bab iii objek dan metode penelitian 3.1 objek...

48 Annisa Fitri Anggraeni, 2013

Pengaruh Partisipasi Anggaran Terhadap Kinerja Manajerial Dengan Komitmen Organisasi Sebagai Variabel Moderating Pada PT Telekomunikasi Indonesia Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu

BAB III

OBJEK DAN METODE PENELITIAN

3.1 Objek Penelitian

Menurut Jogiyanto (2007:61) menjelaskan bahwa “objek penelitian adalah

suatu entitas yang akan diteliti. Objek dapat berupa perusahaan, manusia, karyawan

dan lainnya”.

Yang menjadi objek pada penelitian ini adalah partisipasi anggaran, komitmen

organisasi serta kinerja manajerial pada PT Telekomunikasi Indonesia, Tbk.

3.2 Metode Penelitian

3.2.1 Desain Penelitian

Penelitian dirancang sebagai suatu penelitian deskriptif. Untuk membuktikan

hipotesis yang telah disusun, maka diteliti variabel-variabel yang terkait. Variabel-

variabel tersebut adalah partisipasi anggaran, komitmen organisasi dan kinerja

manajerial. Untuk mendapatkan data yang dibutuhkan dilakukan lewat penelitian

lapangan yaitu melalui kuisioner, wawancara bila diperlukan, dan arsip data lain yang

terkait.

Annisa Fitri Anggraeni, 2013


49

3.3 Definisi dan Operasional Variabel

3.3.1 Definisi Variabel

Dalam penelitian ini terdapat dua variabel utama dan satu variabel moderator

yang turut mempengaruhi satu variabel utama yang muncul karena adanya

pendekatan kontijensi. Partisipasi Anggaran (X1) menjadi variabel bebas dan Kinerja

Manajerial diartikan sebagai variabel terikat (Y) serta Komitmen Organisasi sebagai

variabel moderasi terhadap variabel Partisipasi Anggaran (X1).

Berikut ini pengertian variabel-variabel yang dimaksud dalam penelitian ini

adalah sebagai berikut:

1. Partisipasi Anggaran

Partisipasi Anggaran didefinisikan sebagai “proses dimana pembuat anggaran

ikut terlibat dan mempunyai pengaruh dalam penentuan besar anggaran”. (Anthony

dan Govindarajan, 2003:14)

2. Kinerja Manajerial

Kinerja yang dimaksud dalam penelitian ini adalah kinerja manajerial dalam

kegiatan-kegiatan manajerial. Menurut Mahoney dkk (1963) dalam Prananda ( 2009)



50

yang dimaksud dengan kinerja adalah kemampuan manajer dalam melaksanakan

kegiatan manajerial, antara lain: perencanaan, investigasi, koordinasi, evaluasi,

supervise, pengaturan staff (staffing), negoisasi dan representasi. Kinerja manajerial

diukur dengan menggunakan kuisioner Self-Rating yang dikembangkan oleh

Mahoney, et al,. (1963) dalam Praanda (2009). Ada 2 alasan dipilhnya “Self-Rating”

sebagai instrument dalam mengukur kinerja manajerial. Pertama, Self-Rating

memberikan nilai yang lebih anonymity. Kedua, pimpinan secara khusus kurang

emberikan informasi yang baik dan bersifat subjektif (Heneman 1974 dalam Taufiq

2006).

3. Komitmen Organisasi

Komitmen menunjukkan keyakinan dan dukungan yang kuat terhadap nilai

dan sasaran tujuan (goal) yang ingin dicapai oleh organisasi. Komitmen organisasi

adalah sentuhan emosional pegawai dengan mengidentifikasi keterlibatan mereka

dalam berbagai aktivitas organisasi. (Robbin, 2003).

3.3.2 Operasionalisasi Variabel

Operasionalisasi variabel ini diperlukan untuk menjabarkan variabel-variabel

penelitian ke dalam indikator tertentu untuk memudahkan pengukurannya sehingga

dapat dijadikan pedoman dalam pengumpulan data untuk menjawab masalah-masalah

yang dikaji dalam penelitian ini. Selain dari pada itu, untuk menghindarkan



51

kekeliruan dalam menafsirkan masalah, maka dalam penelitian ini penulis membatasi

variabel yang akan diukur, sehingga variabel-variabel yang akan diteliti diberi

batasan-batasan secara operasional.

Penelitian ini menggunakan tiga variabel penelitian, yaitu Partisipasi

Anggaran (variabel independen), Komitmen Organisasi (variabel moderasi) dan

Kinerja Manajerial (variabel dependen).

Table 3.1

Operasionalisasi Variabel

Variabel Dimensi Indikator Skala

Partisipasi

Anggaran

(Variabel X1)

- Kepuasan atas anggaran

akhir yang sudah ditetapkan

- Keikutsertaan dalam

perencanaan anggaran

- Pengaruh terhadap

ketetapan anggaran akhir

- Peranan dalam memberikan

usulan perencanaan

anggaran

- Kontribusi manajer puncak

terhadap perencanaan

anggaran

O

R

D

I

N

A

L

Komitmen

Organisasi

(Variabel X2)

- Komitmen Afektif

- Komitmen

Berkelanjutan

- Perasaan emosional untuk

organisasi dan keyakinan

dalam nilai-nilainya

- Nilai ekonomi yang dirasa

dari bertahan dalam suatu

organisasi bila

dibandingkan dengan

O

R

D

I



52

- Komitmen

Normatif

meninggalkan organisasi

tersebut

- Kewajiban untuk bertahan

dalam organisasi untuk alas

an-alasan moral atau etis

N

A

L

Kinerja

Manajerial

(Variabel Y)

- Perencanaan

- Investigasi

- Koordinasi

- Evaluasi

- Supervise (pengawasan)

- Staffing (Pemilihan Staff)

- Negosiasi

- Perwakilan

O

R

D

I

N

A

L

3.4 Populasi dan Sampel Penelitian

Dalam melakukan penelitian akan selalu berhadapan dengan objek penelitian,

baik itu manusia, benda, maupun peristiwa-peristiwa yang terjadi. Objek penelitian

ini merupakan kenyataan-kenyataan dimana suatu masalah timbul, sehingga

merupakan suatu sumber utama untuk mendapatkan data.



53

Menurut Sugiyono (2011:80), “Populasi adalah wilayah generalisasi yang

terdiri atas objek/subjek yang mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu yang

ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya.”

Adapun populasi dari penelitian ini adalah seluruh direktorat yang ada di PT

Telekomunikasi Indonesia dan satuan kajian (Unit of Analysis) dari populasi ini

adalah 20 orang manajer pembuat anggaran setiap direktorat yang ada di PT

Telekomunikasi Indonesia, Tbk. Direktorat yang ada di PT Telekomunikasi Indonesia

berjumlah 7 direktorat yang terdiri dari

Tabel 3.2

Daftar Direktorat PT. Telekomunikasi Indonesia, Tbk

No. Direktorat

1. Dir. Keuangan

2. Dir. Human Capital & General Affair

3. Dir. Network & Solution

4. Dir. Konsumer

5. Dir. Enterprise & Wholesale

6. Dir. Compliance & Risk Manager

7. Dir. IT Solution & Strategic Portofolio

Sumber: Laporan Tahunan 2010 PT Telekomunikasi Indonesia, Tbk

Menurut Husein Umar (2002:136) berpendapat mengenai pengertian sampel,

“Sampel merupakan bagian dari populasi”. Kemudian Sugiyono (2011:81), “Sampel



54

adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut”.

Selanjutnya menurut Suharyadi dan Purwanto (2009:7), “Sampel adalah suatu bagian

dari populasi tertentu yang menjadi perhatian”.

Teknik penarikan sampel yang digunakan adalah non probability sampling

dengan teknik sampling jenuh. Menurut Sugiyono (2011:84), “Non probability

sampling adalah teknik pengambilan sampel yang tidak memberi peluang/kesempatan

sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel”.

Sedangkan “Sampling jenuh adalah teknik penentuan sampel bila semua anggota

populasi digunakan sebagai sampel” (Sugiyono, 2011:85)

Sesuai pengertiannya, maka sampel pada penelitian ini adalah manajer

pembuat anggaran setiap direktorat yang berjumlah 20 orang. Adapun para manajer

pembuat anggaran ini terdiri dari 7 direktorat, yaitu sebagai berikut:

1. Direktorat Keuangan : 9 orang

2. Direktorat Enterprise and Wholesale : 2 orang

3. Direktorat Human Capital and General Affair : 2 orang

4. Direktorat IT Solution and Strategic Portofolio : 1 orang

5. Direktorat Compliance and Risk Management : 2 orang

6. Direktorat Network and Solution : 2 orang

7. Direktorat Consumer : 2 orang



55

Dewan Direksi tidak dijadikan sampel dalam penelitian ini karena

pertimbangna waktu dan aksesibilitas terhadap dewan direksi yang cukup sulit

didapat.

3.5 Teknik Pengumpulan Data dan Instrumen Penelitian

3.5.1 Teknik Pengumpulan Data

Teknik pengumpulan data adalah cara-cara yang dilakukan untuk

mengumpulkan data dan keterangan-keterangan lainnya dalam penelitian yang akan

dilakukan. Dalam penelitian ini, pengumpulan data dilakukan dengan cara berikut:

1. Penggunaaan Kuisioner (angket)

Penggunaan kuisioner adalah cara-cara pengumpulan data dengan

menggunakan daftar pertanyaan (angket) atau daftar isian terhadap objek yang diteliti

(populasi)

2. Wawancara



56

Wawancara adalah cara pengumpulan data dengan langsung tanya jawab

kepada objek yag diteliti atau kepada perantara yang mengetahui persoalan terkait

dengan objek yang diteliti.

3.5.2 Instrumen Penelitian

“Instrumen dalam penelitian ini adalah alat atau fasilitas yang digunakan oleh

peneliti dalam mengumpulkan dan agar pekerjaannya lebih mudah dan hasilnya lebih

baik, dalam arti lebih cermat, lengkap, dan sistematis sehingga lebih mudah diolah”

(Arikunto, 2002:136)

Kuisioner ini terbagi menjadi dua bagian, yaitu bagian pertama merupakan

data diri responden dan bagian kedua merupakan pertanyaan-pertanyaan yang

berkaitan dengan variabel penelitian (Partisipasi Anggaran, Kinerja Manajerial dan

Komitmen Organisasi). Skala pengukuran untuk variabel X, Variabel Y dan Variabel

Z (Variabel Moderating) adalah ordinal dengan tipe skala likert. Tipe skala likert

digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau kelompok

tentang fenomena sosial.

Menurut Sugiyono (2011:92) bahwa:

Skala Likert digunakan untuk mengukur skap atau pendapat dan persepsi

seseorang atau kelompok orang tentang fenomena sosial…. Dengan skala Likert,

maka variabel akan diukur serta dijabarkan menjadi indikator variabel, kemudian

indikator tersebut dijadikan titik tolak untuk menyusun item-item instrumen yang

dapat berupa pertanyaan dan pernyataan.



57

Dengan skala likert, maka variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi

indikator variabel. Kemudian indikator tersebut dijadikan sebagai titik tolak untuk

menyusun item-item instrument yang dapat berupa pernyataan atau pertanyaan

(Sugiyono, 2011: 93). Jawaban dari setiap pertanyaan mempunyai penilaian sangat

positif samapi sangat negative. Untuk setiap item jawaban dapat diberi skor sebagai

berikut:

Tabel 3.3

Ukuran Penilaian untuk Variabel X,Y,Z

No Kriteria

5 Sangat Tinggi/Sangat Setuju/Selalu

4 Tinggi/Setuju/Lengkap/Sering

3 Sedang/Netral/Sebagian/Kadang-Kadang

2 Rendah/Tidak Setuju/Sedikit/Jarang

1 Sangat Rendah/Sangat Tidak Setuju/Tidak Ada/Tidak Pernah

Untuk menilai kriteria rentang pengklasifikasian skor, menurut Sugiyono

(2011) skor maksimum setiap kuisioner diberi nilai 5 dan skor minimum adalah 1.

Maka hasil tabulasi data tersebut dimasukkan dalam garis kontinum yang

pengukurannya ditentukan dengan cara sebagai berikut:

Tidak Pernah Jarang Kadang-

kadang

Sering Selalu



58

0,5 1 2 3 4 5

y

(Sugiyono, 2011: 95)

Gambar 3.1

Garis Kontinum

Keterangan:

Nilai Indeks Maksimum = Skor tertinggi x jumlah pernyataan x jumlah

responden.

Nilai Indeks maksimum = Skor terendah x jumlah pernyataan x jumlah

responden

Jarak Interval = [nilai maksimum-nilai minimum] : 5

Y = Total skor yang diperoleh

Skala kontinum diatas akan digunakan sebagai pedoman untuk

menginterpretasikan hasil penelitian untuk mengetahui apakah setiap dimensi dapat

dikatakan dalam kategori tertentu dengan nilai rata-rata jawaban dari kuisioner yang

telah diisi oleh para responden. Setelah itu, hasil tersebut dianalisis dalam deskripsi

data variabel penelitin yang mendeskripsikan hasil jawaban dari kuisioner yang

berkaitan dengan variabel Partisipasi Anggaran, Kinerja Manajerial dan Komitmen

Organisasi



59

3.6 Teknik Analisis Data

3.6.1 Analisis Statistik Deskriptif

Analisis statistik deskriptif dalam penelitian ini yakni statistik yang digunakan

untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang

berlaku untuk umum atau generalisasi. Analisa statistik deskriptif ditujukan untuk

memberikan gambaran mengenai demografi responden. Gambaran tersebut meliputi

umur, jenis kelamin, pendidikan terakhir, dan kedudukan atau jabatan di

dinas/badan/kantor tempat responden bekerja.

3.6.2 Perubahan Data dari Skala Ordinal ke Interval

Dalam pengolahan data secara statistik dan data nonmetrik menggunakan

skala nonparametrik, sedangkan data metrik menggunakan statistika parametrik.

Penelitian ini menggunakan penelitian kuesioner yang alternatif jawaban dalam skala

ordinal, sedangkan penulis menggunakan statistik parametrik. Akibatnya data yang

menggunakan skala ordinal harus dialihkan menjadi skala interval. William L.Hays

(1969) menemukan metode untuk mengalihkan skala ordinal menjadi skala interval,

metode ini bernama Method Succesice Interval (MSI). Langkah - langkah dalam

menerapkan metode ini sebagai berikut :



60

1. Tentukan frekuensi tiap skor pertanyaan. Semua item pertanyaan dapat dihitung

frekuensi jawabannya dan berapa responden yang menjawab untuk mendapat

masing-masing skor

2. Tentukan proporsi tiap skor jawaban dengan membagi frekuensi dengan jumlah

responden.

3. Tentukan proporsi tiap skor jawaban secar kumulatif.

4. Hitung nilai Z untuk setiap proporsi kumulatif dari tiap skor dengan

menggunakan tabel distribusi normal.

5. Tentukan nilai densitas yang diambil dari nilai Z setiap skor dengan

menggunakan tabel Densitas atau menghitung niali fungsi kepadatan dengan

menggunakan rumus:

( )

√

6. Tentukan nilai skala untuk setiap Z dengan rumus :

NS = ( ) ( )

( ) ( )

7. Tentukan nilai transformasi dengan menggunakan rumus:

NT = NS + ( 1 + | NSim | ) dimana NSim adalah harga mutlak NS yang

paling kecik dari skor yang tersedia.

3.6.3 Uji Kualitas Data



61

Kualitas data dalam suatu pengujian hipotesis akan mempengaruhi hasil

ketepatan uji hipotesis (Wirjono dan Raharjono, 2007). Dalam penelitian ini, kualitas

data yang dihasilkan dari penggunaan instrument dievaluasi dengan uji validitas dan

uji realibilitas.

3.6.3.1 Uji Validitas Data

Uji Validitas digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu

kuisioner. Makna valid disini berarti bahwa pertanyaan dalam kuisioner mampu

mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuisioner tersebut. Untuk kuisioner

yang berisi beberapa pertanyaan seperti yang digunakan dalam penelitian ini, maka

valid berarti setiap butir pertanyaan yang menyusun kuisioner tersebut memiliki

keterkaitan yang tinggi. Ukuran keterkaitan itu sendiri dicerminkan oleh korelasi

jawaban antar pertanyaan. Pertanyaan yang memiliki korelasi yang rendah dengan

butir pertanyaan lain dinyatakan tidak valid (Imam Ghazali, 2007).

Dalam penelitian ini, alat uji validitas yang digunakan adalah alat uji yang

berdasarkan pendekatan Consruct Validity, yakni dengan melihat korelasi skor per

item dengan skor total seluruh item (inter-item total correlation). Metode yang

digunakan adalah teknik korelasi produk momen (moment product correlation) atau

yang lebih dikenal dengan nama pearson correlation. Nilai korelasi yang diperoleh

(nilai korelasi per item dengan total item yang diperoleh setelah dikorelasikan secara



62

statistic per individu) lalu dibandingkan dengan nilai korelasi (r) product moment.

Jika r-hitung lebih besar dari r-tabel berarti pertanyaan dianggap memenuhi kriteria

validitas. Pengujian validitas setiap item pertanyaan dilakukan dengan menghitung

korelasi Product Moment Pearson dengan syarat minimum suatu item dianggap valid

adalah nilai r ≥ 0,30 (Sugiyono, 2011:125). Uji validitas ini dilakukan dengan rumus:

∑ (∑ )(∑ )

√ ∑ (∑ ) ] ∑ (∑ )

Dimana:

rxy = koefisien korelasi antara variabel X dan variabel Y

Y = Skor total tiap responden

X = skor tiap butir soal untuk setiap responden

N = jumlah responden

3.6.3.2 Uji Realibilitas

Realibilitas merupakan penerjemahan dari kata Realiability yang berarti

keterpercayaan, keterandalan, konsistensi dan sebagainya (Imam Ghozali, 2007). Uji

reliabilitas terhadap instrument penelitian (kuisioner) dilakukan untuk menguji

apakah hasil pengukuran dapat dipercaya, dalam hal ini jawaban responden terhadap

pertanyaan konsisten atau stabil dari waktu ke waktu (Nurcahyani, 2010). Dalam

penelitian ini, uji reliabilitas ditempuh dengan menggunakan metode Cronbach’s



63

Alpha. Insturmen dapat dikatakan handal (reliable) bila memiliki koefisien Cronbach

Alpha yang semakin mendekati 1 (>0,06), semakin tinggi koefisien internal

reliabilitasnya (Nunnally, 1967, dalam Imam Ghozali, 2007:42).

Untuk menguji reliabilitas kuesioner dalam penelitian ini, maka peneliti

menggunakan teknik Cronbach’s Alpha dengan rumusan sebagai berikut:

= (

) (

∑

)

(Husein Umar, 2008:58)

Keterangan:

r11 : reliabilitas instrumen

k : banyak butir pertanyaan

: varian total

∑ : jumlah varian butir

Jumlah varian butir ditetapkan dengan cara mencari nilai varian tiap butir,

kemudian jumlahkan seperti yang dirumuskan berikut ini:

Rumus varian yang digunakan:

= ∑

(∑ )



64

(Husein Umar, 2008:60)

di mana:

n : jumlah responden

X : nilai skor yang dipilih (total nilai nomor-nomor butir pertanyaan)

Nilai korelasi r11 dibandingkan dengan tabel r Product Moment Pearson.

Jika nilainya lebih kecil, instrumen tidak reliabel (Umar Husein, 2008:61) atau

menurut Ghozali (2007) aturan umum yang dipakai Cronbach’s Alpha 0,60 sudah

mencerminkan yang reliabel.

3.6.4 Uji Asumsi Klasik

Penggunaan analisis regresi dalam statistik harus bebas dari asumsi-asumsi

klasik. Untuk itu peneliti menggunakan alat bantu program statistik untuk menguji

hasil output. Berdasarkan hasil output itulah dilakukan anlisis terhadap asumsi-

asumsi klasik tersebut.

3.6.4.1 Uji Normalitas

Uji normalitas ini untuk mengetahui apakah data bersifat distribusi normal

atau tidak. Kalau berdistribusi normal berarti menggunakan statistika parametrik,

sedangkan tidak bersifat distribusi normal akan menggunakan statistika

nonparametrik.



65

Hal ini dapat diketahui model regresi yang baik jika distribusi datanya normal

dan mendekati normal. Distribusi normal ini terlihat dengan penyebaran data disekitar

garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonalnya. Selain itu uji normalitas bisa

dilakukan dengan Uji Kolmogorov Smirnov, apabila signifikansi > 5% maka data

bersifat distribusi normal dan sebaliknya jika data < 5% maka data tidak berdistribusi

normal (Husain Umar, 2008:77).

3.6.4.2 Uji Heterokedastisitas

Metode ini digunakan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi

ketidaksamaan variabel dari suatu residual satu pengamatan ke pengamatan lain

(Erlina, 2007:108). Jika varian dari satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka

disebut homokedastisitas, dan jika berbeda disebut heterokedastisitas.

Cara yang dipakai dalam penelitian ini untuk mendeteksi ada atau tidaknya

heterokedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel

terikat (dependen) yaitu ZPRED dengan residualnya SPRESID. Deteksi ada tidaknya

heterokedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada atau tidaknya pola tertentu

pada grafik scatterplot antar SPRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang

telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi-Y sesungguhnya) yang

telah distudentized.

Dasar analisis yang digunakan untuk menentukan heterokedastisitas antara lain:



66

1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang

tertatur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan

telah terjadi heterokedastisitas.

2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diats dan dibawah angka

0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas.

3.6.4.3 Uji Multikolinearitas

Pengujian multikolinearitas menguji apakah model regresi yang ditemukan

ada korelasi antara variabel independen. Model regresi dikatakan baik jika tidak

terjadinya korelasi diantara variabel independen. Jika variabel independen tersebut

berkolerasi maka variabel dikatakan tidak orthogonal, yaitu variabel independen yang

nilai korelasi antar sesama independen nol.

Menurut Husein Umar (2008:81), multikolinearitas dapat diukur dengan

menggunakan Coefficient Correlations SPSS dan juga dari besaran Variance

Inflation Factor (VIF). Untuk menghitung VIF menggunakan rumus :

VIF = 1/ (1-R²)

Dan juga bisa diketahui berdasarkan besaran TOLERANCE. Untuk

menghitungnya dapat menggunakan rumus :

TOL = (1-R²)

Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF dan menunjukan adanya

kolinearitas yang tinggi. Dasar pengambilan keputusan bila dilihat dari tolerance >



67

0,1 atau sama dengan VIF < 10, ini menunjukan bahwa tidak ada multikolinearitas

antar variabel dalam model regresi.

3.6.4.4 Uji Autokorelasi

Menurut Suharyadi dan Purwanto (2009:232), autokorelasi merupakan

korelasi antara anggota observasi yang disusun menurut urutan waktu. Cara untuk

mendeteksi adanya autokorelasi dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan

Durbin-Watson (DW) Statistic (Santoso dalam Norin Samma’, 2009:99)

Tabel 3.4

Kriteria Nilai Durbin-Watson

Nilai d Keterangan

<1.10 Ada autokorelasi

1,10-1,54 Tidak ada kesimpulan

1,55-2,46 Tidak ada autokorelasi

2,46-2,90 Tidak ada kesimpulan

>2,90 Ada autokorelasi

Sumber: Tony Wijaya (2009:123)

3.7 Pengujian Hipotesis dan Koefisien Determinasi

3.7.1 Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis adalah prosedur yang didasarkan pada bukti sampel yang

dipakai untuk menentukan apakah hipotesis merupakan suatu pernyataan yang wajar



68

dan oleh karenanya tidak ditolak. Atau hipotesis ttersebut tidak wajar dan oleh karena

itu harus ditolak. (Suharyadi Purwanto, 2009:82)

Hipotesis statistik yang akan diuji berdasarkan hipotesis dalam penelitian ini

adalah:

1. Partisipasi Anggaran berpengaruh positif terhadap Kinerja Manajerial di PT

Telekomunikasi Indonesi, Tbk

Oleh karena itu secara statistic dapat dirumuskan sebagai berikut:

1. H01: = 0; Partisipasi Anggaran berpengaruh negatif terhadap Kinerja

Manajerial

2. Ha1: 0; Partisipasi Anggaran berpengaruh positif terhadap Kinerja

Manajerial

Pengaruh Partisipasi anggaran terhadap kinerja manajerial diuji dengan

menggunakan alat analisis regresi linear sederhana (simple regression linear).

Persamaan regresi untuk menguji hipotesis ini adalah:

Y = β0 + β1+ X1 + e……………………………………. (Tony Wijaya, 2010:46-47)

Keterangan:

β0 = Konstanta

β1 = Koefisien Regresi Partisipasi Anggaran



69

Y = Kinerja Manajerial

X1 = Partisipasi Anggaran

e = Tingkat kesalahan Pengganggu

2. Komitmen organisasi memperkuat pengaruh partisipasi anggaran terhadap

kinerja manajerial. Persamaan hipotesis statistic yang digunakan adalah sebagai

berikut:

1. H02: 0; Komitmen organisasi memperlemah pengaruh partisipasi

anggaran terhadap kinerja manajerial di PT Telekomunikasi Indonesia, Tbk

2. Ha2: 0; Komitmen organisasi memperkuat pengaruh partisipasi anggaran

terhadap kinerja manajerial di PT Telekomunikasi Indonesia, Tbk

Untuk hipotesis kedua ini, diuji dengan MRA (Moderated Regression

Analysis). MRA atau dikenal dengan uji interaksi merupakan bentuk regresi yang

dirancang secara hirarki untuk menentukan hubungan antara dua variabel yang

dipengaruhi oleh variabel ketiga atau variabel moderating. (Tony Wijaya, 2010:44-

45)

Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 [{X1* X2}]……………….(2)

Keterangan:

Y = Kinerja Manajerial



70

X1 = Partisipasi Anggaran

X2 = Komitmen Organisasi

β0 = Konstanta

β1 = Koefisien Regresi Partisipasi Anggaran

β2 = Koefisien Regresi Komitmen Organisasi

β3 = Koefisien Regresi interaksi antara partisipasi anggaran dengan komitmen

organisasi

X1*X2 = Interaksi antara Partisipasi Anggaran dengan Komitmen Organisasi

e = Tingkat kesalahan Pengganggu

(Tony Wijaya, 2010:46-47)

3.7.2 Menghitung Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi merupakan ukuran untuk mengetahui

kesesuaian atau ketepatan antara nilai dugaan atau garis regresi dengan data

sampel. Jika semua data observasi terletak pada garis regresi akan diperoleh

garis regresi yang sesuai atau sempurna, namun apabila data observasi

tersebar jauh dari nilai dugaan atau garis regresinya, maka nilai dugaannya

menjadi kurang sesuai.

Menurut Suharyadi dan Purwanto (2009:162-163), koefisien

determinasi didefinisikan sebagai berikut:



71

Koefisien determinasi adalah bagian dari kergaman total variabel

terikat Y (variabel yang dipengaruhi atau dependent) yang dapat diterangkan

atau diperhitungkan oleh keragaman variabel bebas X (variabel yang

memengaruhi atau independent)

Jadi koefisien determinasi adalah kemampuan variabel X (variabel

independen) memengaruhi variabel Y (variabel terikat). Semakin besar

koefisien determinasi menunjukkan semakin baik kemampuan X

menerangkan Y. besarnya koefisien determinasi adalah kuadrat dari koefisien

korelasi dengan rumus sebagai berikut:

(∑ ) (∑ )(∑ )

√ (∑ ) (∑ ) (∑ ) (∑ )

= Nilai Koefisien Korelasi

∑ = Jumlah Pengamatan Variabel X

∑ = Jumlah Pengamatan Variabel Y

∑ = Jumlah hasil perkalian Variabel X dan Variabel Y

(∑ ) = Jumlah kuadrat dari pengamatan variabel X

(∑ ) = Jumlah kuadrat dari pengamatan variabel Y

(∑ ) = Jumlah kuadrat dari jumlah pengamatan variabel X

(∑ ) = Jumlah kuadrat dari jumlah pengamatan variabel Y

n = Jumlah pasangan pengamatan X dan Y

Setelah diketahui nilai koefisien determinasi (r2) yang memperlihatkan

derajat atau kekuatan korelasi antara variabel maka dapat dihitung juga



72

koefisien determinasi (Kd) yang memperlihatkan berapa persen variasi

variabel X akan mempengaruhi variabel Y (Sudjana, 2004: 246). Dengan

rumus:

Kd = r2 x 100%

Keterangan:

Kd = Koefisien determinasi

r = nilai koefisien korelasi

Nilai Kd berada antara 0 sampai 1 (0 <= Kd <=1)

• Jika nilai Kd = 0 berarti tidak ada pengaruh variabel X terhadap variabel Y.

• Jika nilai Kd = 1 berarti variasi (nanpik turunnya) variabel dependen Y

adalah 100% dipengaruhi oleh variabel independen (variabel X).

• Jika nilai Kd berada antara 0 sampai 1 (0 <= Kd <= 1) maka besarnya

pengaruh variabel independen adalah sesuai dengan nilai Kd itu sendiri dan

selebihnya berasal dari faktor-faktor yang lain.

bab iii objek dan metode penelitian 3.1 objek...

Documents