Pengaruh Faktor Kecocokan Tugas-Teknologi dan Pemamfaatan teknologi Informasi Terhadap kinerja akuntan Publik : studi empiris kantor akuntan publik di jakarta selatan

(1)

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang

Perkembangan teknologi informasi yang pesat saat ini mempunyai

dampak yang luar biasa pada berbagai bidang dan sektor kegiatan. Di antara

implikasi yang relatif besar ialah pada disiplin ilmu dan praktek akuntansi.

Dibidang akuntansi, perkembangan teknologi informasi telah banyak

membantu meningkatkan sistem informasi akuntansi. Peningkatan penggunaan

teknologi komputer sebagai salah satu bentuk teknologi informasi telah banyak

mengubah pemrosesan data akuntasi secara manual menjadi otomatis. Dengan

otomatisasi atau sistem informasi yang berdasarkan pada komputer berbagai

fungsi dapat dilakukan secara tepat dan cepat. Di setiap organisasi yang ada

saat ini telah banyak tersedia peralatan dengan teknologi tinggi yang bernilai

sangat mahal. Peralatan tersebut digunakan untuk mendukung sistem informasi

yang mereka butuhkan, sehingga diharapkan akan mampu meningkatkan

kinerja individu maupun kinerja organisasi (Sunarta, 2005:880). Profesi yang

tidak dapat lepas dari kemajuan teknologi informasi yaitu profesi akuntan

publik. Para akuntan tidak dapat lagi menghindari kemajuan teknologi

(tepatnya teknologi informasi dan komunikasi) sebagai salah satu komponen

sumberdaya sistem (informasi) akuntansi.

Perkembangan teknologi yang begitu pesat telah mempengaruhi

berbagai aspek tidak terkecuali profesi akuntan publik. Pengetahuan tentang

(2)

dikuasai oleh akuntan publik. Penelitian yang dilakukan oleh Gultom (1993)

yang dikutip oleh Adnyana dan Indriantoro (2000:460) berkenaan dengan

persepsi akuntan di Indonesia terhadap pengetahuan akuntansi dan pengetahuan

teknologi informasi terjalin antara satu dengan yang lainnya. Sebagian

pengetahuan teknologi informasi harus dikuasai oleh profesi akuntan.

Sistem informasi telah membuat perubahan yang fundamental pada

pekerjaan dan peran akuntan. Keahlian dan pengetahuan yang baru

dipersyaratkan untuk memenuhi perubahan-perubahan tersebut. Komputer

diperkenalkan untuk membantu memenuhi tujuan perusahaan dan diterapkan

dalam praktik keseharian guna mempertinggi kualitas kerja personil organisasi

yang melibatkan akuntan didalamnya (Adnyana dan Indriantoro, 2000:460).

Menurut Goodhue dan Thompson (1995) dalam Susanto (1999:100)

penelitian yang menguji efektifitas sistem informasi dalam peningkatan kinerja

dapat diklasifikasikan menjadi dua:

1. Penelitian yang menekankan pada aspek pemanfaatan teknologi

informasi dan

2. Penelitian yang difokuskan pada faktor kesesuaian tugas-teknologi.

Menurut Goodhue dan Thompson (1995) dalam Susanto (1999:97)

sebagaimana dikutip oleh Wrediningtyas (2005). aliran yang memfokuskan

pada aspek pemanfaatan teknologi informasi mempunyai beberapa kelemahan,

yaitu:

1. Pemanfaatan teknologi informasi tidak selalu sukarela. Pemakai kadang

(3)

dilakukannya sudah dirancang sedemikian rupa sehingga harus

diselesaikan dengan memanfaatkan teknologi yang bersangkutan. Dalam

situasi ini dampak kinerja lebih dihasilkan oleh faktor kecocokan

tugas-teknologi dari pada pemanfaatan tugas-teknologi informasi.

2. Pemanfaatan teknologi informasi yang tinggi belum tentu menghasilkan

kinerja yang tinggi. Pemanfaatan teknologi informasi yang jelek tidak

akan menghasilkan kinerja yang baik meskipun berlangsung dengan

sukarela.

Kecocokan tugas teknologi didefinisikan sebagai suatu derajat

seberapa tinggi teknologi membantu individu dalam menjalankan serangkaian

tugas-tugasnya. Secara lebih spesifik, kecocokan tugas teknologi merupakan

keselarasan antara tuntutan yang ada dalam tugas dan fungsionalitas teknologi.

Interaksi antara tugas dan teknologi merupakan antecedent bagi kecocokan tugas-teknologi. Tugas-tugas tertentu memerlukan teknologi tertentu yang

fungsional. Apabila kesenjangan antara tuntutan yang ada dalam tugas dan

fungsional teknologi semakin lebar, maka tingkat kecocokan tugas-teknologi

akan menurun.

Kinerja adalah hasil atau tingkat keberhasilan seseorang secara

keseluruhan selama periode tertentu di dalam melaksanakan tugas

dibandingkan dengan berbagai kemungkinan, seperti standar hasil kerja, target

atau sasaran atau kriteria yang telah ditentukan terlebih dahulu dan telah

disepakati bersama. Untuk menguji pengaruh sistem informasi terhadap

(4)

juga mempunyai kelemahan dalam peningkatan kinerja. Peningkatan kinerja

tidak hanya di pengaruhi oleh faktor kecocokan tugas-teknologi saja

melainkan tergantung juga pada faktor-faktor lain (misal faktor kebiasaan

seseorang). Dalam hal ini penelitian terhadap faktor kecocokan

tugas-teknologi akan bermanfaat jika dikombinasikan dengan faktor pemanfaatan

dan dampak terhadap kinerja (Goodhue dan Thompson, 1995 dalam

Wrediningtyas, 2005).

Penelitian ini merupakan replikasi dari penelitian yang dilakukan oleh

Wrediningtyas (2005). Penelitian sekarang terdapat perbedaan- perbedaan

dengan penelitian sebelumnya, perbedaaan itu antara lain:

1. Penelitian sebelumnya menggunakan ukuran variabel kecocokan

tugas-teknologi yaitu tingkat rinci yang tepat, keakuratan, kompatibilitas,

lokabilitas, aksesbilitas, arti data, asistensi, kemudahan penggunaan

perangkat keras atau lunak, keandalan sistem, kemuktahiran, presentasi,

kekacauan. Penelitian sekarang menggunakan ukuran variabel kecocokan

tugas-teknologi yaitu keakuratan, kompatibilitas, aksesbilitas, asistensi,

keandalan sistem, kemuktahiran, presentasi, kekacauan. Penelitian

sebelumnya menggunakan ukuran variabel pemanfaatan teknologi informasi

yaitu intensitas penggunaan, frekuensi penggunaan, jumlah perangkat lunak

tau software yang digunakan. Penelitian sekarang menggunakan ukuran

variabel pemanfaatan teknologi informasi yaitu intensitas penggunaan,

frekuensi penggunaan, jumlah perangkat lunak atau software yang

(5)

menggunakan persepsi dampak kinerja sedangkan penelitian sekarang

menggunakan ukuran kinerja (tekanan, tujuan, target dan tanggung jawab).

2. Responden penelitian sebelumnya ialah auditor dari beberapa Kantor

Akuntan Publik yang berada di Semarang, Surabaya, dan Solo. Responden

penelitian yang dijadikan sampel dalam penelitian ini adalah auditor,

konsultan, dan staff dari tingkat manajer ke bawah yang bekerja pada kantor

akuntan publik yang berada di wilayah Jakarta Selatan minimal bekerja

selama 1 bulan, menggunakan komputer, pernah melaksanakan audit,

berlatar belakang pendidikan minimal SMA dan berusia minimal 20 tahun.

3. Penelitian sebelumnya menggunakan metode Structural Equation Modelling

(SEM) dari paket software statistic AMOS 5.0 sedangkan penelitian

sekarang menggunakan metode Structural Equation Modelling dengan program Lisrel 8.54.

Hasil penelitian sebelumnya menunjukkan faktor kesesuaian

tugas-teknologi dan pemanfaatan tugas-teknologi berpengaruh terhadap kinerja akuntan

publik. Sehingga penelitian ini menyarankan agar faktor kecocokan

tugas-teknologi dan pemanfaatan tugas-teknologi informasi di pertimbangkan dalam

pengembangan suatu sistem informasi dalam suatu organisasi bisnis.

Berdasarkan uraian-uraian diatas, peneliti tertarik untuk menelitinya

(6)

B. Perumusan Masalah

Berdasarkan uraian tersebut diatas, maka masalah dalam penelitian ini

dirumuskan sebagai berikut:

1. Apakah faktor kecocokan tugas-teknologi mempunyai pengaruh terhadap

kinerja akuntan publik?

2. Apakah pemanfaatan teknologi informasi mempunyai pengaruh terhadap

kinerja akuntan publik?

3. Apakah faktor kecocokan tugas-teknologi mempunyai pengaruh terhadap

pemanfaatan teknologi informasi?

C. Pembatasan Masalah

Berdasarkan perumusan masalah diatas, pembatasan masalah dalam

penelitian ini hanya terletak pada teknologi informasi mempunyai dampak

positif terhadap kinerja individual maka teknologi informasi tersebut harus

dapat dimanfaatkan dan mengandung faktor kecocokan tugas-teknologi yang

menunjukkan kecocokan tugas yang didukungnya. Penelitian ini terbatas pada

auditor, konsultan, dan staff dari tingkat manajer ke bawah yang bekerja pada

(7)

D. Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini sebagai berikut

1. Untuk menganalisis apakah faktor kecocokan tugas-teknologi mempunyai

pengaruh terhadap kinerja akuntan publik.

2. Untuk menganalisis apakah pemanfaatan teknologi informasi mempunyai

pengaruh terhadap kinerja akuntan publik.

3. Untuk menganalisis apakah faktor kecocokan tugas-teknologi mempunyai

pengaruh terhadap pemanfaatan teknologi informasi.

E. Kegunaan Penelitian

Kegunaan dalam penelitian ini antara lain:

1. Kantor Akuntan Publik (KAP), yaitu KAP dapat melakukan keputusan

investasi dalam teknologi informasi dengan mempertimbangkan dampak

pemanfaatan teknologi terhadap kinerja dan dapat memberikan kontribusi

kepada akuntan publik mengenai pentingnya kecocokan antara tugas dan

fungsionalitas teknologi.

2. Pihak lain, yaitu menambah pengetahuan, wawasan bagi rekan-rekan

mahasiswa khususnya mahasiswa Fakultas Ekonomi Dan Ilmu Sosial UIN

Syarif Hidayatullah Jakarta serta sebagai referensi bagi peneliti

selanjutnya.

3. Penulis, yaitu menambah pengetahuan, wawasan dan keterampilan penulis

dan juga sebagai sarana bagi penulis dalam mengkaji tori-teori yang telah

(8)

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA A. Definisi Teknologi Informasi

Teknologi informasi didefinisikan oleh berbagai pendapat antara lain:

1. Haag dan Keen (1996) dalam Triwahyuni (2003:2), mendefinisikan

teknologi informasi sebagai berikut:

“Teknologi informasi adalah seperangkat alat yang membantu anda bekerja dengan informasi dan melakukan tugas-tugas yang berhubungan dengan pemrosesan informasi”.

2. Martin (1999) dalam Triwahyuni (2003:2), mendefinisikan teknologi

informasi sebagai berikut:

“Teknologi informasi tidak hanya terbatas pada teknologi komputer (perangkat keras maupun perangkat lunak) yang digunakan untuk memproses dan menyimpan informasi, melainkan juga mencakup teknologi komunikasi untuk mengirimkan informasi”.

3. Williams dan Sawyers (2003) dalam Triwahyuni (2003:2), mendefinisikan

teknologi informasi sebagai berikut:

“Teknologi informasi adalah teknologi yang menggabungkan komputer dengan jalur komunikasi berkecepatan tinggi yang membawa data, suara, dan video (Williams dan Sawyers).

Menurut Triwahyuni (2003:2), teknologi informasi adalah gabungan

antara teknologi komputer dan teknologi komunikasi. Penjelasan teknologi

yang mendasari teknologi informasi adalah sebagai berikut:

a. Teknologi Komputer

Teknologi komputer adalah teknologi yang berhubungan dengan

komputer termasuk peralatan-peralatan yang berhubungan dengan

(9)

Komputer adalah mesin serba guna yang dapat dikontrol dengan

program, digunakan untuk mengolah data menjadi informasi. Program

adalah deretan instruksi yang digunakan untuk mengendalikan komputer

sehingga komputer dapat melakukan tindakan sesuai dengan yang

dikehendaki oleh pembuatnya. Data adalah bahan mentah bagi komputer

yang dapat berupa angka maupun gambar. Informasi adalah bentuk data

yang telah diolah sehingga dapat menjadi bahan yang berguna untuk

pengambilan keputusan.

b. Teknologi Komunikasi

Teknologi telekomunikasi atau teknologi komunikasi adalah

teknologi yang berhubungan dengan komunikasi jarak jauh. Termasuk

dalam kategori ini adalah telepon, radio, dan televisi.

B. Kecocokan Tugas – Teknologi

Kecocokan tugas teknologi didefinisikan sebagai suatu derajat seberapa

tinggi teknologi membantu individu dalam menjalankan serangkaian

tugas-tugasnya. Secara lebih spesifik, kecocokan tugas teknologi merupakan

keselarasan antara tuntutan yang ada dalam tugas dan fungsionalitas teknologi.

Interaksi antara tugas dan teknologi merupakan antecedent bagi kecocokan tugas-teknologi. Tugas-tugas tertentu memerlukan teknologi tertentu yang

fungsional. Apabila kesenjangan antara tuntutan yang ada dalam tugas dan

fungsional teknologi semakin lebar, maka tingkat kecocokan tugas-teknologi

(10)

Penelitian yang memfokuskan pada pemanfaatan teknologi kebanyakan

menggunakan variabel sikap dan keyakinan pemakai sistem untuk

memprediksi pemanfaatan sistem informasi. Para peneliti lain mendasarkan

penelitiannya pada teori sikap dan perilaku aspek-aspek teknologi misalnya

sistem yang berkualitas tinggi mempengaruhi sikap pemakai sistem berupa

keyakinan dan afeksi terhadap sistem yang bersangkutan (Adnyana, 2000: 465).

Menurut Adnyana (2000:465) bagi aliran yang berfokus pada kecocokan

tugas dan teknologi, pemanfaatan sistem merupakan sesuatu yang

diasumsikan. Aliran ini memiliki argumen sebagai berikut dampak kinerja

akan dihasilkan dari kecocokan tugas teknologi apabila teknologi

menyediakan sarana dan dukungan yang cocok dengan yang diperlukan oleh

tugas yang didukungnya.

Kecocokan tugas teknologi dipengaruhi oleh interaksi antara

karakteristik-karakteristik sebagai berikut: individual pemakai, teknologi yang

digunakan, dan tugas yang berbasis teknologi. Kecocokan tugas-teknologi

secara lebih spesifik menunjukkan korespondensi antara kebutuhan tugas,

(11)

C. Pemanfaatan Teknologi Informasi

Pemanfaatan teknologi informasi merupakan manfaat yang diharapkan

oleh pengguna sistem informasi dalam melaksanakan tugasnya,

pengukurannya berdasarkan intensitas pemanfaatan, frekuensi pemanfaatan,

dan jumlah aplikasi atau perangkat lunak yang digunakan (Jin, 2003:3).

Investasi yang besar dalam teknologi informasi tidak akan bermanfaat apabila

teknologi tersebut tidak diterima oleh anggota organisasi. Lucas dan Spitler

(1999) sebagaimana dikutip oleh Jin (2003:2) mengemukakan bahwa agar

teknologi informasi dapat dimanfaatkan secara efektif, anggota dalam

organisasi harus dapat menggunakan teknologi informasi dengan baik

sehingga memberikan kontribusi terhadap kinerjanya. Oleh karena itu sangat

penting bagi anggota untuk mengerti dan memprediksi kegunaan sistem

tersebut. Tingkat pengembalian investasi akan kecil jika pekerja gagal

menerima teknologi tersebut atau tidak memanfaatkannya secara maksimal

sesuai dengan kemampuannya.

Goodhue dan Thompson (1995) serta Sugeng dan Indriantoro (1998)

mendefinisikan pemanfaatan teknologi informasi sebagai perilaku

menggunakan teknologi dalam menyelesaikan tugas. Pemanfaatan teknologi

informasi merupakan keputusan individu untuk menggunakan atau tidak

teknologi yang bersangkutan yang dipengaruhi oleh faktor yang menjadi

(12)

D. Kinerja Akuntan Publik

Jika dilihat dari asal katanya, kata kinerja adalah terjemahan dari kata

performance, yang menurut The Scribner-Bantam English Distionary, terbitan Amerika Serikat dan Canada (1979) dalam TB Sjafri Mangkuprawira (2007),

berasal dari akar kata “to perform” dengan beberapa “entries” yaitu:

1. Melakukan, menjalankan, melaksanakan (to do or carry out, execute);

2. Memenuhi atau melaksanakan kewajiban suatu niat atau nazar ( to discharge of fulfill; as vow);

3. Melaksanakan atau menyempurnakan tanggung jawab (to execute or complete an understaking); dan

4. Melakukan sesuatu yang diharapkan oleh seseorang atau mesin (to do what is expected of a person machine).

Menurut TB Sjafri Mangkuprawira (2007), terdapat berbagai pendapat

tentang kinerja antara lain:

1. Stolovitch and Keeps (1992) dalam TB Sjafri Mangkuprawira (2007),

mendefinisikan kinerja sebagai berikut:

(13)

2. Griffin (1987) dalam TB Sjafri Mangkuprawira (2007), mendefinisikan

kinerja sebagai berikut:

“Kinerja merupakan salah satu kumpulan total dari kerja yang ada pada diri pekerja”.

3. Casio (1992) dalam TB Sjafri Mangkuprawira (2007), mendefinisikan

kinerja sebagai berikut:

“Kinerja merujuk kepada pencapaian tujuan karyawan atas tugas yang diberikan”.

Kinerja auditor merupakan tindakan atau pelaksanaan tugas pemeriksaan

yang telah diselesaikan oleh auditor dalam kurun waktu tertentu. Kinerja

auditor adalah akuntan publik yang melaksanakan penugasan pemeriksaan

(examination) secara obyektif atas laporan keuangan suatu perusahaan atau organisasi lain dengan tujuan untuk menentukan apakah laporan keuangan

tersebut.

Kinerja dapat menjadi maju dan mencapai tingkat yang paling baik

dengan mengidentifikasi dan menganalisis aktivitas kerja. O’Brien (1996)

sebagaimana dikutip oleh Adnyana (2000:467) pada intinya, suatu organisasi

harus yakin bahwa para personil benar-benar melakukan aktivitas yang benar

dengan cara yang benar pula. Kinerja akuntan sewaktu menggunakan sistem

informasi tradisional sudah jauh berbeda dibandingkan dengan menggunakan

sistem informasi berbasis teknologi komputer (Adnyana, 2000:467).

Menurut Susanto (1999:100) dalam Wrediningtyas (2005)

mendefinisikan dampak kinerja sebagai pencapaian serangkaian tugas oleh

(14)

efisiensi, efektifitas atau kualitas tinggi. Tingkat kecocokan tugas-teknologi

yang tinggi akan dapat meningkatkan dampak kinerja pemakai teknologi tanpa

memperhatikan situasi apa teknologi dimanfaatkan (sukarela atau terpaksa).

Goodhue dan Thompson (1995) sebagaimana dikutip oleh Adnyana

(2000:467) mengungkapkan bahwa kinerja yang dihasilkan kecocokan

tugas-teknologi berimplikasi pada efesiensi, efektifitas dan kualitas yang lebih tinggi

terhadap pemanfaatan teknologi serta implikasi kinerja yang lebih baik pada

sistem informasi. Kinerja yang lebih baik tersebut tercapai karena dapat

memenuhi kebutuhan individual dalam melaksanakan dan meyelesaikan tugas.

E. Penelitian Terdahulu

Penelitian yang dilakukan oleh Goodhue dan Thompson (1995)

sebagaimana dikutip oleh Wrediningtyas (2005) menguji suatu model

komprehensif dari hubungan teknologi informasi dengan kinerja individual.

Model tersebut disebut sebagai model Rantai Teknologi-Kinerja.

Variabel-variabel yang digunakan adalah karakteristik tugas, karakteristik teknologi,

kesesuaian tugas-teknologi, pemanfaatan teknologi, dan dampak kinerja.

Sampel yang digunakan yaitu pemakai sistem informasi yang bekerja pada

perusahaan jasa transportasi dan jasa asuransi. Hasil pengujiannya terdapat

bukti empiris yang moderat bahwa evaluasi oleh pemakai atas kesesuaian

tugas-teknologi merupakan fungsi dari karakteristik teknologi dan

karakteristik tugas, serta terdapat bukti kuat bahwa untuk memprediksi kinerja

(15)

Penelitian yang dilakukan oleh Sugeng dan Indriantoro (1998) dalam

Wrediningtyas (2005) memiliki tujuan utama yaitu menguji secara empiris

sebagian dari model rantai teknologi-kinerja untuk membantu memperoleh

pemahaman yang lebih baik tentang kaitan antara sistem informasi dan kinerja

individual. Penelitian dilakukan pada perusahaan yang ditentukan berdasarkan

daftar perusahaan terkemuka di Indonesia yang termuat dalam buku The Top Companies and Big Groups in Indonesia yang diterbitkan oleh PT Kompas Indonesia edisi tahun 1995. Penelitian ini menemukan bukti yang kuat bahwa

untuk memprediksi dampak kinerja individual yang ditimbulkan oleh

teknologi informasi harus memasukkan baik faktor kecocokan tugas-teknologi

maupun pemanfaatan teknologi.

Penelitian yang dilakukan oleh Susanto dan Indriantoro (1999) dalam

Wrediningtyas (2005) merupakan penelitian lanjutan dari penelitian yang

dilakukan oleh Sugeng dan Indriantoro (1998) dalam Wrediningtyas (2005)

tentang peran faktor kecocokan tugas-teknologi dan pemanfaatan teknologi

informasi dalam menjelaskan kinerja individu. Penelitian ini menggunakan

sampel yang lebih luas baik dari segi bidang usaha maupun dari jenis

jabatannya sehingga daya generalisasi yang dihasilkan diharapkan lebih baik

daripada penelitian yang dilaksanakan Goodhue dan Thompson (1995) dalam

Wrediningtyas (2005) yang hanya menggunakan sampel dari dua bidang usaha

(perusahaan asuransi dan transportasi) serta Sugeng dan Indriantoro (1998)

dalam Wrediningtyas (2005) yang hanya menggunakan sampel dari level

(16)

bahwa dukungan faktor kecocokan tugas-teknologi dan pemanfaatan teknologi

informasi signifikan terhadap kinerja individu.

Penelitian yang dilakukan oleh Wrediningtyas (2005) merupakan

penelitian lanjutan dari penelitian-penelitian sebelumnya. Penelitian ini

menggunakan sampel dari beberapa Kantor Akuntan Publik (KAP) yang

berada di Semarang, Surabaya dan Solo. Hasil penelitian menunjukkan faktor

kesesuaian tugas-teknologi dan pemanfaatan teknologi informasi berpengaruh

terhadap kinerja akuntan publik.

F. Kerangka Teoritis dan Hipotesis

Penelitian ini menggunakan variabel eksogen sebanyak dua buah, yaitu

variabel kecocokan tugas-teknologi (X1) dan pemanfaatan teknologi informasi

(X1) sedangkan variabel endogen adalah ukuran kinerja akuntan publik (Y).

Tingkat Kecocokan tugas-teknologi yang tinggi akan dapat meningkatkan

kinerja pemakai teknologi informasi tanpa memperhatikan dalam situasi apa

teknologi tersebut digunakan (sukarela atau terpaksa). Teknologi dengan

fungsionalitas yang selaras dengan tuntutan yang ada dalam tugas dan

kemampuan akuntan akan membantu penyelesaian tugas dengan lebih cepat,

efektif dan lebih akurat. Teknologi yang berkualitas tinggi akan

mempengaruhi sikap pemakai sistem bahwa teknologi tersebut mempunyai

nilai kegunaan dan kepentingan yang selanjutya akan mempengaruhi pemakai

bahwa dengan menggunakan teknologi tersebut tugas-tugas yang dihadapi

(17)

diselesaikan dengan lebih mudah dan cepat karena bantuan teknologi, berarti

akan meningkatkan produktifitas dan efesiensi (kinerja).

Kerangka berfikir secara teoritis ini dapat dituangkan dalam sebuah

[image:17.595.98.544.183.547.2]

model penelitian sebagai berikut:

Gambar 2.1.

Kerangka Berfikir dan Hipotesis

H1

H3

H2

Berdasarkan kerangka teori dan kerangka berfikir, maka dapat dirumuskan

hipotesis penelitian sebagai berikut:

H1 : Faktor kecocokan tugas-teknologi mempunyai pengaruh terhadap kinerja

akuntan publik.

H2 : Pemanfaatan teknologi informasi mempunyai pengaruh terhadap kinerja

akuntan publik.

H3 : Faktor kecocokan tugas-teknologi mempunyai pengaruh terhadap

pemanfaatan teknologi informasi. Faktor Kecocokan

Tugas-Kinerja Akuntan Publik

(18)

BAB III

METODELOGI PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian

Tempat yang digunakan sebagai tujuan penelitian ini adalah Kantor

Akuntan Publik yang berada di wilayah Jakarta Selatan, untuk memperoleh

data yang berkaitan dengan permasalahan yang diteliti. Penelitian ini

ditujukan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh faktor kecocokan

tugas-teknologi dan pemanfaatan tugas-teknologi informasi terhadap kinerja akuntan

publik.

B. Metode Penentuan Sampel

Populasi menurut Sugiyono (2005:55) adalah wilayah generalisasi yang

terdiri atas objek/subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu

yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik

kesimpulannya. Populasi dalam penelitian adalah auditor, konsultan, dan staff

dari tingkat manajer ke bawah yang bekerja pada Kantor Akuntan Publik yang

berada di wilayah Jakarta Selatan.

Sampel yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 50 buah. Metode

sampling yang digunakan dalam penelitian ini adalah purposive sampling yang merupakan metode pengambilan sampel dengan didasarkan pada kriteria

tertentu. Kriteria penelitian yang dijadikan sampel dalam penelitian ini adalah

auditor, konsultan, dan staff dari tingkat manajer ke bawah yang bekerja pada

kantor akuntan publik yang berada di wilayah Jakarta Selatan minimal bekerja

(19)

belakang pendidikan minimal SMA dan berusia minimal 20 tahun. Kantor

Akuntan Publik yang dipilih hanya wilayah Jakarta Selatan saja yang terdaftar

pada Direktorat Ikatan Akuntan Indonesia (IAI) Jakarta.

C. Metode Pengumpulan Data

Instrumen penelitian menggunakan kuesioner dengan menggunakan skala

likert (Likert Scale). Joreskog (2002) sebagaimana dikutip oleh Ghazali, 2005:179) berpendapat bahwa data ordinal (termasuk disini data interval

dengan skala likert) harus diperlakukan sebagai data ordinal dan tidak boleh

diperlakukan sebagai data continous. Skala Likert yaitu metode yang mengukur

sikap dengan menyatakan setuju atau ketidaksetujuan terhadap subyek, objek

atau kejadian tertentu (Indriantoro, 2002:105). Kuesioner penelitian ini dibuat

sendiri oleh peneliti dengan cara memodifikasi dari kuesioner-kuesioner

sebelumnya. Prosedur pengumpulan data dilakukan dengan teknik

pengumpulan data yaitu riset kepustakaan dan penyebaran kuesioner pada

Kantor Akuntan Publik yang berada di wilayah Jakarta Selatan.

Oleh karena pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan

kuesioner, perlu uji validitas dan reliabilitas atas instrument penelitian ini. Uji

reliabilitas sebenarnya adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang

merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Suatu kuesioner dikatakan

reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah

konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Uji reliabilitas dengan menggunakan

(20)

untuk indikator yang mendapat koefisien lebih besar dari 0,60 dinyatakan

reliabel. Nunnally menjelaskan suatu konstruk atau variable dikatakan reliabel

jika memberikan nilai Cronbach Alpha > 0,60 (Ghazali, 2006: 42).

Uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu

kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner

mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner

tersebut. Jika r hitung lebih besar dari r tabel dan nilai positif maka butir atau

pertanyaan atau indikator tersebut dinyatakan valid.

D. Metode Analisa Data

1. Identifikasi Variabel

Penelitian ini menggunakan dua variabel diantaranya adalah sebagai berikut:

a. Variabel Endogen

Variabel Endogen yaitu variabel yang dipengaruhi oleh variabel eksogen

dan merupakan variabel antara artinya variabel endogen juga dapat

mempengaruhi variabel endogen lain dalam suatu model. Adapun

variabel endogen dalam penelitian ini adalah Kinerja Akuntan Publik

(Y).

b. Variabel Eksogen

Variabel Eksogen adalah variabel yang secara bebas berpengaruh

terhadap variabel endogen dalam suatu model. Adapun variabel eksogen

dalam penelitian ini adalah faktor kecocokan tugas-teknologi (X1) dan

(21)

2. Structural Equation Modelling (SEM)

Data yang telah dikumpulkan akan dianalisa dengan menggunakan

Structural Equation Modelling (SEM). SEM adalah salah satu teknik analisis data multivariate yang merupakan perpaduan atau gabungan antara analisis

jalur dan analisis faktor. Nama lain dari SEM yang cukup populer adalah

analisis variabel laten, analisis faktor konfirmatori, dan analisis LISREL

dengan memiliki dua karakteristik utama: (a) Estimasi berganda dan hubungan

interelasi dependen; (b) dimungkinkan melakukan pengukuran unobserved concept dalam proses estimasi.

SEM sebagai alat analisis multivariate hanya mengenal dua jenis skala

yaitu skala metric (interval/ratio) dan skala non metric. Oleh karena skor yang diperoleh mempunyai tingkat pengukuran ordinal, maka sebelum dianalisis,

indikator-indikator variabel tersebut akan ditransformasikan dari skala ordinal

menjadi skala interval dengan menggunakan program statistik LISREL 8.54.

Menurut Ferdinand (2000) sebagaimana dikutip oleh Jin (2003:12)

mengemukakan bahwa sebuah permodelan SEM yang lengkap pada dasarnya

terdiri dari model pengukuran (measurement model) dan model struktural (structural model). Model pengukuran ditujukan untuk mengkonfirmasi dimensi-dimensi yang dikembangkan pada sebuah faktor sedangkan model

struktural adalah model mengenai struktur hubungan yang membentuk atau

menjelaskan kausalitas antara faktor. SEM digunakan untuk menguji model

(22)

Variabel eksogen dalam penelitian ini adalah faktor kecocokan tugas–

teknologi dan pemanfaatan teknologi informasi. Sedangkan pula pada variabel

endogen dalam penelitian ini adalah kinerja akuntan publik.

Menurut Agoes (2003:122), dalam proses StructuralEquationModelling

(SEM) terdapat tujuh (7) tahapan penting ynag harus diperhatikan bila

menggunakan sebagai alat analisis data penelitian yaitu:

1. Model SEM berbasis teoritis yang kokoh.

Model penelitian selain menggambarkan adanya yaitu perubahan

dari satu variabel diasumsikan akan mempengaruhi variabel lainnya,

termasuk menentukan variabel-variabel yang mana termasuk sebagai

variabel eksogen dan variabel endogen.

2. Konstruksi analisis Jalur untuk Hubungan Kausal.

Dalam melakukan konstruksi analisis jalur, tidak hanya

menggambarkan adanya hubungan kausal semata, tetapi juga hubungan

korelasional yang mungkin terjadi sebagaimana dikatakan oleh Hair

(1998:594) dalam Agoes (2003:122) , “A path diagram is more than just a visual portrayal of the relationship among constructs (i.e., the dependent-independent variable relationship), out also aassociative relationship (correlations) among constructs and even indicators).” Dengan demikian, sebagaimana terlihat pada, juga diperlihatkan adanya hubungan kausal

antara dua variabel eksogen terhadap variabel endogen. Variabel eksogen

digambarkan memiliki hubungan korelasi, dan setiap variabel eksogen dan

(23)

3. Melakukan konversi diagram jalur ke dalam model pengukuran dan model

struktural.

4. Memilih Tipe input Matrik dan model estimasi.

Ada dua pilihan input matrik yaitu kovarian atau matrik korelasi.

Untuk penelitian ini digunakan input matrik korelasi, karena melihat data

pada pola hubungan antar responden. Besarnya sampel juga

mempengaruhi estimasi model. Hair (1998:604) dalam Agoes (2003:122)

memberikan patokan minimal 5 hingga 10 responden untuk setiap

parameter (indikator) atau 100 responden untuk suatu penelitian.

Penelitian ini sendiri, memiliki indikator, sehingga minimal responden

adalah sebanyak responden. Dengan kata lain, dari segi ukuran sampel

telah memenuhi kriteria yang ditentukan. Dan untuk model estimasi

mengacu pada program LISREL yang umumnya menggunakan metode

Maximum Likehood bila sampel kurang dari 500.

5. Tahap Identifikasi Masalah Model Struktural

Tahapan ini pada dasarnya untuk melihat apakah proses input

sampai dengan perhitungan akhir terdapat hasil yang tidak diharapkan.

Misalnya standar error atau korelasi yang sangat besar, varian error yang

negatif dan korelasi yang terlalu tinggi (>0,9).

6. Evaluasi Criteria Goodness-Of-Fit

Tahap ini untuk menilai apakah asumsi-asumsi dalam SEM telah

(24)

LISREL umumnya menyediakan uji tersebut baik dari segi keseluruhan

model maupun pengukuran model.

7. Interpretasi Model atau hasil Pengujian

Tahap ini peneliti harus mampu melihat temuannya dengan kajian

teoritis. Peneliti harus mampu memberikan penjelasan-penjelasan yang

logis atas temuan-temuannya tersebut.

E. Uji Kesesuaian Model

Salah satu tujuan dari Structural Equation Modelling adalah menentukan apakah model plausible (masuk akal) atau fit. Suatu model penelitian dikatakan baik, apabila memiliki model fit yang baik pula.

Tingkat kesesuaian model secara keseluruhan terdiri dari:

• Absolute Fit Measures

Absolute Fit Measures digunakan untuk menilai kesesuaian model

secara keseluruhan (baik model pengukuran maupun model structural),

tanpa menyesuaikan kepada degree of freedom-nya. Indikator-indikator

dalam absolute fit diantaranya adalah sebagai berikut:

a. Chi-Square dan Probabilitas

Chi-Square merupakan ukuran mengenai buruknya fit suatu

model. Nilai Chi-Square sebesar nol menunjukkan bahwa model

memiliki fit yang sempurna. Nilai Chi-square yang signifikan (kurang

dari 0,05) menunjukkan bahwa data empiris yang diperoleh memiliki

(25)

Equation Modelling. Probabilitas adalah untuk memperoleh penyimpangan (deviasi) besar yang ditunjukkan oleh nilai chi-square.

Nilai probabilitas yang tidak signifikan adalah yang diharapkan, yang

menunjukkan bahwa data empiris sesuai dengan model.

Nilai probabilitas chi-square memiliki permasalahan yang

fundamental dalam validitasnya. Menurut Ghazali (2005) sebagaimana

dikutip oleh Bahagia (2008:47) probabilitas ini sangat sensitif dimana

ketidaksesuaian antara data dengan teori (model) sangat dipengaruhi

oleh besarnya ukuran sampel. Jika ukuran sampel kecil, maka

chi-square ini akan menunjukkan data secara signifikan tidak berbeda

dengan model dan teori-teori yang mendasarinya. Jika ukuran sampel

besar, maka chi-square ini akan menunjukkan bahwa data secara

signifikan berbeda dengan teori, meskipun perbedaan tersebut adalah

sangat kecil.

b. Goodness of Fit Index (GFI)

Goodness of Fit Index (GFI) merupakan suatu ukuran mengenai ketepatan model dalam menghasilkan observed matriks kovarians.

Nilai GFI ini harus berkisar antara 0 dan 1. Menurut Ghazali (2005)

sebagaimana dikutip oleh Bahagia (2008:47), nilai GFI yang lebih

besar dari 0,9 menunjukkan fit suatu model yang baik.

c. Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI)

(26)

model. Model yang fit adalah yang memiliki nilai AGFI 0.9 (Ghazali,

2005 dalam Bahagia, 2008). Ukuran yang hampir sama dengan GFI

dan AGFI adalah Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) yang diperkenalkan oleh Mulaik et.al (1989) dalam Bahagia (2008:48), yang

juga telah menyesuaikan adanya dampak dari degree of freedom dan kompleksitas model. Model yang baik apabila memiliki nilai PGFI

jauh lebih besar daripada 0,6 (Ghazali, 2005 dalam Bahagia, 2008).

d. Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA)

RMSEA ini mengukur penyimpangan nilai parameter pada suatu

model dengan matriks kovarians populasinya (Ghazali, 2005:31).

Streiger menganjurkan penggunaan confidence intervals untuk menilai ketetapan estimasi RMSEA. LISREL 8.54 menyajikan 90% interval

atas nilai RMSEA yang diharapkan. MacCallum juga menganjurkan

penggunaan confidence interval tersebut, dimana confidence interval

tersebut haruslah kecil yang mengindifikasikan bahwa RMSEA

memiliki ketetapan yang baik (Ghazali, 2005:32).

Joreskog (1996) menganjurkan bahwa nilai P – value for test of close fit (RMSEA < 0,05) haruslah lebih besar daripada 0,5 sehingga mengindikasikan bahwa model adalah fit (Ghazali, 2005:32).

e. Normed Chi-Square (X2/df)

Normed Chi-Square (X2/df) merupakan indikator goodness of fit

(27)

model fit sebesar 5 dan sedikit lebih tinggi daripada yang dianjurkan

oleh Carmines dan Melver (1981) dalam Ghazali (2005) yaitu sebesar

2.

• Comparative Fit Measures

Comparative Fit Measures berkaitan dengan pertanyaan seberapa baikkah model kesesuaian model yang dibuat dibandingkan dengan

beberapa model alternative. Indikator-indikator dari comparative fit measures diantaranya adalah:

b. Normed Fit Index (NFI)

Normed Fit Index (NFI) yang ditemukan oleh Bentler dan Bonetts (1980) dalam Bahagia (2008:49), merupakan salah satu

alternatif untuk menentukan model fit. Namun, karena NFI memiliki

tendensi untuk merendahkan fit dalam sample yang kecil, sehingga

merivisi index ini dengan nama Comparative Fit Index (CFI). Nilai NFI dan CFI berkisar 0 dan 1. Tetapi suatu model dikatakan fit apabila

memiliki nilai NFI dan CFI lebih besar dari 0,9.

c. Non-normed Fit Index (NNFI)

Non-normed Fit Index (NNFI) digunakan untuk mengatasi permasalahan yang timbul akibat kompleksitas model. Menurut Didi

Achjari (2003) dalam Bahagia (2008:49), menyatakan bahwa model

(28)

d. Relative Fit Index (RFI)

Relative Fit Index (RFI) digunakan untuk mengukur fit dimana nilainya 0 sampai 1, nilai yang lebih besar menunjukkan adanya superior

fit. Menurut Didi Achjari (2003) dalam Bahagia (2008:49), menyatakan

bahwa model dikatakan fit jika nilai NNFI 0,90.

e. Comparative Fit Index (CFI)

Suatu model dikatakan fit apabila memiliki nilai Comparative Fit Index (CFI) lebih besar dari 0,90 (Ghazali, 2005 dalam Bahagia, 2008:50).

• Parsimonious Fit Measures

a. Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI)

Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) yang diperkenalkan oleh Mulaik et.al. dalam Ghazali (2005) dalam Bahagia (2008:50).

PGFI telah menyesuaikan adanya dampak dari degree of freedom dan kompleksitas model. Model yang baik apabila memiliki nilai PGFI

jauh lebih besar daripada 0,6 (Ghazali, 2005 dalam Bahagia, 2008:50).

Lain halnya menurut Achjari (2003) dalam Bahagia (2008:50) nilai

PGFI berkisar antara 0-1, dimana lebih besar nilai tersebut lebih baik.

b. Parsimony Normed Fit Index (PNFI)

Menurut Achjari (2003) dalam Bahagia (2008:50) nilai PNFI

(29)

Uji kesesuaian model bertujuan untuk mengukur dan

mengetahui derajat kesesuaian antara model yang dihipotesiskan

dengan data yang disajikan berdasarkan pada kriteria seperti tabel

[image:29.595.99.518.165.560.2]

berikut:

Tabel 3.1.

Kriteria Uji Kesesuaian Model

Indikator Fit Nilai yang di rekomendasikan

Evaluasi Model

Absolute Fit Measures

Probabilitas p > 0,05 Tidak Signifikan Normed Chi-Square (X2/df) <2

2< X2/df <5

Over Fitting Good fit RMSEA <0,10 <0,05 <0,01 Good fit Very Good fit

Outstanding Good fit P-Value for test of Close fit > 0,05 Good fit

GFI > 0,90 Good fit

AGFI > 0,90 Good fit

Comparative Fit Measures

NFI 0,9 Good fit

NNFI or Tucker Lewis 0,9 Good fit Index (TLI)

CFI 0,9 Good fit

RFI 0,9 Good fit

Parsimonious Fit Measures

PNFI 0-1 Lebih besar lebih baik

PGFI 0-1 Lebih besar lebih baik

Sumber: Didi Achjari (2003) dan Imam Ghazali & Fuad (2005) dalam Bahagia (2008:54)

F. Uji Signifikan

Uji signifikan dapat dilakukan dengan cara melihat jalur-jalur pada

model pengukuran dan model structural yang signifikan. Pada model

(30)

(pengaruh) yang menghubungkan antara variabel laten dan indikatornya,

apakah mempunyai tingkat signifikan terhadap variabel latennya atau tidak.

Uji signifikan pada model pengukuran bertujuan untuk menentukan

kemampuan suatu indikator dalam mengukur variabel latennya. Pada model

structural jalur-jalur (pengaruh) dapat dilihat dari jalur-jalur (pengaruh) yang

menghubungkan antara variabel eksogen dengan variabel endogen dan antara

variabel endogen dengan variabel endogen. Untuk mengetahui jalur-jalur

hubungan (pengaruh) dapat dilihat uji koefisien secara parsial. Uji secara

parsial terhadap koefisien path pada setiap jalur model pengukuran maupun

structural dapat ditunjukkan dari t-value (nilai t) sebagai berikut:

1. Ho : Koefisien jalur tidak signifikan

2. H1 : Koefisien jalur signifikan

Jika t hitung > t tabel atau t-hitung < t-tabel, maka Ho ditolak dan H1

diterima

Jika t hitung < t tabel atau t-hitung > t-tabel, maka Ho diterima dan H1

ditolak

G. Definisi Operasional Variabel

Definisi operasional variabel adalah bagaimana menemukan dan

mengukur variabel-variabel tersebut di lapangan dengan merumuskan secara

singkat dan jelas, serta tidak menimbulkan berbagai tafsiran. Berdasarkan kajian

pustaka dan penelitian terdahulu, pendekatan operasional variabel untuk

(31)

1. Kecocokan tugas teknologi didefinisikan sebagai suatu derajat seberapa

tinggi teknologi membantu individu dalam menjalankan serangkaian

tugas-tugasnya. Variabel Kecocokan tugas-teknologi dalam penelitian ini diukur

dengan menggunakan instrumen yang dikembangkan oleh Wrediningtyas

(2005) yaitu antara lain: tingkat rinci yang tepat, keakuratan, kompatibilitas,

lokabilitas, aksesbilitas, asistensi, kemudahan penggunaan perangkat keras

atau lunak, keandalan sistem, kemuktahiran, presentasi, kekacauan dan

pelatihan.

2. Pemanfaatan teknologi informasi merupakan manfaat yang diharapkan oleh

pengguna sistem informasi dalam melaksanakan tugasnya. Pemanfaatan

teknologi informasi dalam penelitian ini diukur dengan menggunakan

instrumen yang dikembangkan oleh Jin (2003:3) yaitu antara lain: intensitas

pemanfaatan, frekuensi pemanfaatan, dan jumlah aplikasi atau perangkat

lunak yang digunakan. Penulis mencoba menambahkan satu instrumen lagi

yaitu kematangan teknologi informasi.

3. Kinerja akuntan publik merupakan tindakan atau pelaksanaan tugas

pemeriksaan yang telah diselesaikan oleh auditor dalam kurun waktu

tertentu. Variabel kinerja auditor dalam penelitian ini diukur dengan

menggunakan instrumen yang dikembangkan sendiri oleh penulis yaitu

antara lain: tekanan dalam bekerja, tujuan pekerjaan, target penyelesaian

(32)

Faktor Kecocokan Tugas-Teknologi (X1) merupakan variabel eksogen

yang mempunyai beberapa indikator diantaranya adalah:

Tingkat rinci yang tepat (X1) menggambarkan ketersediaan data dengan

tingkat rincian yang tepat (Susanto, 1999:105 dalam Wrediningtyas,

2005).

Keakuratan (X2) menggambarkan sumber data yang akurat

(Wrediningtyas, 2005).

Kompatibilitas (X3) berhubungan dengan tingkat konsistensi (dalam

pendefinisian atau format penulisan) dua atau lebih data dari dua atau lebih

sumber data yang berbeda pada saat data tersebut harus digabungkan atau

dibandingkan (Susanto, 1999:105 dalam Wrediningtyas, 2005).

Lokabilitas (X4) berkaitan dengan kemudahan dalam menentukan data apa

yang tersedia dan di mana letaknya serta apa maksud dari elemen data

(Indriantoro, 2000:471).

Aksesbilitas (X5) menunjukkan kemudahan dalam memperoleh otorisasi

untuk mengakses data yang diperlukan (Indriantoro, 2000:471).

Asistensi (X6) untuk memperoleh bantuan bila mengalami kesulitan

(Wrediningtyas:2005).

Kemudahan penggunaan perangkat keras dan lunak (X7) berarti

kemudahan dalam penggunaan sistem menunjukkan kemudahan dalam

menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak system untuk

(33)

Keandalan Sistem (X8) menggambarkan keandalan sistem apabila suatu

saat sistem yang ada mengalami masalah tidak terduga sebelumnya

Kemuktahiran (X9) menunjukkan tersedianya data yang mutakhir

(Susanto, 1999:105 dalam Wrediningtyas, 2005).

Presentasi (X10) menunjukkan data yang akan dipresentasikan

Kekacauan (X11) menggambarkan data mengalami kekacauan pada sistem

yang digunakan (Wrediningtyas:2005).

Pelatihan (X12) berarti pelatihan dalam penggunaan system menunjukkan

kemudahan dalam menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak

sistem untuk memperoleh, mengakses dan menganalisis data (Indriantoro,

2000:471).

Pemanfaatan Teknologi Informasi (X2) merupakan variabel eksogen

yang mempunyai beberapa indikator diantaranya adalah:

Intensitas Penggunaan (X13) menggambarkan komputer digunakan secara

intens atau terus-menerus (Wrediningtyas:2005).

Frekuensi Penggunaan (X14) menggambarkan jumlah frekuensi pemakaian

computer selama sehari (Wrediningtyas:2005).

Jumlah jenis perangkat lunak yang digunakan (X15 ) menggambarkan

jumlah jenis perangkat lunak yang digunakan dalam menyelesaikan

(34)

Kematangan Teknologi Informasi (X16) menggambarkan penyediaan

teknologi informasi yang tepat.

Kinerja Akuntan Publik (Y) merupakan variabel endogen yang

mempunyai beberapa indikator diantaranya adalah:

Tekanan (Y1) menggambarkan seorang auditor mampu mengatasi tekanan

dalam bekerja.

Tujuan (Y2) mengisyaratkan seorang individu untuk mempercayai bahwa

kompetensi tidak mungkin diubah, untuk mengevaluasi kompetensi

dirinya dengan orang lain, dan untuk memilih suatu tugas yang dapat

membuktikan kemampuannya dan menghindari kegagalan (Mustikawati,

2006:5).

Target (Y3) menggambarkan seorang auditor mampu menyelesaikan

pekerjaannya sesuai dengan target pekerjaan yang telah ditentukan dan

disepakati.

Tanggung Jawab (Y4) menggambarkan seorang auditor mampu

menyelesaikan pekerjaannya sesuai dengan tanggung jawab yang diterima

(35)

Pengukuran operasional variabel penelitian dapat dilihat pada tabel 3.2. sebagai

[image:35.595.100.513.158.580.2]

berikut:

Tabel 3.2.

Operasional Variabel Penelitian

Variabel Sub Variabel Indikator Skala

1. Keakuratan Sumber data yang akurat.

Ordinal

2. Kompatibilitas Data yang sama dari sumber berbeda.

Ordinal

3. Aksesbilitas Data diperlukan suatu login akses.

Ordinal

4. Asistensi Bantuan bila

mengalami kesulitan.

Ordinal

5. Keandalan sistem

Keandalan sistem apabila mengalami masalah.

Ordinal

6.Kemuktahiran Memperoleh data terbaru.

Ordinal

7. Presentasi Data yang akan dipresentasikan.

Ordinal Kecocokan

Tugas – Teknologi

8. Kekacauan Sistem berbeda dengan data.

(36)

Variabel Sub Variabel Indikator Skala 1. Intensitas

Penggunaan

Komputer digunakan secara intens atau kontiniyu. Ordinal 2. Frekuensi Penggunaan Frekuensi penggunaan meningkat. Ordinal

3. Jumlah jenis perangkat lunak yang digunakan

Penggunaan perangkat lunak atau software.

Ordinal Pemanfaatan

Teknologi Informasi

4. Kematangan Penyediaan teknologi informasi yang tepat.

Ordinal

1. Tekanan Mampu mengatasi tekanan.

Ordinal

2. Tujuan Tujuan yang

diinginkan tercapai.

Ordinal

3. Target Sesuai target yang telah ditentukan dan telah disepakati.

Ordinal Kinerja Akuntan

Publik

4. Tanggung jawab Sesuai tanggung jawab yang ada.

(37)

BAB IV

PENEMUAN DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Penelitian

1. Gambaran Responden

Kantor akuntan publik merupakan sebuah organisasi yang

bergerak di bidang jasa (Trisnaningsih, 2007:2). Responden penelitian

yang dijadikan sampel dalam penelitian ini adalah auditor, konsultan, dan

staff dari tingkat manajer ke bawah yang bekerja pada kantor akuntan

publik yang berada di wilayah Jakarta Selatan minimal bekerja selama 1

bulan, menggunakan komputer, pernah melaksanakan audit, berlatar

belakang pendidikan minimal SMA dan berusia minimal 20 tahun. Kantor

Akuntan Publik yang dipilih hanya wilayah Jakarta Selatan saja yang

terdaftar pada Direktorat Ikatan Akuntan Indonesia (IAI) Jakarta.

Mengenai tingkat pengembalian kuesioner terdapat berbagai

pendapat. Zikmund (2000:203-204) dalam Agoes (2003:131) tidak

memberikan persentase yang tegas atas pengembalian kuesioner yang

dikembalikan. Sementara Cooper dan Schindler (2001:314) dalam Agoes

(2003:131) mengemukakan bahwa dengan tingkat pengembalian sebesar

30% sudah termasuk baik, dan akan lebih baik lagi mencapai 70%. Namun

jawaban yang lebih sederhana dan lugas dikemukakan oleh Sekaran

(2000:250) dalam Agoes (2003:131) bahwa :

(38)

Rekapitulasi penyebaran kuesioner dari Kantor Akuntan Publik

dapat dilihat pada tabel 4.1. Daftar Kantor Akuntan Publik sebagai

[image:38.595.101.515.149.628.2]

berikut:

Tabel 4.1.

Daftar Kantor Akuntan Publik

Penyebaran Kuesioner No. Kantor Akuntan Publik

Jumlah %

1. KAP Paul Hadiwinata, Hidajat, Arsono dan Rekan 3 4,29

2. KAP Drs. Usman dan Rekan 3 4,29

3. KAP Syarief Basir dan Rekan 7 10

4. KAP Heliantono dan Rekan 8 11,43

5. KAP Hertanto, Sidik, Hadisoeryo dan Rekan 5 7,14

6. KAP Drs. Iswanul dan Rekan 3 4,29

7. KAP Herman, Dody Tanumihardja dan Rekan 5 7,14

8. KAP Hasnil, M. Yasin dan Rekan 5 7,14

9. KAP Eka Masni, Bustaman dan Rekan 5 7,14

10. KAP Drs. Gatot Permadi Joewono 5 7,14

11. KAP S. Mannan, Sofwan, Adnan dan Rekan 3 4,29

12. KAP Drs. Tasnim Ali Widjanarko dan Rekan 5 7,14

13. KAP Dra. E.M. Widianingsih 5 7,14

14. KAP Drs. Arifin Faqih 4 5,71

15. KAP Drs. Kartoyo dan Rekan 4 5,71

Jumlah 70 100

Sumber : Data Primer Yang Diolah

Penyebaran kuesioner untuk KAP tersebut dilakukan dari tanggal

18 Februari 2008 - 30 Maret 2008. Dari 70 Kuesioner yang disebarkan

kepada Kantor Akuntan Publik, yang mengembalikan atau memberikan

(39)

demikian, tingkat pengembalian kuesioner untuk Kantor Akuntan Publik

sebesar 71,43% (Hasil ini diperoleh dari 50 : 70 x 100 %) yang merupakan

tingkat pengembalian kuesioner yang sangat baik untuk KAP berdasarkan

kriteria yang dikemukakan oleh Sekaran (2000:250).

Sedangkan untuk karakteristik responden dapat dilihat pada tabel

[image:39.595.101.516.181.689.2]

4.2. sebagai berikut:

Tabel 4.2.

Karakteristik Responden

No. Keterangan Frekuensi Persentase

1. Jumlah Sampel 50 100

2. Jenis Kelamin Pria Wanita

20 30

40 60

3. Umur 20 – 25 Tahun

26 – 30 Tahun 31 – 35 Tahun 36 – 40 Tahun 41 – 45 Tahun 46 – 50 Tahun

20 11 9 6 3 1 40 22 18 12 6 2

4. Jabatan Staff

Yunior Auditor Senior Auditor Partner Manager 20 12 14 1 3 40 24 28 2 6 5. Pendidikan Terakhir SLTA

DIII S1 S2 1 5 38 6 2 10 76 12 6. Lama Bekerja < 1 Tahun

≥ 1-2 Tahun > 2-3 Tahun > 3-4 Tahun > 4 Tahun

5 17 11 10 5 10 34 22 20 10

(40)

B. Analisis Instrumen Penelitian

1. Faktor Kecocokan Tugas – Teknologi (KTT)

Uji signifikansi dilakukan dengan membandingkan nilai r hitung

dengan r tabel untuk degree of freedom (df) = n – 2, dalam hal ini n adalah jumlah sampel (Ghazali, 2006:5). Pada kasus ini, jumlah sampel (n) = 50

dan besarnya df dapat dihitung 50 – 2 = 48 dengan df = 48 dan alpha =

0,05 didapat r tabel = 0,2353 (lihat r tabel pada df = 48 dengan uji dua

sisi). Untuk menguji apakah masing – masing indikator KTT 1 sampai

dengan KTT 8 valid atau tidak, kita lihat tampilan Cronbach Alpha pada kolom Correlated Item. Bandingkan nilai Correlated Item – Total Correlation dengan hasil perhitungan r table = 0,2353. Jika r hitung lebih besar dari r tabel dan nilai positif maka butir atau pertanyaan atau

indikator tersebut dinyatakan valid. Untuk indikator konstruk KTT nilai r

(41)

[image:41.595.99.518.139.540.2]

Tabel 4.3.

Hasil Pre – Test Uji Reliabilitas dan Validitas Kecocokan Tugas – Teknologi:

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha

Cronbach's Alpha Based on

Standardized

Items N of Items

.734 .737 12

Item-Total Statistics

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Squared Multiple Correlation Cronbach's Alpha if Item

Deleted

KTT1 42.22 22.828 .270 .463 .732

KTT2 41.54 22.131 .488 .519 .703

KTT3 41.84 22.953 .388 .355 .715

KTT4 42.28 24.124 .159 .397 .744

KTT5 42.12 21.618 .428 .476 .708

KTT6 41.78 22.093 .478 .402 .703

KTT7 41.74 24.441 .177 .236 .738

KTT8 41.72 21.185 .598 .525 .688

KTT9 42.16 20.586 .456 .344 .704

KTT10 41.82 22.151 .453 .330 .706

KTT11 41.90 22.867 .400 .322 .713

KTT12 41.80 24.490 .166 .250 .739

Tabel 4.3. merupakan hasil pre-test uji validitas dan reliabilitas

untuk indikator KTT. Delapan pertanyaan dari dua belas (12) pertanyaan

yang digunakan dalam indikator ini memiliki nilai validitas yang lebih

besar dari 0,2353 dan dinyatakan valid. Sedangkan nilai reliabilitas dari

indikator ini sebesar 0,734. Nilai ini lebih besar dari 0,600 yang menjadi

batasan minimum reliabilitas. Namun ada 4 pertanyaan yang tidak valid

seperti pertanyaan KTT1 (sub variabel: tingkat rinci yang tepat), KTT4

(42)

perangkat keras atau lunak), KTT12 (sub variabel: pelatihan) maka

peneliti memutuskan tidak memakai atau membuang empat (4) pertanyaan

[image:42.595.97.509.158.540.2]

yang tidak valid tersebut.

Tabel 4.4.

Uji Reliabilitas dan Validitas Variabel

Kecocokan Tugas – Teknologi Setelah Hasil Pre-Test

RELIABILITY ANALYSIS - SCALE (ALPHA) Item-total Statistics

Scale Scale Corrected

Mean Variance Item- Alpha if Item if Item Total if Item Deleted Deleted Correlation Deleted

KTT1 27.0200 20.3465 .6711 .8989

KTT2 26.3400 21.2086 .7551 .8906

KTT3 26.6400 21.5820 .7291 .8931

KTT4 27.0800 20.5241 .7348 .8918

KTT5 26.9200 20.7690 .6399 .9015

KTT6 26.5800 21.5139 .6865 .8961

KTT7 26.5400 21.4371 .7576 .8909

KTT8 26.5200 21.3976 .6879 .8960

Reliability Coefficients N of Cases = 50.0 N of Items = 8 Alpha = .9068

Tabel 4.4. merupakan output uji validitas dan reliabilitas untuk

indikator KTT. Seluruh pertanyaan yang digunakan dalam indikator ini

memiliki nilai validitas yang lebih besar dari 0,2353 dan dinyatakan valid.

Sedangkan nilai reliabilitas dari indikator ini sebesar 0,9068. Nilai ini

lebih besar dari 0,600 yang menjadi batasan minimum reliabilitas. Berdasarkan

hasil di atas, disimpulkan bahwa indikator KTT telah memenuhi persyaratan

(43)

[image:43.595.97.512.170.513.2]

2. Pemanfaatan Teknologi Informasi (PTI) Tabel 4.5.

Uji Reliabilitas dan Validitas Variabel Pemanfaatan Teknologi Informasi

RELIABILITY ANALYSIS - SCALE (ALPHA) Item-total Statistics

PTI1 11.9800 4.0608 .7210 .7716

PTI2 12.1200 3.9853 .6829 .7863

PTI3 12.1600 3.7698 .6434 .8091

PTI4 12.0400 4.2841 .6381 .8063

indikator PTI. Seluruh pertanyaan yang digunakan dalam indikator ini

memiliki nilai validitas yang lebih besar dari 0,2353 dan dinyatakan valid.

lebih besar dari 0,600 yang menjadi batasan minimum reliabilitas.

Berdasarkan hasil di atas, disimpulkan bahwa indikator PTT telah memenuhi

(44)

[image:44.595.97.511.175.550.2]

3. Kinerja Akuntan Publik (KAP)

Tabel 4.6.

Uji Reliabilitas dan Validitas Variabel Kinerja Akuntan Publik RELIABILITY ANALYSIS - SCALE (ALPHA)

Item-total Statistics

KAP1 11.8800 3.6996 .6878 .8354

KAP2 11.9200 3.8710 .6954 .8326

KAP3 12.0400 3.5494 .7021 .8307

KAP4 11.8000 3.6327 .7662 .8036

indikator KAP. Seluruh pertanyaan dari KAP1 hingga KAP4 yang digunakan

dalam indikator ini memiliki nilai validitas yang lebih besar dari 0,2353 dan

dinyatakan valid.

lebih besar dari 0,600 yang menjadi batasan minimum reliabilitas. Berdasarkan

hasil di atas, disimpulkan bahwa indikator KAP telah memenuhi persyaratan

(45)

C. Pengujian dan Pembahasan Hipotesis 1. Pengujian Hipotesis

Pengujian pertama yang dilakukan adalah uji t, yaitu untuk

mengetahui apakah terjadi trimming atau tidak antara indikator terhadap variabel latennya. Hasil pengujian tersebut dapat ditunjukkan

pada path diagram berikut:

Sumber: Data Primer Yang Diolah

Path diagramdiatas menunjukkan bahwa pada seluruh indikator mempunyai nilai signifikan terhadap variabel latennya. Menurut

Ghazali (2005:324) batas untuk menolak atau menerima suatu

hubungan dengan tingkat signifikansi 5% adalah 1,96 (mutlak),

dimana apabila nilai t terletak antara -1,96 dan 1,96 maka hipotesis

yang menyatakan adanya pengaruh harus ditolak, sedangkan apabila

nilai t lebih besar daripada 1,96 atau lebih kecil daripada 1,96 harus

(46)

2. Penilaian Model Fit

Penilaian model fit adalah bagian dari SEM. Evaluasi ini dilakukan

untuk mengetahui apakah output yang dihasilkan mempunyai nilai fit atau

tidak. Nilai fit dalam suatu model dapat dilihat dari beberapa indikator

Goodness of Fit Index. Output yang dihasilkan dari penelitian ini

menunjukkan bahwa model tidak bagus atau tidak fit. Hasil output dapat

[image:46.595.101.518.255.741.2]

dilihat dari tabel berikut:

Tabel 4.7.

Pengujian Kesesuaian Model

Indikator Fit Nilai yang di rekomendasikan

Hasil Model Evaluasi Model Absolute Fit

Measures

Probabilitas p > 0,05 0,019 Signifikan Normed Chi-Square

(X2/df)

<2

2< X2/df <5

1,1107 Over Fitting

RMSEA <0,10 <0,05

<0,01

0,048 Cukup Fit

P-Value for test of Close fit

> 0,05 0,51 Kurang fit

GFI > 0,90 0,78 Cukup Fit

AGFI > 0,90 0,70 Cukup Fit

Comparative Fit Measures

NFI 0,9 0,89 Cukup Fit

Fit NNFI or Tucker Lewis

Index (TLI)

0,9 0,97

CFI 0,9 0,97 Fit

RFI 0,9 0,87 Cukup Fit

Parsimonious Fit Measures

PNFI 0-1 0,74 Cukup Baik

(47)

Output diatas dapat menunjukkan bahwa hampir seluruh indikator

fit menunjukkan model cukup fit. Hal ini dapat ditunjukkan dari beberapa

indikator fit diantaranya:

Normed Chi-Square yang mempunyai nilai sebesar 0,1107, karena

nilai tersebut mendekati nilai direkomendasikan ≤ 2, maka dapat

dikatakan bahwa model tersebut overfitting. Hal ini disesuaikan

dengan standar penilaian kesesuaian yang dilakukan oleh Kelloway

(1998) dalam Didi Achjari (2003:279) dalam Bahagia (2008:97),

menyatakan bahwa nilai normed chi-square dikatakan fit jika 2< X2/df

<5 dan dikatakan overfitting jika nilai normed chi-square ≤ 2.

Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) yang

menunjukkan model cukup fit, karena RMSEA mempunyai nilai 0,048

yang kurang dari 0,05.

Goodness of Fit Index (GFI) yang mempunyai nilai sebesar 0,78. Nilai

tersebut kurang dari nilai yang direkomendasikan yaitu lebih dari 0,90,

tapi model GFI dikatakan cukup fit.

Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) yang mempunyai nilai sebesar

0,70. Nilai tersebut kurang dari nilai yang direkomendasikan yaitu

lebih dari 0,90, tapi model GFI dikatakan cukup fit.

Normed Fit Index (NFI) menunjukkan bahwa model cukup fit. Ini

dapat dilihat dari nilai NFI yaitu sebesar 0,89 lebih kecil dari nilai

(48)

NNFI atau Tucker Lewis Index (TLI) yang mempunyai nilai sebesar

0,97 sehingga dapat dikatakan bahwa model fit.

CFI mempunyai nilai sebesar 0,97 lebih besar dari nilai yang

direkomendasikan yaitu sebesar 0,90, sehingga dapat dikatakan bahwa

model fit.

RFI menunjukkan bahwa model cukup fit. Ini dapat dilihat dari nilai

RFI yaitu sebesar 0,89 lebih kecil dari nilai yang direkomendasikan

yaitu sebesar 0,90. Nilai RFI 0-1,dimana nilai RFI yang mendekati 1

tersebut menunjukkan model yang fit.

PNFI menunjukkan bahwa model baik, ini dapat dilihat dari nilai PNFI

yang sebesar 0,74 sedangkan PGFI mempunyai nilai sebesar 0,57

sehingga dikatakan bahwa model kurang fit.

3. Evaluasi model Pengukuran

Pengujian model fit telah dilakukan dan menunjukkan

bahwa model cukup fit secara keseluruhan, maka langkah selanjutnya

yaitu evaluasi model pengukuran ini adalah untuk menentukan

kemampuan suatu indikator dalam mengukur variabel latennya dan

untuk mengetahui seberapa besar proporsi varians yang dijelaskan oleh

(49)

Berdasarkan path diagram di atas dapat menunjukkan hubungan

indikator terhadap variabel latennya yaitu sebagai berikut:

• Keakuratan (X1) terhadap Faktor Kecocokan Tugas-Teknologi

Keakuratan mempunyai koefisien path positif dan signifikan

terhadap faktor kecocokan tugas-teknologi. Hal ini dapat

ditunjukkan dari koefisien jalur yang sebesar 0,69 dan nilai

t-hitung yang sebesar 5,32 lebih besar dibandingkan dengan t-tabel

sebesar 1,96.

• Kompatibilitas (X2) terhadap Faktor Kecocokan Tugas-Teknologi

Kompatibilitas mempunyai koefisien path positif dan signifikan

(50)

sebesar 1,96.

• Aksesbilitas (X3) terhadap Faktor Kecocokan Tugas-Teknologi

Aksesbilitas mempunyai koefisien path positif dan signifikan

sebesar 1,96.

• Asistensi (X4) terhadap Faktor Kecocokan Tugas-Teknologi

Asistensi mempunyai koefisien path positif dan signifikan terhadap

faktor kecocokan tugas-teknologi. Hal ini dapat ditunjukkan dari

koefisien jalur yang sebesar 0,80 dan nilai t-hitung yang sebesar

6,65 lebih besar dibandingkan dengan t-tabel sebesar 1,96.

• Keandalan Sistem (X5) terhadap Faktor Kecocokan

Tugas-Teknologi

Keandalan sistem mempunyai koefisien path positif dan signifikan

sebesar 1,96.

• Kemuktahiran (X6) terhadap Faktor Kecocokan Tugas-Teknologi

Kemuktahiran mempunyai koefisien path positif dan signifikan

(51)

sebesar 1,96.

• Presentasi (X7) terhadap Faktor Kecocokan Tugas-Teknologi

Presentasi mempunyai koefisien path positif dan signifikan

sebesar 1,96.

• Kekacauan (X8) terhadap Faktor Kecocokan Tugas-Teknologi

Kekacauan mempunyai koefisien path positif dan signifikan

sebesar 1,96.

• Intensitas Penggunaan (X9) terhadap Pemanfaatan Teknologi

Informasi

Intensitas Penggunaan mempunyai koefisien path positif

dan signifikan terhadap pemanfaatan teknologi informasi. Hal ini

dapat ditunjukkan dari koefisien jalur yang sebesar 0,79 dan nilai

(52)

• Frekuensi Penggunaan (X10) terhadap Pemanfaatan Teknologi

Informasi

Frekuensi Penggunaan mempunyai koefisien path positif dan

signifikan terhadap pemanfaatan teknologi informasi. Hal ini dapat

sebesar 1,96.

• Jumlah jenis perangkat lunak yang digunakan (X11) terhadap

Pemanfaatan teknologi Informasi

Jumlah jenis perangkat lunak yang digunakan mempunyai

koefisien path positif dan signifikan terhadap pemanfaatan

teknologi informasi. Hal ini dapat ditunjukkan dari koefisien jalur

yang sebesar 0,74 dan nilai t-hitung yang sebesar 5,17 lebih besar

dibandingkan dengan t-tabel sebesar 1,96.

• Kematangan (X12) terhadap Pemanfaatan Teknologi Informasi

Kematangan mempunyai koefisien path positif dan signifikan

terhadap pemanfaatan teknologi informasi. Hal ini dapat

sebesar 1,96.

• Tekanan (Y1) terhadap Kinerja Akuntan Publik

Tekanan mempunyai koefisien path positif dan signifikan terhadap

(53)

jalur yang sebesar 0,75 dan nilai t-hitung yang sebesar 5,14 lebih

besar dibandingkan dengan t-tabel sebesar 1,96.

• Tujuan (Y2) terhadap Kinerja Akuntan Publik

Tujuan mempunyai koefisien path positif dan signifikan terhadap

kinerja akuntan publik. Hal ini dapat ditunjukkan dari koefisien

besar dibandingkan dengan t-tabel sebesar 1,96.

• Target (Y3) terhadap Kinerja Akuntan Publik

Target mempunyai koefisien path positif dan signifikan terhadap

kinerja akuntan publik. Hal ini dapat ditunjukkan dari koefisien

besar dibandingkan dengan t-tabel sebesar 1,96

• Tanggung Jawab (Y4) terhadap Kinerja Akuntan Publik

Tanggung jawab mempunyai koefisien path positif dan signifikan

terhadap kinerja akuntan publik. Hal ini dapat ditunjukkan dari

koefisien jalur yang sebesar 0,82 dan nilai t-hitung yang sebesar

5,76 lebih besar dibandingkan dengan t-tabel sebesar 1,96.

Evaluasi model juga dapat menunjukkan mengenai

(54)

[image:54.595.98.505.149.678.2]

Tabel 4.8.

Squared Multiple Correlations (R2)

Variabel Laten Indikator R2

X1 0,48

X2 0,64

X3 0,61

X4 0,64

X5 0,45

X6 0,49

X7 0,64

Faktor Kecocokan Tugas-Teknologi

X8 0,52

X9 0,62

X10 0,48

X11 0,55 Pemanfaatan Teknologi Informasi

X12 0,53

Y1 0,56

Y2 0,58

Y3 0,66 Kinerja Akuntan Publik

Y4 0,67

Berdasarkan output diatas, dapat dilihat bahwa

(55)

tertinggi yaitu 0.64, artinya kompatibilitas dan asistensi serta

kekacauan berkontribusi besar terhadap faktor kecocokan

tugas-teknologi yaitu sebesar 64% sedangkan sisanya 36% dijelaskan

oleh measurement error. Kematangan teknologi informasi (X9) memiliki R2 tertinggi yaitu 0.62, artinya kematangan teknologi

informasi berkontribusi besar terhadap pemanfaatan teknologi

informasi yaitu 62% sedangkan sisanya 38% dijelaskan oleh

measurement error. Tanggung jawab (Y4) memiliki R2 tertinggi yaitu sebesar 0.67, artinya tanggung jawab berkontribusi besar

terhadap kinerja akuntan publik yaitu 67% sedangkan sisanya 33%

dijelaskan oleh measurement error.

4. Pembahasan Hipotesis

Pembahasan hipotesis dalam penelitian ini be