Teknik Analisis statistik Deskriptif - FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MINAT PELAKU USAHA MIKRO

Meskipun penelitian ini merupakan penelitian eksplanansi, yakni jenis penelitian yang melihat pengaruh antara beberapa variabel untuk menguji suatu teori atau hipotesis, namun perlu dilakukan analisis statistik deskriptif yang mencangkup nilai minimum, maximum, mean, dan standard deviation untuk mengambarkan variabel-variabel yang diteliti serta mempertajam pembahasan dan analisis (Supramono & Utami, 2004).

Selanjutnya untuk menentukan tingkatan skala dalam perhitungan rata-rata atau mean dalam analisi deskriptif ini, maka digunakan rumus interval sebagai berikut :

I =

Keterangan:

I : interval

Max : maksimum atau nilai jawaban tertinggi Min : minimum atau nilai jawaban terendah K : Klasifikasi yang hendak dibuat

Dalam penelitian ini akan ditetapkan sebanyak 5 klasifikasi.

Sehingga :

Dengan demikian, maka interval kategori jawaban yang digunakan dalam penelitian ini tampak dalam tabel 4.6. di bawah ini.

Tabel 3.2. Interval Kategori Jawaban

Tingkatan Skala Interval Kategori Jawaban

1 1,00 – 1,80 Sangat Rendah

3.6. Uji Asumsi-Asumsi Strctural Equation Model 3.6.1. Normalitas

Strctural Equation Model (SEM), terutama bila diestimasi dengan menggunakan Maximum Likelihood Estimation Technique, mempersyaratkan dipenuhinya asumsi normalitas. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan Amos versi 21.0 terhadap data yang digunakan dalam analisis model awal secara keseluruhan, yakni dengan melihat kriteria critical ratio skewness value sebesar

± 2,58 pada tingkat signifikansi 0,01 atau 1 % (Ghozali, 2004).

3.6.2. Outliers

Uji outliers adalah data yang memiliki hasil-hasil observasi yang menunjukkan nilai-nilai ekstrim dalam distribusinya. Menurut Hair et.al. (1998) outliers terjadi karena adanya kombinasi unik dan nilai-nilai yang dihasilkan dari observasi tersebut sangat berbeda dari observasi-observasi lainnya. Outliers dalam bentuk ekstrim dapat muncul dalam suatu variabel tunggal (univariate outlier) maupun dalam kombinasi beberapa variabel (multivariate outlier). Uji outliers dilakukan dengan kriteria Jarak Mahalanobis pada tingkat p<0,001 (Ghozali, 2005). Jarak Mahalanobis (Mahalanobis Distance) ini dievaluasi dengan menggunakan pada derajat bebas sebesar jumlah indikator variabel yang digunakan dalam penelitian.

3.7. Teknik Analisis Structural Equation Model

Analisis data dalam penelitian menggunakan analisis model persamaan struktural atau structural equation models (SEM) dibantu dengan program AMOS versi 21.0 dan SPSS versi 16.

3.7.1. Penilaian Kriteria Goodness of Fit Indices Full Structural Model

Ukuran sampel sangat penting dalam analisis SEM.

Menurut Sekaran (2003) analisis SEM membutuhkan sampel paling sedikit 5 kali jumlah variabel indikator yang digunakan.

Teknik maximum likelihood estimation (ML) membutuhkan sampel berkisar antara 100-200 sampel. Ketika sampel dinaikan di atas nilai 100, metode ML meningkat sensivitasnya untuk mendeteksi perbedaan antar data. Begitu sampel menjadi besar (di atas 400 sampai 500), maka metode ML menjadi sangat sensitif dan selalu menghasilkan perbedaan secara signifikan sehingga ukuran Goodness-of-fit menjadi jelek. Jadi direkomendasikan bahwa ukuran sampel antara 150 sampai 400 harus digunakan untuk metode estimasi ML. Adapun 8 ( delapan) standar goodness of fit indices yang digunakan untuk menguji kesesuaian model seperti yang tampak pada tabel di bawah ini:

Tabel 3.3 Kriteria Goodness of Fit

Goodness-of-fit Indices Cut-off Value

chi-square ( ) Mendekati 0

Significance Probability (p) ≥ 0,05

CMIN/DF ≤ 2,00

Melalui program statistik AMOS dapat dianalisis dan dihitung hasil bobot regresi antarvariabel laten yang sering disebut sebagai estimasi loading factors atau lambda value. Selain itu derajat bebas atau degree of freedom (df), nilai C.R atau t-hitung juga dapat diketahui berdasarkan signifikansi C.R atau t-hitung ≥ 1,96 dengan nilai probabilitas (p) ≤ 0,05

21 ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

4.1. Karakteristik Responden

Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh pelaku UMKM bidang jasa yang terletak di Kelurahan Salatiga. Sampel penelitian yang valid berjumlah 151 responden. Gambaran umum responden dapat dilihat dalam tabel berikut ini:

Tabel 4.1. Deskripsi Karakterisistik Pelaku Usaha Jumlah

C. Pendidikan Terakhir ^(*)

SD 3 2,1

Sumber: Data Primer, 2014

(*) Keterangan:

A. Sebanyak 5 responden tidak berkenan menyebutkan usia.

B. Sebanyak 2 responden tidak berkenan menyebutkan jenis kelamin.

C. Sebanyak 6 responden tidak berkenan menyebutkan pendidikan terakhir.

Berdasarkan tabel 4.1. dapat diketahui dari 146 responden yang berkenan menyebutkan usia, tampak bahwa responden paling banyak berusia diantara 31-50 tahun, yaitu sebesar 43,8 %. Kemudian dari 149

responden yang berkenan menyebutkan jenis kelamin, tampak bahwa responden didominasi oleh laki-laki, yaitu sebesar 51,0 %. Lalu dari 145 responden yang berkenan menyebutkan pendidikan terakhir, tampak bahwa mayoritas responden menempuh pendidikan terakhir hingga SLTA, yaitu sebesar 51,0 %.

Dari pemaran diatas dapat diketahui bahwa mayoritas pelaku UMKM hanya berpendidikan hingga SLTA. Pada jenjang pendidikan tersebut bisa saja membuat pelaku UMKM kesulitan dalam mengadakan pembukuan. Selain itu juga pelaku UMKM masih belum mengerti bahwa pengadaan pembukuan penting dilakukan dalam usaha.

Tabel 4.2. Deskripsi Karateristik Usaha

B. Jumlah Tenaga Kerja

0 23 15,2

1 – 5 117 77,5

6 – 10 6 4,0

> 10 5 3,3

Jumlah 151 100

C. Omset/Penjualan Per Bulan (Rupiah) ^(*)

≤ 500.000 2 1,6

Sumber:Data Primer, 2014

(*) Keterangan:

A. Sebanyak 3 responden tidak berkenan menyebutkan usia usaha.

C. Sebanyak 29 responden tidak berkenan menyebutkan omset/penjualan per bulan.

Berdasarkan tabel 4.2. dapat diketahui dari 148 responden yang berkenan menyebutkan usia usaha, tampak bahwa sebagian besar responden usahanya telah berdiri diantara 2 hingga 5 tahun, yaitu sebesar 33,1 %. Kemudian dari 151 responden, tampak bahwa responden dominan memiliki tenaga kerja berjumlah antara 1 hingga 5 orang, yaitu sebesar 77,5 %. Lalu dari 122 responden yang berkenan menyebutkan omset/penjualan per bulan, tampak bahwa mayoritas responden dapat

menghasilkan omset/penjualan jasa dari usahanya sejumlah Rp. 2.000.001,00 hingga Rp. 5.000.000,00, yaitu sebesar 38,5 %.

Dari pemaparan di atas dapat diketahui bahwa mayoritas UMKM masih relatif baru karena usia usaha ≤ 5 tahun, contohnya laundry, rental mobil dan motor, kos-kosan, dan salon dalam kurung waktu 5 tahun berkembang dengan pesat. Selain itu UMKM memiliki tenaga kerja dan omset/penjualan jasa yang relatif kecil karena mayoritas tenaga kerja tidak lebih dari 5 dan omset/penjualan jasa yang kurang dari Rp. 5.000.000,00.

Oleh karena itu, pelaku UMKM beranggapan bahwa pembukuan tidak penting karena usaha yang dijalankan tidak begitu besar maka tidak diperlukan pengadaan pembukuan.

4.2. Uji Kualitas Instrumen 4.2.1. Uji Validitas

Data dengan sampel sebesar 151 responden dilakukan uji validas terlebih dahulu. Pengujian validitas dilakukan menggunakana confirmatory factor analysis (CFA). Menurut Hair et. al. (1998), factor loading ≥ 0,50 dianggap signifikan. Hasil uji validitas sebagai berikut:

Tabel 4.3. Hasil Uji Validitas Data

Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)

Estimate terdiri dari 5 item pertanyaan dengan empat item yang valid, yaitu A1, A2, A4, A5, dan satu item yang tidak valid, yaitu A3.

Instrumen kuesioner Subjective Norm (SN) terdiri dari 4 item pertanyaan, dengan tiga item yang valid, yaitu SN2, SN3, SN4 dan satu item yang tidak valid, yaitu SN1. Instrumen kuesioner kelima item tersebut direduksi (dibuang).

Hasil selengkapnya setelah item dibuang dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:

Tabel 4.4. Uji Validitas Data Setelah Lima Item Dibuang

Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)

Estimate

Diperoleh hasil bahwa setelah kelima item yang tidak valid dibuang, seluruh item memiliki nilai loading faktor > 0,5 sehingga item-item tersebut dinyatakan layak.

4.2.2. Uji Reliabilitas

Dalam penelitian ini uji reliabilitas dilakukan menggunakan metode cronbach’s alpha dengan menggunakan bantuan program SPSS versi 16.0. Hasil uji reliabilitas sebagai berikut:

Tabel 4.5. Hasil Uji Reliabilitas Data

Variabel Cronbach’s

Alpha Keterangan

Attitude 0,772 Reliabel

Subjective Norm 0,686 Reliabel

Percieved Behavior Control 0,818 Reliabel

Intention 0,818 Reliabel

Sumber: Data Primer, 2014

Masing-masing faktor dalam penelitian ini reliabel karena memiliki Alpha lebih besar dari 0,6. Menurut Nunnaly (1981) nilai koefisien reabilitas yang dianjurkan minimal 0,6.

4.3. Analisis Statistik Deskriptif

Gambaran mengenai variabel sikap, norma subjektif, kontrol perilaku persepsian, dan minat dibahas dalam bagian analisis statistik deskriptif berikut ini, baik terhadap variabel secara keseluruhan maupun terhadap setiap indikator dari variabel yang diteliti berdasarkan nilai minimum, maximum, mean, dan standard deviation. Nilai mean atau rata-rata merupakan rata-rata-rata-rata penilaian responden terhadap variabel dan indikator-indikatornya yang dikategorikan mulai dari sangat rendah sampai dengan sangat tinggi. Sedangkan nilai standar deviasi menunjukkan seberapa besarnya variasi jawaban responden terhadap pernyataan yang diberikan. Jika didapat nilai standar deviasi yang menjauhi nol (0) maka data dikatakan bervariasi, tetapi sebaliknya jika standar deviasi mendekati nol (0) maka data tersebut tidak beragam.

Tabel berikut ini merupakan data statistik deskriptif tentang pernyataan-pernyataan untuk mengukur sikap, norma subjektif, kontrol perilaku persepsian, dan minat.

Tabel 4.6. Statistik Deskriptif Variabel

Indikator Empirik Min Max Mean Std.

Dev A Sikap

1. Pembukuan untuk mengetahui kondisi keuangan usaha

3 5 4,52 0,55

2. Pembukuan untuk pengembangan usaha

3 5 4,46 0,54

3. Pembukuan dapat menghindari tercampurnya keuangan usaha dengan keuangan pribadi

3 5 4,36 0,52

4. Pembukuan untuk pengambilan keputusan

3 5 4,27 0,58

Rata-rata Sikap 3 5 4,40 0,55

27 B Norma Subjektif

1. Peraturan pajak oleh pemerintah 2 5 3,74 0,89 2. Usaha lain yang usahanya lebih

maju

1 5 3,73 0,90

3. Usaha lain yang lebih mudah mendapatkan pinjaman ke bank

2 5 3,86 0,75

Rata-rata Norma Subjektif 1,67 5 3,78 0,85

C Kontrol perilaku persepsian

1. Tidak terkendala waktu 2 5 3,59 0,83 2. Dapat merekrut dan mengaji

pegawai pembukuan

2 5 3,80 0,71

3. Dapat menyewa jasa dari pihak ketiga

1 5 3,27 1,07

Rata-rata Kontrol perilaku persepsian 1,67 5 3,55 0,87 D Minat

1. Berminat untuk mengadakan pembukuan

2 5 4,03 0,63

2. Berencana untuk mengadakan pembukuan

2 5 4,15 0,64

Rata-rata Minat 2 5 4,09 0,63

Sumber: Data Primer, 2014

Data statistik deskriptif pada tabel 4.6. menunjukkan nilai mean atau rata-rata keseluruhan variabel sikap adalah sebesar 4,40. Angka ini terletak pada interval jawaban 4,21 – 5,00 yang berarti para responden memiliki tingkat sikap yang sangat tinggi. Sedangkan nilai mean atau rata-rata keseluruhan variabel normal subjektif sebesar 3,78, kontrol perilaku persepsian sebesar 3,55, dan minat sebesar 4,09. Angka ini terletak pada interval jawaban 3,41 – 4,20 yang berarti para responden memiliki tingkat norma subjektif, kontrol perilaku persepsian , dan minat yang tinggi.

Namun perlu diberikan catatan yang perlu diperhatikan, yaitu rata-rata keseluruhan variabel paling rendah adalah variabel kontrol perilaku persepsian, khususnya dapat menyewa jasa dari pihak ketiga karena rata-rata variabel sebesar 3,27. Angka ini terletak pada interval jawaban 2,61 – 3,40 yang berarti menurut responden masih kategori sedang.

4.4. Uji Asumsi-Asumsi Structural Equation Model

28 4.4.1. Uji Normalitas

Uji normalitas yang dilakukan pada SEM mempunyai dua tahapan. Pertama adalah pengujian normalitas untuk setiap variabel (univariate normality), sedangkan tahap kedua adalah pengujian normalitas data semua variabel secara bersama-sama, yang disebut multivariate normality. Hal itu disebabkan jika setiap variabel normal secara individu, tidak berarti jika diuji secara bersama-sama (multivariate) juga pasti berdistribusi normal. Adapun ketentuan data berdistribusi normal atau tidak, kita dapat membandingkan hasil pengujian normalitas melalui program AMOS pada lampiran assessment of normality dengan ketentuan apabila angka c.r.

skewness, dan c.r kurtosis ada di antara -2,58 sampai + 2,58 maka data dapat dikatakan normal. Berikut hasil uji normalitas data:

Tabel 4.7. Assessment of Normality

Variable min Max skew c.r. Kurtosis c.r.

Sumber: Data Primer, 2014

Berdasarkan hasil analisis diketahui bahwa terdapat beberapa angka c.r skewness, dan c.r kurtosis yang memiliki nilai di luar -2,58 sampai + 2,58 yang berarti data tersebut dalam penelitian ini tidak berdistribusi normal secara univariate. Nilai cr kurtosis pada multivariate sebesar 2,847 berada di atas batas +2,58,

maka secara multivariare (bersama-sama) sebaran data pada variabel masih dikatakan berdistribusi tidak normal. Singgih Santoso(2007: 81)

4.4.2. Uji Outliers

Seperti telah diketahui bahwa sebaran data beberapa indikator tidak menghasilkan distribusi normal baik secara univariate maupun secara multivariate, sehingga pengujian outlier harus dilakukan untuk mengetahui apakah nilai observasi mengalami outlier atau tidak sehingga perlu dilakukan uji data outlier yaitu p1 dan p2 <0,05 (Lampiran 6).

Hasil uji oulier menunjukkan tidak ada data yang outlier karena seluruh variabel tidak ada yang memiliki nilai p1 dan p2 <

0,05, walaupun terdapat sembilan nilai observasi pada p1 yang memiliki nilai < 0,05 akan tetapi nilai p2 jauh lebih besar dari 0,05 (p2>0,05). Ditemukan juga, terdapat satu nilai observasi pada p2 yang memiliki nilai < 0,05 akan tetapi nilai p1 jauh lebih besar dari 0,05 (p1>0,05).

4.5. Penilaian Kriteria Goodness of Fit Indices Full Structural Model Penilaian kriteria Goodness of Fit Indices Full Structural Model dilakukan untuk menguji kesesuaian struktur model sehingga penelitian ini sah dilakukan karena modelnya telah sesuai dengan kriteria yang ditentukan dalam validitas model SEM (Structural Equation Model).

Hasil uji kesesuian model dalam penelitian ini secara lengkap sebagai berikut:

Gambar 4.1. Model Lengkap Persamaan Struktural (SEM)

Rangkuman hasil pengujian akan diuraikan pada tabel berikut ini:

Tabel 4.8. Hasil Goodness of fit Model Pengukuran Indeks

Model goodness of fit

Cut-off Value

Hasil Model

Evaluasi Model

chi-square Mendekati 0 87,513 Marginal

Probabilitas ≥ 0,05 0,000 Buruk

CMIN/DF ≤ 2,00 1,823 Baik

GFI ≥0,90 0,916 Baik

RMSEA ≤ 0,08 0,074 Baik

AGFI ≥ 0,90 0,864 Buruk

TLI ≥0,95 0,904 Buruk

CFI ≥ 0,95 0,930 Buruk

Sumber: Data Primer, 2014

Tabel 4.8. menunjukkan bahwa model yang direncanakan fit secara marginal, karena setelah diuji kecocokannya nilai probabilitas, AGFI, TLI, dan CFI dibandingkan dengan nilai acuan persamaan model struktural, hasilnya buruk. Hanya CMIN/DF, GFI, dan RMSEA yang setelah

dibandingkan dengan nilai acuan persamaan model struktural, hasilnya baik. Model tersebut kemudian dimodifikasi mengikuti modification indices dengan menghubungkan error pengukuran dari e1 (variabel dari attitude) dengan error pengukuran dari e2 (variabel dari attitude), kemudian menghubungkan error pengukuran dari e1 (variabel dari attitude) dengan error pengukuran dari e10 (variabel dari perceived behavior control), serta menghubungkan error pengukuran dari e2 (variabel dari attitude) dengan error pengukuran dari e17 (variabel dari Intention). Hasil modifikasi model sebagai berikut:

Gambar 4.2. Model Lengkap Persamaan Struktural (SEM) Setelah Dimodifikasi

Rangkuman hasil pengujian akan diuraikan pada tabel berikut ini:

Tabel 4.9. Hasil Goodness of fit Model Pengukuran Setelah Dimodifikasi Indeks

chi-square Mendekati 0 57,112 Marginal

Probabilitas ≥ 0,05 0,106 Baik

CMIN/DF ≤ 2,00 1,269 Baik

Tabel 4.9. menujukkan bahwa model yang direncanakan fit secara baik, karena setelah diuji kecocokannya nilai probabilitas, CMIN/DF, GFI, RMSEA, AGFI, TLI, dan GFI dibandingkan dengan nilai acuan persamaan model struktural hasilnya baik. Hasil uji model modifikasi lebih baik dibandingkan model awal.

4.6. Uji Kausalitas Model

Analisis kausalitas dilakukan guna mengetahui hubungan antar variabel secara langsung. Pada penelitian ini diharapan dengan adanya pengujian kausalitas dapat mengetahui pengaruh yang terjadi dari Attitude, Subjective Norm, dan Perceived Behavior Control terhadap Intention.

Selanjutnya dilakukan pengujian kausalitas untuk mengetahui apakah Attitude, Subjective Norm, dan Perceived Behavior Control saling berpengaruh. Adapun hasil perhitungannya disajikan dalam tabel sebagai berikut:

Tabel 4.10. Evaluasi Bobot Regresi Uji Kausalitas

Regression Weights: (Group number 1 - Default model)

Variabel Estimate S.E. C.R. P

Intention <--- Attitude 0,872 0,211 4,135 ***

Intention <--- Subjective_Norm -0,37 0,219 -1,688 0,091 Intention <--- Perceived__Behavior_Control 0,38 0,112 3,385 ***

Sumber: Data Primer, 2014

Tabel 4.11. Evaluasi Kovarians Uji Kausalitas

Covariances: (Group number 1 - Default model)

Variabel Estimate S.E. C.R. P

Attitude <--> Subjective_Norm ,080 ,023 3,426 ***

Subjective_Norm <--> Perceived__Behavior_Control ,159 ,045 3,529 ***

Attitude <--> Perceived__Behavior_Control ,124 ,036 3,435 ***

Sumber: Data Primer,2014

Pada tabel 4.10. dan tabel 4.11. uji statistik dilakukan dengan mengamati tingkat signifikansi hubungan antar variabel yang ditunjukkan oleh C.R yang identik dengan uji-t dalam regresi dan nilai probabilitasnya (P). Hubungan yang signifikan ditandai dengan nilai C.R yang lebih besar dari 1,96 dan nilai P lebih kecil dari 0,05. Penjelasan lebih lanjut analisis evaluasi bobot regresi tersebut dapat diuraikan dan dijelaskan sebagai berikut ini:

a. Variabel attitude mempengaruhi secara signifikan intention karena signifikansi C.R > 1,96 dan nilai probabilitas < 0,05. Maka hipotesis pertama H1 : Sikap (attitude) berpengaruh signifikan terhadap minat (intention) atas pengadaan pembukuan dalam penelitian ini diterima.

b. Variabel subjective norm tidak mempengaruhi secara signifikan intention karena signifikansi C.R < dari 1,96 dan nilai probabilitas >

0,05. Maka hipotesis kedua H2 : Norma subjektif (subjective norm) berpengaruh signifikan terhadap minat (intention) atas pengadaan pembukuan dalam penelitian ini ditolak.

c. Variabel perceived behavior control mempengaruhi positif secara signifikan intention karena signifikansi C.R > 1,96 dan nilai

probabilitas < 0,05. Maka hipotesis ketiga H3 yang menyatakan : Kontrol perilaku persepsian (perceived behavior control) berpengaruh signifikan terhadap minat (intention) atas pengadaan pembukuan diterima.

d. Variabel Attitude, Subjective Norm, dan Perceived Behavior Control saling berpengaruh secara signifikan karena signifikansi masing-masing C.R > 1,96 dan nilai masing-masing-masing-masing probabilitas < 0,05. Maka hipotesis keempat H4 yang menyatakan : Sikap (attitude), norma subjektif (subjective norm), dan kontrol perilaku persepsian (perceived behavior control) saling berpengaruh signifikan diterima.

4.7. Pembahasan

Minat (intention) atas penggadaan pembukuan sesuai model dasar theory of planned behavior dibentuk oleh sikap (attitude), norma subjektif (subjective norm), dan kontrol perilaku persepsian (perceived behavior control). Sikap (attitude) berpengaruh signifikan terhadap minat (intention) atas pengadaan pembukuan menunjukkan bahwa pelaku UMKM memiliki sikap yang positif terhadap pengadaan pembukuan, sehingga berminat atas pengadaan pembukuan. Hasil tersebut mendukung penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Ajzen (1991) yang menyatakan bahwa variabel yang mempengaruhi minat individu (intention) adalah variabel attitude, subjective norm, dan perceived behavior control.

Hubungan norma subjektif (subjective norm) terhadap minat (intention) atas pengadaan pembukuan tidak berpengaruh secara signifikan menunjukkan bahwa lingkungan sekitar, yaitu UMKM lain pada usaha yang sejenis tidak mempengaruhi minat atas pengadaan pembukuan.

Hasil ini tidak konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Ajzen (1991) dan Karami (2006), namun konsisten dengan penelitian yang dilakukan oleh Lin (2005) yang menyatakan bahwa norma subjektif tidak

berpengaruh signifikan terhadap minat belanja secara online. Peneliti menduga ketidakonsistenan hasil penelitian ini dapat disebabkan karena pelaku UMKM kurang memahami dengan baik tentang peraturan pajak yang dikeluarkan oleh pemerintah sehingga pelaku UMKM tidak terdorong untuk mengadakan pembukuan. Pelaku UMKM juga kurang peduli dengan lingkungan sekitar, yaitu UMKM sejenis sudah melakukan pengadaan pembukuan atau belum melakukan pengadaan pembukuan.

Akibatnya, pelaku UMKM tidak bergantung pada pertimbangan dari pemerintah dan UMKM lain yang sejenis sehubungan dengan minat atas pengadaan pembukuan.

Sedangkan, kontrol perilaku persepsian (perceived behavior control) berpengaruh terhadap minat (intention) atas pengadaan pembukuan menunjukkan bahwa pelaku UMKM memiliki kontrol perilaku persepsian yang beranggapan bahwa pembukuan mudah untuk dilakukan sehingga pelaku UMKM berminat mengadakan pembukuan.

Hasil ini sesuai dengan penelitian Ajzen (2004) yang menyatakan bahwa perceived behavior control berpengaruh kuat pada minat (intention to use).

Antara sikap (attitude), norma subjektif (subjective norm), dan kontrol perilaku persepsian (perceived behavior control) saling berpengaruh signifian. Hal ini menujukkan bahwa sikap yang positif yang dimiliki pelaku UMKM terhadap pengadaan pembukuan, dukungan dari lingkungan sekitar, yaitu UMKM lain yang sejenis yang sudah banyak melakukan pengadaan pembukuan, dan kondisi dimana pelaku UMKM percaya bahwa pengadaan pembukuan mudah dilakukan saling mempengaruhi satu sama lain. Hasil ini sesuai dengan penelitian Ajzen (1991) yang menyatakan bahwa sikap (attitude), norma subjektif (subjective norm), dan kontrol perilaku persepsian (perceived behavior control) saling berpengaruh.

36 PENUTUP

5.1. Simpulan dan Saran

Sesuai model penelitian, sikap (attitude) dan kontrol perilaku persepsian (perceived behavior control) berpengaruh signifikan terhadap minat (intention) atas pengadaan pembukuan. Sedangkan Norma subjektif (subjective norm) tidak berpengaruh signifikan terhadap minat (intention) atas pengadaan pembukuan. Hasil lainnya menunjukkan sikap (attitude), norma subjektif (subjective norm), dan kontrol perilaku persepsian (perceived behavior control) saling berpengaruh signifikan.

Mengingat hasil temuan yang menunjukkan kemampuan untuk menyewa jasa pihak ketiga untuk pembukuan relatif terbatas di kalangan umum maka hendaknya lembaga pendidikan mau membantu dalam rangka pengabdian masyarakat.

5.2. Implikasi

Hasil penelitian memperlihatkan bahwa sikap dan kontrol perilaku persepsian berpengaruh signifikan terhadap minat atas pengadaan pembukuan. Sehubungan dengan itu, sikap yang positif atas pengadaan pembukuan dan kontrol perilaku persepsian yang beranggapan bahwa pembukuan mudah untuk dilakukan perlu dipertahankan karena dua hal tersebut dapat meningkatkan minat atas pengadaan pembukuan.

5.3. Keterbatasan

Adapun keterbatasan dalam peneletian ini, yaitu peneliti luput untuk meneliti hubungan antara kontrol perilaku persepsian (perceived behavior control) dengan perilaku dalam hal pengadaan pembukuan dan hubungan antara minat (intention) dengan perilaku dalam hal pengadaan pembukuan. Saran untuk penelitian selanjutnya dapat melengkapi kekurangan dari penelitian ini agar model TPB lebih lengkap.

37 DAFTAR PUSTAKA

Ajzen, Icek. 1991. The theory of planned behavior. Organizational behavior and human decision processe. Vol. 50.

Ajzen, Icek., Brown, C. dan Carvajal, F. 2004. Explaining the Discrepancy Between Intentions and Actions: TheCase of Hypothetical Bias in Contingent Valuation. University of Massuchu.selts. Amherst.

Dharmmesta, B., Khasanah, U. 1999. Theory of Planned Behavior: An Application to Transport Service Consumer. Gajah Mada International Journal of Business. Vol 1.

Ferdinand, Augusty. (2006). Structural Equation Modelling Dalam Penelitian Manajemen. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

Ghozali, Imam. 2005. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS Edisi Keempat. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

Handayani, Rini. 2007. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Minat Pemanfaatan Sistem Informasi dan Penggunaan Sistem Informasi.

Simposium Nasional Akuntansi X. Surabaya.

Hartoko, Alfa. 2010. 400 Tools Dahsyat untuk Mengelola Bisnis UKM. Jakarta : PT Elex Media Komputindo.

http://www.depkop.go.id/index.php?option=com_phocadownload&view=categor y&id=118:data-umkm-2013&Itemid=93, Data UMKM 2013, diunduh 1 Februari 2014

http://jurnalakuntansikeuangan.com/2012/08/apakah-perusahaan-kecil-perlu-menerapkan-pembukuan-akuntansi/, diunduh 1 Februari 2014.

http://www.pajak.go.id/content/seri-kup-pembukuan-dan-pencatatan-bagi-wajib-pajak, diunduh 1 Februari 2014.

http://people.umass.edu.ajzen/, Theory of Planned Behavior, diunduh Maret 2014.

Jogiyanto, H. 2007. Sistem Informasi Keperilakuan (Edisi Revisi Ed).

Yogyakarta: Badan Penerbit C.V Andi Offset.

Kinanti, F. dan Baridwan Z. 2013. Analisis Determinan Sistem Informasi E-Ticketing: Pendekatan Extended Theory of Planned Behaviour. Malang:

Badan Penerbit Universitas Brawijaya.

Lin, Hsiu-Fen. 2005. Predicting consumer intentions to shop online: An empirical test of competing theories. Electronic Commerce Research and Applications. No. 6. Februari: 433–442.

Nuary, F. D. 2010. Implementasi Theory of Planned Behavior dalam Adopsi E-commerce. Surakarta: Badan Penerbit Universitas Sebelas Maret.

Republik Indonesia. Undang – Undang Replubik Indonesia No. 16 Tahun 2008 tentang Usaha Kecil, Mikro, dan Menengah.

Republik Indonesia. Undang – Undang Replubik Indonesia No. 20 Tahun 2000 tentang KUP pasal 1 angka 26.

Sekaran, Uma. 2003. Research Methods for Business. USA: John Willey & Sons, Inc.

Sekarini, A. Y. 2013. Analisis Pengaruh Minat Pemanfaatan dan Penggunaan Sistem Informasi Terhadap Kinerja Individu Dengan Menggunakan Model UTATUT. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

Dalam dokumen FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MINAT PELAKU USAHA MIKRO KECIL MENENGAH ATAS PENGADAAN PEMBUKUAN (Studi pada UMKM di Kota Salatiga) KERTAS KERJA (Halaman 32-0)