BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN
5.4. Pengujian Asumsi Klasik
5.4. Pengujian Asumsi Klasik
Dalam analisis ini terlebih dahulu perlu dilihat apakah data penelitian dapat dilakukan pengujian model regresi. Pengujian asumsi klasik dilakukan untuk menentukan apakah model regresi dapat diterima secara ekonometrik. Pengujian asumsi klasik ini terdiri dari pengujian normalitas, multikolinearitas dan pengujian heteroskedastisitas. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data cross section sehingga pengujian autokorelasi tidak perlu dilakukan.
5.4.1. Pengujian Normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk mengetahui distribusi data dalam suatu variabel penelitian yang akan digunakan dalam penelitian. Data yang baik dan layak digunakan adalah data yang memiliki distribusi atau sebaran normal. Normalitas data dapat dilihat pada grafik P-P Plot yang berbentuk linear dan bertumpu di sekitar garis diagonal P-P Plot. Selain melihat grafik P-P Plot juga dapat dilihat dari hasil tingkat signifikansi pada uji Kolmogorov-Smirnov.
Berdasarkan hasil uji normalitas data dengan melihat uji grafik dan dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov dapat disimpulkan bahwa data memiliki distribusi normal. Hal ini dapat dilihat pada hasil uji grafik di mana sebaran data berbentuk linear dan bertumpu di sekitar garis diagonal P-P Plot dan nilai signifikansi pada uji Kolmogorov-Smirnov lebih besar dari 0,05. Hasil pengujian yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 5.1 dan Tabel 5.13.
Gambar 5.1. Pengujian Normalitas Data
Tabel 5.13 Pengujian Kolmogorov-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
ABK PB AI KLAKIP
N 37 37 37 37
Normal Parametersa,b Mean 25,5135 9,4865 12,7297 43,2162
Std. Deviation 3,51680 ,80352 1,99511 4,49157
Most Extreme Differences Absolute ,252 ,414 ,249 ,097
Positive ,121 ,261 ,129 ,095
Negative -,252 -,414 -,249 -,097
Kolmogorov-Smirnov Z 1,535 2,520 1,516 ,588
Asymp. Sig. (2-tailed) ,018 ,000 ,020 ,880
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
55
5.4.2. Pengujian Multikolinearitas
Pengujian multikolinearitas dimaksudkan untuk menguji apakah ditemukan atau tidak korelasi diantara variabel-variabel bebas/variabel independen. Untuk dapat melihat ada tidaknya multikolinearitas dengan melihat angka colinierity statistic yang ditunjukkan oleh nilai Variance Inflation Factor
(VIF) dan nilai tolerance, dengan kriteria: jika nilai VIF < dari 10 dan nilai
tolerance > dari 0,1 maka variabel bebas yang ada memiliki masalah multikolinearitas (Lubis et. al, 2007).
Hasil pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini menunjukkan bahwa nilai masing-masing tolerance colinierity statistic adalah 0,477 untuk ABK, 0,928 untuk PB dan 0,454 untuk AI atau lebih besar dari 0,1 dan nilai masing-masing
Variance Inflation Factor (VIF) adalah 2,095 untuk ABK, 1,077 untuk PB dan 2,203 untuk AI atau lebih kecil dari 10. Dari hasil pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa model regresi yang akan diuji terbebas dari masalah multikolinearitas. Hasil dari colinierity statistic terlihat pada Tabel 5.14.
Tabel 5.14. Hasil Pengujian Multikolinearitas
Model Unstandardized Coefficients Collinearity Statistics B Std. Error Tolerance VIF
1 (Constant) 22,351 5,908
ABK -.435 .184 ,477 2,095
PB .309 .579 ,928 1,077
AI 2,281 0,333 ,454 2,203
5.4.3. Pengujian Heteroskedastisitas
Pengujian heteroskedastisitas dimaksudkan untuk mengetahui apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Pengujian dilakukan dengan melihat ada atau tidaknya pola tertentu (bergelombang, melebar kemudian menyempit) pada grafik plot ( scatter-plot) antara nilai prediksi variabel terkait (ZPRED) dengan residualnya (SRESID). Jika varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas, dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadinya heteroskedastisitas.
Hasil pengujian yang dilakukan menyimpulkan bahwa penyebaran plot-plot masing-masing variabel tidak tertumpu pada satu titik atau tidak membentuk pola tersendiri melainkan menyebar secara acak baik di atas ataupun di bawah nilai 0 sehingga model regresi yang akan diuji terbebas dari asumsi heteroskedastisitas. Hasil pengujian ini sebagaimana terlihat pada Gambar 5.2.
Gambar 5.2. Grafik Scatter Plot Pengujian Heteroskedastisitas
57
5.5. Pengujian Hipotesis
Setelah dilakukan pengujian asumsi klasik dan diperoleh kesimpulan bahwa model telah dapat digunakan untuk melakukan pengujian analisis regresi berganda, maka langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian hipotesis. Hipotesis yang akan diuji adalah “Penerapan Anggaran Berbasis Kinerja, Pertanggungjawaban Belanja dan Audit Intern memiliki pengaruh terhadap Kualitas LAKIP SKPD di lingkungan Pemerintah Kabupaten Padang Lawas baik secara simultan maupun parsial”. Pengujian akan dilakukan dengan uji F untuk mengetahui pengaruh secara simultan dan uji t untuk mengetahui pengaruh secara parsial.
5.5.1. Pengujian Hipotesis Secara Simultan
Pengaruh variabel independen secara simultan terhadap variabel dependen dianalisis dengan menggunakan uji F, yaitu dengan memperhatikan tingkat signifikansi nilai F pada output perhitungan dengan tingkat alpha 5%. Jika nilai signifikansi uji F lebih kecil dari 5% maka terdapat pengaruh antara semua variabel independen terhadap variabel dependen. Hasil Pengujian uji F pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 5.15.
Tabel 5.15. Hasil Pengujian Hipotesis dengan Uji F
ANOVAb
Model Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 487,680 3 162,560 22,484 ,000a
Residual 238,591 33 7,230
Total 726,270 36
a. Predictors: (Constant), AI, PB, ABK b. Dependent Variable: KLAKIP
Dari uji ANOVA berupa F-test, diperoleh F-hitung sebesar 22,484 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000. Nilai F-tabel pada alpha 5% adalah 3,275. Dari hasil pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa setiap variabel bebas secara simultan atau bersamaan dan signifikan mempengaruhi variabel terikat. Hal ini terlihat dari bahwa F-hitung > dari F-tabel dimana 22,484 > 3,275 dan tingkat signifikansi sebesar 0,000 < dari 0,05. Hasil uji F ini menjelaskan bahwa ‟Penerapan Anggaran Berbasis Kinerja‟,„Pertanggungjawaban Belanja‟ dan „Audit Intern‟ secara bersamaan atau simultan dan juga secara signifikan mempengaruhi „Kualitas LAKIP SKPD‟ di lingkungan Pemerintah Kabupaten Padang Lawas.
5.5.2. Pengujian Hipotesis Secara Parsial
Pengaruh variabel independen secara parsial atau sendiri-sendiri terhadap variabel dependen dianalisis dengan menggunakan uji t, yaitu dengan memperhatikan tingkat signifikansi nilai t pada output perhitungan dengan tingkat alpha 5%. Jika nilai t-hitung > dari t-tabel dan nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa secara parsial variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Hasil Pengujian uji t pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 5.16.
Tabel 5.16. Hasil Pengujian Hipotesis dengan Uji t
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 22,351 5,908 3,783 ,001 ABK -,435 ,184 -,341 -2,360 ,024 PB ,309 ,579 ,055 ,535 ,597 AI 2,281 ,333 1,013 6,841 ,000
59
Sumber Hasil Penelitian, 2012 (Data Diolah)
Dari uji t yang dilakukan diperoleh hasil nilai t untuk masing-masing variabel ABK sebesar -2,360, PB sebesar 0,535 dan AI sebesar 6,841 dengan tingkat signifikansi masing-masing 0,024 untuk ABK, 0,597 untuk PB dan 0,000 untuk AI. Dengan memperhatikan kriteria pengujian, maka diperoleh kesimpulan bahwa variabel bebas Audit Intern secara parsial mempunyai pengaruh yang positif dan signifikan hanya terhadap variabel terikat dimana nilai t untuk masing variabel bebas > dari t-tabel sebesar 2,026 dan nilai signifikansi masing-masing variabel bebas < dari 0,05, sedangkan Anggaran Berbasis Kinerja secara parsial mempunyai pengaruh signifikan dengan nilai signifikan variabel bebas < dari 0,05 yaitu 0,024, sedangkan variabel bebas Pertanggungjawaban Belanja tidak mempengaruhi secara positif dan signifikan karena variabel bebas sebesar 0,535 < dari t-tabel sebesar 2,026 dan nilai signifikansi masing-masing variabel bebas sebesar 0,597 < dari 0,05. Hasil uji t ini menjelaskan bahwa ‟Penerapan Anggaran Berbasis Kinerja‟,„Pertanggungjawaban Belanja‟ dan „Audit Intern‟ tidak seluruh variabel secara parsial dan juga secara signifikan mempengaruhi „Kualitas LAKIP SKPD‟ di lingkungan Pemerintah Kabupaten Padang Lawas, namun yang berpengaruh secara parsial dan juga secara signifikan mempengaruhi „Kualitas LAKIP SKPD‟ di lingkungan Pemerintah Kabupaten Padang Lawas adalah variabel bebas „Audit Intern‟, sedangkan variabel „Anggaran Berbasis Kinerja‟ secara parsial berpengaruh/mempunyai hubungan negatif dan secara signifikan mempengaruhi „Kualitas LAKIP SKPD‟ sedangkan ‟Pertanggungjawaban Belanja‟ tidak berpengaruh secara parsial dan juga secara signifikan mempengaruhi „Kualitas LAKIP SKPD‟
5.5.3. Analisis Koefisien Determinasi (R2)
Nilai R pada dasarnya mengukur seberapa besar hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, nilai R menunjukkan 0,642 sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 5.16, hal ini menjelaskan bahwa variabel Penerapan Anggaran Berbasis Kinerja, Pertanggungjawaban Belanja dan Audit Intern mempunyai hubungan yang erat dengan Kualitas LAKIP SKPD di Pemerintah Kabupaten Padang Lawas.
Nilai R2 maupun nilai adjusted R2 merupakan koefisien determinasi yang menunjukkan seberapa jauh kemampuan variabel bebas yang ada dalam model menerangkan variasi varibel terikat yang ada. Jika nilai koefisien determinasi mendekati satu berarti variabel-variabel bebas memberikan hampir seluruh informasi yang dibutuhkan untuk menerangkan variasi variabel terikat.
Jika variabel bebas lebih dari satu, maka sebaiknya untuk melihat kemampuan variabel bebas menerangkan varibel terikat yang digunakan adalah nilai adjusted R2. Nilai adjusted R2 dari hasil penelitian ini adalah 0,642. Nilai ini mempunyai makna bahwa variabel terikat mampu dijelaskan oleh variabel bebas sebesar 64,20%. Dengan kata lain 64,20% perubahan kualitas LAKIP SKPD mampu dijelaskan oleh penerapan anggaran berbasis kinerja, pertanggungjawaban belanja dan audit intern, sedangkan sisanya sebesar 35,80% dijelaskan oleh faktor lain yang tidak disertakan dalam penelitian ini.
61
Tabel 5.17. Koefisien Determinasi
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 ,819a ,671 ,642 2,68887
a. Predictors: (Constant), AI, PB, ABK b. Dependent Variable: KLAKIP
Sumber Hasil Penelitian, 2012 (Data Diolah)
5.5.4. Hasil Persamaan Regresi
Untuk mempermudah pembacaan hasil dan interpretasi analisis regresi maka digunakan bentuk persamaan. Persamaan atau model tersebut berisi konstanta dan koefisien-koefisien regresi yang didapat dari hasil pengolahan data yang telah dilakukan sebelumnya. Persamaan regresi yang telah dirumuskan kemudian dengan bantuan program SPSS dilakukan pengolahan data sehingga didapat hasil persamaan sebagai berikut:
Y = 22,351 - 0,435X1 + 0,309X2 + 2,281X3 atau
Kualitas LAKIP SKPD = 22,351 - 0,435 ABK + 0,309 PB + 2,281 AI Dari model regresi tersebut di atas, nilai konstanta yang tercantum sebesar 22,351. Hal ini berarti jika variabel independen dalam model diasumsikan tidak ada atau sama dengan nol, secara rata-rata variabel di luar model akan tetap meningkatkan kualitas LAKIP SKPD sebesar 22,351 satuan. Nilai koefisien regresi β1 sebesar -0,435 dapat diartikan bahwa variabel penerapan anggaran
berbasis kinerja (X1) berpengaruh negatif terhadap kualitas LAKIP SKPD (Y).
Hal ini menunjukkan bahwa ketika penerapan anggaran berbasis kinerja meningkat satu satuan, kualitas LAKIP SKPD juga akan mengalami penurunan sebesar 0,435 satu satuan.
Nilai besaran koefisien regresi β2 sebesar 0,309 dapat diartikan bahwa
variabel pertanggungjawaban belanja (X2) berpengaruh positif terhadap kualitas
LAKIP SKPD (Y). Hal ini menunjukkan bahwa ketika pertanggungjawaban belanja meningkat satu satuan, kualitas LAKIP SKPD juga akan mengalami kenaikan sebesar 0,309 satuan. Nilai besaran koefisien regresi β3 sebesar 2,281 dapat diartikan bahwa variabel audit Intern (X3) berpengaruh positif terhadap kualitas LAKIP SKPD (Y). Hal ini menunjukkan bahwa ketika audit intern meningkat satu satuan, kualitas LAKIP SKPD juga akan mengalami kenaikan sebesar 0,283 satuan.
Secara keseluruhan dapat dilihat bahwa koefisien dari seluruh variabel independen bertanda positif. Hal ini berarti bahwa hubungan antara „Penerapan Anggaran Berbasis Kinerja‟, „Pertanggungjawaban Belanja‟ dan „Audit Intern‟ dengan „Kualitas LAKIP SKPD‟ adalah positif di mana jika semakin bertambah variabel „Penerapan Anggaran Berbasis Kinerja‟, „Pertanggungjawaban Belanja‟ dan „Audit Intern‟ maka akan semakin meningkat pula „kualitas LAKIP SKPD‟ di lingkungan Pemerintah Kabupaten Padang Lawas.