4. HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS

(1)

4.1. Hasil Penelitian

4.1.1 .Gambaran Responden Penelitian

Responden penelitian adalah pegawai kantor BPK-RI pusat yang berkedudukan di Jakarta. Pegawai yang menjadi responden adalah pegawai yang berstatus auditor.

Jumlah kuesioner yang disebarkan sebanyak 350 eksemplar. Dan jumlah kuesioner yang dikembalikan adalah 47 eksemplar. Tingkat pengembalian yang sangat rendah ini disebabkan banyak auditor di BPK-RI yang mengaku belum pemah menggunakan TABK dan ada juga yang berhalangan mengisi karena sedang tugas luar. Dari 47 eksemplar yang dikembalikan 9 tidak mengisi dengan lengkap, sehingga hanya 38 kuesioner yang memenuhi syarat untuk dianalisis lebih lanjut.

Profil auditor pegawai BPK-RI yang menjadi responden dalam penelitian ini secara lengkap dapat dilihat pada tabel 4.1.

la b e l 4.1 Profil Responden

Jumlah % dari seluruh resoonden

Jenis Kelamin

Laki-laki 26 60.47%

Perempuan 11 25.58%

Tidak diisi 1 2.33%

Usia

< 30 tahun 8 18.60%

30 - 39 tahun 22 51.16%

> 40 tahun 4 9.30%

Tidak diisi 4 9.30%

36

(2)

Jenianq Pendidikan

Diploma 3 1 2.33%

Strata 1 24 55.81%

Strata 2 12 27.91%

Tidak diisi_______________________ 1__________________________ 2.33%

Masa Keria

< 5 tahun 9 20.93%

5 - 1 0 t a h u n 21 48.84%

1 1 - 2 0 tahun 3 6.98%

> 20 tahun 3 6.98%

Tidak diisi_______________________ 2__________________________4.65%

4.1.2.Pengolahan data dengan menggunakan Two Step

Dalam penelitian ini, jumiah responden yang memenuhi syarat untuk dianalisis sebanyak 38 dan jumiah seluruh variabel manifes (indikator) adalah 20.

Sedangkan rule o f thumb untuk perbandingan jumiah sampel terhadap jumiah indikator adalah 1:5 (Solimun, 2002; Juniarti, 2001). Jadi jika indikator dalam penelitian ini sebanyak ^{2 0}, maka minimal sampel yang dibutuhkan adalah ^{1 0 0}. Hair dkk. juga merekomendasikan jumiah sampel minimal untuk SEM adalah 100- 200. Karena jumiah responden yang tersedia dalam penelitian ini tidak memadai untuk dilakukannya pengolahan secara single step, maka digunakan two step.

4.1 .S.Pengujian Model Pengukuran - Measurement Model Fit

Pengujian model pengukuran berarti menguji validitas dan reliabilitas variabel manifes terhadap variabel laten yang direpresentasikannya. Untuk melakukan pengujian model pengukuran menggunakan LISREL, sebelumnya data dipersiapkan dulu dengan menggunakan PRELIS. Program yang digunakan untuk menjalankan PRELIS dan LISREL untuk pengujian tersebut dapat dilihat pada Lampiran 2, Langkah 1 (sebagai contoh, program hanya untuk variabel laten PU, untuk variabel yang lain menggunakan program yang sama dan mengganti nama variabel laten dan variabel manifes dalam program tersebut).

(3)

4.1.3.1 Pengujian Validitas

Pengujian validitas adalah pengujian untuk mengetahui kemampuan indikator-indikator suatu konstruk (variabel laten) untuk mengukur konstruk tersebut secara akurat (Hair dkk., 1998). Ada dua ha! yang dilakukan dalam pengujian validitas yaitu pemeriksaan terhadap nilai t dan pemeriksaan terhadap tingginya muatan faktor standar atau X {standardized loading factor). Muatan faktor untuk masing-masing indikator terhadap variabel laten-nya disajikan dalam bentuk hubungan-hubungan yang digambarkan dalam diagram path yang diperoleh dengan menjalankan program LISREL (Juniarti, 2001).

Hasil yang diperoleh dari menjalankan program PRELIS dan LISREL untuk menguji validitas indikator pada tiap variabel dalam bentuk tulisan (teks) dapat dilihat pada Lampiran 3, Bagian I dan II, sedangkan hasil dalam bentuk diagram path adalah sebagai berikut;

a. Validitas Variabel- Variabel Indikator untuk Variabel Laten PEOU

Berikut ini adalah diagram path yang dihasilkan setelah menjalankan program LISREL untuk variabel PEOU:

Gambar 4.1. Diagram path untuk muatan-muatan faktor PEOU (Standar)

Chi-Square=36.40, df=9, P-value=0.00003, RMSEA=0.287 (Sumber; Hasil output LISREL 8.30)

(4)

Gambar 4.2. Diagram path untuk Nilai t PEOU

Chi-Square=36.40, df=9, P-value=0.00003, RMSEA=0.287

(Sumber: Hasii output LISREL 8.30)

Nilai t dan muatan faktor standar vintuk PEOU dirangkum dalam tabel 4.2.

berikut ini;

Tabel 4.2.

Muatan Faktor Standar dan Nilai t (Variabel Laten PEOU)

Variabel Manifes Muatan Faktor Standar Nilai t

PEOUl 0.96 Fixed

PE0U2 0.85 8.52

PEOU3 0.94 12.64

PE 0U 4 0.96 14.08

PEOU5 0.89 10.08

PEOU6 0.87 9.27

(Sumber; Hasil output lASREh 8.30)

(5)

Dari tabel tersebut terlihat bahwa semua nilai t dan X dari keenam indikator variabel laten PEOU berada di atas nilai kritis. Hal itu menunjukkan bahwa PEOUl - PE0U 6 memiliki hubungan yang signifikan dan mampu mewakili variabel laten PEOU.

Gambar 4.1 - 4.2 merupakan diagram path yang menggambarkan hubungan variabel laten PEOU dengan variabel-variabel indikatomya. Muatan faktor standar dari indikator PEOUl, PE0U3 dan PE0U4 sangat tinggi yaitu di atas 0.90 dan untuk indikator PE0U2, PE0U5 dan PE0U6 besamya di atas 0.80. Nilai t dan muatan faktor standar untuk seluruh indikator dinilai baik.

Dari kedua kriteria yeng digunakan untuk menguji validitas indikator terbukti bahwa PEOUl - PE0U6 memenuhi kriteria sebagai indikator yang valid bagi variabel laten PEOU.

b. Validitas Variabel- Variabel Indikator untuk Variabel Laten PU

Berikut ini adalah diagram path yang dihasilkan setelah menjalankan program LISREL untuk variabel PU:

Gambar 4.3. Diagram path untuk muatan-muatan faktor PU (Standar)

Chi-Square=25.73, df=9, P-value=0.00226, RMSEA=0.224 (Sumber; Hasil output LISREL 8.30)

(6)

Gambar 4.4. Diagram path untuk Nilai t PU

Chi-Square=25.73, df=9, P-value=0.00226, RMSEA=0.224

(Sumber: Hasil output LISREL 8.30)

Tabel 4.3 merangkum nilai-nilai yang terdapat pada ketiga gambar 4.3 - 4.4.

Nilai t seluruh indikator jauh di atas batas kritis, yang terendah adalah nilai t dari PU⁶ sebesar 8.2. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel-variabel indikator yang digunakan memiliki hubungan yang signifikan secara statistik terhadap variabel laten PU.

Tabel 4.3.

Muatan Faktor Standar dan Nilai t (Variabel Laten PU)

PU l 0.95 Fixed

PU2 0.91 10.31

PUS 0.93 11.14

PU4 0.95 12.75

PUS 0.95 12.72

PU6 0.84 8.2

(Sumber; Hasil output LISREL 8.30)

(7)

Pemeriksaan terhadap X menunjukkan bahwa variabel PU l - PUS memiliki X yang sangat tinggi yaitu di atas 0.90 sedangkan PU⁶ yang paling rendah sebesar 0.84.

Karena itu dapat disimpulkan bahwa berdasarkan pemeriksaan terhadap nilai t dan X, variabel-variabel indikator PU l - PU⁶ terbukti vahd untuk merepresentasikan veriabel laten PU.

c. Validitas Variabel- Variabel Indikator untuk Variabel Laten ATT

Berikut ini adalah diagram path yang dihasilkan setelah menjalankan program LISREL untuk variabel ATT;

Gambar 4.5. Diagram path untuk muatan-muatan faktor ATT (Standar)

Chi-Square=0.74, df=5, P - v a l u e = 0 .98062, RMSEA=0.000

(8)

Gambar 4.6. Diagram path untuk Nilai t ATT

Chi-Square=0.74, df=5, P - v a l u e = 0 .98062, R M S E A = 0 . 0 0 0

Tabel 4.4 menunjukkan muatan faktor standar dan nilai t yang terdapat pada gambar 4.5 - 4.6. Dari kedua gambar dan tabel tersebut dapat dilihat bahwa nilai t dan X tidak setinggi nilai-nilai yang dihasilkan oleh variabel PEOU dan PU meskipun masih berada di atas batas kritis.

Nilai t variabel indikator rata-rata di atas 3.5 kecuali ATT4 memiliki nilai t sebesar 3.43. Meskipun tidak terlalu tinggi tapi nilai t tersebut telah melewati batas kritis 1.96. Sehingga semua variabel indikator ATTl - ATT5 masih dianggap memiliki hubungan yang signifikan dengan variabel laten ATT.

Pemeriksaan terhadap besamya X, menunjukkan bahwa indikator ATT2 dan ATT3 memiliki muatan faktor standar >0.70 sedangakan tiga indikator yang lain ATTl, ATT4 dan ATT5 memiliki X < 0.70. Besamya muatan faktor standar tersebut masih di atas batas kritis 0.30.

(9)

la b e l 4.4.

Muatan Faktor Standar dan Nilai t (Variabel Laten ATT)

ATTl 0.69 Fixed

ATT2 0.70 3.57

ATT3 0.73 3.66

AT14 0.67 3.43

ATT5 0.69 3.50

Dari keselumhan pengujian validitas berdasarkan nilait dan muatan faktor standar, telah terbukti bahwa indikatot ATTl- ATT5 valid sebagai variabel indikator bagi variabel laten ATT.

d. Validitas Variabel- Variabel Indikator untuk Variabel Laten ACC

Berikut ini adalah diagram path yang dihasilkan setelah menjalankan program LISREL untuk variabel ACC;

Gambar A.I. Diagram path untuk muatan-muatan faktor ACC (Standard

Chi-Square=0.00, df=0, P-value=l.00000, RMSEA=0.000

(10)

Gambar 4.8. Diagram path untuk Nilai t ACC

Tabel 4.5 merupakan rangkuman dari niali-nilai yang terdapat pada gambar 4.7 - 4.8 yang akan dipakai untuk menilai validitas variabel-variabel indikator yang dimilki oleh variabel laten ACC.

Tabel 4.5.

Muatan Faktor Standar dan Nilai t (Variabel Laten ACC)

ACCl 0.95 Fixed

ACC2 0.90 4.82

ACCS -0.46 -2.81

Berdasarkan pemeriksaan terhadap nilai t dari ketiga variabel indikator, ditemukan bahwa variabel indikator ACC3 memiliki nilai t di bawah batas kritis bahkan bemilai negatif sebesar -2.81. Oleh karena itu, variabel indikator ACCS dikeluarkan karena terbukti tidak memiliki hubungan yang signifikan terhadap

(11)

variabel laten ACC. Sedangkan ACCl dan ACC2 terbukti memiliki hubungan yang signifikan terhadap variabel laten sebab memilki nilai t di atas batas kritis.

Selanjutnya, pemeriksaan terhadap X dilakukan tanpa mengikutsertakan variabel indikator ACC3 karena telah terbukti tidak memiliki hubungan yang signifikan terhadap variabel laten ACC. Muatan faktor standar untuk ACCl dan ACC2 berada jauh di atas batas kritis. Keduanya memiliki muatan faktor standar >

0.90.

Dari kedua kriteria yang digunakan untuk menguji validitas variabel indikator terbukti bahwa dari 3 variabel indikator yang dimiliki oleh vriabel laten ACC, ada satu variabel indikator yang tidak signifikan sehingga hams dikeluarkan yaitu ACC3. Sedangkan untuk kedua indikator yang lain yaitu ACCl dan ACC2 terbukti valid.

Penulis mencoba untuk menjalankan program LISREL sekali lagi dengan menghilangkan ACC3, namun program LISREL tidak dapat dijalankan dan mengeluarkan keterangan bahwa program tidak dapat jalan karena degrees o f freedom-VLya. dibawah nol (negatif) yang berarti model tidak dapat diestimasi.

4.1.3.2.Pengujian Reliabilitas

Pengujian reliabilitas secara langsung dari output LISREL dilakukan dengan melihat nilai 5 untuk variabel exogen dan e untuk variabel endogen. Dari diagram path yang dipaparkan pada hasil penelitian pada bagian sebelumnya (gambar 4.2 untuk PEOU, gambar 4.5 untuk PU, gambar 4.8 untuk ATT dan gambar 4.11 untuk ACC) dapat dilihat bahwa nilai measurement error tiap variabel indikator sangat rendah yaitu di bawah 0.30. Kecuali untuk indikator-indikator variabel laten ATT (ATT3 = 0.47, ATT1,ATT2, ATT4 dan ATT5 > 0.50) serta indikator ACC yaitu ACC3 = 0.79.

Pengujian secara tidak langsung menggunakan dua parameter yaZ/w construct reliability dan variance extracted. Perhitungan secara lengkap dapat dilihat pada Lampiran 4, dan rangkuman hasil akhir pada tabel 4.7 berikut ini (pembulatan 2 angka di belakang koma);

(12)

la b e l 4.6 Reliabilitas

Variabel La ten Parameter

Construct Reliability______Variance Extracted PEOU

PU ATT ACC

0.97 0.97 0.82 0.83

0.83 0.85 0.48 0.64

Dari label 4.6 di atas dapat dilihat bahwa nilai construct reliability dari tiap variabel laten di atas berada di atas batas kritis yaitu 0.70 kecuali variabel laten.

Sedangkan untuk variance extracted tiga variabel laten berada di atas batas kritis yaitu 0.50 dan yang dibawah batas kritis juga adalah variabel laten ATT yaitu sebesar 0.48.

Dengan nilai construct reliability dan variance extracted berada di atas batas kritis berarti bahwa variabel-variabel indikator memiliki konsistensi pengukuran yang baik terhadap variabel laten yang diwakilinya. Sebagai bahan pembanding dengan hasil yang diperoleh Gahtani (2002) dapat dilihat pada tabel 4.7 di bawah ini;

Tabel 4.7 Reliabilitas (Perbandinqan)

Variabel Laten

Parameter

Construct Reliability Variance Extracted

SG PS SG PS

PEOU ^{0 . 8 6} 0.97 0.51 0.83

PU 0.85 0.97 0.49 0.85

ATT 0.83 0.82 0.50 0.48

ACC 0.87 0.83 0.63 0.64

SG; Said Al-Gahtani PS: Penelitian Sekarang

(13)

Dari hasil pengukuran reliabilitas dengan menggunakan tiga parameter, variabel PEOU dan PU terbukti reliabel pada tiap parameter. Variabel ACC, meskipun nilai measurement error sangat tinggi (0.79) pada salah satu variabel manifesnya (A CC3), tetapi diimbangi oleh nilai construct reliability dan variance extracted yang tinggi yaitu 0.82 dan 0.63, sehinnga terbukti reliabel. Variabel ATT, dua parameter yaitu measurement error dan variance extracted di bawah batas kritis, tetapi parameter construct reliability lebih besar dari batas kritis (0.82

> 0.70) sehingga tetap reliabel.

Dari hasil pengujian model pengukuran, maka dapat dibuktikan bahwa model yang diajukan cukup valid dan reliabel untuk dianalisis lebih lanjut.

4.1.4. Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis penelitian dilakukan dengan menguji hubungan antar variabel laten seperti pada persamaan 3.1 -3.3. Dan untuk menguji hubungan antar variabel laten, diperlukan factor score dari setiap variabel laten tersebut.

Dalam LISREL, nilai factor score diperoleh dengan menjalankan program PRELIS (PRELIS untuk mempersiapkan nilai factor score- dapat dilihat pada Lampiran 2, Langkah 2; PRELIS untuk menghitung factor score dan LISREL untuk menguji hipotesis pada Lampiran 2, Langkah 3). Output PRELIS dan LISREL untuk pengujian hipotesis dapat dilihat pada Lampiran 3, Bagian III - VIII.

Perlu diperhatikan, bahwa ketiga model struktural (yang menggambarkan 5 hipotesis) diuji secara serentak. Sehingga jika ada variabel laten yang tidak signifikan pada suatu model struktural maka program LISREL yang memuat keseluruhan model struktural dijalankan lagi. Berikut ini adalah hasil dari pengujian hipotesis:

(14)

a. Hasil Penguj ian Hipotesis Hi

Hipotesis Hi menyatakan bahwa Peceived Ease o f Use (PEOU) berpengaruh terhadap Perceived Usefulness (PU) dan dinyatakan dalam persamaan (3.1). Hasil penguj ian Hi dengan LISREL;

PU = 0.66*PEOU Errorvar.= 0.55 , R" = 0.44

(5.33) (4.24)

Dan diagram pathnya seperti pada gambar 4.9 berikut ini:

Gambar 4.9. Diagram path untuk Hi^

1.01- PEOU -0.66-^ ^PU ^>-^{0 . 5 6}

(Sumber: Hasil LISREL 8.30)

Dari hasil di atas, dapat dilihat bahwa koefisien variabel laten PEOU (yi) sebesar 0.66 dan nilai t sebesar 5.33 (dituliskan dalam kurung) lebih besar dari batas kritis yang ditentukan yaitu 0.30 dan 1.96, sehingga hubungan antara PEOU dan PU terbukti signifikan secara statistik.

b. Hasil Pengujian Hipotesis H2a dan H2b

Hipotesis H²a menyatakan bahwa Perceived Usefulness (PU) berpengaruh terhadap Attitude Toward Using (ATT) dan hipotesis H²b menyatakan bahwa Peceived Ease o f Use (PEOU) berpengaruh terhadap Attitude Toward Using (ATT): Kedua hipotesis tersebut dinyatakan dalam persamaan (3.2). Hasil pengujian H²a dan H²b dengan LISREL;

(15)

ATT = - 0.24*PU + 0.82*PEOU, Errorvar.= 0.47 , = 0.50 (-1.53) (5.37) (4.24)

Dan diagram pathnya seperti pada gambar 4.10 berikut ini:

Gambar 4.10. Diagram path untuk dan H?h

0 . 6 6

Chi-Square=0.00, df=0, P-value=l.00000, RMSEA=0.000 (Sumber; Hasil output LISREL 8.30)

Dari persamaan di atas terlihat bahwa nilai t variabel PU berada jauh di bawah batas kritis bahkan bemilai negatif yaitu -1.53. Koefisien yang dimiliki (Pi) juga sangat kecil yaitu 0.24. Sedangkan untuk variabel PEOU memiliki nilai t di atas batas kritis sebesar 5 3.7 yang berarti signifikan. Karena tidak signifikan secara statistik maka variabel laten PU dikeluarkan, kemudian program LISREL dijalankan lagi, sehingga diperoleh hasil sebagai berikut;

ATT = 0.66*PEOU, Errorvar.= 0.50 , R^ = 0.47 (5.65) (4.24)

Dan diagram pathnya seperti pada gambar 4.11 berikut ini;

Gambar 4.11. Diagram path untuk H?h

1.0 1- :PEQUf\ -0.6 8- ATT 1-0 . 5 3

Chi-Square=0.00, df=0, P-value=l.00000, RMSEA=0.000 (Sumber; Hasil output LISREL 8.30)

(16)

Dengan dihilangkannya variabel PU, maka persamaan di atas menghasilkan nilai t dan koefisien yang bam untuk variabel PEOU. Besamya nilai t melewati batas kritis yaitu sebesar 5.56 sehingga terbukti memberikan pengarah yang signifikan. Sedangkan koefisian yang dimiliki PEOU (yi) turun dan 0.82 pada persamaan mula-mula menjadi ^{0 . 6 6} pada persamaan bam.

c. Hasil Pengujian Hipotesis 3a dan 3b

Hipotesis Hsa menyatakan bahwa Attitude Toward Using (ATT) berpengamh terhadap penerimaan TABK (ACC) dan hipotesis Hjb menyatakan bahwa Perceived Usefulness (PU) berpengamh terhadap penerimaan TABK (ACC).

Kedua hipotesis tersebut dinyatakan dalam persamaan (3.3). Hasil pengujian Hja dan Hjb dengan LISREL;

ACC = 0.27*PU + O.IPATT, Errorvar.= 0.81 , = 0.11 (1.66) (0.68) (4.24)

Gambar 4.12. Diagram path untuk dan H u

0.31

\

Chi-Square=0.00, df=0, P-value=l.00000, RMSEA=0.000 (Sumber; Hasil output LISREL 8.30)

(17)

Persamaan di atas menunjukkan bahwa variabel ATT tidak signifikan secara statistik karena nilai t yang dimiliki sangat kecil yaitu 0.68. Koefisien yang dimiliki ATT (P³) sangat kecil yaitu sebesar 0.11. Variabel PU juga memiliki nilai t dibawah batas kritis yaitu sebesar 1.66. Tapi karena nilai t variabel PU tidak terlalu jauh dari batas kritis 1.96. maka untuk pengujian ulang, variabel PU tetap digunakan.

Setelah program LISREL 8.30 dijalankan kembali maka hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut;

ACC = 0.30*PU, Errorvar.- 0.82 , = 0.098 (1.97) (4.24)

Gambar 4.13. Diagram path untuk Hjh

0.9 8" PU -0.3 2' ACC "0 . 9 0

Chi-Square=0.00, df=0, P-value=l.00000, RMSEA=0.000 (Sumber; Hasil output LISREL 8.30)

Persamaan di atas menunjukkan bahwa nilait variabel PU telah meningkat menjadi 1.97 berarti telah melewati batas kritis dan terbukti signifikan dalam mempengaruhi ACC. Sedangkan koefisian yang dimiliki (P2) hanya meningkat sedikit yaitu menjadi 0.30.

Jadi hipotesis H²a ditolak, sedangkan hipotesis Hib meskipun tidak cukup baik tetapi tetap signifikan.

4.1.5. Pengujian Kesesuaian Model

Dalam SEM ada 3 uji kesesuaian model yang dilakukan, yaitu: pengujian kesesuaian model secara menyeluruh {Overall Model Fit), pengujian kesesuaian model pengukuran {Measurement Model Fit) dan pengujian kesesuaian model struktural {Structural Model Fit). Pengujian kesesuaian model pengukuran

(18)

{Measurement Model Fit) telah dilakukan pada bagian sebelumnya (4.1.3) karena berkaitan dengan pengujian validitas dan reliabilitas. Dengan menjalankan program LISREL 8.30 untuk menguji kesesuaian model maka dihasilkan bentuk akhir diagram path hubungan antar variabel laten secara keseluruhan, seperti pada gambar 4.14.

Gambar 4.14 Diagram path Overall model (Standar)

Chi-Square=3.07, df=3, P-value=0.38095, RMSEA=0.025 (Sumber: H asil output LISREL 8.30)

a. Pengujian Model Keseluruhan {Overall Model Fit)

Pengujian atas kesesuain model keseluruhan dilakukan dengan menggunakan indikator Goodnedd-of-fit Index (GFI). GFI dipilih karena merupakan parameter (indikator) yang umum digunakan dalam melakukan uji kesesuaian model keseluruhan (Juniarti, 2001). Selain itu sebagai pembanding juga digunakan Normed Fit Index (NFI) dan Comparative Fit Index (CFI) yang didapatkan langsung dari output LISREL. Besamya nilai GFI, NFI dan CFI telah dirangkum dalam tabel 4.8.

(19)

Tabel 4.8. Overall Model Fit

Overall Model Fit untuk; GFI NFl CFI

Variabel laten PEOU terhadap variabel teramati 0.75 0.80 0.81 Variabel laten PU terhadap variabel teramati 0.81 0.91 0.94 Variabel laten ATT terhadap variabel teramati 0.99 0.99 1.00 Variabel laten ACC terhadap variabel teramati

Model Struktural 0.96 0.94 1.00

Secara keseluruhan, hasil pengujian model keseluruhan berada diatas 0.80 kecuali pada model pengukuran variabel laten PEOU terhadap indikatomya GFI=0.75 tetapi masih diimbangi dengan nilai NFI=0.80 dan CFI=0.81.

b. Kesesuaian Model Struktural {Structural Model Fit)

Indikator dari Kesesuaian Model Struktural yang diajukan sama seperti dalam model regresi berganda, yaitu (Juniarti, 2001). Dari keseluruhan hipotesis, mengahasilkan 3 persamaan berarti ada 3 model strutural yang diajukan.

Tetapi pada pengujian hipotesis, model ke 2 dan ketiga direduksi sehingga model struktural yang layak untuk melanjutkan pengujian kesesuain model adalah (Hasil lengkap pada Lampiran 3 bagian VII-VIII);

1. Model Struktural untuk H i: PU = PEOU

PU = 0.66*PEOU, Errorvar.= 0.55 , R^ = 0.44

(5.33) (4.24)

2. Model Struktural untuk Hib'- ATT = PEOU ATT = 0.66*PEOU, Errorvar.= 0.50 , R^ = 0.47

(5.65) (4.24)

(20)

3. Model Struktural untuk Hsb; ACC = PU ACC = 0.30*PU, Errorvar.= 0.82 , R" = 0.098

(1.97) (4.24)

Dari tiga model struktural yang diajukan, semuanya memiliki di bawah 0.50.

4.2. Analisis

4.2. l.Temuan dan Interpretasi

Berikut ini, akan dilakukan analisa terhadap hasil penelitian berupa hasii pengujian hipotesis dan pengujian kesesuaian model.

4.2.1.1. Hipotesis

Hipotesis yang diusulkan, akan dianalisa berdasarkan persamaan model struktural. Dari 5 hipotesis terbentuk 3 persamaan model struktural (persamaan 3.1 .-3 .3 .).

a. H ipotesis Hi

Dengan nilai t sebesar 5.33 yang besamya jauh di atas batas kritis maka pengaruh yang diberikan PEOU terhadap PU terbukti signifikan. Hal tersebut didukung juga oleh nilai koefisien variabel laten PEOU (yi) sebesar 0.66 yang berarti variabel PEOU (persepsi pengguna tentang kemudahan penggunaan TABK) memberikan pengaruh sebesar 0.66 terhadap persepsi pengguna tentang kegunaan TABK (PU).

Dari analisa terhadap persamaan yang dihasilkan LISREL 8.30, ditemukan bahwa persamaan tersebut signifikan secara statistik dan disimpulkan bahwa hipotesis Hi terpenuhi (diterima). Hal ini berarti, persepsi auditor BPK RI tentang kegunaan TABK (PU) dipengaruhi sebesar ^{6 6}% oleh persepsi auditor BPK RI tentang kemudahan penggunaan TABK (PEOU).

(21)

b. Hipotesis H2a dan H2b

Pada hasil dari menjalankan persamaan 3.2. yaitu pengaruh dari PEOU dan PU terhadap ATT (Hia dan Hib), didapatkan nilai t variabel PU berada jauh di bawah batas kritis bahkan bemilai negatif yaitu -1.53. Sehingga variabel PU terbukti tidak berpengaruh secara signifikan. Koefisien yang dimiliki (pi) juga sangat kecil yaitu 0.24 yang berarti persepsi pengguna terhadap kegunaan TABK (PU) hanya memberikan pengaruh sebesar 0.24 terhadap sikap pengguna terhadap penggunaan TABK (ATT). Karena tidak signifikan secara statistik maka hipotesis H²a tidak terbukti dan ditolak. Sedangkan untuk variabel PEOU memiliki nilai t di atas batas kritis sebesar 5 3.7 yang berarti signifikan.

Setelah variabel PU dihilangkan terbukti tidak signifikan dan ditolak, maka dihasilkan nilai t dan koefisien yang bam untuk variabel PEOU. Besamya nilai t melewati batas kritis yaitu sebesar 5.56 sehingga terbukti memberikan pengaruh yang signifikan. Sedangkan koefisian yang dimiliki PEOU (^{7 2}) turun dari 0.82 pada persamaan mula-mula menjadi 0.66 pada persamaan baru. Dengan demikian telah dibiktikan bahwa hipotesis H²b terpenuhi (terbukti).

Hasil kedua hipotesis di atas membuktikan bahwa sikap auditor BPK RI terhadap penggunaan TABK (ATT), tidak dipengaruhi oleh persepsi auditor BPK RI tentang kegunaan TABK (PU) tetapi hanya dipengaruhi oleh persepsi auditor BPK RI tentang kemudahan penggunaan TABK (PEOU) sebesar ^{6 6}%.

c. Hipotesis Hsa dan Hsb

Hasil dari menjalankan persamaan 3.3. yaitu pengaruh PU dan ATT terhadap ACC (hipotesis Hsa dan Hsb), menunjukkan bahwa variabel ATT tidak signifikan secara statistik karena nilai t yang dimiliki sangat kecil yaitu 0.68. Koefisien yang dimiliki ATT (P³) juga hanya 0.11 yang berarti sikap pengguna terhadap penggunaan TABK (ATT) hanya memberikan pengaruh 0.11 terhadap penerimaan pengguna terhadap TABK (ACC).

Setelah ATT dihilangkan dan LISREL maka persamaan baru menunjukkan bahwa nilait variabel PU telah meningkat menjadi 1.97 berarti telah melewati

(22)

batas kritis dan terbukti signifikan dalm mempengaruhi ACC. Sedangkan koefisian yang dimiliki (P²) hanya meningkat sedikit yaitu menjadi 0.30 yang berarti persepsi penggima terhadap penggunaan TABK memberikan pengaruh sebesar 0.30 terhadap penerimaan pengguna terhadap TABK (ACC). Meskipun besamya R <0.1 yang berarti model hanya dapat menjelaskan kurang dari 1 % perubahan yang teijadi tetapi pengaruh tersebut tetap ada dan hubungan kedua variabel tersebut signifikan secara statistik.

Jadi hipotesis Hza ditolak, sedangkan hipotesis Hib diterima meskipun tidak cukup baik tetapi tetap signifikan, sehingga dapat diterima. Hal ini berarti, penerimaan auditor BPK RI terhadap penerapan TABK (ACC) tidak dipengaruhi oleh sikap mereka terhadap penggunaan TABK (ATT), tetapi dipengaruhi oleh persepsi mereka tentang kegunaan TABK (PU) sebesar 30%.

4.2.1,2.Kesesuaian Model

Pada bagian ini, kesesuaian model yang dianalisa hanya dua dari tiga model kesesuaian yang dipakai yaitu kesesuaian model keseluruhan {Overall Model Fit) dan Kesesuaian Model Struktural {Structural Model Fit) karena kesesuaian model pengukuran {Measurement Model Fit) telah dibahas pada bagian sebelumnya (4.1.3).

a. Kesesuaian model keseluruhan {Overall Model Fit)

Secara keseluruhan, model yang dispesifikasikan terhadap variabel-variabel manifes dan variabel laten yang mendasarinya, menunjukkan bahwa model yang diusulkan mempunyai tingkat kesesuaian menyeluruh yang cukup bagus, kecuali untuk hubungan variabel manifes terhadap variabel laten PEOU, GFI = 0.75, NFI=0.80 dan CFI=0.81. Tetapi menurut Juniarti (2001) nilai GFI dan NFI di atas 0.80 sudah cukup tinggi. Dengan demikian model struktural yang dispesifikasikan memiliki tingkat kesesuaian yang cukup tinggi.

(23)

b. Kesesuaian Model Struktural {Structural Model Fit)

Parameter untuk kesesuaian model struktural adalah R^. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini menunjukkan semua nilai di dibawah 0.50. Model pertama dan kedua (persamaan 3.1.dan 3.2.) memiliki nilai R^ mendekati 0.50 yaitu 0.44 dan 0.47, yang berarti model pertama mampu menjelaskan 44% dari perubahan pada variabel laten PU dan model kedua mampu menjelaskan 47% dari perubahan pada variabel laten ATT. Sedangkan model ketiga memiliki nilai R^ yang sangat rendah (0,098) yang berarti model ketiga hanya mampu menjelaskan kurang dari ¹% perubahan yang terjadi pada variabel laten ACC.

Sebagai pembanding, tabel 4.9 akan memperlihatkan perbandingan nilai R^

pada penelitian ini dengan pada penelitian Gahtani (2002).

Tabel 4.9 Kesesuaian Model Struktural (Perbandingan)

Variabel Dependen

M odel Struktural SG PS

PU 0.09 0.4 4

ATT 0.33 0.4 7

ACC 0.25 0 .0 98

SG: Said Al-Gahtani PS: Penelitian Sekarang

4.2.2.Kaitan Temuan dengan Teori

Hasil penelitian untuk hipotesis Hi menyatakan bahwa penelitian ini mendukung adanya suatu pengaruh yang positif dan signifikan antara persepsi pengguna terhadap kemudahan dalam menggunakan TABK (PEOU) dengan persepsi pengguna terhadap kegunaan TABK (PU). Hal ini sama dengan hasil dari beberapa penelitian yang pemah dilakukan sebelumnya (Milchrahm, 2003;

Gahtani, 2002; Hong dkk, 2002; Heilman dan White, 2001; serta Yi dan

(24)

Venkatesh, 1996). Menumt Gahtani (2002) dapat disimpulkan bahwa faktor kemudahan dalam penggunaan sangat penting dalam membuat suatu sistem.

Sebagai implikasi dari hasil hipotesis Hi, maka dapat disimpulkan bahwa auditor BPK-RI akan menilai TABK memiliki kegunaan bila mereka dapat menggunakan TABK dengan mudah.

Selanjutnya, sehubungan dengan hipotesis H²a penelitian sekarang ini tidak dapat membuktikan adanya pengarah yang signifikan antara persepsi pengguna tentang kegunaan TABK (PU) dengan sikap pengguna terhadap penggunaan TABK (ATT). Sedangkan hipotesis H²b yaitu adanya pengaruh yang signifikan antara persepsi pengguna tentang kemudahan penggunaan TABK (PEOU) dengan sikap pengguna terhadap penggunaan TABK (ATT), dapat dibuktikan. Hasil kedua hipotesis tersebut di atas membuktikan bahwa sikap auditor BPK-RI dalam memandang penggunaan TABK (apakah merupakan ide yang baik atau buruk, apakah merupakan hal yang positif atau negatif dan sebagainya), lebih dilandasi oleh kemudahan dalam menggunakan TABK dari pada kegunaan TABK itu sendiri. Dengan kata lain, auditor BPK RI akan menilai penerapan TABK itu baik, positif dan menyenangkan bila mereka dapat menggunakan TABK dengan mudah tanpa memperhitungkan apakah TABK tersebut berguna dalam pekeijaan mereka atau tidak.

Hal ini tidak sama dengan hasil yang diperoleh Gahtani (2002) dalam penelitiannya. Pada penelitian Gahtani, kedua persepsi tersebut yaitu PEOU dan PU memiliki pengaruh yang signifikan terhadap ATT. Bahkan PU memiliki pengaruh yang lebih besar pada ATT dari pada pengaruh yang diberikan PEOU pada ATT, dan menurut Gahtani, hasil peneiitiarmya tersebut konsisten dengan hasil penelitian Davis (1993) dan Davis dkk. (1989).

Untuk hipotesis H³a, penelitian sekarang ini juga tidak dapat membuktikan adanya pengaruh yang signifikan antara sikap pengguna tentang penggunaan TABK (ATT) dengan penerimaan pengguna terhadap TABK (ACC). Tetapi, dapat membuktikan hipotesis Hsb yaitu adanya hubungan yang signifikan antara PU dengan ACC. Hal ini membuktikan bahwa auditor BPK-RI menerima TABK

(25)

hanya berdasarkan persepsi mereka terhadap kegunaan TABK tanpa dipengaruhi oleh sikap mereka terhadap penggunaan TABK. Jadi meskipun auditor BPK RI memandang bahwa penerapan TABK merupakan hal yang kurang baik dan tidak menyenangkan, tetapi mereka akan tetap menerima penerapan TABK jika TABK tersebut berguna dalam penyelesaian tugas mereka.

Penelitian Gahtani (2002) memperoleh hasil yang berbeda. Penelitian tersebut berhasil membuktikan hipotesis Hsa dan Hsb, yaitu penerimaan pengguna terhadap teknologi bam dipengaruhi oleh persepsi mereka terhadap kegunaan teknologi tersebut dan sikap mereka terhadap penggunaan teknologi tersebut.

Sebagian besar penelitian yang pemah dilakukan juga menghasilkan hal yang sama dengan hasil hipotesis H³b.

Secara keseluruhan dari hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa faktor yang paling berpengaruh dalam penerimaan penerapan TABK pada BPK RI adalah persepsi pengguna tentang kegunaan TABK (PU).

Persepsi pengguna tentang kemudahan penggunaan TABK (PEOU) juga berpengaruh dalam penerimaan penerapan TABK pada BPK RI, hanya saja pengaruhnya tidak langsung tetapi melalui persepsi pengguna tentang kegunaan TABK (PU). Sesuai dengan hasil akhir penelitian pada gambar 4.15, dapat dilihat bahwa faktor kemudahan dalam penggunaan sangat berpengaruh bagi auditor BPK RI, baik pada sikap mereka ataupun terhadap persepsi mereka tentang kegunaan TABK. Kemudian sikap pengguna tentang penggunaan TABK hanya berhenti pada titik itu saja, tidak mempengaruhi keputusan auditor BPK RI untuk menerima atau menolak penerapan TABK. Yang mempengaruhi penerimaan penerapan TABK adalah kegunaan TABK dalam menyelesaikan pekeijaan.

Gambar 4.15 Hubungan Antar Variabel Laten Hasil Akhir Penelitian

(26)

Dalam penelitian ini, meskipun berhasil dibuktikan bahwa persepsi penggima tentang kegunaan TABK (PU) memiliki pengamh terhadap penerimaan penerapan TABK pada BPK RI (dilihat dari nilai t=1.97), namun hanya dapat menjelaskan kurang dari 1% dari perubahan yang teijadi pada ACC (R^ = 0.098).

Sehingga ada kemungkinan perubahan tersebut dipengamhi oleh beberapa faktor yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Antara lain karakter sistem, karakter individu dan dukungan organisasi Juniarti (2001), kepercayaan terhadap sistem - system trust (Miichrahm, 2003), hubungan norma - norm subjective (Maihotra &

Galletta, 1999), serta persepsi terhadap pengendalian tingkah laku - perceived behavioral control dan kemampuan menggunakan komputer - computer se lf efficacy (Yi & Venkatesh, 1996).