< prev

Page 1Page 2Page 3Page 4Page 5Page 6Page 7Page 8Page 9Page 10Page 11Page 12

Page 5 of 12
next >

Majalah Ilmiah UNIKOM

Vol.13 No. 1

17

H a l a m a n

kuesioner kepada 9 Perusahaan yang

terbagi menjadi 25 manajemen, 60

pelaksana dan 26 programer yang menjadi

sampel penelitian.

Uji Asumsi Klasik

1. Uji Normalitas

Dengan nilai sig > 0,05, maka dapat

disimpulkan bahwa data variabel dependen

berdistribusi normal.

2. Uji Heteroskedastisitas

Sig.(2-tailed)

user

1

)

dengan nilai absolut residu hasil regresi

dependent

alpha

dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi

gejala heteroskedastisitas pada data. Untuk

software

(X

2

) dengan nilai absolut residu hasil regresi

dependent

alpha

dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi

gejala heteroskedastisitas pada data atau

dengan kata lain tidak terjadi pelanggaran

asumsi homoskedastisitas. Untuk korelasi

Database

3

)

dengan nilai absolut residu hasil regresi

dependentalpha

p-value

alpha

diterima,

yang

artinya

korelasi-korelasi

rank

spearman

demikian dapat disimpulkan bahwa tidak

terjadi gejala heteroskedastisitas pada data

atau dengan kata lain tidak terjadi

pelanggaran asumsi homoskedastisitas.

3. Uji Multikolinieritas

Hasilnya menunjukkan bahwa nilai VIF pada

2 variabel bebas jauh berada di atas 10,

yakni X

2

= 11,211, X

3

= 13,596.

Berdasarkan hasil tersebut disimpulkan

terjadi gejala multikolinieritas antar variabel

bebas dalam model regresi. Pada kasus

pelanggaran multikolinieritas maka perlu

dilakukan

tindakan

perbaikan

model

regresi. Perbaikan dilakukan dengan cara

pembobotan

menggunakan

metode

logaritma natural terhadap nilai absolut

anggota sampel observasi dengan koefisien

regresi dari hasil transformasi, sehingga

model regresi menjadi seperti berikut

(Gujarati, 2003).

ln Y

i

= B

+ B

1

ln X

i

+ B

2

ln X

i

+ B

3

Transformasi data dilakukan sebanyak 9

kali, Setelah ditransformasikan, hasil akhir

transformasi diperoleh hasil Nilai VIF Uji

Multikolinieritas menunjukkan bahwa nilai

VIF masing-masing variabel bebas jauh di

bawah 10, yakni X

1

= 1,271, X

2

= 1,512, X

3

= 1,711. Berdasarkan hasilnya disimpulkan

tidak

terdapat

multikolinieritas

antar

variabel bebas di model regresi.

Untuk melihat korelasi antara variabel-

variabel Komponen Sistem dengan Kualitas

Informasi Akuntansi, digunakan analisis

Pearson Product Moment

kemudian

akan

dilakukan

pengujian

output

Pearson Product Moment

didapat nilai koefisien korelasi ganda antara

variabel bebas dengan variabel terikat

sebesar

0,563.

Berdasarkan

tabel

interpretasi

koefisien

korelasi,

maka

koefisien

korelasi

sebesar

0,563

menunjukkan adanya hubungan positif yang

sedang antara variabel-variabel Komponen

Sistem (X) dengan Kualitas Informasi

akan dibentuk adalah sebagai berikut:

Keterangan:

Y

= Kualitas Informasi Akuntansi

X

1

User

X

2

software

X

3

Database

Βo

=

β

1

β

3

=

dapat dibentuk persamaan regresi linier

berganda sebagai berikut:

Persamaan di atas dapat diartikan sebagai

berikut:

= 0,721

artinya

jika

variabel-

variabel Komponen Sistem

Supriyati