BAB II TINJAUAN PUSTAKA
2.4. Hipotesis Penelitian
2.4.8. Personalitas
Menurut Astuti (2014), akuntan publik tidak hanya harus memiliki keahlian, tetapi harus diimbangi dengan skeptisme profesional. Skeptisme profesional adalah sebuah sikap yang harus dimiliki oleh auditor profesional.
Didalam Kode Etik Profesi Akuntan Publik, sikap skeptisme ini diantaranya terlihat dari independensi, integritas dan obyektivitas, kejujuran, mampu menjaga kerahasiaan informasi klien serta mengkomunikasikan adanya penyimpangan kepada klien jika ditemukan.
Menurut Wany (2011), mahasiswa akuntansi yang selalu mengejar kesempurnaan, menuntut loyalitas, mengharapkan pengakuan atas prestasinya, serta menyenangi tantangan dan mau menerima tugas-tugas sulit cenderung memilih karier akuntan publik. Hipotesis kesembilan adalah sebagai berikut : H8 : Personalitas berpengaruh terhadap pemilihan karier mahasiswa
akuntansi sebagai akuntan publik.
H9 : Motivasi, gender, penghargaan finansial, pelatihan profesional dari IAPI, pengakuan profesional, lingkungan kerja, pertimbangan pasar kerja, dan personalitas berpengaruh secara simultan terhadap pemilihan karier mahasiswa akuntansi sebagai akuntan publik.
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1. Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini menggunakan metode penelitian sebab akibat (causal research). Menurut Erlina (2011), “causal research merupakan penelitian yang bertujuan untuk menguji hipotesis dan merupakan penjelasan fenomena dalam bentuk hubungan antar variabel”. Dalam penelitian ini akan dilihat pengaruh motivasi, gender, penghargaan finansial, pelatihan profesional dari IAPI, pengakuan profesional, lingkungan kerja, pertimbangan pasar kerja, dan personalitas berpengaruh terhadap mahasiswa akuntansi dalam pemilihan karier sebagai akuntan publik.
3.2. Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara yang beralamat di Jalan Prof. T. M. Hanafiah, SH Medan.
3.3. Populasi dan Sampel
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah mahasiswa tahun akhir S1 Akuntansi angkatan 2013 yang berjumlah 235 orang. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini ditentukan dengan menggunakan purposive sampling. Erlina (2011) menyatakan “purposive sampling adalah teknik pengambilan sampel
berdasarkan suatu kriteria tertentu. Kriteria yang digunakan dapat berdasarkan perimbangan (judgment) atau berdasarkan kuota tertentu”. Adapun kriteria yang menjadi sampel dalam penelitian ini adalah :
1. Mahasiswa tahun akhir Fakultas Ekonomi & Bisnis Universitas Sumatera Utara Jurusan S1 Akuntansi angkatan 2013 yang sedang menyusun skripsi.
2. Sudah menempuh mata kuliah Auditing 1 dan Auditing 2 yang berhubungan dengan pemahaman responden mengenai profesi akuntan publik.
Ukuran sampel yang diperlukan dalam penelitian ini didasarkan pada penelitian Kwong & Wong (2013) yaitu sebanyak 88 sampel dengan variabel laten sebanyak 9.
3.4. Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
1. Data primer merupakan sumber data penelitian yang diperoleh peneliti secara langsung melalui penyampaian kuesioner kepada mahasiswa tahun akhir S1 Akuntansi angkatan 2013 di Universitas Sumatera Utara.
2. Data sekunder yang meliputi studi kepustakaan untuk membentuk landasan teori, melalui penelitian terdahulu atau teori yang telah ada untuk mengukur variabel-variabel penelitian. Data sekunder ini diperoleh dari media seperti buku, jurnal, internet dan literatur terkait lainnya untuk menemukan informasi yang terkait dengan topik penelitian.
3.5. Metode Pengumpulan Data
Metode yang digunakan untuk pengumpulan data dalam penelitian ini adalah : 1. Metode studi kepustakaan adalah segala usaha yang dilakukan oleh peneliti
untuk menghimpun informasi yang relevan dengan topik atau masalah yang akan atau sedang diteliti. Informasi itu dapat diperoleh dari buku-buku ilmiah, laporan penelitian, karangan-karangan ilmiah, tesis dan disertasi, peraturan-peraturan, ketetapan-ketetapan, buku tahunan, ensiklopedia, dan sumber-sumber tertulis baik tercetak maupun elektronik lain (Apridar, 2008).
2. Pengumpulan data primer dengan penyebaran kuesioner. kuesioner adalah metode pengumpulan data primer menggunakan sejumlah item pertanyaan atau pernyataan dengan format tertentu (Abdillah & Hartono, 2015)
3.6. Definisi Operasional
Definisi operasional adalah menjelaskan karakter dari obyek ke dalam elemen yang dapat diobservasi sehingga suatu konsep dapat diukur di dalam penelitian (Erlina, 2011). Ada dua variabel yang diukur, yaitu varibel independen dan variabel dependen. Variabel independen adalah variabel yang mempengaruhi, sedangkan varibel dependen adalah variabel yang dipengaruhi.
3.6.1. Variabel Independen
Variabel independen dalam penelitian ini adalah : 1. Motivasi (X1)
Motivasi merupakan salah satu faktor penting yang dapat mempengaruhi minat seseorang. Mahasiswa akuntansi akan berminat menjadi seorang akuntan publik jika memiliki dorongan motivasi yang kuat. Dalam hal ini motivasi bisa datang darimana saja, misalnya pengaruh orangtua yang ingin agar anaknya menjadi seorang akuntan publik. Indikator dari motivasi diadaptasi dari penelitian Herawati (2015) :
1) Dorongan dari orang tua.
2) Keinginan dari dalam diri.
2. Gender (X2)
Gender dapat menjadi tolok ukur dalam menentukan minat mahasiswa dalam berkarier sebagai akuntan publik. Analoginya, jika banyak wanita yang mengambil karier sebagai akuntan publik maka akan memberikan pengaruh minat yang tinggi pada generasi selanjutnya. Indikator dari gender diadaptasi dari penelitian Herawati (2015) :
1) Hak dan kewajiban pria dan wanita dalam dunia kerja akuntan.
2) Perilaku dalam pengajaran pendidikan akuntansi.
3) Jaminan kehidupan masa depan.
4) Ruang lingkup pekerjaan yang terbatas.
3. Penghargaan Finansial (X3)
Penghargaan finansial merupakan hasil yang diperoleh sebagai kontraprestasi dari pekerjaan yang lebih diyakini secara mendasar bagi sebagian besar perusahaan sebagai daya tarik utama untuk memberikan kepuasan kepada karyawannya. Indikator dari Penghargaan finansial diadaptasi dari penelitian Herawati (2015) :
1) Penghargaan finansial/ gaji awal yang tinggi.
2) Potensi kenaikan penghargaan finansial/ gaji.
3) Tersedianya dana pensiun.
4) Menambah bonus akhir tahun.
5) Mendapat uang lembur.
4. Pelatihan Profesional dari IAPI (X4)
Akuntan publik dalam Standar Profesional Akuntan Publik (SPAP) diharuskan untuk mengikuti pelatihan sebelum memberikan jasa auditnya.
Salah satu hal yang bisa dilakukan untuk mengembangkan potensi diri adalah dengan cara meningkatkan pelatihan kerja untuk profesi akuntan publik dan dapat mengikuti pelatihan diluar lembaga untuk meningkatkan profesional.
Sehingga hasil kerja yang dilakukan akuntan publik akan lebih berkualitas.
Indikator dari pelatihan profesional dari IAPI diadaptasi dari penelitian Herawati (2015) :
1) Pelatihan kerja sebelum mulai bekerja.
2) Sering mengikuti latihan di luar lembaga untuk meningkatkan profesional.
3) Sering mengikuti pelatihan rutin di dalam lembaga.
4) Memperoleh pengalaman kerja yang bervariasi.
5. Pengakuan Profesional (X5)
Pengakuan profesional berkaitan dengan pengakuan prestasi atas pekerjaan yang telah dilakukan. Indikator dari pengakuan profesional diadaptasi dari penelitian Herawati (2015) :
1) Lebih banyak memberikan kesempatan untuk berkembang.
2) Ada pengakuan apabila berprestasi.
3) Memerlukan banyak cara untuk naik pangkat.
4) Memerlukan keahlian tertentu untuk mencapai sukses.
5) Mendapatkan perlakuan profesional dari atasan, rekan, dan bawahan di lingkungan pekerjaan.
6. Lingkungan Kerja (X6)
Lingkungan kerja merupakan sesuatu yang berhubungan dengan sifat pekerjaan, tingkat persaingan dan banyaknya tekanan kerja. Lingkungan kerja diuji dengan pernyataan mengenai sifat pekerjaan (rutin, atraktif, sering lembur). Indikator dari lingkungan kerja diadaptasi dari penelitian Herawati (2015) :
1) Pekerjaan rutin.
2) Pekerjaannya lebih cepat dapat diselesaikan.
3) Pekerjaannya lebih banyak tantangan.
4) Lingkungan kerjannya menyenangkan.
5) Sering lembur.
6) Tingkat kompetensi antar karyawan tinggi.
7) Ada tekanan kerja untuk mencapai hasil yang sempurna.
7. Pertimbangan Pasar Kerja (X7)
Pertimbangan pasar kerja meliputi keamanan kerja dan tersedianya lapangan kerja atau kemudahan mengakses lowongan kerja. Keamanan kerja merupakan faktor dimana karier yang dipilih dapat bertahan dalam jangka waktu yang lama dan diharapkan karier yang dipilih bukanlah pilihan karier sementara, tetapi dapat terus berlanjut sampai seseorang pensiun. Indikator dari pertimbangan pasar kerja diadaptasi dari penelitian Astuti (2014) :
1)
Keamanan kerjanya lebih terjamin.2) Lapangan kerja yang ditawarkan mudah diketahui.
3) Pekerjaan yang mudah didapat dan diperoleh.
8. Personalitas (X8)
Personalitas merupakan salah satu determinan yang potensial terhadap perilaku individu saat berhadapan dengan kondisi tertentu. Hal ini
membuktikan bahwa personalitas berhubungan terhadap perilaku seseorang.
Indikator dari personalitas diadaptasi dari penelitian Astuti (2014) : 1) Kesesuaian pekerjaan dengan kepribadian yang dimiliki.
2) Tidak mudah terpengaruh.
3) Kejujuran.
3.6.2. Variabel Dependen (Y)
Variabel dependen yaitu pemilihan karier menjadi akuntan publik yaitu minat praktisi individual atau anggota Kantor Akuntan Publik (KAP) yang memberikan jasa auditing profesional kepada klien. Indikator dari pemilihan karier menjadi akuntan publik diadaptasi dari penelitian Herawati (2015) :
1) Akuntan publik dapat menjadi konsultan bisnis yang terpercaya.
2) Akuntan publik dapat menjadi direktur perusahaan.
3) Akuntan publik dapat memperluas wawasan dan kemampuan akuntansi.
4) Akuntan publik dapat menjanjikan lebih profesional dalam bidang akuntansi.
5) Bekerja pada akuntan publik mudah untuk mendapatkan promosi jabatan.
6) Imbalan yang diperoleh sesuai dengan upaya yang diberikan.
7) Kepuasan pribadi dapat dicapai atas tahapan karir.
8) Keamanan kerja lebih terjamin.
9) Meningkatkan rasa profesionalisme dan kebanggaan terhadap profesi akuntansi.
3.7. Skala Pengukuran Variabel
Adapun dalam mengukur variabel penelitian ini menggunakan skala likert.
Erlina (2011) menjelaskan bahwa “skala likert didesain untuk menilai sejauh mana subyek setuju atau tidak setuju dengan pernyataan yang di ajukan”. Skala likert digunakan untuk mengukur respon subyek yang berupa sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok kejadian tentang kejadian atau gejala sosial ke dalam lima poin skala dengan interval yang sama.
Pemberian skornya adalah sebagai berikut : 1. Sangat setuju diberi skor 5
2. Setuju diberi skor 4
3. Kurang setuju diberi skor 3 4. Tidak setuju diberi skor 2 5. Sangat tidak setuju diberi skor 1
Tabel 3.1.
Tabel Operasional Variabel Penelitian
No Variabel Indikator
Variabel
1. Hak dan kewajiban pria dan wanita dalam dunia
4. Mendapat uang lembur.
5. Mendapat bonus akhir
5. Pengakuan
7. Ada tekanan kerja untuk mencapai hasil yang
9. Pemilihan
Sumber : data yang diolah (2016)
3.8. Teknik Analisis
Analisis data dalam penelitian ini menggunakan metode analisis jalur dengan pengukuran Partial Least Square (PLS). PLS dapat digunakan pada setiap jenis skala data (nominal, ordinal, interval, rasio) serta syarat asumsi yang lebih fleksibel. PLS juga digunakan untuk mengukur hubungan setiap indikator dengan konstruknya.
Selain itu, dalam PLS dilakukan juga uji bootstraping terhadap struktural model yang
bersifat outer model dan inner model, data dalam penelitian ini akan diolah dengan SmartPLS 3.
3.9. Langkah-Langkah Analisis Dengan Metode Partial Least Square (PLS) 3.9.1. Merancang Model dan Pengukuran (OuterModel)
Model pengukuran ini digunakan untuk mengetahui validitas dan reliabilitas yang menghubungkan indikator dengan variabel latennya.
Indikator dalam penelitian ini reflektif karena indikator variabel laten mempengaruhi indikatornya, untuk itu dilakukan tahap-tahap pengukuran menurut Abdillah & Hartono (2015) yaitu :
1. Validitas Konvergen (Convergent Validity)
Validitas konvergen berhubungan dengan prinsip bahwa pengukur-pengukur dari suatu konstruk seharusnya berkorelasi tinggi. Uji validitas konvergen dalam PLS dengan indikator reflektif dinilai berdasarkan loading factor (korelasi antara skor item/skor komponen dengan skor konstruk) indikator-indikator yang mengukur konstruk tersebut.
Rule of thumb yang biasanya digunakan untuk membuat pemeriksaan awal dari matrik faktor adalah ± .30 dipertimbangkan telah memenuhi level minimal, untuk loading ± .40 dianggap lebih baik, dan untuk loading > 0,50 dianggap signifikan secara praktis. Dengan demikian semakin tinggi nilai faktor loading, semakin penting peranan loading dalam menginterprestasi
matrik faktor dan nilai Average Variance Extracted (AVE) > 0.50 (Abdillah &
Hartono, 2015).
2. Validitas Diskriminan (Discriminant Validity)
Validitas diskriminan berhubungan dengan prinsip bahwa pengukur-pengukur konstruk yang berbeda seharusnya tidak berkorelasi dengan tinggi.
Uji validitas diskriminan dinilai berdasarkan cross loading pengukuran dengan konstruknya. Metode lain yang digunakan untuk menilai validitas diskriminan adalah dengan membandingkan akar AVE untuk setiap konstruk dengan korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model. Model mempunyai validitas diskriminan yang cukup jika akar AVE untuk setiap konstruk lebih besar daripada korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model (Abdillah & Hartono, 2015).
𝐀𝐕𝐄 = (∑ )𝟐𝛌𝐢
∑ 𝟐λi + ∑ 𝛔i 𝟐(𝐞𝖎) Keterangan :
𝜆 = Standardize Loading Factor 𝑖 = Jumlah indikator
3. Reliabilitas Komposit (Composite Reliability)
Uji reliabilitas dilakukan untuk mengukur konsistensi internal alat ukur.
Uji reliabilitas dalam PLS dapat menggunakan dua metode, yaitu cronbach’s
alpha dan composite reliability. Cronbach’s alpha mengukur batas bawah nilai reliabilitas suatu konstruk, sedangkan composite reliability mengukur nilai sesungguhnya reliabilitas suatu konstruk.
Rule of thumb nilai composite reliability harus lebih besar dari 0,7, nilai cronbach’s alpha yang disarankan adalah di atas 0,6 (mendekati 0,6). Untuk
model pengembangan masih ada toleransi nilai tidak terlalu jauh dengan 0,6.
Namun, menurut Abdillah & Hartono (2015), composite reliability dinilai lebih baik dalam mengestimasi konsistensi internal suatu konstruk.
(𝛒𝐜) = (∑ λi)𝟐 (∑ λi)𝟐+ ∑ 𝛔i 𝟐(𝐞𝖎) Keterangan :
𝜆 = Standardize Loading Factor 𝑖 = Jumlah indikator
3.9.2 Merancang Model Struktural (Inner Model)
Model struktural dalam PLS dievaluasi dengan menggunakan R2 untuk variabel dependen, nilai koefisien pada path (β) atau T-Values tiap path untuk uji signifikansi antar konstruk dalam model struktural. Nilai R2 digunakan untuk mengukur tingkat variasi perubahan variabel independen terhadap variabel dependen. Semakin tinggi nilai R2 berarti semakin baik model prediksi dari model penelitian yang diajukan (Abdillah & Hartono, 2015).
3.9.3 Konversi Diagram Jalur ke Sistem Persamaan 1. Outer Model
Outer Model menentukan spesifikasi hubungan antara variabel laten dan indikatornya. Persamaan Outer Model (Abdillah & Hartono, 2015) :
𝑥 = Λ𝑥𝜉 + 𝜀𝑥 𝑦 = Λ𝑦𝜉 + 𝜀𝑦
Keterangan :
𝑥 dan 𝑦 : Indikator untuk variabel independen dan variabel dependen 𝜉 dan η
Λ𝑥 dan Λ𝑦 : Matrik loading yang menggambarkan koefisien regresi yang menghubungkan variabel laten dan indikatornya.
𝜀𝑥dan 𝜀𝑦 : Tingkat kesalahan (error) pengukuran.
2. Inner Model
Inner Model menentukan spesifikasi hubungan antara variabel laten satu dengan variabel laten lainnya. Persamaan Inner Model (Abdillah & Hartono, 2015) :
η= β
0 + β η│+ ┌ξ+ ς Keterangan :
η : Vektor variabel independen ξ : Vektor variabel dependen
ς : vektor residual (unexplained variance)
Karena PLS didesain untuk model recursive, maka hubungan antar variabel laten disebut juga causal chain system. Adapun bentuk persamaan causal chain system dapat disusun sebagai berikut (Abdillah & Hartono, 2015) :
η1 = Σ│β
jiη
i + Σ
i γ
jiξ
i + ς
j
Keterangan:
βji dan γji : Koefisien jalur yang menghubungkan variabel independen dan η dengan variabel dependen sepanjang rentang indeks i dan b
ςJ : Tingkat kesalahan pengukuran (inner residual error)
3.9.4. Uji Hipotesis (Resampling Bootstraping)
Pengujian hipotesis yang diajukan, dapat dilihat dari besarnya nilai T-statistik. Signifikansi parameter yang diestimasi memberikan informasi yang sangat berguna mengenai hubungan antara variabel-variabel penelitian.
Batas untuk menolak dan menerima hipotesis yang diajukan adalah ±1,96, dimana apabila nilai t berada pada rentang nilai -1,96 dan 1,96 maka hipotesis akan ditolak atau dengan kata lain menerima hipotesis nol (H0) (Abdillah &
Hartono, 2015).
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4. 1. Gambaran Umum Objek Penelitian
Data dalam penelitian ini merupakan data primer yang dikumpulkan dengan melakukan penyebaran kuesioner sebanyak 88 kuesioner. Responden dalam penelitian ini adalah mahasiswa tahun akhir S1 Akuntansi angkatan 2013 di Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara. Data yang telah terkumpul akan dianalisis dengan menggunakan SmartPLS 3.
Tabel 4.1.
Sampel dan Tingkat Pengembalian Kuesioner
Sumber : data primer yang diolah (2016)
Berdasarkan Tabel 4.1. dapat dilihat bahwa tingkat pengembalian kuesioner yang diberikan kepada responden secara langsung oleh peneliti sebesar 100%
Berikut ini adalah Tabel 4.2 yang menyajikan data karakteristik responden.
Karakteristik responden dalam penelitian ini meliputi jenis kelamin dan usia.
KETERANGAN JUMLAH
Penyebaran kuesioner 88
Kuesioner yang terkumpul 88
Kuesioner yang bisa diolah 88
Tingkat pengembalian (Response Rate ) 100%
Tabel 4.2.
Data Responden
Sumber : data primer yang diolah (2016)
Berdasarkan Tabel 4.2. dapat dilihat bahwa mayoritas responden berjenis kelamin perempuan dengan jumlah 65 mahasiswa, sedangkan sisanya berjenis kelamin laki-laki dengan jumlah 23. Rentang usia responden berkisar antara 20-23 tahun dengan mayoritas berusia 21 tahun.
4.2. Hasil Statistik Deskriptif
Analisis deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran umum mengenai kisaran teoritis dan beberapa besaran statistik dari masing-masing varibel yaitu motivasi, gender, penghargaan finansial, pelatihan profesional dari IAPI, pengakuan profesional, lingkungan kerja, pertimbangan pasar kerja, dan personalitas terhadap pemilihan karier mahasiswa akuntansi sebagai akuntan publik. Hasil analisis deskriptif untuk setiap variabel disajikan sebagai berikut.
JENIS KELAMIN FREKUENSI PERSENTASE
PRIA 23 26.14%
WANITA 65 73.86%
JUMLAH 88 100%
USIA FREKUENSI PERSENTASE
20 tahun 28 31.81%
21 tahun 53 60.23%
22 tahun 6 6.82%
23 tahun 1 1.14%
JUMLAH 88 100%
Tabel 4.3. (Hasil Uji Statistik Deskriptif)
Sumber: Hasil olah data dengan SmartPLS 3 (2016)
N Min Max Mean
Berdasarkan Tabel 4.3. dapat diketahui hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa :
1. Variabel motivasi item M1 memiliki nilai mean 2,90 yang menunjukkan bahwa rata-rata jawaban responden bersifat netral, dan item M2 memiliki nilai mean 3,94 yang menunjukkan bahwa rata-rata jawaban responden setuju dengan pernyataan tersebut.
2. Variabel gender item G3 memiliki nilai mean tertinggi yaitu 4,10 yang menunjukkan bahwa rata-rata jawaban responden setuju dengan pernyataan tersebut diikuti oleh G1 (3,41), G2 (2,90), dan G4 (2,84), yang menunjukkan bahwa rata-rata jawaban responden bersifat netral dengan pernyataan tersebut.
3. Variabel penghargaan finansial item PF5 memiliki nilai mean tertinggi yaitu 4,39 diikuti oleh PF4 (4,23), PF3 (4,10), PF2 (4,09), dan PF1 (3,68) yang menunjukkan bahwa rata-rata jawaban responden setuju dengan pernyataan tersebut.
4. Variabel pelatihan profesional dari IAPI item PPDI1 memiliki nilai mean tertinggi yaitu 4,46 diikuti oleh PPDI2 (4,39), PPDI3 (4,28), dan PPDI4 (3,97) yang menunjukkan bahwa rata-rata jawaban responden setuju dengan pernyataan tersebut.
5. Variabel pengakuan profesional item PP4 memiliki nilai mean tertinggi yaitu 4,16 diikuti oleh PP2 (3,89), PP5 (3,88), PP1 (3,82) yang menunjukkan bahwa rata-rata jawaban responden setuju dengan pernyataan tersebut, dan yang terendah adalah item PP3 memiliki nilai mean 3,49 yang menunjukkan bahwa rata-rata jawaban responden bersifat netral dengan pernyataan tersebut.
6. Variabel lingkungan kerja item LK3 memiliki nilai mean tertinggi yaitu 3,92 diikuti oleh LK7 (3,85), LK6 (3,68), LK5 (3,52) yang menunjukkan bahwa rata-rata jawaban responden setuju dengan pernyataan tersebut, sedangkan LK4 (3,38), LK1 (3,38), dan LK2 (3,03) yang menunjukkan bahwa rata-rata jawaban responden bersifat netral dengan pernyataan tersebut.
7. Variabel pertimbangan pasar kerja item PPK2 memiliki nilai mean tertinggi yaitu 3,32 diikuti oleh PPK1 (3,30), dan PPK3 (3,08) yang menunjukkan bahwa rata-rata jawaban responden bersifat netral dengan pernyataan tersebut.
8. Variabel personalitas item P3 memiliki nilai mean tertinggi yaitu 3,90 diikuti oleh P2 (3,67), dan P1 memiliki nilai mean terendah yaitu 3,52 yang menunjukkan bahwa rata-rata jawaban responden setuju dengan pernyataan tersebut.
9. Variabel pemilihan karier menjadi akuntan publik item PKMAP3 memiliki nilai mean tertinggi yaitu 4,27 diikuti oleh PKMAP4 (4,23), PKMAP1 (4,08), PKMAP9 (4,08), PKMAP7 (3,89), PKMAP6 (3,81), dan PKMAP2 (3,59) yang menunjukkan bahwa rata-rata jawaban responden setuju dengan pernyataan tersebut, sedangkan item PKMAP8 (3,49) dan PKMAP5 (3,48) yang menunjukkan bahwa rata-rata jawaban responden bersifat netral dengan pernyataan tersebut.
4.3. Hasil Uji Kualitas Data
4.3.1. Evaluasi Outer Model (Model Pengukuran) Tahap-tahap pengukuran Outer Model :
1. Uji Validitas
Dalam penelitian, peneliti menggunakan nilai loading factor harus lebih besar dari 0,5, sehingga jika terdapat nilai faktor loading kurang dari 0,5 indikator akan dihilangkan dari konstruknya. Output SmartPLS 3 untuk loading factor memberikan hasil sebagai berikut :
Tabel 4.4. (Tabel Loading Factor)
Sumber: Hasil olah data dengan SmartPLS 3 (2016)
VARIABEL INDIKATOR LOADINGS KETERANGAN
PROFESIONAL PPDI2 0,883 VALID
DARI IAPI PPDI3 0,725 VALID
AKUNTAN PUBLIK PKMAP6 0,412 TIDAK VALID
PKMAP7 0,657 VALID
Berdasarkan Tabel 4.4. melalui pengukuran (outer loading) terdapat sebelas indikator yang tidak memenuhi kriteria. Indikator tersebut yaitu M1, G1, G2, G4, PF1, LK1, LK2, LK4, PPK3, PKMAP2, PKMAP6. Kemudian untuk mengkoreksi variabel-variabel tersebut agar memenuhi kriteria yang telah ditentukan, maka sebelas indikator dikeluarkan dan tidak diikutsertakan pada uji selanjutnya dengan tujuan dapat meningkatkan nilai outer loading masing-masing item. Berikut ini terlihat bahwa seluruh nilai loading dari indikator dari tiap-tiap variabel laten di atas 0,5. Sehingga untuk tahap pengujian Validitas Konvergen (Convergent Validity) telah terpenuhi.
Tabel 4.5. (Tabel Loading Factor)
Sumber: Hasil olah data dengan SmartPLS 3 (2016)
VARIABEL INDIKATOR LOADINGS KETERANGAN
PROFESIONAL PPDI2 0,879 VALID
DARI IAPI PPDI3 0,741 VALID
Uji Validitas Diskriminan dinilai dengan membandingkan akar AVE untuk setiap konstruk dengan korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model.
Tabel 4.6.
Nilai Average Variance Extracted (AVE) dan √AVE dari Masing-Masing Variabel Laten
VARIABEL AVE √AVE KETERANGAN
Sumber: Hasil olah data dengan Smart PLS 3 (2016)
Berdasarkan Tabel 4.6. menunjukkan bahwa semua nilai validitas diskriminan telah terpenuhi. Karena nilai akar AVE untuk setiap konstruk lebih besar daripada korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model.
Untuk pengujian validitas diskriminan, nilai AVE yang disarankan adalah 0,5.
Berdasarkan Tabel 4.6. diketahui nilai Nilai AVE terendah adalah 0,428. Untuk model pengembangan masih ada toleransi nilai AVE tidak terlalu jauh dengan 0,5.
2. Uji Reliabilitas
Evaluasi reliabilitas dinilai berdasarkan composite reliability dan cronbach’s alpha. Tabel 4.7. menyajikan nilai cronbach’s alpha dan composite reliability untuk masing-masing variabel laten.
Tabel 4.7.
Nilai Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability dari Masing-Masing Variabel Laten
Sumber: Hasil olah data dengan SmartPLS 3 (2016)
Berdasarkan Tabel 4.7. menunjukkan bahwa nilai composite reliability untuk semua konstruk di atas 0,7, dapat disimpulkan bahwa semua indikator konstruk
VARIABEL COMPOSITE RELIABILITY CRONBACH'S ALPHA
adalah reliabel. Nilai cronbach’s alpha terendah adalah 0,491. Nilai cronbach’s alpha yang disarankan adalah di atas 0,6 (mendekati 0,6). Untuk model pengembangan masih ada toleransi nilai tidak terlalu jauh dengan 0,6. Namun, menurut Abdillah & Hartono (2015) composite reliability dinilai lebih baik dalam mengestimasi konsistensi internal suatu konstruk.
4.3.2. Evaluasi Inner Model (Model Struktural)
Setelah memenuhi kriteria outer model, berikutnya dilakukan pengujian inner model. Berikut adalah nilai R-Square pada konstruk :
Tabel 4.8.
Nilai R-Square
Sumber: Hasil olah data dengan SmartPLS 3 (2016)
Berdasarkan Tabel 4.8. nilai R-Square untuk variabel pemilihan karier menjadi akuntan publik menunjukkan hasil 0,514. Hal tersebut menunjukkan bahwa variabel motivasi, gender, penghargaan finansial, pelatihan profesional dari IAPI, pengakuan profesional, lingkungan kerja, pertimbangan pasar kerja dan personalitas mempengaruhi pemilihan karier menjadi akuntan publik
R-Square
MOTIVASI 0
GENDER 0
PF 0
PPDI 0
PP 0
LINGKUNGAN KERJA 0
PPK 0
PERSONALITAS 0
PKMAP 0,514
sebesar 51,4 %. Sedangkan, 48,6 % dijelaskan oleh variabel lain di luar yang diteliti.
4.3.3. Uji Hipotesis
TABEL 4.9.
Tabel Path Coefficients (Mean, Stdev, T-Values)
Sumber: Hasil olah data dengan SmartPLS 3 (2016)
Berdasarkan Tabel 4.9. dapat dijelaskan mengenai hipotesis sebagai berikut :
1. Hipotesis 1 (H1)
Hipotesis 1 dinyatakan bahwa hubungan antara motivasi dengan pemilihan karier menjadi akuntan publik adalah tidak berpengaruh signifikan dengan T-statistics sebesar 0,159 < 1,96. Diketahui juga bahwa probabilitas atau P-values dari variabel motivasi adalah 0,873 > 0,05. Dengan demikian dalam penelitian ini yang menyatakan bahwa “motivasi berpengaruh terhadap pemilihan karier mahasiswa akuntansi menjadi akuntan publik” ditolak. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Herawati (2015).
KETERANGAN ORIGINAL
KETERANGAN ORIGINAL