BAB IV HASIL PENELITIAN
4. Hasil Uji Kualitas Data
4.2 Analisis Data
4.2.1. Hasil Uji Regresi Linear Berganda
Dalam penelitian ini, metode yang digunakan yaitu analisis regresi berganda (multiple regression analysis), pada dasarnya analisis regresi digunakan untuk memperoleh persamaan regresi dengan cara memasukan perubahan satu demi satu, sehingga dapat diketahui pengaruh yang paling kuat sampai yang paling lemah. Untuk melihat persamaan regresi dapat dilihat pada tabel IV-7 dibawah ini
Tabel IV-7 Regresi Linier Berganda
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
B Std. Error Beta
1 (Constant) 9.744 2.539
E-Commerce (X1) .312 .073 .382
Sistem Informasi Akuntansi (X2)
.403 .118 .302
a. Dependent Variable: Pengambilan Keputusan Berwirausaha (Y)
Sumber: Hasil Pengelolahan Data Primer,2021
Berdasarkan tabel IV-3 diatas diketahui bahwa koefisien dari persamaan regresi. Dari output didapatkan model persamaan regresi:
Y = a + b1X1+b2X2+e
Y= 9.744+312X1+403X2
47
Dari hasil persamaan regresi nilai konstanta sebesar 9.744 artinya e- commerce (X1) dan penggunaan sistem informasi akuntansi (X2) dianggap konstanta maka pengambilan keputusan berwirausaaha, konstanta sebesar 9.744
Koefisien regresi variabel e-commerce (X1) sebesar 312 artinya e- commerce mengalami kenaikan 1 (satuan), maka pengambilan keputusan berwirausaha (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 312 dengan asumsi variabel indenpenden lain lainya tetap.
Koefisien regrasi variabel penggunaan sistem informasi akuntansi (X2) sebesar 403 artinya penggunan sistem informasi akuntansi mengalami kenaikan 1 (satuan) . maka pengambilan keputusan berwirausaha (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 403 dengan asumsi variabel independen lainya tetap.
a. Uji Normalitas
Untuk mengetahui kepastian sebaran data yang tidak mengikuti asumsi normalitas. Untuk mengetahui sebaran data yang bersangkutan. Dengan demikian, analisis statistik yang pertama harus digunakan dalam rangka analisis data adalah uji normalitas. Uji normalitas data bertujuan untuk menguji variabel indenpenden terhadap variabel dependen. Berikut grafik uji normalitas data pada grafik pp-plot
Gambar IV-1. Gambar Histogram Uji Normalitas
Gambar IV-1. Gambar Normal Probility Plot
Sumber: Hasil Pengelolahan Data Primer,2021
49
Berdasarkan grafik normal pp-plot pada gambar diatas menunjukan model regrasi layak digunakan dalam penelitian ini karena pada grafik normal plot terlihat titik-titik menyebar disekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonal sehingga memenuhi syarat asumsi normalitas.
b. Hasil Uji Multikolonearitas
Pengujian multikolonearitas dilakukam untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel indenpenden. Untuk mendeteksi adanya masalah multikolonearitas, maka dapat dilakukan dengan melihat nilai tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF) serta besaran korelasi antar variabel indenpenden
Tabel IV.8 Hasil Uji Multikolonearitas
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 (Constant)
E-Commerce (X1) .906 1.103
Sistem Informasi Akuntansi (X2) .906 1.103
a. Dependent Variable: Pengambilan Keputusan Berwirausaha (Y)
Sumber: Hasil Pengelolahan Data Primer,2021
Pada tabel IV-8 diatas memperlihatkan bahwa masing-masing variabel mempunyai nilai Tolerance mendekati angka 1 dan nilai Variance Inflation facror (VIF) angka 1 . e-commerce dan penggunaan sistem informasi akuntansi mempunyai nilai tolerance 0,906 dan mempunyai nilai Variance Factor (VIF) 1.103
Dengan demikian disimpulkan bahwa persamaan regresi tidak terdapat masalah multikolonearitas karena nilai tolerance diatas 0,10 dan nilai variance inflation factor (VIF) dibawah 10.
c. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Model regerasi yang baik adalah yang yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedasitisas. Dalam penelitian ini untuk melihat grafik Plot antar nilai predikdi variabel terikat (dependen) yaitu ZPRED dan residualnya SRESID. Deteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada atau tidaknya pola tertentu pada Grafik Scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi. Dan sumbu X adalah residual (Y diperediksi – Y sesungguhnya) yang telah di studentized
Gambar IV.2 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Hasil Pengelolahan Data Primer,2021
51
Dari grafik scatterplots pada gambar terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini bisa disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga layak dipakai untuk memprediksi pengambilan keputusan berwirausaha berdasarkan masukan variabel independen e-commerce dan penggunaan sistem informasi akuntansi.
4.2.2. Hasil Uji Hipotesis
a. Uji Signifikan Parsial (Uji tatistik t)
Uji statistik t berguna untuk menguji pengaruh masing-masing variabel independen secara persial terhadap variabel dependen. Untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh masing-masing variabel variabel indenpenden secara persial terhadap variabel dependen dapat dilihat pada tingkat signifikan 0,05, hasil uji statistik t dapat dilihat pada tabel, jika nilai probability t <0,05, amaka Ha diterima, sedagkan jika nilai probability t >0,05 maka Ha ditolak.
Tabel IV-9 Hasil Uji Statistik t
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 9.744 2.539 3.838 .000
E-Commerce (X1) .312 .073 .382 4.306 .000
Sistem Informasi Akuntansi (X2)
.403 .118 .302 3.402 .001
Sumber: Hasil Pengelolahan Data Primer,2020
Dari tabel 4-9 diatas dapat bahwa variabel e-commerce mempunyai nilai yang signifikan sebesar 0.000 < 0,05 (0,000<0,05). Kesimpulanya bahwa Ha diterima. Maka e-commerce mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pengambilan keputusan berwirausaha.
b. Hasil Uji Signifikan Simultan (Uji Statistik F)
Uji statistik F bertujuan untuk mengetahui pengaruh secara bersama-sama atau simultan variabel independen terhadap variabel dependen atau terikat.
Kriteria yang digunakan adalah apabila nilai F hitung > F tabel dan probabilitas
>0,05 maka Ho diterima sebaliknya jika probabilitas <0,05 maka Ho ditolak.
Tabel IV-10 Hasil Uji Statistik F
ANOVAa
Model Sum of
Squares
Df Mean
Square
F Sig.
1 Regression 315.854 2 157.927 21.561 .000b
Residual 710.506 97 7.325
Total 1026.360 99
a. Dependent Variable: Pengambilan Keputusan Berwirausaha (Y)
b. Predictors: (Constant), Sistem Informasi Akuntansi (X2), E-Commerce (X1)
Sumber: Hasil Pengelolahan Data Primer,2021
Berdasarkan tabel 4-10 diatas dapat diketahui bahwa nilai F hitung diperoleh sebesar 21,561 dengan signifikan 0.000 karena F hitung 21,561 > F tabel
sebesar 2,68 tingkat signifikan lebih kecil dari 0,05 , maka dapat dikatan bahwa
53
e-commerce dan penggunaan sistem informasi akuntansi berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap pengambilan keputusan berwirausaha.
4.2.3. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Untuk mengetahui persentase sumbang pengaruh variabel indenpenden (e- commerce dan penggunaaan sistem informasi akuntansi) secara serentak terhadap variabel dependen (pengambilan keputusan berwirausaha). Ini menunjukan seberapa besar persentase variasi variabel dependen, koefisien dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:
Tabel IV-11 Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)
Model Summaryb
Model R R
Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .555a .308 .293 2.706
a. Predictors: (Constant), Sistem Informasi Akuntansi (X2), E-Commerce (X1)
b. Dependent Variable: Pengambilan Keputusan Berwirausaha (Y)
Sumber: Hasil Pengelolahan Data Primer,2021
Berdasarkan tabel 4.11 model summery , diperoleh nilai Adjusted Squre (R2) sebesar 0.293 . hal ini menunjukan bahwa persentase sumbang pengaruh varibel indenpenden (e-commerce dan penggunaan sistem informasi akuntansi) terhadap variabel dependen (pengambilan keputusan berwirausaha) 29,3% . atau variasi variabel indenpenden yang digunakan dalam model (e-commerce dan
penggunaan sistem informasi akuntanasi) mampu menjelaskan 29,3% variasi variabel dependen (pengambilan keputusan dalam berwirausaha). Sedangkan sisanya sebesar 70,7% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dijelaskan dalam penelitian ini (Ghozali.2013).