HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN
5.3. Uji Kualitas Data
Jenis data penelitian adalah data primer. Karena itu sebelum melakukan pengujian data, baik untuk deskripsi data penelitian maupun untuk pengujian asumsi klasik dan pengujian hipotesis, perlu dilakukan uji validitas dan uji reabilitas data.
5.3.1. Uji validitas
Uji validitas instrumen dilakukan dengan menggunakan software SPSS.
Hasil pengujian nilai validitas dari setiap instrumen yang dapat dilihat pada kolom Corrected Item-Total Correlation. Ghozali (2013:53) menyatakan bahwa jika nilai korelasi yang diperoleh lebih besar dari pada nilai kritis (r hitung > r tabel), instrumen tersebut dikatakan valid. Jumlah responden yang digunakan untuk uji validitas adalah sebanyak 30 orang, dengan nilai df (degree of freedom) = n-2, n merupakan jumlah responden uji validitas dengan taraf
signifikansi 5% sehingga diperoleh nilai r tabel, yaitu sebesar 0,36. Berdasarkan hasil uji validitas yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa semua item pertanyaan pada variabel independen dan variabel dependen adalah valid seperti terlihat pada Tabel 5.7. di bawah ini.
Tabel 5.7. Uji Validitas Variabel
Variabel Butir
56 Sumber : hasil penelitian, 2016 (data diolah)
5.3.2. Uji reliabilitas
Setelah dilakukan uji validitas, tahap selanjutnya adalah melakukan uji reliabilitas data yaitu untuk menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur dapat dipercaya. Uji reliabilitas dapat diketahui dengan melihat nilai cronbach’s alpha.
Ghozali (2013:48) menyatakan apabila nilai cronbach’s alpha lebih besar dari 0,7 maka kuesioner penelitian tersebut dinyatakan reliable. Hasil pengujian seperti yang terlihat pada Tabel 5.8. menunjukkan bahwa nilai cronbach’s alpha untuk semua variabel lebih besar dari 0,7. Hal ini menunjukkan bahwa kuesioner penelitian ini reliabel.
Tabel 5.8 Uji Reliabilitas Variabel
Variabel Cronbach
Alpha
Batas
Reliabilitas Ket Keterlambatan penyerapan
anggaran (Y) 0,833 0,7 Reliabel
Sumber daya manusia (X1) 0,851 0,7 Reliabel Pengadaan barang dan jasa
(X2) 0,889 0,7 Reliabel
Surat permintaan pembayaran
langsung (X3) 0,946 0,7 Reliabel
Sistem pengendalian intern
pemerintah (X4) 0,919 0,7 Reliabel
Sumber : hasil penelitian, 2016 (data diolah) 5.4. Uji Asumsi Klasik
Pengujian data penelitian dilakukan dengan model regresi linear berganda.
Perlu dilakukan uji asumsi klasik untuk mengetahui apakah model regresi dapat diterima secara ekonometrik atau tidak. Uji asumsi klasik yang dilakukan dalam penelitian ini adalah uji normalitas, uji multikolonieritas, dan uji heteroskedastisitas sedangkan uji autokorelasi tidak perlu dilakukan karena data yang digunakan dalam penelitian adalah cross-section.
5.4.1. Uji normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal atau tidak sehingga dapat dilihat normal tidaknya data yang akan dianalisis. Uji normalitas dalam penelitian ini dilakukan dengan 2 cara, yaitu analisis statistik dengan menggunakan uji non parametrik Kolmogorov-Smirnov dan analisis grafik dengan melihat grafik histogram dan grafik normal plot.
1. Uji Analisis analisis statistik dengan menggunakan uji non-parametrik
58
Ghozali (165:2013), menyatakan bahwa jika nilai probabilitas asymp.sig (2-tailed) pada uji Kolmogorov-Smirnov lebih besar dari 0,05 maka dapat dinyatakan
bahwa data berdistribusi normal. Sebaliknya jika probabilitas asymp.sig (2-tailed) lebih kecil dari 0,05, dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi tidak normal.
Tabel 5.9 menunjukkan bahwa nilai Kolmogorov-Smirnov adalah sebesar 0,069 dengan tingkat signifikansi sebesar 0,200. Karena nilai asymp.sig (2-tailed) lebih besar dari 0,05, dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi normal.
Tabel 5.9 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Uraian Unstandardized Residual
N 122
Normal Parametersa,b Mean 0.0000000
Std.
Deviation .22527071
Most Extreme Differences
Absolute 0.069
Positive 0.069
Negative -0.049
Test Statistic 0.069
Asymp. Sig. (2-tailed) 0.200c,d
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : hasil penelitian, 2016 (data diolah)
2. Analisis grafik dengan melihat grafik histogram dan grafik normal plot Ghozali (2013:160) menyatakan bahwa salah satu cara untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara dua observasi dengan distribusi normal dan dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal.
Hasil analis grafik penelitian dapat dilihat pada Gambar 5.1. dan Gambar 5.2. di bawah ini.
Gambar 5.1. Grafik Histogram Sumber : hasil penelitian, 2016 (data diolah)
Gambar 5.2. Grafik Normal P- Plot Sumber : hasil penelitian, 2016 (data diolah)
60
Tampilan grafik histogram pada Gambar 5.1. menunjukkan bahwa grafik histogram pola distribusi tidak menceng ke kiri atau ke kanan dan normal.
Sedangkan Gambar 5.3. menunjukkan bahwa titik-titik pada grafik normal plot menyebar di sekitar garis normal, serta penyebarannya tidak menjauh dari garis diagonal. Kedua grafik ini menunjukkan bahwa model regresi tidak menyalahi asumsi normalitas.
Berdasarkan hasil uji normalitas dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov dan dengan melihat uji grafik di atas, dapat disimpulkan bahwa data
mempunyai distribusi normal.
5.4.2. Uji multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan ada tidaknya korelasi antar variabel independen. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolonieritas di dalam model regresi penelitian ini digunakan 2 cara yaitu dengan menganalisis matriks korelasi variabel-variabel independen dan dengan melihat nilai tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF).
1. Analisis matriks korelasi variabel-variabel independen Tabel 5.10. Korelasi Koefisien
Model SDM PBJ SPP-LS SPIP
Correlations Sumber Daya Manusia
(SDM) 1.000 -0.081 0.229 0.096 Sumber : hasil penelitian, 2016 (data diolah)
Tabel 5.10. menunjukkan bahwa koefisien korelasi setiap variabel independen lebih kecil dari 0,9. Hal ini berarti bahwa tidak ada korelasi antar variabel independen dengan kata lain tidak ada multikolonieritas.
2. Nilai tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF).
Tabel 5.11. Uji Multikolonieritas
Model
a. Dependent Variable: Keterlambatan Penyerapan Agggaran Sumber : hasil penelitian, 2016 (data diolah)
Pada Tabel 5.11. terlihat bahwa variabel independen memiliki nilai VIF di bawah 10 dan nilai tolerance tidak kurang dari 0,1. Hal ini berarti bahwa tidak ada korelasi antar variabel independen yang artinya tidak ada multikolonieritas.
Berdasarkan 2 cara pendeteksi ada tidaknya multikolonieritas di dalam model regresi di atas, dapat disimpulkan bahwa antar variabel sumber daya manusia, pengadaan barang dan jasa, surat permintaan pembayaran langsung, dan sistem pengendalian intern pemerintah tidak terjadi masalah multikolonieritas.
62
5.4.3. Uji heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Peneliti ini menggunakan uji glejser yaitu dengan meregres nilai absolut residual terhadap variabel independen untuk melihat apakah terdapat gejala heteroskedastisitas atau tidak.
Tabel 5.12. Uji Heteroskedastisitas
Model
Sumber : hasil penelitian, 2016 (data diolah)
Tabel 5.12. menunjukkan bahwa nilai sig untuk semua variabel independen lebih besar dari 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa dalam model regresi tidak terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang artinya tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.