BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
F. Pengujian Hipotesis Kedua
1. Model Analisis Jalur (Path Analysis)
Pengujian hipotesis kedua menggunakan analisis jalur (path analysis).
Analisis jalur merupakan perluasan dari analisis regresi linear berganda karena analisis regresi dilakukan sebanyak dua kali (Ghozali, 2013). Analisis regresi pertama dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel mediasi (intervening) yang merupakan pengaruh langsung. Analisis
regresi kedua dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel independen dan variabel intervening terhadap variabel dependen yang juga merupakan pengaruh langsung.
1. Regresi Pertama
Adapun hasil pengolahan data untuk analisis regresi yang pertama yaitu hasil pengujian statistik F (uji simultan) untuk pengaruhvariabel independen (regulasi, komitmen, SDM dan perangkat pendukung) terhadapvariabel intervening (penerapan standar akuntansi berbasis akrual) dapat dilihat pada tabel 4.20.
Tabel 4.20. Hasil uji statistik F – terhadap variabel intervening
ANOVAa
a. Dependent Variable: Penerapan SAP Berbasis Akrual
b. Predictors: (Constant), Perangkat Pendukung, SDM, Komitmen, Regulasi
Kriteria pengambilan keputusan menggunakan nilai signifikansi F pada tingkat α = 5% (0,05). Jika nilai signifikansi > α, secara simultan berpengaruh.
Jika signifikansi < α, secara simultan tidak berpengaruh. Dari tabel F diperoleh nilai sig 0,00 dimana 0,00 < 0,05 sehingga dapat disimpulkan secara simultan variabel regulasi, komitmen, sumber daya manusia dan perangkat pendukung berpengaruh signifikan terhadap variabel penerapan SAP berbasis akrual.
Adapun hasil pengolahan data untuk analisis regresi yang pertama yaitu hasil pengujian statistik t (uji parsial) untuk pengaruhvariabel independen (regulasi, komitmen, SDM dan perangkat pendukung) terhadapvariabel intervening (penerapan standar akuntansi berbasis akrual) dapat dilihat pada tabel 4.21.
Tabel 4.21. Hasil uji statistik t – terhadap variabel intervening
a. Dependent Variable: Penerapan SAP Berbasis Akrual Sumber: Lampiran Output SPSS
Dari hasil analisis regresi linear berganda dengan program SPSS seperti pada Tabel 5.20. persamaan regresi linear yang terbentuk adalah :
PSAP = 1,328 + 0,253R + 0,077K + 0,203SDM + 0,062PP
Dari hasil analisis regresi linear berganda dengan program SPSS seperti pada Tabel 5.20, maka dapat disimpulkan sebagai berikut :
a. Konstanta sebesar 1,328 menyatakan bahwa jika variabel independen dianggap konstan, maka nilai penerapan SAP berbasis akrual sebesar 1,328.
b. Nilai signifikansi variabel regulasi diperoleh sebesar 0,048 dan dibawah 5% (0,05), maka dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh signifikan antara variabel regulasi terhadap variabel penerapan SAP berbasis akrual. Variabel regulasi mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 0,253. Koefisien bertanda positif, berarti setiap peningkatan regulasi sebesar 1 akan mengakibatkan peningkatan penerapan SAP berbasis akrual sebesar 0,253 (dengan catatan variabel independen lainnya konstan).
c. Nilai signifikansi variabel komitmen diperoleh sebesar 0,725 dan diatas
Error T Sig.
(Constant) 1,328 5,273 ,252 ,803
Regulasi ,253 ,122 ,418 2,080 ,048
Komitmen ,077 ,216 ,067 ,356 ,725
SDM ,203 ,200 ,225 1,014 ,320
5% (0,05), maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara variabel komitmen terhadap variabel penerapan SAP berbasis akrual. Variabel komitmen mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 0,077. Koefisien bertanda positif, berarti setiap peningkatan komitmen sebesar 1 akan mengakibatkan peningkatan penerapan SAP berbasis akrual sebesar 0,077 (dengan catatan variabel independen lainnya konstan).
d. Nilai signifikansi variabel SDM diperoleh sebesar 0,320 dan dibawah 5%
(0,05), maka dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh signifikan antara variabel SDM terhadap variabel penerapan SAP berbasis akrual.
Variabel SDM mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 0,203.
Koefisien bertanda positif, berarti setiap peningkatan SDM sebesar 1 akan diikuti peningkatan penerapan SAP berbasis akrual sebesar 0,203 (dengan catatan variabel independen lainnya konstan).
e. Nilai signifikansi variabel perangkat pendukung diperoleh sebesar 0,846 dan diatas 5% (0,05), maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara variabel perangkat pendukung terhadap variabel penerapan SAP berbasis akrual. Variabel perangkat pendukung mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 0,062. Koefisien bertanda positif, berarti setiap peningkatan perangkat pendukung sebesar 1 akan mengakibatkan kenaikan penerapan SAP berbasis akrual sebesar 0,062 (dengan catatan variabel independen lainnya konstan). Uji statistik koefisien determinasi dapat dilihat pada Tabel 5.21 berikut:
Tabel 4.22. Koefisien Determinasi
Tabel 5.21.menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi disesuaikan (adjustedR square) sebesar 0,483 atau 48,3% yang berarti bahwa persentase pengaruh variabel independen (regulasi, komitmen, sumber daya manusia dan perangkat pendukung) terhadap penerapan SAP berbasis akrual adalah sebesar 48,3%. Sedangkan sisanya 51,7% dipengaruhi atau dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini.
2. Regresi Kedua
Adapun hasil pengolahan data untuk analisis regresi yang kedua yaitu hasil pengujian statistik F (uji simultan) untuk pengaruhvariabel independen (regulasi, komitmen, SDM dan perangkat pendukung) dan variabel intervening terhadapvariabel dependen (kualitas laporan keuangan) dapat dilihat pada tabel 5.22.
Tabel 4.23. Hasil uji statistik F – dengan variabel intervening
ANOVAa
a. Dependent Variable: : Kualitas Laporan Keuangan b. Predictors: (Constant), Penerapan SAP Berbasis Akrual, Perangkat Pendukung, SDM, Komitmen, Regulasi.
Kriteria pengambilan keputusan menggunakan nilai signifikansi F pada tingkat α = 5% (0,05). Jika nilai signifikansi > α , secara simultan berpengaruh.
Jika signifikansi < α , secara simultan tidak berpengaruh. Dari tabel F diperoleh nilai sig 0,00 dimana 0,00 < 0,05 sehingga dapat disimpulkan secara simultan variabel regulasi, komitmen, sumber daya manusia dan perangkat pendukung berpengaruh signifikan terhadap variabel penerapan SAP berbasis akrual.
Adapun hasil pengolahan data untuk analisis regresi yang kedua yaitu hasil pengujian statistik t (uji parsial) untuk pengaruhvariabel independen
(regulasi, komitmen, SDM dan perangkat pendukung) dan variabel intervening terhadapvariabel dependen (kualitas laporan keuangan) dapat dilihat pada tabel 4.24.
Tabel 4.24. Hasil uji statistik t – dengan variabel intervening
Coefficientsa
a. Dependent Variable: Kualitas Laporan Keuangan
Dari hasil analisis regresi linear berganda dengan program SPSS seperti pada Tabel 4.24. persamaan regresi linear yang terbentuk adalah :
KLK = 3,521 + 0,242R - 0,369K - 0,83SDM + 0,297PP +0,644PSAP Dari hasil analisis regresi linear berganda dengan program SPSS seperti pada Tabel 4.24, maka dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Konstanta sebesar 3,521 menyatakan bahwa jika variabel independen dianggap konstan, maka nilai kualitas laporan keuangan sebesar 3,521.
2. Nilai signifikansi variabel regulasi diperoleh sebesar 0,029 dan diatas 5%
(0,05), maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara variabel regulasi terhadap kualitas laporan keuangan. Variabel regulasi mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 0,242. Koefisien bertanda negatif, berarti setiap peningkatan regulasi sebesar 1 akan
mengakibatkan penurunan kualitas laporan keuangan sebesar 0,242 (dengan catatan variabel independen lainnya konstan).
3. Nilai signifikansi variabel komitmen diperoleh sebesar 0,123 dan dibawah 5% (0,05), maka dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh signifikan antara variabel komitmen terhadap variabel kualitas laporan keuangan.
Variabel komitmen mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 0,369.
Koefisien bertanda positif, berarti setiap peningkatan komitmen sebesar 1 akan mengakibatkan peningkatan kualitas laporan keuangan sebesar 0,369 (dengan catatan variabel independen lainnya konstan).
4. Nilai signifikansi variabel SDM diperoleh sebesar 0,671 dan dibawah 5%
(0,05), maka dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh signifikan antara variabel SDM terhadap variabel kualitas laporan keuangan.
Variabel SDM mempunyai nilai koefisien regresi sebesar -0,083.
Koefisien bertanda positif, berarti setiap peningkatan SDM sebesar 1 akan mengakibatkan kualitas laporan keuangan sebesar -0,083 (dengan catatan variabel independen lainnya konstan).
5. Nilai signifikansi variabel perangkat pendukung diperoleh sebesar 0,269 dan diatas 5% (0,05), maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara variabel perangkat pendukung terhadap variabel kualitas laporan keuangan. Variabel perangkat pendukung mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 0,297. Koefisien bertanda negatif, berarti setiap peningkatan perangkat pendukung sebesar 1 akan mengakibatkan penurunan kualitas laporan keuangan sebesar 0,297 (dengan catatan variabel independen lainnya konstan).
6. Nilai signifikansi variabel penerapan SAP berbasis akrual diperoleh sebesar 0,014 dan diatas 5% (0,05), maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara variabel penerapan SAP berbasis akrual terhadap variabel kualitas laporan keuangan. Variabel penerapan SAP berbasis akrual mempunyai nilai koefisien regresi sebesar 6,496. Koefisien bertanda positif, berarti setiap peningkatan
penerapan SAP berbasis akrual sebesar 1 akan mengakibatkan peningkatan kualitas laporan keuangan sebesar 0,696 (dengan catatan variabel independen lainnya konstan).
Uji statistik koefisien determinasi dapat dilihat pada Tabel 5.25 berikut:
Tabel 4.25. Koefisien Determinasi
Model Summary
Model R R
Square
Adjusted R Square
Std.
Error of the Estimate
1 ,622a ,387 ,289 1,589
Sumber: Lampiran output spss
Tabel Tabel 4.25 menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi disesuaikan (adjustedR square) sebesar 0,289 atau 28,9% yang berarti bahwa persentase pengaruh variabel independen (regulasi, komitmen, sumber daya manusia dan perangkat pendukung, dan penerapan SAP berbasis akrual) terhadap kualitas laporan keuangan adalah sebesar 28,9%. Sedangkan sisanya 71,1% dipengaruhi atau dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini.