-rata variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui.
Model persamaan regresi untuk menguji hipotesis dengan formulasi sebagai berikut:
Y = a + b1X1+ b2X2+ e
Keterangan:
Y = Kinerja Manajerial
a = Konstanta
b1, b2 = Koefisien Arah Regresi
X1 = Total Quality Management X2 = Partisipasi Anggaran
1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif merupakan statistik yang menggambarkan fenomena atau karakteristikdari data (Jogiyanto, 2004: 163). Statistik deskriptif memberikan gambaran/deskripsi tentang jawaban para responden atau kuesioner yang diberikan untuk setiap variabel penelitian. Hal-hal yang biasa dipaparkan dalam statistik deskriptif antara lain distribusi frekuensi, rata-rata, standar deviasi, range, kurtosis, skewness (Hadi, 2006: 102).
2. Uji Kualitas Data
a. Uji Validitas
Menurut Sugiyono (2002: 105) validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat validitas atau kesahihan suatu instrumen, sebab instrumen dikatakan valid apabila mampu mengukur apa yang ingin diukurnya.
Instrumen yang dipakai dalam penelitian ini adalah angket/kuesioner. Oleh karena itu uji validitas dilakukan untuk mengetahui apakah instrumen kuesioner yang dipakai cukup layak digunakan sehingga mampu menghasilkan data yang akurat sesuai dengan tujuan ukurannya maka dilakukan uji validitas yang pengujiannya digunakan. Jika nilai validitas setiap pertanyaan lebih besar dari 0,30 maka butir pertanyaan dianggap sudah valid.
Kriteria:
1) Jika r hitung positif dan r hitung > rtabel maka butir pertanyaan tersebut valid,
2) Jika rhitung negatif dan rhitung < rtabel maka butir pertanyaan tidak valid, 3) rhitung dapat dilihat pada kolom corrected item total correlation.
b. Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas dilakukan untuk mengetahui konsistensi hasil sebuah jawaban tentang tanggapan responden. Hasil uji reliabilitas dapat dilihat dari nilai Cronbach Alpha. Nilai Cronbach Alpha reliabilitas yang baik adalah semakin mendekati 1. Menurut Nunally dalam Zulaika (2008: 40) “suatu kontruk atau variabel dikatakan reliable jika memberikan nilai
croanbach alpha > 0,6” Kriteria:
1) Reabilitas yang kurang dari 0,6 adalah kurang baik,
2) Reabilitas dengan Croanbach Alpha sebesar 0,7 dapat diterima, 3) Reabilitas dengan Croanbach Alpha 0,8 atau diatasnya dikatakan
baik.
2. Uji Asumsi Klasik
Pengujian statistik dengan menggunakan analisis regresi dapat dilakukan dengan pertimbangan tidak adanya pelanggaran terhadap asumsi-asumsi klasik.
Uji ini untuk mengestimasi suatu regresi dengan meminimalkan jumlah kuadrat kesalahan setiap observasi (Zulaika, 2008: 43).
Adapun asumsi-asumsi klasik tersebut antara lain:
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Uji normalitas dilakukan dengan melihat histogram atau normal probability plot. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat histogram dan residualnya. Ghozali, (2001) mengemukakan “jika distribusi data residual normal maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya”.
Kriterianya:
a) Jika grafik histogram mengikuti pola distribusi normal atau data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal maka memenuhi asumsi normalitas.
b. Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain dengan varian yang berbeda. Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi
tidaknya heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatter plot sekitar nilai X1, X2 danY.
Kriterianya:
1) jika titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar, kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas,
2) jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Dalam penelitian ini tidak dilakukan uji autokorelasi. Hal ini disebabkan masalah autokorelasi akan muncul bila data yang dipakai adalah data runtut waktu atau time series dimana uji autokorelasi ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear dan korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1. Sedangkan dalam penelitian ini data yang digunakan adalah cross section.
c. Uji Multikolinearitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ada ditemukan korelasi antar variabel bebas. Sebuah persamaan regresi dikatakan baik bila persamaan tersebut memiliki variabel independen yang saling tidak berkorelasi. Semakin rendah korelasi antar variabel independen maka persamaan tersebut akan semakin baik.
Menurut Erlina dan Mulyani (2007: 107)“Multikolinearitas merupakan kondisi dimana terdapat korelasi antar variabel-variabel
adalah variabel yang memiliki nilai korelasi diantara sesamanya sama dengan nol. Jika terjadi korelasi sempurna diantara sesama variabel independen, maka konsekuensinya:
a)Koefisien-koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir b)Nilai standard error setiap korelasi regresi menjadi terhingga. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara varibel independen. Jika terjadi korelasi maka dinamakan terdapat problem multikolinearitas. Ada 2 cara yang dapat dilakukan jika terjadi multikolinearitas, yaitu:
1.mengeluarkan salah satu variable dari model regresi
2.menggunakan metode lanjut seperti Regresi Bayesian atau Regresi Ridge.
Untuk melihat ada tidaknya multikoliniearitas maka dilakukan dengan melihat nilai VIF (Variance Inflation Factor) dan Tolerance. Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel bebas manakah yang dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel bebas yang terpilih yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi (karena VIF=1/tolerance) dan menunjukkan kolinearitas yang tinggi. Nilai toleransi 0.10 atau sama dengan nilai VIF diatas 10. Menurut Ghozali dalam Saragih (2008: 37) jika korelasi di antara sesama variabel independen di bawah 90 % berarti tidak terdapat problem multikolinearitas.
3. Uji Hipotesis
Pengujian hipotesis penelitian ini menggunakan regresi berganda karena subvariabel dalam penelitian ini lebih dari satu. Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah variabel independen yaitu Total Quality Management dan partisipasi anggaran secara simultan maupun parsial berpengaruh terhadap kinerja manajerial.
a. Uji F
Uji ini pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model ini mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Bentuk pengujiannya:
Ho : b1 = b2 = 0, artinya semua variabel independen secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel dependen,
Ha : b1 = b2 ≠ 0, artinya semua variabel independen secara simultan berpengaruh terhadap variabel dependen.
Kriteria pengambilan keputusan:
1) jika signifikan < 0,05 maka Ha diterima atau Ho ditolak, 2) jika signifikan > 0,05 maka Ha ditolak atau Ho diterima. b. Uji t
Uji statistik t disebut juga sebagai uji signifikan individual. Uji ini menunjukkan seberapa jauh pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen.
Bentuk pengujiannya:
Ho : b1 = b2 = 0, artinya suatu variabel independen secara parsial tidak berpengaruh terhadap variabel dependen,
Ha : b1 = b2 ≠ 0, artinya suatu variabel independen secara parsial berpengaruh terhadap variabel dependen.
Kriteria pengambilan keputusan:
c. Koefisien Determinan (R2)
Pengujian koefisien determinan (R2) digunakan untuk mengukur proporsi atau persentase sumbangan variabel independen yang diteliti terhadap variasi naik turunnya variabel dependen. Koefisien determinan berkisar antara nol sampai dengan satu (0 ≤ R2≥ 1).
Kriteria:
a) R2 = 0 menunjukkan tidak ada pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen,
b) R2 semakin besar mendekati 1 menunjukkan semakin kuatnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen,
b) R2 semakin kecil mendekati nol maka dapat dikatakan semakin kecilnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.