METODE PENELITIAN
4.6. Model dan Teknik Analisis Data 1. Model Analisa Data
4.6.2. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data pada penelitian ini adalah dengan menggunakan model regresi. Dalam suatu penelitian, kemungkinan munculnya masalah dalam analisis regresi cukup sering dalam mencocokkan model prediksi kedalam sebuah model yang dimasukkan kedalam serangkaian data. Penelitian diuji dengan beberapa uji statistik yang terdiri dari uji kualitas data, uji asumsi klasik, statistik deskriptif, dan uji statistik untuk pengujian hipotesis.
Sebelum dilakukan uji kualitas data, akan dilakukan uji pratest untuk variabel kualitas laporan pertanggung jawaban (Y) dengan uji respon bias.
4.6.2.1. Uji Kualitas Data
Menurut Indriantoro dan Supomo (1999) ada dua konsep mengukur kualitas data yaitu reliabilitas dan validitas. Kualitas data yang dihasilkan dari penggunaan instrumen penelitian dapat dievaluasi melalui uji validitas dan reliabilitas. Pengujian tersebut masing-masing untuk mengetahui konsistensi dan akurasi data yang dikumpulkan dari penggunaan instrumen.
Dalam penelitian ini untuk mengukur kualitas data digunakan antara lain : 1. Uji Reliabilitas
Pengujian reliabilitas dilakukan untuk menguji konsistensi jawaban responden atas seluruh butir pertanyaan atau pertanyaan yang digunakan, untuk keperluan pengujian tersebut. Pengujian reliabilitas berguna untuk mengetahui apakah instrumen yang dalam hal ini kuesioner dapat digunakan lebih dari satu kali, paling tidak responden yang sama (Umar, 2008).
Untuk menunjukkan sejauhmana suatu hasil pengukuran relatif konsisten jika diulang beberapa kali (supramono dan Utami, 2004:72). Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Suatu konstruk atau variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai cronbach Alpha> 0.60 (Ghozali,2002:133).
2. Uji Validitas.
Dilakukan untuk menjawab pertanyaan apakah instrumen penelitian yang telah disusun benar-benar akurat sehingga mampu mengukur apa yang seharusnya
untuk mengetahui apakah ada pertanyaan-pertanyaan kuesioner yang harus dibuang/diganti karena dianggap tidak relevan. Uji tersebut dimaksudkan untuk mengetahui sejauhmana instrumen yang digunakan sudah memadai untuk mengukur apa yang seharusnya diukur dengan cara meminta pendapat atau penelitian para ahli yang berkompeten dengan masalah yang sedang diteliti (Supramono dan Utami, 2004:72). Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan suatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut. Jika r hitung (untuk r tiap butir dapat dilihat pada kolom Corrected item-total correlation) lebih besar dari r tabel dan nilai positif, maka butir atau pernyataan tersebut dikatakan valid (Ghozali, 2002:135).
4.6.2.2. Uji Asumsi Klasik
Sebelum dilakukan pengujian hipotesis yang menggunakan analisis regresi, maka diperlukan pengujian asumsi klasik yang meliputi:
a. Uji multikolinieritas, diperlukan untuk mengetahui apakah ada tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan dengan variabel independen lain dalam satu model (Nugroho, 2005:58). Selain itu deteksi terhadap multikolinearitas juga bertujuan untuk menghindari kebiasaan dalam proses pengambilan kesimpulan mengenai pengaruh pada uji parsial masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Deteksi multikolinieritas pada suatu model dapat dilihat jika nilai Variance inflation Factor (VIF) tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak kurang dari 0.1, maka model tersebut dapat dikatakan terbebas dari multikolinieritas.
b. Uji Heteroskesdastisitas, bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi perbedaan residual suatu periode pengamatan ke periode pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah model regresi yang memiliki persamaan variance residual suatu periode pengamatan dengan periode pengamatan yang lain, atau homokesdastisitas. Cara memprediksi ada atau tidaknya heteroskesdastisitas pada suatu model dapat dilihat pada pola gambar scatterplot model tersebut (Nugroho,2005:62).
c. Uji Normalitas, yaitu bertujuan untuk mengetahui distribusi data dalam variabel yang akan digunakan dalam penelitian. Data yang baik dan layak digunakan dalam penelitian adalah data yang memiliki distribusi normal (Nugroho, 2005:18). Untuk menguji apakah distribusi data normal atau tidak dapat dilihat melalui normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dan distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data adalah normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya (Ghozali, 2002:74).
4.6.2.3. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif dalam penelitian pada dasarnya merupakan proses tranformasi data penelitian dalam bentuk tabulasi, sehingga mudah dipahami dan diinterpretasikan. Tabulasi menyajikan ringkasan,pengaturan atau penyusunan data dalam bentuk tabel numerik. Statistik deskriptif umumnya digunakan peneliti untuk
memberikan informasi mengenai karakteristik variabel penelitian yang paling utama dan data demografi responden. (Ikhsan dan Ghazali, 2006).
Dalam penelitian ini menggunakan statistik deskriptif yang terdiri dari rata-rata, deviasi standar, jawaban minimum, dan jawaban maksimum dari jawaban yang telah didapat melalui kuesioner.
4.6.2.4. Uji Hipotesis
Untuk menguji hipotesis yang diajukan dilakukan dengan melihat rata-rata nilai variabel yang dipakai.
Pengujian hipotesis diuraikan sebagai berikut: 1. Uji t.
Pengujian hipotesis secara parsial dilakukan dengan ujian t, yaitu menguji pengaruh parsial antara variabel independen terhadap variabel dependen, dengan asumsi bahwa variabel lain dianggap konstan. Adapun langkah-langkah dalam pengambilan keputusan untuk uji t adalah sebagai berikut:
Ho : β1 ,β2, β3 = 0
Gaya kepemimpinan, pelatihan, dan komitmen organisasi tidak berpengaruh secara parsial terhadap kualitas laporan pertanggungjawaban.
Ha : β1 ,β2, β3 ≠ 0
Gaya kepemimpinan, pelatihan, dan komitmen organisasi berpengaruh secara parsial terhadap kualitas laporan pertanggungjawaban.
Untuk mencari t tabel dengan df = N-K, taraf nyata 5 % dapat dengan menggunakan tabel statistik. Nilai t tabel dapat dilihat dengan menggunakan tabel t. Dasar pengambilan keputusan adalah :
a. Jika t hitung > t tabel, maka Ha diterima dan Ho ditolak b. Jika t hitung < t tabel, maka Ha ditolak dan Ho diterima. 2. Uji F
Uji F menguji pengaruh simultan antara variabel independen terhadap variabel dependen.
Adapun langkah-langkah dalam pengambilan keputusan untuk uji F adalah sebagai berikut :
Ho : β1 ,β2, β3 = 0
Gaya kepemimpinan, pelatihan pegawai, dan komitmen organisasi tidak berpengaruh secara simultan terhadap kualitas laporan pertanggungjawaban. Ha : β1 ,β2, β3 ≠ 0
Gaya kepemimpinan, pelatihan, dan komitmen organisasi berpengaruh secara simultan terhadap kualitas laporan pertanggungjawaban.
Pada tabel ANOVA didapat uji F yang menguji semua sub variabel bebas yang akan mempengaruhi persamaan regresi. Dengan menggunakan derajat keyakinan 95 % atau taraf nyata 5 % serta derajat kebebasan df1 dan df2 untuk mencari nilai F tabel. Nilai F tabel dapat dilihat dengan menggunakan F tabel. Dasar pengambilan keputusan adalah :
b. Jika F hitung < F tabel, maka Ha ditolak dan Ho diterima.
Keputusan statistik hitung dan statistik tabel dapat juga diambil berdasarkan probabilitas, dengan dasar pengambilan keputusan :
a. Jika probabilitas > tingkat signifikan, maka Ha ditolak dan Ho diterima.
b. Jika probabilitas < tingkat signifikan, maka Ha diterima dan Ho ditolak.
BAB V