bab iv hasil dan analisis 4.1 gambaran umum respondenrepository.unika.ac.id/17348/5/13.60.0118 sekar...
Post on 28-Jul-2019
222 Views
Preview:
TRANSCRIPT
53
BAB IV
HASIL DAN ANALISIS
4.1 Gambaran Umum Responden
Responden penelitian sebanyak 350 mahasiswa tersebar di tiga program studi
yaitu Perpajakan, Manajemen dan Akuntansi. Program studi yang terbanyak
respondennya adalah manajemen yaitu 174 responden (50%), diikuti dengan program
studi akuntansi sebanyak 141 responden (40%) dan yang paling sedikit yaitu progrm
studi perpajakan sebanyak 35 responden (10%). Lebih jelasnya dapat dilihat pada
Tabel 4.1.
Tabel 4.1. Distribusi Frekuensi Responden Penelitian Ditinjau
dari Angkatan dan Program Studi
Angkatan Sampel
Jumlah Perpajakan Manajemen Akuntansi
2013 1 29 29 59
2014 5 36 26 67
2015 7 38 30 75
2016 8 35 27 70
2017 14 36 29 79
Jumlah 35 174 141 350
Sumber: Data primer diolah, 2018
Setiap angkatan sudah proporsional pada populasi yang sesuai dengan rencana
pada Bab III (halaman 33 dan 34). Terlihat dari responden yang berasal dari
angkatan 2017 mencapai 79 responden (23%), angkatan 2016 sebanyak 70 responden
(20%), angkatan 2015 sebanyak 75 responden (21%), angkatan 2014 sebanyak 67
responden (19%) dan angkatan 2013 sebanyak 59 responden (17%).
54
4.2 Uji Kualitas Data
Kualitas data tergantung dari kualitas instrumen meliputi uji validitas dan
reliabilitas. Ujicoba instrumen dilakukan terhadap 35 responden sebelum instrumen
tersebut digunakan untuk pengambilan data. Hasil ujicoba inilah yang selanjutnya
dianalisis validitas atau tingkat kecocokan butir kuesioner dan reliabilitas atau tingkat
keajegan suatu instrumen sebagai alat pengmbil data.
4.2.1 Uji Validitas
Tujuan uji validitas adalah mengukur sah atau valid tidaknya suatu indikator.
Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyan pada kuesioner mampu untuk
mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut dan jika r hitung >
r tabel dengan tingkat signifikansi 5% (Ghozali, 2011). Hasil Uji validitas
menggunakan product moment dipeoleh hasil sebagai berikut.
1. Validitas Minat Bisnis
Hasil validitas kuesioner minat bisnis berdasarkan hasil ujicoba dapat dilihat
pada tabel 4.2.
Tabel 4.2 Hasil Uji Validitas Kuesioner Minat Bisnis
No Indikator rxy rtabel Kriteria
1 X1_01 0,525 0,334 Valid
2 X1_02 0,582 0,334 Valid
3 X1_03 0,647 0,334 Valid
4 X1_04 0,546 0,334 Valid
5 X1_05 0,636 0,334 Valid
6 X1_06 0,547 0,334 Valid
7 X1_07 0,627 0,334 Valid
8 X1_08 0,501 0,334 Valid
9 X1_09 0,581 0,334 Valid
55
10 X1_10 0,629 0,334 Valid
Sumber: Data primer diolah, 2018
Nilai rhitung dari masing-masing item kuesioner minat bisnis dari X1_01 sampai
X1_10 melebihi rtabel dengan taraf kesalahan 5% dan n = 35 yaitu 0,334, yang berarti
bahwa item-item angket tersebut valid sebagai alat untuk mengukut variabel minat
bisnis.
2. Validitas Computer Knowledge
Hasil validitas kuesioner computer knowledge berdasarkan hasil ujicoba dapat
dilihat pada tabel 4.3.
Tabel 4.3. Hasil Uji Validitas Kuesioner Computer Knowledge
No Indikator rxy rtabel Kriteria
1 X2_01 0,590 0,334 Valid
2 X2_02 0,575 0,334 Valid
3 X2_03 0,672 0,334 Valid
4 X2_04 0,581 0,334 Valid
5 X2_05 0,605 0,334 Valid
6 X2_06 0,731 0,334 Valid
7 X2_07 0,642 0,334 Valid
8 X2_08 0,613 0,334 Valid
9 X2_09 0,762 0,334 Valid
10 X2_10 0,652 0,334 Valid
11 X2_11 0,555 0,334 Valid
12 X2_12 0,654 0,334 Valid
13 X2_13 0,593 0,334 Valid
14 X2_14 0,626 0,334 Valid
15 X2_15 0,410 0,334 Valid
Sumber: Data primer diolah, 2018
Nilai rhitung dari masing-masing item kuesioner minat bisnis dari X2_01
sampai X2_15 melebihi rtabel dengan taraf kesalahan 5% dan n = 35 yaitu 0,334, yang
56
berarti bahwa item-item angket tersebut valid sebagai alat untuk mengukur variabel
computer knowledge.
3. Validitas Computer Attitude
Hasil validitas kuesioner computer attitude berdasarkan hasil ujicoba dapat
dilihat pada tabel 4.4.
Tabel 4.4. Hasil Uji Validitas Kuesioner Computer Attitude
No Indikator rxy rtabel Kriteria
1 X3_01 0,566 0,334 Valid
2 X3_02 0,553 0,334 Valid
3 X3_03 0,411 0,334 Valid
4 X3_04 0,646 0,334 Valid
5 X3_05 0,536 0,334 Valid
6 X3_06 0,587 0,334 Valid
7 X3_07 0,675 0,334 Valid
8 X3_08 0,722 0,334 Valid
9 X3_09 0,566 0,334 Valid
10 X3_10 0,516 0,334 Valid
11 X3_11 0,656 0,334 Valid
12 X3_12 0,621 0,334 Valid
13 X3_13 0,673 0,334 Valid
14 X3_14 0,586 0,334 Valid
15 X3_15 0,643 0,334 Valid
Sumber: Data primer diolah, 2018
Nilai rhitung dari masing-masing item kuesioner minat bisnis dari X3_01
sampai X3_15 melebihi rtabel dengan taraf kesalahan 5% dan n = 35 yaitu 0,334, yang
berarti bahwa item-item angket tersebut valid sebagai alat untuk mengukur variabel
computer attitude.
4. Validitas Computer Self Efficacy
Hasil validitas kuesioner computer self efficacy berdasarkan hasil ujicoba
dapat dilihat pada tabel 4.5.
57
Tabel 4.5. Hasil Uji Validitas Kuesioner Computer Self Efficacy
No Indikator rxy rtabel Kriteria
1 X4_01 0,644 0,334 Valid
2 X4_02 0,614 0,334 Valid
3 X4_03 0,690 0,334 Valid
4 X4_04 0,643 0,334 Valid
5 X4_05 0,574 0,334 Valid
6 X4_06 0,767 0,334 Valid
7 X4_07 0,526 0,334 Valid
8 X4_08 0,660 0,334 Valid
9 X4_09 0,711 0,334 Valid
10 X4_10 0,627 0,334 Valid
11 X4_11 0,587 0,334 Valid
12 X4_12 0,661 0,334 Valid
13 X4_13 0,503 0,334 Valid
14 X4_14 0,380 0,334 Valid
15 X4_15 0,598 0,334 Valid
Sumber: Data primer diolah, 2018
Nilai rhitung dari masing-masing item kuesioner minat bisnis dari X4_01
sampai X4_15 melebihi rtabel dengan taraf kesalahan 5% dan n = 35 yaitu 0,334, yang
berarti bahwa item-item angket tersebut valid sebagai alat untuk mengukur variabel
computer self efficacy.
5. Validitas Minat Bisnis Secara Online
Hasil validitas kuesioner bisnis secara online berdasarkan hasil ujicoba dapat
dilihat pada tabel 4.6.
Nilai rhitung dari masing-masing item kuesioner minat bisnis dari Y_01 sampai
Y_15 melebihi rtabel dengan taraf kesalahan 5% dan n = 35 yaitu 0,334, yang berarti
bahwa item-item angket tersebut valid sebagai alat untuk mengukur variabel minat
bisnis secara online.
58
Tabel 4.6. Hasil Uji Validitas Kuesioner Minat Bisnis Secara Online
No Indikator rxy rtabel Kriteria
1 Y_01 0,506 0,334 Valid
2 Y_02 0,595 0,334 Valid
3 Y_03 0,661 0,334 Valid
4 Y_04 0,580 0,334 Valid
5 Y_05 0,556 0,334 Valid
6 Y_06 0,524 0,334 Valid
7 Y_07 0,546 0,334 Valid
8 Y_08 0,534 0,334 Valid
9 Y_09 0,539 0,334 Valid
10 Y_10 0,565 0,334 Valid
11 Y_11 0,542 0,334 Valid
12 Y_12 0,492 0,334 Valid
13 Y_13 0,709 0,334 Valid
14 Y_14 0,491 0,334 Valid
15 Y_15 0,696 0,334 Valid
Sumber: Data primer diolah, 2018
4.2.2 Uji Reliabilitas
Tujuan uji reliabilitas adalah mengukur suatu kuesioner yang merupakan
indikator dari variabel. Suatu kuesioner dikatakan reliabel jika jawaban seseorang
terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu dan jika
memberikan nilai Cronbach Alpha > 0,60 (Ghozali, 2011). Hasil uji reliabilitas
mengguanakan cronbach alpha dapat dilihat pada tabel 4.7.
Tabel 4.7 Hasil Uji Reliabilitas
Variabel Cronbach Alpha Keterangan
Minat bisnis 0,865 Reliabel
Computer Knowledge 0,915 Reliabel
Computer Attitude 0,906 Reliabel
Computer self efficacy 0,910 Reliabel
Minat bisnis secara online 0,892 Reliabel
59
Sumber: Data primer diolah, 2018
Nilai memberikan nilai Cronbach Alpha masing-masing > 0,60 sehingga
dapat disimpulkan kuesioner telah reliabel (Ghozali, 2011).
4.3 Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif bertujuan untuk mengetahui gambaran dari masing-masing
variabel. Masing-masing variabel diukur melalui kuesioner dengan skala 1-4,
sehingga untuk mengetahui tingkatan dari masing-masing variabel dapat dilihat dari
kriteria sebagai berikut.
Skor tertinggi : 4
Skor terendah : 1
Rentang : 4-1 = 3
Panjang kelas interval : 75,04
3
Tabel 4.8 Interval Kriteria Deskripsi Variabel
Rentang Skala Kategori
3,26 – 4,00 Sangat tinggi
2,51 – 3,25 Tinggi
1,76 – 2,50 Cukup
1,00 – 1,75 Rendah
4.3.1 Minat Bisnis
Minat bisnis mahasiswa yang menjadi responden penelitian tergolong tinggi,
hal ini ditunjukkan dari rata-rata skor empiris pada variabel ini berkisar 2,57 sampai
60
dengan 2,76 yang berada pada interval 2,51-32,5 dalam kategori tinggi. Lebih
jelasnya dapat dilihat pada tabel 4.9
Tabel 4.9 Statistik Deskriptif Minat Bisnis
No Indikator Kisaran
teoritis
Kisaran
empiris
Rata-rata
empiris Kriteria
1 Niat 1-4 1-4 2,61 Tinggi
2 Dukungan 1-4 1-4 2,64 Tinggi
3 Keinginan 1-4 1-4 2,73 Tinggi
4 Tertarik 1-4 1-4 2,60 Tinggi
5 Minat 1-4 1-4 2,74 Tinggi
6 Memahami 1-4 1-4 2,76 Tinggi
7 menggunakan 1-4 1-4 2,68 Tinggi
8 Mengerti 1-4 1-4 2,67 Tinggi
9 Tetap bisnis 1-4 1-4 2,61 Tinggi
10 Sering berbisnis 1-4 1-4 2,57 Tinggi
Rata-rata
2,66 Tinggi
Sumber: Data primer diolah, 2018
Tabel 4.9 memperlihatkan bahwa mayoritas mahasiswa memiliki niat yang
kuat untuk berbisnis di sela-sela waktu mengerjakan tugas kuliah. Niat tersebut tidak
lepas dari dukungan dari rekan-rekan maupun keluarga. Para mahasiswa tersebut
memiliki keinginan yang tinggi untuk berbisnis sesering mungkin, karena mereka
juga tertarik membeli barang, dan tertarik pula untuk menjual barang. Secara
keseluruhan mahasiswa memiliki minat berbisnis, mengerti dan memahami cara kerja
dalam berbisnis, berkeinginan untuk terus berbisnis, berkeinginan berbisnis di masa
mendatang, mengerti sistem bisnis sehingga dapat berbisnis, tetap berkeinginan
berbisnis meskipun tidak mengerti teknologi dan berkeinginan berbisnis sesering
mungkin di sela-sela waktu mengerjakan tugas.
4.3.2 Computer Knowledge
61
Pengetahuan tentang komputer yang dimiliki oleh sebagian besar mahasiswa
tergolong tinggi, seperti tercantum pada tabel 4.10.
Tabel 4.10 Statistik Deskriptif Computer Knowledge
No Indikator Kisaran
teoritis
Kisaran
empiris
Rata-rata
empiris Kriteria
1 Cara membeli 1-4 1-4 2,61 Tinggi
2 Cara menjual 1-4 1-4 2,62 Tinggi
3 Browsing 1-4 1-4 2,64 Tinggi
4 Mengenal toko online 1-4 1-4 2,55 Tinggi
5 Komunikasi 1-4 1-4 2,68 Tinggi
6 Memelihara hubungan 1-4 1-4 2,67 Tinggi
7 Metode transaksi 1-4 1-4 2,60 Tinggi
8 Mengerti UI 1-4 1-4 2,52 Tinggi
9 Membuat akun 1-4 1-4 2,51 Tinggi
10 Memanage kepuasan 1-4 1-4 2,52 Tinggi
11 Mengerti resiko 1-4 1-4 2,72 Tinggi
12 Mengerti feedback 1-4 1-4 2,80 Tinggi
13 Kepraktisan 1-4 1-4 2,82 Tinggi
14 Menggunakan PC 1-4 1-4 2,79 Tinggi
15 Menggunakan HP 1-4 1-4 2,76 Tinggi
Rata-rata
2,65 Tinggi
Sumber: Data primer diolah, 2018
Data tersebut menggambarkan bahwa para mahasiswa memiliki pengetahuan
tinggi tentang pembelian dan penjualan lewat toko online. Meskipun tidak membeli,
rata-rata mahasiswa sering menikmati browsing online shop, mengenal lebih dari 3
toko online, mengetahui cara berkomunikasi dengan konsumen secara online,
mengetahui cara memelihara hubungan yang baik dengan konsumen secara online,
mengetahui metode pembayaran yang tepat untuk bertransaksi secara online. Rata-
rata mahasiswa juga mengerti tentang user interface yang baik untuk toko online,
62
cara membuat akun untuk berjualan secara online, cara mengelola kepuasan
konsumen, mengerti resiko dalam bertraksaksi secara online. Para mahasiswa juga
menyadari bahwa feedback dari pembeli dapat mempengaruhi calon pembeli lain.
Mahasiswa juga menganggap bahwa bertransaksi secara online lebih praktis daripada
membeli secara langsung. Para mahasiswa juga mengetahui cara penggunaan PC
maupun handphone untuk bertraksaksi secara online.
4.3.3 Computer Attitude
Sikap sebagian besar mahasiswa terhadap komputer tergolong tinggi, seperti
tercantum pada tabel 4.11.
Tabel 4.11 Statistik Deskriptif Computer Attitude
No Indikator Kisaran
teoritis
Kisaran
empiris
Rata-
rata
empiris
Kriteria
1 Dikendalikan komputer 1-4 1-4 2,85 Tinggi
2 Dialihkan komputer 1-4 1-4 2,61 Tinggi
3 Mengurangi pekerjaan 1-4 1-4 2,64 Tinggi
4 Budak komputer 1-4 1-4 2,66 Tinggi
5 Mengurangi nilai kemanusian 1-4 1-4 2,55 Tinggi
6 Overuse komputer 1-4 1-4 2,68 Tinggi
7 Dijalankan oleh komputer 1-4 1-4 2,69 Tinggi
8 Digantikan komputer 1-4 1-4 2,61 Tinggi
9 Tidak menggantikan 1-4 1-4 2,55 Tinggi
10 Meningkatkan standar 1-4 1-4 2,50 Cukup
11 Cepat dan efisien 1-4 1-4 2,51 Tinggi
12 Memberi kemudahan 1-4 1-4 2,69 Tinggi
13 Mengeliminasi pekerjaan 1-4 1-4 2,81 Tinggi
14 Merasa nyaman 1-4 1-4 2,50 Cukup
15 Tidak terintimidasi 1-4 1-4 2,59 Tinggi
2,63 Tinggi
63
Sumber: Data primer diolah, 2018
Tabel 4.11 memperlihatkan bahwa rata-rata mahasiswa menyatakan kurang
setuju bahwa lambat laun kehidupan akan dikendalikan oleh komputer dan komputer
mengalihkan atau mengubah orang-orang ke hal yang lain. Mahasiswa juga
memandang bahwa komputer akan mengurangi pentingnya berbagai macam
pekerjaan yang saat ini dilakukan oleh manusia dan komputer dapat mengurangi
nilai-nilai kemanusiaan terhadap kehidupan masyarakat, meskipun mereka juga setuju
bahwa pemanfaatan komputer yang berlebihan (overuse) akan membahayakan
kehidupan. Mereka juga percaya bahwa lambat laun seluruh dunia akan dijalankan
oleh komputer secara kompleks dan komputer akan menggantikan kebutuhan dalam
lingkungan kerja atau bisnis manusia, meskipun mereka menyadari bahwa komputer
tidak akan pernah menggantian kehidupan manusia.
Sebagian besar mahasiswa memandang bahwa komputer sebagai alat yang
cepat dan efisien untuk mendapatkan informasi, dan memandang bahwa hidup akan
menjadi lebih mudah dan cepat dengan adanya komputer, meskipun mereka
memandang bahwa kualitas standar pekerjaan bukan ditentukan oleh komputer
namun ditentukan oleh kinerja seseorang tersebut. Menurut mahasiswa komputer
mampu mengeliminasi atau menggantikan pekerjaan yang banyak dan membosankan
dan merasa tidak terintimidasi dengan keberadaan komputer. Namun demikian rasa
kekhawatiran dalam penggunaan komputer menyebabkan ketikdaknyamanan karena
merasa belum memahami sepenuhnya tentang seluk beluk komputer.
4.3.4 Computer Self Efficacy
64
Gambaran computer self efficacy pada mahasiswa terrgolong tinggi, lebih
jelasnya dapat dilihat Tabel 4.12.
Tabel 4.12 Statistik Deskriptif Computer Self Efficacy
No Indikator Kisaran
teoritis
Kisaran
empiris
Rata-
rata
empiris
Kriteria
1 Bisa bekerja dengan PC 1-4 1-4 2,63 Tinggi
2 Mengakses internet 1-4 1-4 2,68 Tinggi
3 Mengakses situs online 1-4 1-4 2,55 Tinggi
4 Memahami hardware 1-4 1-4 2,68 Tinggi
5 Memahami software 1-4 1-4 2,68 Tinggi
6 Memahami internet 1-4 1-4 2,63 Tinggi
7 Menggunakan situs online 1-4 1-4 2,57 Tinggi
8 Berbisnis online tanpa
bantuan orang lain
1-4 1-4 2,50 Cukup
9 Bisa berbisnis online
dengan bantuan orang lain
1-4 1-4 2,50 Cukup
10 Mengatasi kesulitan
sendiri
1-4 1-4 2,69 Tinggi
11 Tidak memerlukan
panduan
1-4 1-4 2,80 Tinggi
12 Memahami tanpa bantuan 1-4 1-4 2,80 Tinggi
13 Berbisnis dengan cukup
waktu
1-4 1-4 2,85 Tinggi
14 Bisa mengatasi masalah
komputer
1-4 1-4 2,77 Tinggi
15 Bisa mengatasi masalah
bisnis online
1-4 1-4 2,79 Tinggi
2,67 Tinggi
Sumber: Data primer diolah, 2018
Tabel 4.12 memperlihatkan bahwa mahasiswa memandang bahwa dirinya
mampu bekerja dengan personal komputer, mengakses internet, mengakses situs-situs
65
jual beli online, memahami hardware dan software komputer serta memahamai
internet. Para mahasiswa memandang bahwa dirinya mampu menggunakan situs
online untuk melakukan jual beli secara online, namun mereka masih belum percaya
diri tentang kemampuannya dalam berbisnis online baik dengan maupun tanpa
bantuan orang lain, karena mereka membutuhkan waktu yang cukup untuk
melakukan bisnis online. Sebagian besar mahasiswa percaya bahwa dirinya dapat
memahami bisnis online tanpa bantuan orang lain dan tidak memerlukan panduan
manual dalam berbisnis online. Mereka juga percaya bawha dirinya mampu
mengatasi masalah yang berkaitan dengan komputer yang dihadapi selama berbisnis
secara online.
4.3.5 Minat Berbisnis secara Online
Minat mahasiswa dalam berbisnis secara online tergolong tinggi, seperti
tercantum pada tabel 4.13.
Tabel 4.13 Statistik Deskriptif Minat Bisnis secara Online
No Indikator Kisaran
teoritis
Kisaran
empiris
Rata-rata
empiris Kriteria
1 Niat bisnis online 1-4 1-4 2,60 Tinggi
2 Mendapat dukungan 1-4 1-4 2,62 Tinggi
3 Berkeinginan bisnis online 1-4 1-4 2,65 Tinggi
4 Lebih suka bisnis online 1-4 1-4 2,54 Tinggi
5 Tertarik jual beli online 1-4 1-4 2,67 Tinggi
6 Mudah dan efisien 1-4 1-4 2,65 Tinggi
7 Minat bisnis online 1-4 1-4 2,58 Tinggi
8 Mengerti cara kerja 1-4 1-4 2,51 Tinggi
9 Menggunakan sosmed 1-4 1-4 2,48 Cukup
10 Menggunakan situs jual beli 1-4 1-4 2,50 Cukup
66
11 Lebih mudah 1-4 1-4 2,61 Tinggi
12 Lebih cepat 1-4 1-4 2,75 Tinggi
13 Sering menggunakan bisnis
online
1-4 1-4 2,75 Tinggi
14 Berkeinginan terus
menggunakan bisnis online
1-4 1-4 2,71 Tinggi
15 Mengerti sistem bisnis
online
1-4 1-4 2,81 Tinggi
Rata-rata 2,63 Tinggi
Sumber: Data primer diolah, 2018
Tabel 4.13 memperlihatkan bahwa sebagian besar siswa memiliki niat yang
kuat untuk berbisnis secara online di sela-sela waktu mengerjakan tugas kuliah. Niat
tersebut tidak lepas dari dukungan dari rekan-rekan maupun keluarga. Para
mahasiswa tersebut memiliki keinginan yang tinggi untuk berbisnis secara online
sesering mungkin, karena mereka juga tertarik membeli barang, dan tertarik pula
untuk menjual barang secara online. Secara keseluruhan mahasiswa memiliki minat
berbisnis secara online, mengerti dan memahami cara kerja dalam berbisnis online,
berkeinginan untuk terus berbisnis secara online, berkeinginan berbisnis secara online
di masa mendatang , karena dipandang lebih mudah, cepat dan efisien. Para
mahasiswa juga merasa mengerti tentang sistem bisnis secara online, namun mereka
belum sepenuhnya menyukai penggunaan jejaring sosial , situs jual beli online untuk
berbisnis secara online.
4.4 Uji Asumsi Klasik
Menurut Ghozali (2011), syarat sebelum melakukan uji regresi linear agar
output yang dihasilkan benar-benar tepat dalam menguji hipotesinya, harus melewati
67
uji asumsi klasik. Dalam penelitian ini uji asumsi klasik yang harus dilewati meliputi
uji normalitas, uji heteroskedastisitas dan uji multikolinearitas.
4.4.1 Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah menguji apakah dalam sebuah model regresi,
variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Uji normalitas
menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov terhadap unstandardized residual hasil
regresi. Data dikatakan normal jika nilai probabilitas (sig) Kolmogorov-Smirnov >
0,05 (Ghozali, 2011). Hasil uji normalitas data selengkapnya dapat dilihat pada Tabel
4.14
Tabel 4.14. Hasil Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 350
Normal Parametersa,b Mean ,0000000 Std. Deviation 2,70285071
Most Extreme Differences Absolute ,069 Positive ,046 Negative -,069
Kolmogorov-Smirnov Z 1,282 Asymp. Sig. (2-tailed) ,075
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber: Data primer diolah, 2018
Nilai Sig. Kolmogorov-Smirnov sebesar 0,075 > 0,05 sehingga dapat
disimpulkan bahwa model regresi berdistribusi normal.
4.4.2 Uji Heteroskedastisitas
Tujuan uji heteroskedastisitas adalah menilai dalam model regresi terjadi
ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Uji
heteroskedastisitas menggunakan uji Glejser, yaitu dengan meregresikan nilai mutlak
68
unstandardized residual hasil regresi dengan variabel independen yang digunakan
dalam persamaan regresi. Data dikatakan bebas dari heteroskedastisitas jika
probabilitas (sig) koefisien regresi (β) dari masing-masing variabel independen lebih
besar dari > 0,05 (Ghozali, 2011). Hasil uji heteroskedastisitas model regresi dapat
dilihat pada Tabel 4.15.
Tabel 4.15 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Model Unstandardized
Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1
(Constant) 4,774 ,787 6,066 ,000
Minat Bisnis -,026 ,033 -,065 -,782 ,435 Computer Knowledge -,052 ,032 -,152 -1,616 ,107 Computer Attitude ,028 ,033 ,083 ,859 ,391 Computer Self Efficacy -,026 ,033 -,076 -,791 ,429
Sumber: Data primer diolah, 2018
Tabel 4.15 memperlihatkan bahwa nilai signifikansi dari masing-masing
vaiabel bebas > 0,05 sehingga dapat disimpulkan semua variabel telah terbebas dari
masalah heteroskedastisitas.
4.4.3 Uji Multikolinearitas
Tujuan uji multikolinearitas adalah menilai dalam model regresi ditemukan
adanya korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak
terjadi korelasi di antara variabel independen. Data dikatakan bebas dari
multikolinearitas jika nilai VIF (Variance Inflation Factor) < 10 dan Tolerance > 0,1
(Ghozali, 2011).
69
Tabel 4.16 Hasil Uji Multikolinearitas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1
(Constant) Minat Bisnis ,398 2,515 Computer Knowledge ,312 3,206 Computer Attitude ,296 3,383 Computer Self Efficacy ,300 3,336
Sumber: Data primer diolah, 2018
Tabel 4.16 memperlihatkan bahwa nilai VIF dari masing-masing variabel
bebas di bawah 10 dan nilai toleransinya > 0,1, yang berarti bahwa model regresi
tidak mengandung multikolinieritas.
4.5 Uji Model Fit (Uji F)
Hasil uji model Fit menggunakan uji F dapat dilihat pada tabe 4.17
berikut.
Tabel 4.17. Hasil Uji Model Fit (Uji F)
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 9175,512 4 2293,878 310,399 0,000b
Residual 2549,585 345 7,390
Total 11725,097 349 a. Dependent Variable: Minat Bisnis secara Online b. Predictors: (Constant), Computer Self Efficacy, Minat Bisnis, Computer Knowledge, Computer Attitude
Sumber: Data primer diolah, 2018
Hasil uji F diperoleh nilai Fhitung = 310,339 dengan nilai sig. F sebesar 0.000 <
0,05 sehingga dapat disimpulkan model regresi yang diperoleh fit untuk digunakan,
artinya model regresi dapat digunakan untuk memprediksi variabel dependen atau
model regresi dapat digunakan untuk melakukan pengujian yang dibutuhkan dan
hasilnya mampu menjelaskan hal-hal yang sedang diteliti.
70
4.6 Uji Koefisien Determinasi
Tabel 4.18. Hasil Uji Koefisien Determinasi Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error
of the Estimate
Change Statistics
R Square Change
F Change df1 df2 Sig. F Change
1 0,885a 0,783 0,780 2,71847 0,783 310,399 4 345 0,000
Sumber: Data primer diolah, 2018
Nilai Adjusted R2 sebesar 0,780 sehingga dapat disimpulkan kontribusi minat
bisnis, computer knowledge, computer attitude, computer self efficacy terhadap minat
bisnis secara online sebesar 78%, selebihnya 22% dipengaruhi oleh variabel lainnya
di luar model ini.
4.7 Uji Hipotesis
Hasil uji hipotesis yang menyatakan ada pengaruh minat bisnis, computer
knowledge, computer attitude, computer self efficacy terhadap minat bisnis secara
online dapat dilihat pada Tabel 4.19.
Tabel 4.19. Hasil Uji Hipotesis
Model Unstandardized
Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1
(Constant) -4,021 1,280 -3,141 0,002
Minat Bisnis 0,232 0,053 0,173 4,349 0,000
Computer Knowledge 0,168 0,052 0,145 3,226 0,001
Computer Attitude 0,454 0,054 0,390 8,437 0,000
Computer Self Efficacy
0,316 0,054 0,269 5,871 0,000
Sumber: Data primer diolah (2018)
Tabel 4.1 memperlihatkan bahwa model regresi sebagai berikut.
Persamaan:
MBO = α0 + α1 MB + α2 CK + α3 CA + α4 CSE + e
MBO = -4,021 + 0,232 MB + 0,168 CK + 0,454 CA + 0,316 CSE+ e
71
dengan
MBO = Minat Bisnis secara Online
α0 = konstanta
α1- α4 = koefisien
MB = Minat Bisnis
CK = Computer Knowledge
CA = Computer Attitude
CSE = Computer Self Efficacy
e = eror
Model regresi tersebut menunjukkan bahwa setiap terjadi kenaikan satu satuan
minat bisnis akan diikuti dengan kenaikan minat bisnis secara online sebesar 0,232,
apabila variabel lainnya dikontrol. Setiap terjadi kenaikan satu satuan computer
knowledge akan diikuti dengan kenaikan minat bisnis secara online sebesar 0,168,
apabila variabel lain dikontrol. Setiap terjadi kenaikan satu satuan computer attitude
akan diikuti dengan kenaikan minat bisnis secara online sebesar 0,454, apabila
variabel lain dikontrol. Setiap terjadi kenaikan satu satuan computer self efficacy
akan diikuti dengan kenaikan minat bisnis secara online sebesar 0,316, apabila
variabel lain dikontrol.
Nilai signifikan uji parsial dari masing-masing variabel bebas < 0,05, yang
berarti bahwa secara parsial ada pengaruh minat bisnis, computer knowledge,
computer attitude dan computer self efficacy terhadap minat bisnis secara online.
4.7.1 Pembahasan H1
72
Nilai sig. variabel minat bisnis (MB) adalah sebesar 0,000 < 0,05 dengan β
sebesar 0,173. Berarti terdapat pengaruh positif yang signifikan minat bisnis terhadap
minat bisnis secara online karena nilai sig. < 0,05. Dapat disimpulkan bahwa
pernyataan hipotesis 1 yang menyatakan bahwa minat bisnis berpengaruh positif
terhadap minat bisnis secara online diterima, artinya semakin tinggi minat bisnis
seorang mahasiswa maka semakin tinggi minat bisnis secara online.
Keinginan mahasiswa perpajakan, manajemen dan akuntansi Universitas
Katholik Soegijapranata tergolong tinggi, terbukti ada niat yang kuat untuk berbisnis,
karena adanya dukungan dari lingkungan. Keinginan bisnis yang sudah ada tersebut
mempengaruhi minat bisnis secara online dengan adanya teknologi informasi yang
semakin berkembang. Minat bisnis yang sudah ada menjadi energi penggerak untuk
terus mengembangkan bisnisnya secara online.
4.7.2 Pembahasan H2
Nilai sig. variabel computer knowledge adalah sebesar 0,001 < 0,05 dengan β
sebesar 0,146. Berarti terdapat pengaruh yang signifikan computer knowledge
terhadap minat bisnis secara online. Dapat disimpulkan bahwa pernyataan hipotesis 2
yang menyatakan bahwa computer knowledge terhadap minat bisnis online diterima.
Minat bisnis secara online merupakan keinginan yang ada pada seseorang
untuk melakukan bisnis secara online. Teknologi informasi yang berkembang
mendorong seseorang untuk melakukan bisnis atau jual beli yang dilakukan secara
otomatis dan semi otomatis dengan memanfaatkan sistem informasi komputer.
Menurut Turban (2005: 968), bisnis secara online atau yang disebut dengan e-
73
commerce menjadi salah satu aplikasi kemajuan teknologi dalam melakukan proses
jual beli atau pertukaran produk, jasa dan informasi melalui jaringan informasi
termasuk internet.
Minat bisnis secara online pada mahasiswa Perpajakan, Manajemen dan
Akuntansi pada Universitas Katholik Soegijapranata tergolong tinggi. Hal ini
menunjukkan bahwa adanya keinginan yang kuat pada diri mahasiswa untuk
menggunakan teknologi informasi sebagai media bisnisnya. Minat ini tidak lepas dari
faktor kemampuan yang tinggi berkaitan dengan komputer dan sistem online yang
digunakan untuk bisnis. Hasil penelitian sebelumnya oleh Delima (2014),
menyatakan bahwa pengetahuan teknologi berpengaruh positif terhadap minat belanja
secara online. Penelitian Andriyani (2014) juga memberikan kesimpulan bahwa
pengetahuan teknologi internet berpengaruh terhadap keputusan pembelian melalui
situs jejaring sosial. Penelitian Kartika (2014), memberikan kesimpulan bahwa
pengetahuan tentang media sosial internet berpengaruh terhadap minat beli konsumen
online.
Berdasarkan ketiga penelitian tersebut memberikan gambaran bahwa minat
seseorang untuk melakukan kegiatan jual beli secara online yang dipengaruhi
pengetahuannya tentang media sosial internet, teknologi internet atau hal-hal yang
menyangkut penggunakan komputer berbasis internet untuk kegiatan bisnis.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa responden penelitian memiliki
pengetahuan yang tinggi tentang pembelian dan penjualan lewat toko online. Mereka
mengetahui minimal 3 toko online, cara berkomunikasi dengan konsumen dan
74
menjaga hubungan baik dengan konsumen secara online. Para mahasiswa juga
berpandangan bahwa kegiatan bisnis secara online merupakan kegiatan secara
praktis. Tingginya pengetahuan ini mempengaruhi minatnya untuk mengembangkan
bisnis secara online.
4.7.3 Pembahasan H3
Nilai sig. variabel computer attitude adalah sebesar 0,000 < 0,05 dengan β
sebesar 0,390. Dapat disimpulkan bahwa pernyataan hipotesis 3 yang menyatakan
bahwa computer attitude berpengaruh terhadap minat bisnis secara online diterima,
artinya semakin tinggi sikap mahasiswa terhadap penggunaan komputer dalam bisnis
online diikuti pula dengan tingginya minat bisnis secara online.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa computer attitude responden penelitian
tergolong tinggi. Sebagian besar mahasiswa memandang positif terhadap penggunaan
komputer untuk mempermudah kegiatan bisnis karena dipandang sebagai alat yang
cepat dan efisien. Sikap positif inilah yang mempengaruhi minat mahasiswa untuk
mengembangkan bisnisnya secara online. Hasil penelitian ini sesuai dengan
penelitian Sudibyanto (2013) yang menyatakan bahwa computer attitude berpengaruh
positif terhadap minat bisnis online.
4.7.4 Pembahasan H4
Nilai sig. variabel computer self efficacy adalah sebesar 0,000 < 0,05 dengan
β sebesar 0,269. Dapat disimpulkan bahwa pernyataan hipotesis 4 yang menyatakan
bahwa ada pengaruh computer self efficacy terhadap minat bisnis secara online
75
diterima, artinya semakin tinggi penilaian diri sendiri tentang skill dalam bidang
komputer diikuti dengan tingginya minat bisnis secara online.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat computer self efficacy pada
mahasiswa perpajakan, manajemen dan akuntansi UNIKA Soegijapranata tergolong
tinggi. Hal ini berarti bahwa mahasiswa memandang bahwa dirinya mampu bekerja
dengan personal komputer, mengakses internet, mengakses situs-situs jual beli online
dan percaya bahwa dirinya mampu mengatasi masalah yang berkaitan dengan
komputer yang dihadapi selama berbisnis secara online. Tingginya computer self
efficacy berpengaruh terhadap minat bisnis secara online. Rasa percaya diri bahwa ia
menguasai hal-hal yang berkaitan dengan sistem online dalam bisnis menjadi energi
penggerak bagi mahasiswa untuk berniat bisnis secara online. Hasil penelitian ini
sesuai dengan penelitian Sudibyanto (2013) yang menyatakan bahwa computer self
efficacy berpengaruh positif terhadap minat bisnis online.
top related