HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian .1 Deskriptif Data .1 Deskriptif Data
4.1.4 Uji Asumsi Klasik .1 Uji Normalitas .1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Uji normalitas dapat dilihat melalui grafik Histogram dan grafik P-P Plots. Pada uji grafik, data yang memiliki pola seperti lonceng pada diagram histogram dan pada grafik P-P Plots titik-titik yang menyebar disekitar garis diagonal merupakan data yang baik. Berikut ini hasil uji normalitas berdasarkan grafik.
Gambar 4.1 Grafik Histogram
Gambar 4.2 Normal P-P Plot
Dilihat dari grafik Histogram dan grafik P-P Plot diatas maka dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal karena data memiliki pola seperti lonceng pada diagram histogram dan pada grafik PP Plots titik-titik yang menyebar disekitar garis diagonal.
Melakukan uji normalitas menggunakan grafik tidaklah cukup, diperlukan perhitungan secara statistik untuk membuktikannya. Oleh karena itu dilakukan dengan uji Kolmogorov Smirov dengan kriteria sebagai berikut:
1. Nilai Signifikan <0,05, maka distribusi data adalah tidak normal 2. Nilai Signifikan > 0,05, maka distribusi data adalah normal
Berdasarkan Tabel 4.4 berikut ini dapat dilihat bahwa data dalam penelitian ini terdistribusi secara normal
Tabel 4.4 Uji Kolmogrov Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardi zed Residual
N 40
Normal Parametersa,b
Mean 0E-7 Std. Deviation ,34780087 Most Extreme Differences Absolute ,103 Positive ,056 Negative -,103 Kolmogorov-Smirnov Z ,651
Asymp. Sig. (2-tailed) ,790
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : Data Primer diolah, 2016
Hasil pengujian yang ditunjukkan pada tabel 4.4 yaitu nilai Kolmogorov Smirnov sebesar 0,651 dengan value 0,790. Karena p-value > 0.05 berarti data berdistribusi normal.
4.1.4.2 Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui hubungan yang bermakna (korelasi) antara setiap variabel bebas dalam suatu model regresi. Model regresi yang baik adalah tidak terjadai korelasi diantara variabel bebas. Multikoleniaritas dapat dilihat dari nilai tolerance/ variance inflation factor (VIF). Jika nilai tolerance lebih besar dari 0,10/ VIF kurang dari 10, maka dapat dikatakan model telah bebas dari masalah multikolinearitas.
Tabel 4.5 Uji Multikolinearitas
Variabel Tolerance VIF
Kualitas Sistem Informasi (X1) 0,990 1,010
Kualitas Informasi (X2) 0,963 1,038
Perceived Usefulness (X3) 0,961 1,041
Sumber : Data Primer diolah, 2015
Berdasarkan tabel 4.5 diketahui bahwa nilai Tolerance semua variabel independen > 0.10 yaitu sebesar 0,990, 0,963 dan 0.961 dengan nilai VIF semua variabel independen kurang dari 10 yaitu sebesar 1.010, 1.038 dan 1.041 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel tersebut tidak terjadi multikolinieritas.
4.1.4.3 Uji Heterokedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Gambar 4.3 Grafik Scatterplot
Dari grafik Scatterplot dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar dan tidak membentuk pola tertentu dan titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka heteroskedastisitas tidak terjadi.
4.1.5 Uji Hipotesis
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi linear berganda dengan bantuan program SPSS 20. Analisis regresi linier berganda dilakukan untuk mencari pengaruh dua variabel bebas atau lebih terhadap variabel terikat. Besarnya pengaruh tersebut dapat dilihat pada tabel 4.6 dibawah ini:
Tabel 4.6 Analisis Regresi Berganda Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 2,277 1,174 1,939 ,060 Kualitas Sistem Informasi ,228 ,172 ,200 1,326 ,013 Kualitas Informasi ,418 ,168 ,380 2,485 ,018 Perceived Usefulness -,152 ,167 -,139 -,909 ,369
a. Dependent Variable: Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Akuntansi
Sumber : Data Primer diolah, 2016
Hasil perhitungan pada tabel 4.6 (coefficients) diperoleh nilai persamaan regresi linier berganda sebagai berikut:
4.1.5.1 Uji Koefisien Determinasi
Nilai Nilai Koefisien Determinasi ini mencerminkan seberapa besar variasi dari variabel terikat Y dapat diterangkan oleh variabel bebas X. Bila nilai koefisien determinasi sama dengan 0 (Adjusted R² = 0), artinya variasi dari Y tidak dapat diterangkan oleh X sama sekali. Sementara bila Koefisien Determinasi = 1, artinya variasi dari Y secara keseluruhan dapat diterangkan oleh X. Dengan kata lain bila Koefisien Determinasi = 1, maka semua titik pengamatan berada tepat pada garis regresi. Nilai Koefisien Determinasi dapat dilihat pada tabel 4.7 yaitu sebesar 0,122.
Tabel 4.7 Uji Koefisien Determinasi Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 ,436a ,190 ,122 ,36200
a. Predictors: (Constant), Perceived Usefulness, Kualitas Sistem Informasi, Kualitas Informasi
b. Dependent Variable: Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Akuntansi
Sumber : Data Primer diolah, 2016
Hal ini menunjukkan bahwa dalam penelitian ini variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen sebesar 12,2%, sedangkan sisanya yaitu sebesar 87,8% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam penelitian ini.
4.1.5.2 Uji F (Simultan)
Uji statistik F menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara simultan terhadap variabel dependen. Apabila nilai signifikansi < 0,05 berarti bahwa variabel independen secara bersamaan memiliki pengaruh terhadap variabel dependen.
Tabel 4.8 Uji F (Simultan)
ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 1,106 3 1,369 2,814 ,000b Residual 4,718 36 ,131
Total 5,824 39
a. Dependent Variable: Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Akuntansi
b. Predictors: (Constant), Perceived Usefulness, Kualitas Sistem Informasi, Kualitas Informasi
Sumber : Data Primer diolah, 2016
Berdasarkan tabel tersebut dapat dilihat bahwa dalam penelitian ini variabel independent mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel independen dengan nilai signifikansi 0,000 .
4.1.5.3 Uji t (Parsial)
Uji t digunakan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Hipotesis diterima jika nilai signifikansinya lebih kecil dari 0,05 dan hipotesis ditolak jika nilai signifikansinya lebih besar dari 0,05.
Tabel 4.9 Uji t (Parsial) Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 2,277 1,174 1,939 ,060 Kualitas Sistem Informasi ,228 ,172 ,200 1,326 ,013 Kualitas Informasi ,418 ,168 ,380 2,485 ,018 Perceived Usefulness -,152 ,167 -,139 -,909 ,369
a. Dependent Variable: Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Akuntansi
Sumber : Data Primer diolah, 2016 4.2 Pembahasan
a. Pengujian Hipotesis Pengaruh Kualitas Sistem Informasi terhadap Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Akuntansi
Nilai signifikansi variabel Kualitas Sistem Informasi sebesar 0,013. Hal menunjukkan bahwa nilai signifikansi variabel ini lebih kecil dari 0,05. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, hipotesis akan diterima jika nilai signifikansi kurang dari 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis 1 diterima yang berarti kualitas sistem informasi berpengaruh terhadap kepuasan pengguna sistem informasi akuntansi.
Hal ini menjelaskan bahwa kemudahan untuk menggunakan kembali aplikasi SIMDA, walaupun sudah lama tidak menggunakannya lagi mampu memberikan kepuasan, kemudahan aplikasi SIMDA untuk dipelajari oleh orang yang pertama kali menggunakan mudah untuk dipahami, dan kecanggihan aplikasi SIMDA sehingga pengguna mampu menggunakannya dengan baik, dan pada akhirnya memberikan kepuasan bagi pengguna sistem informasi akuntansi. Faktor lain yaitu kualitas
sistem informasi yang digunakan mampu meningkatkan produktivitas kinerja. Hasil penelitian ini didukung dengan penelitian yang dilakukan oleh Istianingsih dan Wijanto (2008), Purwaningsih (2010), serta Tjakrawala dan Cahyo (2010) yang menunjukkan bahwa kualitas sistem informasi berpengaruh terhadap kepuasan pengguna sistem informasi. Kesimpulan kualitas sistem informasi berpengaruh terhadap kepuasan pengguna sistem informasi.
b. Pengujian Hipotesis Pengaruh Kualitas Informasi terhadap Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Akuntansi
Nilai signifikansi variabel kualitas informasi sebesar 0,018. Hal ini berati bahwa nilai signifikansi variabel keahlian pemakai lebih kecil dari 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis 2 diterima yang berarti kualitas sistem informasi berpengaruh terhadap kepuasan pengguna sistem informasi akuntansi.
Hal ini menjelaskan bahwa akurasi dari informasi yang dihasilkan aplikasi SIMDA memberikan kepuasan, ketepat waktuan informasi yang dihasilkan aplikasi SIMDA mendorong pengguna sistem informasi untuk memberikan informasi yang lengkap dan jelas kepada pimpinan, dan keandalan informasi yang dihasilkan aplikasi SIMDA memberikan dampak baik dalam menggunakannya dan pada akhirnya memberikan kepuasan bagi pengguna sistem informasi. Faktor lain yaitu kualitas informasi yang dihasilkan aplikasi SIMDA relevan sehingga informasi memberikan gambaran kinerja perusahaan yang baik. Hasil penelitian ini
didukung dengan hasil penelitian dilakukan oleh Istianingsih dan Wijanto (2008), Purwaningsih (2010), serta Tjakrawala dan Cahyo (2010) yang menunjukkan bahwa kualitas informasi berpengaruh terhadap kepuasan pengguna sistem informasi. Kesimpulan kualitas informasi berpengaruh terhadap kepuasan pengguna sistem informasi.
c. Pengujian Hipotesis Pengaruh Perceived Usefulness terhadap Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Akuntansi
Nilai signifikansi variabel perceived usefulness sebesar 0,369, nilai tersebut dapat dilihat dalam tabel 4.9. Nilai signifikansi variabel perceived usefulness lebih besar dari 0,05. Hal ini menunjukkan hipotesis 3 juga ditolak yang berarti bahwa perceived usefulness tidak memiliki pengaruh terhadap kepuasan pengguna sistem informasi akuntansi.
Hal ini menjelaskan bahwa pengguna sistem informasi merasa puas pada tingkat akurasi informasi yang dihasilkan ketimbang produktivitas pemakai, pengguna sistem informasi merasa puas melihat isi informasi yang memadai ketimbang peningkatan kinerja, dan pengguna sistem informasi merasa puas pada penggunaan aplikasi yang baik ketimbang waktu untuk menyelesaikan tugas dan pada akhirnya tidak memberikan kepuasan bagi pengguna sistem informasi serta terdapat faktor lain yaitu fitur aplikasi SIMDA belum lengkap sehingga manfaat yang diperoleh belum maksimal dan berdampak pada tingkat kepuasan pengguna sistem informasi rendah. Hasil penelitian ini tidak didukung dengan penelitian yang dilakukan oleh Istianingsih dan Wijanto (2008) serta Tjakrawala
dan Cahyo (2010) yang menunjukkan bahwa perceived usefullness berpengaruh terhadap kepuasan pengguna sistem informasi
d. Pengujian Hipotesis Pengaruh Kualitas Sistem Informasi, Kualitas Informasi dan Perceived Usefulness terhadap Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Akuntansi
Pada tabel 4.8 nilai signifikan pada F dapat dilihat bahwa nilai Fhitung yaitu sebesar 1,106 dan Ftabel sebesar 1,369 dengan taraf signifikansi yaitu 0,000ᵇ (<0,05). Berdasarkan hal tersebut maka hipotesis 4 diterima. Ini menunjukkan bahwa Kualitas Sistem Informasi, Kualitas Informasi dan Perceived Usefulness berpengaruh secara simultan terhadap Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Akuntansi.
BAB 5