BAB III METODE PENELITIAN
F. Metode Analisis Data
6. Uji Hipotesis
Keterangan :
r = Koefisien korelasi n = Jumlah anggota sampel
b. Uji Simultan (Uji-F)
Uji statistik F digunakan untuk mengetahui apakah variabel- variabel independen yang dimasukkan model regresi mempunyai pengaruh secara bersama-sama (simultan) terhadap variabel dependen (Ghozali, 2011). Pembuktian dilakukan dengan cara membandingkan nilai F-hitung dengan F-tabel pada tingkat kepercayaan 5% dan derajat kebebasan (degree of freedom) df.
Apabila F-hitung lebih besar dari nilai F-tabel, maka variabel bebas (X) secara bersama-sama mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat (Y) dan apabila F-hitung lebih kecil dari F-tabel, maka variabel bebas (X) secara bersama-sama mempunyai pengaruh yang tidak signifikan terhadap variabel terikat (Y).
Dasar pengambilan keputusan :
1) Jika nilai probabilitas (p value) < 0,05, maka H1 diterima dan H0
ditolak.
2) Jika nilai probabilitas (p value) > 0,05, maka H1 ditolak dan H0
diterima.
Nilai F-hitung dapat dicari dengan rumus sebagai berikut : F −hitung= R2/k
(1 − R2)/(n − k − 1)
Keterangan :
R = Koefisien korelasi berganda k = Jumlah variabel independen n = Jumlah anggota sampel
c. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengukur sejauh mana kemampuan model dalam menjelaskan variasi variabel dependen (Ghozali, 2011). Nilai koefisien determinasi antara 0 (nol) dan 1 (satu) atau dapat dinotasikan sebagai berikut :
Nilai R2 yang kecil mengindikasikan kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variasi dependen amat terbatas.
Apabila nilai R2 yang mendekati 1 (satu) artinya variabel independen/variabel bebas memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen/variabel terikat. Koefisien determinasi dihitung dengan: KD = R2 x 100%
d. Analisis Variabel Mediator/Intervening
Variabel mediator atau variabel antara atau variabel intervening (intervene variables) adalah variabel yang bersifat menjadi perantara (mediating) dari hubungan variabel eksogen/independen ke variabel endogen/dependen. Sifatnya adalah sebagai penghubung (jembatan)
0 < R2< 1
antara variabel independen dengan variabel dependen (dapat bersifat partial atau full mediation).
Dalam penelitian ini yang menjadi variabel intervening adalah pencegahan kecurangan (fraud). Terdapat lima variabel independen yaitu pengendalian internal, audit internal, risk based audit, komite audit dan whistleblowing system dan satu variabel dependen yaitu kualitas laporan keuangan. Berikut ini ilustrasi variabel intervening yang digambarkan dengan mengambil contoh variabel independen yang pertama yaitu pengendalian internal.
Gambar 3.4
Variabel Mediator Penuh/Full
Gambar 3.5
Variabel Mediator Sebagian/Partial
Sumber : Solimun, 2011 Pengendalian
Internal
Pencegahan Kecurangan (Fraud)
Kualitas Laporan Keuangan
Pengendalian Internal
Kualitas Laporan Keuangan
Pencegahan Kecurangan
(Fraud)
Analisis variabel mediator dapat diuji melalui dua pendekatan yaitu perbedaan koefisien dan perkalian koefisien. Apabila menggunakan metode pemeriksaan maka analisis dilakukan dengan dan tanpa melibatkan variabel mediator. Sedangkan metode perkalian dapat dilakukan dengan metode Sobel. Metode pemeriksaan dengan cara melakukan dua kali analisis, yaitu analisis dengan melibatkan variabel mediator dan analisis tanpa melibatkan variabel mediator.
Metode pemeriksaan variabel mediator dengan pendekatan perbedaan koefisien dilakukan sebagai berikut:
1) Memeriksa pengaruh langsung variabel independen terhadap variabel dependen pada model dengan melibatkan variabel mediator
2) Memeriksa pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen pada model tanpa melibatkan variabel mediator
3) Memeriksa pengaruh variabel independen terhadap variabel mediator
4) Memeriksa pengaruh variabel mediator terhadap variabel dependen.
Gambar 3.6
Analisis Pemeriksaan Variabel Mediator
Sumber : Solimun, 2011 Keterangan:
Jika pengujian secara langsung (b) tidak signifikan, namun pengujian secara tidak langsung (c) dan (d) signifikan, maka pencegahan kecurangan (fraud) dikatakan sebagai variabel mediator penuh atau full mediator.
Jika pengujian secara langsung (b) signifikan dan pengujian secara tidak langsung (c) dan (d) juga signifikan, maka pencegahan kecurangan (fraud) dikatakan sebagai variabel mediator sebagian atau partial mediator.
Jika (c) dan (d) signifikan serta (a) juga signifikan, di mana koefisien dari (a) lebih kecil (turun) dari (b) maka pencegahan
b c d
Pengendalian a Internal
Kualitas Laporan Keuangan
Pencegahan Kecurangan
(Fraud)
Pengendalian Internal
Kualitas Laporan Keuangan
kecurangan (fraud) dikatakan sebagai variabel mediator sebagian (partial mediator).
Jika (c) dan (d) signifikan serta (a) juga signifikan, di mana koefisien dari (a) hampir sama dengan (b) maka pencegahan kecurangan (fraud) dikatakan bukan sebagai variabel mediator.
Jika salah satu (c) atau (d) atau keduanya tidak signifikan maka dikatakan bukan sebagai variabel mediator (Hair et al., 2010 dalam Solimun, 2011).
Metode perkalian dilakukan dengan uji Sobel, yaitu melalui pengujian hipotesis. Simpangan baku pengaruh tidak langsung (perkalian) merujuk pada MacKinnon (2007) : 𝜎𝑎𝑏= √𝜎𝑎2𝑎2+ 𝜎𝑏2𝑏2
Dalam hal ini a dan b adalah koefisien jalur yang dilalui. Statistik uji Sobel yaitu:
z_value =
𝑎𝑏√(𝑏2𝑆𝐸𝑎2)+(𝑎2𝑆𝐸𝑏2)
Dalam hal ini:
a = koefisien regresi standardized pengaruh variabel independen X terhadap variabel mediator M
SEa = standard error untuk koefisien a
B = koefisien regresi standardized pengaruh variabel mediator M terhadap variabel dependen Y
SEb = standard error untuk koefisien
BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Deskripsi Sampel Penelitian
Populasi dalam penelitian ini adalah 22 perusahaan yang terdiri dari 12 perusahaan di sub sektor kimia dan 10 perusahaan di sub sektor farmasi yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2018. Informasi berdasarkan website Bursa Efek Indonesia (Indonesia Stock Exchange) dan kontan.co.id.
Pengambilan sampel dilakukan dengan menggunakan metode purposive sampling. Sebanyak 180 kuesioner disebarkan kepada 12 perusahaan manufaktur, yakni 7 perusahaan di sub sektor kimia dan 5 perusahaan di sub sektor farmasi. Penyebaran kuesioner dimulai pada akhir bulan November 2018 sampai bulan Desember 2018. Berikut tabel distribusi kuesioner berdasarkan tempat penyebaran:
Tabel 4.1 Distribusi Kuesioner
No. Kode Nama Perusahaan
Jumlah Kuesioner Disebar Kembali Dapat
Diolah
1 ADMG Polychem Indonesia Tbk. 15 15 13
2 AGII Aneka Gas Industri Tbk. 15 14 12
3 BRPT Barito Pacific Tbk. 15 13 11
4 DVLA Darya-Varia Laboratoria Tbk. 15 15 14
5 DPNS Duta Pertiwi Nusantara Tbk. 15 12 12
6 INCI Intanwijaya Internasional Tbk. 15 12 12
7 KAEF Kimia Farma Tbk. 15 15 15
8 KLBF Kalbe Farma Tbk. 15 11 10
9 MERK Merck Tbk. 15 15 14
10 PYFA Pyridam Farma Tbk. 15 15 14
11 SRSN Indo Acidatama Tbk. 15 14 14
12 UNIC Unggul Indah Cahaya Tbk. 15 14 13
Sumber: Data primer diolah, 2018
B. Tingkat Pengembalian Kuesioner (Response Rate)
Total kuesioner yang disebar dalam penelitian ini adalah 180 kuesioner dengan jumlah item pertanyaan sebanyak 54 butir. Dari total kuesioner yang tersebut yang kembali adalah 165 kuesioner atau dapat dikatakan bahwa tingkat pengembalian kuesioner (response rate) adalah sebesar 91,7%. Karena pengisiannya yang tidak lengkap 11 kuesioner tidak dapat digunakan, sehingga hanya 154 kuesioner yang dapat diolah atau sebesar 85,6%. Tabel 4.2 di bawah ini menyajikan secara rinci tentang kuesioner yang disebar dan diterima kembali untuk diolah peneliti.
Tabel 4.2
Rincian Jumlah Sampel dan Tingkat Pengembalian
Keterangan Jumlah Persentase (%)
Kuesioner yang disebar 180 100
Kuesioner yang tidak kembali (15) 8,3
Kuesioner yang kembali 165 91,7
Kuesioner yang tidak lengkap/cacat (11) 6,1
Kuesioner yang dapat diolah 154 85,6
Sumber: Data primer diolah, 2018
C. Karakteristik Profil Responden
Karakteristik 154 responden yang telah mengembalikan kuesioner dengan pengisian yang lengkap diklasifikasikan dalam jenis kelamin, usia, jabatan, pendidikan terakhir dan lama bekerja.
Tabel 4.3 Profil Responden
Karakteristik Kategori Frekuensi Persentase
Jenis Kelamin Laki-laki 90 58.40%
Perempuan 64 41,6%
Jumlah 154 100,0%
Usia 25 - 30 tahun 61 39,6%
31 - 40 tahun 71 46,1%
41 - 50 tahun 18 11,7%
> 50 tahun 4 2,6%
Jumlah 154 100,0%
Jabatan Staf Akuntansi 48 31,2%
Supervisor 34 22,1%
Manajer 22 14,3%
Auditor Internal 35 22,7%
Komite Audit 15 9,7%
Jumlah 154 100,0%
Pendidikan Terakhir S1 129 83,8%
S2 17 11,0%
S3 8 5,2%
Jumlah 154 100,0%
Lama Bekerja 1 - 3 tahun 25 16,2
3 - 5 tahun 81 52,6
5 - 10 tahun 39 25,3
> 10 9 5,8
Jumlah 154 100,0%
Sumber: Data primer diolah, 2018
Tabel 4.3 diatas menunjukkan karakteristik responden sebagai berikut:
1. Berdasarkan jenis kelamin, diperoleh sebanyak 90 orang atau 58,4%
responden didominasi oleh laki-laki, dan sisanya sebanyak 64 orang atau 41,6% responden berjenis kelamin perempuan.
2. Berdasarkan usia, diperoleh responden yang berkisar 25-30 tahun adalah sebanyak 61 orang (39,6%), yang berusia 31-40 tahun sebanyak 71 orang (46,1%), yang berusia 41-50 tahun sebanyak 18 orang (11,7%), dan yang berusia > 50 tahun sebanyak 4 orang (2,6%).
3. Berdasarkan jabatan, diperoleh informasi bahwa mayoritas responden sebanyak 48 orang atau sebesar 31,2% menduduki posisi staf akuntansi.
Sebanyak 34 orang atau 22,1% menduduki jabatan sebagai supervisor dan 22 orang atau 14,3% menduduki jabatan manajer. Sedangkan yang menduduki jabatan sebagai auditor internal sebanyak 35 orang atau 22,7%
dan sisanya 15 orang atau 9,7% menjabat sebagai komite audit.
4. Berdasarkan pendidikan terakhir, diketahui mayoritas responden sebesar 83,8% atau 129 orang berpendidikan Strata 1 (S1) sedangkan sisanya 11%
atau sebanyak 17 orang berpendidikan akhir Strata 2 (S2) dan 5,2% atau sebanyak 8 orang berpendidikan Strata 3 (S3).
5. Berdasarkan lama bekerja, dapat diketahui bahwa sebagian besar responden (sebanyak 81 orang atau 52,6%) sudah bekerja selama 3-5 tahun, yang bekerja selama 1-3 tahun sebanyak 25 orang (16,2%), yang bekerja selama 5-10 sebanyak 39 orang (25,3%) dan yang telah bekerja lebih dari 10 tahun adalah sebanyak 9 orang (5,8%).
D. Analisis Data dan Hasil Penelitian 1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif bertujuan memberikan gambaran terhadap data-data pada variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini. Hasil mean (rata-rata) dan standar deviasi untuk 154 data observasi sebagai berikut:
Tabel 4.4 Statistik Deskriptif
Variabel Butir Mean Standar Deviasi
Pengendalian Internal
PI1 3,94 0,65
PI2 4,21 0,63
PI3 3,73 0,74
PI4 4,20 0,71
PI5 3,84 0,59
PI6 3,94 0,59
PI7 4,25 0,69
PI8 3,61 0,80
PI9 4,18 0,73
PI10 4,08 0,56
Audit Internal
AI1 4,16 0,66
AI2 4,16 0,62
AI3 4,20 0,64
AI4 4,16 0,57
AI5 4,23 0,64
AI6 4,31 0,61
AI7 4,33 0,61
AI8 4,14 0,67
Risk based Audit
RBA1 4,29 0,65
RBA2 4,34 0,57
RBA3 4,38 0,55
RBA4 4,26 0,53
RBA5 4,12 0,58
RBA6 4,14 0,62
RBA7 4,25 0,59
RBA8 4,33 0,57
Komite Audit
KA1 4,36 0,50
KA2 4,39 0,50
KA3 4,29 0,54
KA4 4,50 0,53
KA5 4,52 0,50
KA6 4,53 0,50
Whistleblowing system
WS1 4,44 0,59
WS2 4,26 0,64
WS3 4,22 0,53
WS4 4,35 0,56
WS5 4,34 0,63
WS6 4,34 0,65
Pencegahan Kecurangan
(Fraud)
PKF1 4,23 0,68
PKF2 4,10 0,89
PKF3 4,25 0,64
PKF4 4,24 0,70
PKF5 4,28 0,58
PKF6 4,24 0,68
PKF7 4,31 0,62
PKF8 4,31 0,67
Kualitas Laporan Keuangan
KLK1 4,25 0,66
KLK2 4,25 0,60
KLK3 4,32 0,60
KLK4 4,19 0,64
KLK5 4,30 0,57
KLK6 4,18 0,67
KLK7 4,23 0,66
KLK8 4,19 0,65
Sumber : Data primer diolah, 2018
Berdasarkan tabel 4.4, output Lisrel 8.8 untuk pengujian statistik deskriptif mean (rata-rata) dan standar deviasi sebagai berikut:
1. Variabel pengendalian internal dengan sepuluh butir pernyataan mempunyai mean terendah 3,61 dan tertinggi 4,25 serta standar deviasi terendah 0,56 dan tertinggi 0,80.
2. Variabel audit internal dengan delapan butir pernyataan mempunyai mean terendah 4,14 dan tertinggi 4,33 serta standar deviasi terendah 0,57 dan tertinggi 0,67.
3. Variabel risk based audit dengan delapan butir pernyataan mempunyai mean terendah 4,12 dan tertinggi 4,38 serta standar deviasi terendah 0,53 dan tertinggi 0,65.
4. Variabel komite audit dengan enam butir pernyataan mempunyai mean terendah 4,29 dan tertinggi 4,53 serta standar deviasi terendah 0,50 dan tertinggi 0,54.
5. Variabel whistleblowing system dengan enam butir pernyataan mempunyai mean terendah 4,22 dan tertinggi 4,44 serta standar deviasi terendah 0,53 dan tertinggi 0,65.
6. Variabel pencegahan kecurangan (fraud) dengan delapan butir pernyataan mempunyai mean terendah 4,10 dan tertinggi 4,31 serta standar deviasi terendah 0,58 dan tertinggi 0,89.
7. Variabel kualitas laporan keuangan dengan delapan butir pernyataan mempunyai mean terendah 4,18 dan tertinggi 4,32 serta standar deviasi terendah 0,57 dan tertinggi 0,67.
2. Uji Kualitas Data
Untuk menguji ketepatan instrumen dilakukan uji validitas dan uji reliabilitas sebagai berikut :
a. Uji Validitas
Untuk mengetahui valid atau sahnya data dengan cara membandingkan nilai r-hitung (pearson correlation) dengan r-tabel
(product moment). Jika nilai r-hitung > r-tabel maka dikatakan valid.
Berikut ini uji validitas untuk 30 responden yang dipilih secara acak dari kerangka sampel yang sudah ditentukan.
Tabel 4.5
Hasil Uji Validitas Pengendalian Internal
Pertanyaan
Corrected Item- Total Correlation
(r-hitung)
r-tabel 5% (30) Keterangan
PI1 0,416 0,349 Valid
PI2 0,475 0,349 Valid
PI3 0,484 0,349 Valid
PI4 0,620 0,349 Valid
PI5 0,489 0,349 Valid
PI6 0,626 0,349 Valid
PI7 0,530 0,349 Valid
PI8 0,519 0,349 Valid
PI9 0,789 0,349 Valid
PI10 0,770 0,349 Valid
Sumber : Data primer diolah dengan SPSS Versi 23
Pada tabel 4.9, nilai r-tabel dengan α = 0,05 dengan jumlah data (n)
= 30, maka diperoleh r-tabel sebesar 0,349. Jika dibandingkan, semua nilai r-hitung > r-tabel sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa ke-10 butir pernyataan pengendalian internal (X1) tersebut valid.
Tabel 4.6
Hasil Uji Validitas Audit Internal
Pertanyaan
Corrected Item- Total Correlation
(r-hitung)
r-tabel 5% (30) Keterangan
AI1 0,663 0,349 Valid
AI2 0,534 0,349 Valid
AI3 0,554 0,349 Valid
AI4 0,566 0,349 Valid
AI5 0,701 0,349 Valid
AI6 0,682 0,349 Valid
AI7 0,591 0,349 Valid
AI8 0,591 0,349 Valid
Sumber : Data primer diolah dengan SPSS Versi 23
Pada tabel 4.10, nilai r-tabel dengan α = 0,05 dengan jumlah data (n)
= 30, maka diperoleh r-tabel sebesar 0,349. Jika dibandingkan, semua nilai r-hitung > r-tabel sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa ke-8 butir pernyataan audit internal (X2) tersebut valid.
Tabel 4.7
Hasil Uji Validitas Risk based Audit
Pertanyaan
Corrected Item- Total Correlation
(r-hitung)
r-tabel 5% (30) Keterangan
RBA1 0,400 0,349 Valid
RBA2 0,500 0,349 Valid
RBA3 0,474 0,349 Valid
RBA4 0,644 0,349 Valid
RBA5 0,515 0,349 Valid
RBA6 0,576 0,349 Valid
RBA7 0,701 0,349 Valid
RBA8 0,558 0,349 Valid
Sumber : Data primer diolah dengan SPSS Versi 23
Pada tabel 4.11, nilai r-tabel dengan α = 0,05 dengan jumlah data (n) = 30, maka diperoleh r-tabel sebesar 0,349. Jika dibandingkan, semua nilai r-hitung > r-tabel sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa ke-8 butir pernyataan risk based audit (X3) tersebut valid.
Tabel 4.8
Hasil Uji Validitas Komite Audit
Pertanyaan
Corrected Item- Total Correlation
(r-hitung)
r-tabel 5% (30) Keterangan
KA1 0,622 0,349 Valid
KA2 0,620 0,349 Valid
KA3 0,460 0,349 Valid
KA4 0,594 0,349 Valid
KA5 0,567 0,349 Valid
KA6 0,491 0,349 Valid
Sumber : Data primer diolah dengan SPSS Versi 23
Pada tabel 4.12, nilai r-tabel dengan α = 0,05 dengan jumlah data (n) = 30, maka diperoleh r-tabel sebesar 0,349. Jika dibandingkan, semua nilai r-hitung > r-tabel sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa ke-6 butir pernyataan komite audit (X4) tersebut valid.
Tabel 4.9
Hasil Uji Validitas Whistleblowing system
Pertanyaan
Corrected Item- Total Correlation
(r-hitung)
r-tabel 5% (30) Keterangan
WS1 0,626 0,349 Valid
WS2 0,601 0,349 Valid
WS3 0,702 0,349 Valid
WS4 0,610 0,349 Valid
WS5 0,629 0,349 Valid
WS6 0,695 0,349 Valid
Sumber : Data primer diolah dengan SPSS Versi 23
Pada tabel 4.13, nilai r-tabel dengan α = 0,05 dengan jumlah data (n) = 30, maka diperoleh r-tabel sebesar 0,349. Jika dibandingkan, semua nilai r-hitung > r-tabel sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa ke-6 butir pernyataan whistleblowing system (X5) tersebut valid.
Tabel 4.10
Hasil Uji Validitas Pencegahan Kecurangan (Fraud)
Pertanyaan
Corrected Item- Total Correlation
(r-hitung)
r-tabel 5% (30) Keterangan
PKF1 0,515 0,349 Valid
PKF2 0,595 0,349 Valid
PKF3 0,460 0,349 Valid
PKF4 0,655 0,349 Valid
PKF5 0,414 0,349 Valid
PKF6 0,725 0,349 Valid
PKF7 0,464 0,349 Valid
PKF8 0,629 0,349 Valid
Sumber : Data primer diolah dengan SPSS Versi 23
Pada tabel 4.14, nilai r-tabel dengan α = 0,05 dengan jumlah data (n) = 30, maka diperoleh r-tabel sebesar 0,349. Jika dibandingkan, semua nilai r-hitung > r-tabel sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa ke-8 butir pernyataan pencegahan kecurangan (fraud) (Y) tersebut valid.
Tabel 4.11
Hasil Uji Validitas Kualitas Laporan Keuangan
Pertanyaan
Corrected Item- Total Correlation
(r-hitung)
r-tabel 5% (30) Keterangan
KLK1 0,529 0,349 Valid
KLK2 0,493 0,349 Valid
KLK3 0,557 0,349 Valid
KLK4 0,600 0,349 Valid
KLK5 0,672 0,349 Valid
KLK6 0,380 0,349 Valid
KLK7 0,477 0,349 Valid
KLK8 0,573 0,349 Valid
Sumber : Data primer diolah dengan SPSS Versi 23
Pada tabel 4.15, nilai r-tabel dengan α = 0,05 dengan jumlah data (n) = 30, maka diperoleh r-tabel sebesar 0,349. Jika dibandingkan, semua nilai r-hitung > r-tabel sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa ke-8 butir pernyataan kualitas laporan keuangan (Z) tersebut valid.
b. Uji Reliabilitas
Pengujian reabilitas dilakukan pada pertanyaan atau pernyataan yang sudah valid. Suatu kuesioner dikatakan reliable atau handal jika jawaban seseorang terhadap pertanyaaan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu (Ghozali 2011; 47). Untuk menentukan reabilitas suatu kuesioner dapat dilihat pada bagian cronbach’s alpha.
Dikatakan realibel jika nilai cronbach’s alpha > 0,60. Hasil disajikan pada tabel berikut :
Tabel 4.12 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Cronbach
Alpha Kriteria Kesimpulan Pengendalian Internal
(X1) 0,858 0,6 Reliabel
Audit Internal (X2) 0,856 0,6 Reliabel Risk based Audit (X3) 0,826 0,6 Reliabel Komite Audit (X4) 0,838 0,6 Reliabel Whistleblowing system
(X5) 0,855 0,6 Reliabel
Pencegahan Kecurangan
(Fraud) (Y) 0,822 0,6 Reliabel
Kualitas Laporan
Keuangan (Z) 0,802 0,6 Reliabel
Sumber : Data primer diolah dengan SPSS Versi 23
Tabel 4.16 menunjukkan variabel pengendalian internal, audit internal, risk based audit, komite audit dan whistleblowing system yang masing-masing memiliki cronbach’s alpha sebesar 0,858; 0,856;
0,826; 0,838; 0,855 dan variabel intervening pencegahan kecurangan (fraud) sebesar 0,822 serta variabel terikat sebesar 0,802. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa pernyataan dalam kuesioner ini reliabel karena mempunyai nilai cronbach’s alpha lebih besar dari 0.6. Hal ini menunjukkan bahwa setiap item pertanyaan yang digunakan akan mampu memperoleh data yang konsisten yang berarti bila pertanyaan itu diajukan kembali akan diperoleh jawaban yang relatif sama dengan jawaban sebelumnya.
3. Uji Normalitas Data
Uji normalitas data hanya dilakukan dengan test of univariate normality pada Lisrel 8.8. Test of multivariat normality tidak dilakukan karena data yang digunakan bersifat individu. Data dinyatakan normal jika p-value pada skewness dan kurtosis tidak signifikan (p-value > 0.05).
Tabel 4.13
Hasil Uji Normalitas Data
Test of Univariate Normality for Continuous Variables
Skewness Kurtosis Skewness and Kurtosis Variable Z-Score P-Value Z-Score P-Value Chi-Square P-Value
PI1 -0.400 0.689 -0.578 0.563 0.495 0.781 PI2 -1.033 0.302 -2.059 0.070 5.305 0.070 PI3 -0.589 0.556 -0.728 0.467 0.876 0.645 PI4 -1.518 0.129 -4.582 0.064 23.302 0.060 PI5 0.246 0.806 -0.597 0.551 0.416 0.812 PI6 0.040 0.968 0.009 0.993 0.002 0.999 PI7 -1.866 0.062 -3.763 0.086 17.637 0.120 PI8 -1.680 0.093 -0.764 0.445 3.404 0.182 PI9 -1.479 0.139 -6.163 0.059 0.168 0.090 PI10 0.154 0.878 0.605 0.545 0.390 0.823 AI1 -1.617 0.106 -0.220 0.826 2.663 0.264 AI2 -2.280 0.053 2.037 0.092 9.348 0.079 AI3 -1.760 0.078 0.359 0.720 3.228 0.199 AI4 -1.109 0.267 1.879 0.060 4.761 0.093 AI5 -2.007 0.065 0.266 0.790 4.099 0.129 AI6 -2.257 0.074 0.964 0.335 6.021 0.249 AI7 -1.485 0.137 -2.217 0.067 7.120 0.068 AI8 -2.168 0.080 0.864 0.388 5.446 0.066 RBA1 -3.191 0.091 1.751 0.080 13.247 0.081 RBA2 -0.915 0.360 -2.411 0.074 6.650 0.256 RBA3 -0.497 0.620 -3.872 0.089 15.242 0.340 RBA4 0.753 0.451 -1.009 0.313 1.586 0.453 RBA5 -1.120 0.263 1.720 0.085 4.212 0.122 RBA6 -0.469 0.639 -1.201 0.230 1.662 0.436 RBA7 -0.652 0.514 -1.459 0.145 2.554 0.279 RBA8 -0.697 0.486 -2.262 0.094 5.604 0.061
Sumber : Hasil pengolahan data dengan Lisrel 8.8
Dari tampilan hasil uji normalitas data diatas menunjukkan bahwa setiap indikator pada skewness dan kurtosis pada univariate normality test memiliki nilai P-value > 0,05 maka data terdistribusi secara normal.
KA1 2.072 0.048 -17.745 0.061 19.194 0.520 KA2 1.543 0.123 -72.392 0.085 43.000 0.075 KA3 0.612 0.540 -1.840 0.066 3.760 0.153 KA4 -1.400 0.162 -11.612 0.069 36.797 0.142 KA5 -0.412 0.680 30.712 0.057 43.425 0.087 KA6 -0.549 0.583 30.774 0.070 47.364 0.093 WS1 -2.525 0.042 -2.262 0.054 11.492 0.103 WS2 -1.430 0.153 -2.322 0.060 7.438 0.054 WS3 0.987 0.324 -0.140 0.889 0.994 0.608 WS4 -0.436 0.663 -3.015 0.053 9.281 0.090 WS5 -2.049 0.058 -2.372 0.078 9.824 0.607 WS6 -2.336 0.099 -2.549 0.091 11.958 0.349 PKF1 -3.844 0.063 2.519 0.052 21.123 0.070 PKF2 -4.100 0.087 0.669 0.504 17.257 0.290 PKF3 -2.201 0.088 0.283 0.777 4.924 0.085 PKF4 -4.739 0.094 3.324 0.271 33.512 0.076 PKF5 -1.602 0.109 1.505 0.132 4.830 0.089 PKF6 -3.439 0.071 1.935 0.053 15.570 0.291 PKF7 -1.588 0.112 -2.243 0.055 7.552 0.063 PKF8 -3.924 0.090 2.317 0.181 20.768 0.476 KLK1 -1.692 0.091 -2.967 0.063 11.665 0.083 KLK2 -1.781 0.075 1.143 0.253 4.478 0.107 KLK3 -1.388 0.165 -2.171 0.070 6.636 0.086 KLK4 -3.722 0.060 3.125 0.262 23.620 0.095 KLK5 -0.577 0.564 -1.870 0.061 3.831 0.147 KLK6 -3.010 0.073 1.911 0.156 12.714 0.102 KLK7 -2.137 0.056 -0.219 0.827 4.616 0.099 KLK8 -1.815 0.070 -0.084 0.933 3.302 0.192
4. Analisis SEM
Analisis SEM terdiri dari 2 model yakni model pengukuran dan model struktural. Model pengukuran dilakukan dengan analisis faktor konfirmatori (confirmatory factor analysis = CFA) untuk masing-masing variabel, kemudian dilanjutkan dengan analisis SEM Full Model atau yang dikenal dengan model Hybrid yakni gabungan model pengukuran dan model struktural. Pada model struktural akan terlihat hubungan antara konstruk independen dan dependen (analisis jalur).
a. Analisis Confirmatory Factor Analysis (CFA)
Analisis CFA memodelkan hubungan antara variabel laten dengan variabel-variabel teramati (observed/measured variables). Evaluasi atas validitas konstruk dilakukan melalui second order confirmatory factor analysis (2nd Order CFA) atau analisis faktor dua tahap karena dimensi pengukuran masih bersifat laten dan terdiri dari indikator-indikator.
1) CFA Variabel Pengendalian Internal (X1)
Variabel Pengendalian Internal terdiri dari lima dimensi, yaitu: LP (lingkungan pengendalian), PR (penilaian risiko), AP (aktivitas pengendalian), IK (informasi dan komunikasi) dan PM (pemantauan).
Gambar 4.1
CFA Variabel Pengendalian Internal – Standardized Solution
Gambar 4.2
CFA Variabel Pengendalian Internal – T-Values
Sumber : Hasil pengolahan data dengan Lisrel 8.8
Persamaan pengukuran dari Pengendalian Internal dalam Standardized Solution dengan estimasi standar error (se) dan nilai t- value sebagai berikut:
Measurement Equations
LP1 = 0.50*LP, Errorvar.= 0.34 , R² = 0.66 (0.043) 8.39
LP2 = 0.62*LP, Errorvar.= 0.42 , R² = 0.58 (0.083) (0.037)
4.70 6.70
PR1 = 0.55*PR, Errorvar.= 0.50 , R² = 0.50 (0.050) 8.87
PR2 = 0.57*PR, Errorvar.= 0.28 , R² = 0.72 (0.067) (0.042) 5.95 8.04
AP1 = 0.54*AP, Errorvar.= 0.41 , R² = 0.59 (0.033) 7.52
AP2 = 0.78*AP, Errorvar.= 0.26 , R² = 0.74 (0.10) (0.044) 4.35 2.92
IK1 = 0.56*IK, Errorvar.= 0.11 , R² = 0.89 (0.046) 8.30
IK2 = 0.53*IK, Errorvar.= 0.39 , R² = 0.61 (0.072) (0.062) 5.13 8.27
PM1 = 0.88*PM, Errorvar.= 0.23 , R² = 0.77 (0.023) 5.54 PM2 = 0.78*PM, Errorvar.= 0.40 , R² = 0.60 (0.036) (0.016) 12.13 7.59
Structural Equations
LP = 0.91*PI, Errorvar.= 0.17 , R² = 0.83 (0.18) (0.17) 4.93 2.05
PR = 0.69*PI, Errorvar.= 0.18 , R² = 0.82 (0.16) 0.12) 6.61 2.49
AP = 0.56*PI, Errorvar.= 0.31 , R² = 0,69 (0.14) (0.21) 4.10 3.27
IK = 0.78*PI, Errorvar.= 0.16 , R² = 0.84 (0.17) 0.19) 6.39 2.88
PM = 0.83*PI, Errorvar.= 0.41 , R² = 0.59 (0.073) (0.089) 16.15 4.55
Dari analisis second order CFA diatas menunjukkan bahwa:
1. Indikator yang paling dominan untuk mengukur dimensi dan dimensi yang paling dominan untuk mengukur variabel;
a. Indikator yang paling dominan untuk mengukur dimensi lingkungan pengendalian ialah LP2 dengan nilai koefisien jalur (loading factor) sebesar 0,62. Artinya pengaruh LP2 sebesar 0,62 terhadap dimensi LP (Lingkungan Pengendalian). Dalam kuesioner dapat dilihat pernyataan tersebut ialah:
“Dalam pengambilan keputusan pimpinan instansi perlu memperhatikan risiko dan pimpinan instansi perlu bertindak adil serta tidak memihak pada salah satu pihak”
b. Indikator yang paling dominan untuk mengukur dimensi penilaian risiko ialah PR2 dengan nilai koefisien jalur (loading
factor) sebesar 0,57. Artinya pengaruh PR2 sebesar 0,57 terhadap dimensi PR (Penilaian Risiko). Dalam kuesioner dapat dilihat pernyataan tersebut ialah:
“Analisis risiko dengan menentukan dan mengatasi dampak risiko yang telah teridentifikasi”
c. Indikator yang paling dominan untuk mengukur dimensi aktivitas pengendalian ialah AP2 dengan nilai koefisien jalur (loading factor) sebesar 0,78. Artinya pengaruh AP2 sebesar 0,78 terhadap dimensi AP (Aktivitas Pengendalian). Dalam kuesioner dapat dilihat pernyataan tersebut ialah:
“Adanya otorisasi dan pemisahan fungsi yang memadai dengan menetapkan ketentuan dan syarat otorisasi serta mengawasi seluruh kejadian maupun aspek transaksi tidak hanya dikendalikan oleh satu orang”
d. Indikator yang paling dominan untuk mengukur dimensi informasi dan komunikasi ialah IK1 dengan nilai koefisien jalur (loading factor)sebesar 0,56. Artinya pengaruh IK1 sebesar 0,56 terhadap dimensi IK (Informasi dan Komunikasi). Dalam kuesioner dapat dilihat pernyataan tersebut ialah:
“Memiliki informasi yang dapat diandalkan dan relevan baik informasi keuangan maupun non keuangan”
e. Indikator yang paling dominan untuk mengukur dimensi pemantauan ialah PM1 dengan nilai koefisien jalur (loading factor) sebesar 0,88. Artinya pengaruh PM1 sebesar 0,88 terhadap dimensi PM (Pemantauan). Dalam kuesioner dapat dilihat pernyataan tersebut ialah:
“Melakukan pemantauan yang dilaksanakan secara berkelanjutan”
f. Dimensi yang paling dominan untuk mengukur variabel pengendalian internal ialah Lingkungan Pengendalian (LP) dengan nilai koefisien jalur (loading factor) sebesar 0,91.
Artinya pengaruh dimensi LP sebesar 0,91 terhadap variabel PI (Pengendalian Internal). Sementara dimensi yang kurang dominan untuk mengukur variabel pengendalian internal ialah Aktivitas Pengendalian (AP) dengan nilai koefisien jalur (loading factor) sebesar 0,56. Artinya pengaruh dimensi AP hanya sebesar 0,56 terhadap variabel PI (Pengendalian Internal).
2. Masing-masing indikator pada output Lisrel diatas memiliki t-hitung
> 1,96 maka semua indikator tersebut signifikan. Selanjutnya untuk masing-masing dimensi dapat dijelaskan sebagai berikut:
LP mempunyai nilai t-hitung sebesar 4,93; PR mempunyai nilai t-
hitung sebesar 6,61; AP mempunyai nilai t-hitung sebesar 4,10; IK mempunyai nilai t-hitung sebesar 6,39 dan PM mempunyai nilai t-
hitung sebesar 16,15; karena > 1,96 maka dimensi-dimensi tersebut positif dan signifikan membentuk variabel X1 (Pengendalian Internal).
3. Validitas dan Reliabilitas Indikator ke Dimensi dan Dimensi ke Variabel;
a. Untuk menentukan valid tidaknya masing-masing indikator dan dimensi dapat dilihat pada ukuran Standardized Loading Factor (SLF). Hair (2010:678) menyarankan nilai SLF ≥ 0,5 menunjukkan sifat convergent validity yang baik. Berdasarkan output Lisrel diatas dapat dilihat bahwa seluruh nilai baik indikator maupun dimensi memiliki SLF ≥ 0,5. Hal ini menunjukkan bahwa sifat convergent validity yang baik telah dicapai dari sisi ukuran SLF atau dapat dikatakan valid.
b. Untuk menentukan reliabilitasnya dapat dihitung dengan rumus construct reliability (CR) dan average variance extracted (AVE).
Tabel 4.14
Uji Reliabilitas Pengendalian Internal-Indikator Ke Dimensi Indikator λ λ2 Error CR AVE
LP1 0,50 0,2500 0,34
0,9226 0,5534
LP2 0,62 0,3844 0,42
PR1 0,55 0,3025 0,50
PR2 0,57 0,3249 0,28
AP1 0,54 0,2916 0,41
AP2 0,78 0,6084 0,26
IK1 0,56 0,3136 0,11
IK2 0,53 0,2809 0,39
PM1 0,88 0,7744 0,23
PM2 0,78 0,6084 0,40
Jumlah 6,31 4,1391 3,34 Sumber : Data primer diolah, 2018
Berdasarkan Tabel 4,18, Hair (2010:679) menyatakan nilai AVE ≥ 0,5 menunjukkan adequate convergence, dengan kata lain uji reliabilitas untuk semua indikator ke dimensi tersebut reliabel.
Tabel 4.15
Uji Reliabilitas Pengendalian Internal-Dimensi Ke Variabel
Dimensi λ λ2 Error CR AVE
LP 0,91 0,8281 0,17
0,9204 0,7033
PR 0,69 0,4761 0,18
AP 0,56 0,3136 0,31
IK 0,78 0,6084 0,16
PM 0,83 0,6889 0,41
Jumlah 3,77 2,9151 1,23 Sumber : Data primer diolah, 2018
Berdasarkan Tabel 4,19, diketahui nilai CR untuk masing- masing dimensi sebesar 0,9204 ≥ 0,7 dan nilai AVE untuk masing-masing dimensi adalah 0,7033 ≥ 0,5 dengan demikian uji reliabilitas untuk semua dimensi ke variabel tersebut reliabel.
2) CFA Variabel Audit Internal (X2)
Variabel Audit Internal terdiri dari empat dimensi, yaitu: IDP (independensi), KP (keahlian profesional), LKP (lingkup kerja pemeriksaan) dan PP (pelaksanaan pekerjaan).