Jurnal Sistem Informasi Akuntansi (JASIKA) Vol. 1, No. 1, Mei 2021, hal. 18-28 ISSN: 2776-7973

## Analisis Pengaruh Frekuensi Nilai Pada Program Studi Sistem Informasi

## Husni Mubarok
Prodi Sistem Informasi Akuntansi, Universitas Bina Sarana Informatika husni.hub@bsi.ac.id
Abstract: The  author  takes  the  formulation  of  the  problem  which  aims  to  determine  the  results  of statistical  analysis  of  the  effect  of  frequency  values  on  the  Accounting  Information  Systems  study program.  This  research  uses  descriptive  method  of  quantitative  case  studies.  Hypothesis  test  results “Partially”  based  on  the  Analyze  Regression  Linear  model  coefficents  component  of  the  Standardized Coefficients  Beta  Accounting  Report  Analysis  component  shows  the  most  influence  of  0,867  is  able  to explain  86,7%  of the  level  of  “Very  Strong”  relationship,  t  Count  9,495  >  t  Table  2,01669  Significance value 0,000 < 0,050 the hypothesis is accepted that the residuals is normally distributed to the Accounting Information  System.  The results  of  the  “Simultaneous”  hypothesis  test  based  on  the  Analyze  Linear Regression model Summary show that together the independent variable components of 0,834 are able to  explain  83,4%  of  the  level  of  the  “Very  Strong”  relationship,  F  Count  16,437  >  F  Table  2,32 Significance  valve  0,000  <  0,050  the  hypothesis  is  accepted  residual  normally  distributes  to  the Accounting Information System.

## Keywords: partial, accounting, information system
Abstrak :  Penulis  mengambil  rumusan  masalah  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  hasil  statistik  dari Analisis  pengaruh  frekuensi  nilai  pada  program  studi  Sistem  Informasi  Akuntansi.  Penelitian menggunakan  metode  deskriptif  studi  kasus  kuantitatif.  Hasil  uji  hipotesis  secara  “Parsial”  berdasarkan Analyze  Regression  Linear  model  coefficents komponen  Analisa  Laporan  Akuntansi Standardized Coefficients  Beta menunjukkan  paling  berpengaruh  sebesar  0,867  mampu  menjelaskan  86,7%  tingkat hubungan  “Sangat  Kuat”,  t  Hitung  9,495  >  t  Tabel  2,01669  nilai  Signifikansi  0,000  <  0,050  Hipotesis diterima  residual  terdistribusi  normal  terhadap  Sistem  Informasi  Akuntansi.  Hasil  uji  hipotesis  secara “Simultan” berdasarkan Analyze Regression Linear model Summary menunjukkan secara bersama-sama komponen  variabel  independen  sebesar  0,834  mampu  menjelaskan  83,4%  tingkat  hubungan  “Sangat Kuat”,  F  Hitung  16,437  >  F  Tabel  2,32    nilai  Signifikansi  0,000  <  0,050  Hipotesis  diterima  residual terdistribusi normal terhadap Sistem Informasi Akuntansi.
Kata kunci: parsial, akuntansi, sistem informasi

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  globalisasi  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  (IPTEK)  hadir  untuk  mendukung  aktivitas kehidupan  manusia.  Individu  dan  perusahaan  berlomba  untuk  terpacu  berinovasi  dalam  bidang  ilmu pengetahuan  dan  teknologi.  Untuk  itu  Sistem  Informasi  Akuntansi  menjadi  program  unggulan  yang mendukung  pengembangan  IPTEK  dan  Ekonomi  kreatif  dimasa  yang  akan  datang.  Menurut  (Mulyadi, 2015)  menyatakan  Sistem  informasi  akuntansi  adalah  organisasi  formulir,  catatan  dan  laporan  yang dikoordinasikan  sedemikian  rupa  untuk  meyediakan  informasi  keuangan  yang  dibutuhkan  oleh manajemen guna memudahkan pengelolaan perusahaan. Susunan formulir, catatan, peralatan termasuk computer  dan  perlengkapannya  serta  alat  komunikasi,  tenaga  pelaksanaannya  dan  laporan  yang terkoordinasi secara erat yang didesain untuk mentransformsikan data keuangan menjadi informasi yang dibutuhkan  (Widjajanto,  2001).  Menurut  (Baridwan,  2013)  Sistem  Informasi  Akuntansi  adalah  suatu komponen  yang  mengumpulkan,  menggolongkan,  mengolah,  menganalisa,  dan  mengkombinasikan informasi  keuangan  yang  relevan  untuk  pengambilan  keputusan  pihak-pihak  luar  (seperti  pemerintah, masyarakat,  investor,  dan  kreditor)  pihak-pihak  dalam  (terutama  menajemen).  Sistem  Informasi Akuntansi  adalah  sebuah  system  yang  memproses  data  transaksi  guna  menghasilkan  informasi  yang bermanfaat untuk merencanakan, mengendalikan, dan mengoperasikan bisnis (Krismiaji, 2010).
Menurut  (Putra,  2018)  Sistem  Informasi  Akuntansi  mempunyai  peranan  yang  sangat  penting, semakin  pesat  perkembangan  suatu  perusahaan  maka  sistem  informasinya  juga  mempunyai  peranan yang  semakin  penting.  Tujuan  atau  manfaat  system  informasi  akuntansi  adalah  mengamankan  harta
kekayaan  perusahaan,  menghasilkan  beragam  informasi  untuk  pengambilan  keputusan,  menghasilkan informasi  untuk  pihak  eksternal,  menghasilkan  informasi  untuk  penilaian  kinerja  karyawan  atau  devisi, menyediakan  data  masa  lalu  untuk  kepentingan  audit,  menghasilkan  informasi  untuk  penyusunan  dan evaluasi  anggaran  perusahaan,  menghasilkan  informasi  yang  diperlukan  dalam  kegiatan  perencanaan dan pengendalian (Anastasia & Setiawati, 2011).
Penelitian  sebelumnya  menurut  (Tarigan,  2020)    memaparkan  implementasi  system  informasi akuntansi  dalam  suatu  usaha  dapat  memberikan  nilai  tambah  bagi  perusahaan.  Perkembangan  dunia teknologi  yang  pesat  memungkinkan  terjadinya  perubahan  diaspek  kehidupan  manusia,  termasuk didalamnya  dunia  ekonomi  dan  bisnis.  Seiring  kemajuan  di  dunia  ekonomi  dan  bisnis,  diharapkan teknologi  informasi  dapat  memberikan  dampak  positif  bagi  kemajuan  kegiatan.  Keberadaan  teknologi informasi dapat memberikan berbagai solusi dalam kegiatan  yang berlangsung  dalam setiap usaha dari segi  pencatatan  penyimpanan  pengolahan  pengambilan  keputusan  pelaporan.  Sistem  Informasi Akuntansi  merupakan  sebuah  aplikasi  yang  digunakan  untuk  membantu  pengolahan  data  keuangan perusahaan  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  kinerja  karyawan  sesuai  dengan  yang  ditentukan  oleh perusahaan (Mauladiputro, 2020).
Sistem  Informasi  Akuntansi  didesain  untuk  mempersiapkan  menuju  karier  akuntansi  yang  sukses ketika  masuk  praktik  public,  industry  atau  pemerintah.  SIA  bekerja  secara  efektif  dalam  mengukur  dan memperlakukan  biaya  secara  efektif,  mengukur  keandalan  dari  informasi  yang  dihasilkan  untuk mengarahkan  dalam  mendesain  ulang  mengimplementasikan  system  yang  lebih  baik.  Berdasarkan uraian  penjelasan  dan  fenomena  yang  dipaparkan  maka  kesiapan  bekal  IPTEK  para  mahasiswa  untuk menghadapi  persaingan  di  era  globalisasi    bisa  menjadi  penelitian.  Penulis  melakukan  penelitian  ilmiah mengambil  sample  Data  Nilai  Akademik    (DNA)  hasil  ujian  matakuliah  dari  50  Mahasiswa  untuk mengetahui  hasil  analisis  statistik,  untuk  itu  penulis  mengambil  judul ”Analisis  Pengaruh  Frekuensi Nilai Pada Program Studi Sistem Informasi Akuntansi”
Analisis  statistik  suatu  cara  menggambarkan  persoalan  yang  berdasarkan  data  yang  dimiliki  yakni dengan  cara  menata  data  tersebut  sedemikian  rupa  seningga  dengan  mudah  dapat  dipahami  tentang karakteristik  data,  dijelaskan  dan  berguna  untuk  keperluan  selanjutnya.  Jadi  dalam  hal  ini,  terdapat aktivitas  atau  proses  pengolahan  data  berdasarkan  tujuannya.  Analisis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  menggunakan  analisis  regresi  linear  sebelumnya  dilakukan  Uji  Normalitas  dan  Uji  Asumsi Klasik terlebih dahulu (Priyatno, 2011).
1.  Pengujian  Normalitas  Data  menggunakan Uji  Kolmogorov-Smirnov  One  Sample  Test dengan melihat nilai signifikansi residual, dengan melihat dari angka probabilitasnya, dimana jika probabilitas >  0,05  maka  residual  terdistribusi  normal.  Sebaiknya  jika  probabilitas  <  0,05  maka  residual  tidak terdistribusi normal (Priyatno, 2011).
2.  Uji Multikolineritas digunakan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel  independen.  Model  regresi  yang  baik  seharusnya  tidak  terjadi  korelasi  diantara  variabel bebas. Metode pengujian yang digunakan yaitu dengan melihat nilai Varian Inflation Faktor (VIF) dan Tolerance pada model regresi. Jika nilai VIF kurang dari 10 dan tolerance lebih dari 0,1 maka model regresi  bebas  dari Multikolinearitas (Priyatno,  2011).  Adapun  hipotesis  yang  akan  diuji  untuk membuktikan  ada  tidaknya multikolinearitas antar  variabel  bebas  dinyatakan  Ho  tidak  terdapat hubungan  antar  variabel  independen,  Ha  terdapat  hubungan  antar  variabel  independen (Sudarmanto,  2013).  Apabila  menggunakan  pendekatan Variance  Inflation  Factor (VIF)  untuk menguji  hipotesisnya  maka  kriteria  atau  ukuran  yang  digunakan  sebagai  berikut:  Apabila  angka koefisien  VIF  hitung  pada Collinearity  Statistic sama  dengan  atau  lebih  kecil  dari  pada  10    (VIF hitung  ≤  10),  maka  Ho  diterima  yang  berarti  tidak  terdapat  hubungan  antara  variabel  independen (tidak  terjadi  gejala multikolinearitas ).  Apabila  harga  koefisien  VIF  hitung  pada Collinearity  Statistic lebih  besar  dari  pada  10  (VIF  hitung  >  10),  maka  Ho  ditolak  yang  berarti  terdapat  hubungan  antar variabel independen (terjadi gejala multikolinearitas ) (Sudarmanto, 2013). 3.  Uji Autokorelasi bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi  linear  ada  korelasi  antara kesalahan  pengganggu  pada  periode  t  dengan  kesalahan  pengganggu  periode  t-1  (sebelumnya). Autokorelasi muncul disebabkan adanya observasi  yang berurutan sepanjang  waktu berkaitan satu sama  lain.  Masalah  ini  timbul  karena  residual  (kesalahan  pengganggu)  tidak  bebas  dari  satu observasi ke observasi  yang lainnya. Hal ini sering ditemukan pada  data runtut  waktu (time series) karena residual pada sebuah variabel cenderung mempengaruhi residual pada variabel  yang sama pada  periode  berikutnya.  Model  regresi  yang  baik  adalah  regresi  yang  bebas  dari autokorelasi . Untuk  mendeteksi  ada  tidaknya autokorelasi maka  dilakukan  uji Durbin-Waston (DW)  dengan
melihat  beberapa  jumlah  sampel  dan  variabel  bebas  yang  diteliti  yang  kemudian  dilihat  angka ketentuannya pada tabel Durbin-Watson (Priyatno, 2011).
4.  Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual pada satu pengamatan ke pengamatan  yang lain. Jika variance dari residual pada  satu  pengamatan  ke  pengamatan  yang  lain  sama,  maka  disebut homoskedastisitas dan  jika berbeda  disebut heteroskedastisitas dalam  penelitian  ini  dilakukan  melalui  metode scatterplot , dengan  mengamati  pola  titik-titiknya.  Jika  titik-titik  pada scatterplot menyebar  diatas  dan  dibawah angka 0 pada sumbu Y dan titik membentuk pola tertentu, maka dapat dikatakan bahwa tidak terjadi masalh heteroskedastisitas (Priyatno, 2011) . Menurut  (Sugiyono,  2014) Descriptive  Statistic yang  mempunyai  tugas  mengorganisasi  dan menganalisa data angka, agar dapat memberikan gambaran secara teratur, ringkas dan jelas, mengenai suatu  gejala,  peristiwa  atau  keadaan  sehingga  dapat  ditarik  pengertian  atau  makna  tertentu.  Berfungsi untuk mendiskripsikan atau memberi gambaran terhadap objek yang diteliti melalui sampel atau populasi sebagaimana  adanya,  tanpa  melakukan  analisis  dan  membuat  kesimpulan  yang  berlaku  untuk  umum. Pedoman  untuk  memberikan  interpretasi  koefisien  korelasi,  keriteria  pengujian  Ho  diterima  jika signifikansi > 0,05, Ho ditolak jika signifikansi < 0,05 sebagai berikut:
Tabel 1 Interpretasi Koefisien Korelasi Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,000 – 0,199 Sangat Lemah 0,200 – 0,399 Lemah 0,400 – 0,599 Sedang 0,600 – 0,799 Kuat 0,800 – 1,000 Sangat Kuat
Menurut  (Santoso  &  Hamdani,  2007)  Analisis  regresi  berganda  dan  korelasi  regresi  berganda merupakan  analisa  terhadap  suatu  fenomena  yang  menunjukan  hubungan  sebab  akibat,  dimana  suatu variable terkait ditentukan oleh lebih dari satu variable bebas.

## Gambar 1 Theory Operasional
Teknik Analyze  Regression  Linear berkaitan  denga  hal  ini,  ada  beberapa  langkah  yang  harus ditempuh  agar  alur  proses  analisis  berjalan  secara  sistematis.  Pertama  kalinya  persamaan  regresi berganda  harus  ditentukan  terlebih  dahulu.  Selanjutnya  perlu  menentukan  pula  nilai  kesalahan  baku estimasi  berganda,  dan  langkah  terakhir  adalah  menggunakan  analisis  korelasi  berganda  untuk menentukan  seberapa  kuat  hubungan  yang  terjadi  antara  variabel  bebas  dengan  variabel  terikat. Persamaan Regresi Linear sebagai berikut:
Dimana: Y = Sistem Informasi Akuntansi α = Konstanta X1 = Akuntansi Dasar X2 = Aplikasi Komputer Akuntansi X3 = Pemrograman Akuntansi X4 = Analisa Laporan Keuangan X5 = Akuntansi Biaya X6 = Manajemen Keuangan
X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y Y = α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+e
Jurnal Sistem Informasi Akuntansi (JASIKA) Vol. 1, No. 1, Mei 2021, hal. 18-28 ISSN: 2776-7973
β = Koefisien regresi dari setiap variabel independen e = Kesalahan residual ( error )
Asumsi  hipotesis  penelitian  ilmiah  untuk  memprediksi  kemungkinan  yang  terjadi  ketika  proses pengolahan  data  sampai  dengan  data  itu  benar-benar  sudah  diolah  dan  bisa  dikomunikasikan  untuk diinterpretasikan  datanya.  Berdasarkan  landasan  teori  hipotesis  penelitian  akan  diasumsikan  sebagai berikut:
Tabel 2 Asumsi Hipotesis Penelitian Hipotesis Definisi H.1 Akuntansi  Dasar  berpengaruh  positif  atau  negatif  dan  signifikan  pada  Sistem Informasi Akuntansi H.2 Aplikasi  Komputer  Akuntansi  berpengaruh  positif  atau  negatif  dan  signifikan  pada Sistem Informasi Akuntansi.
H.3 Pemrograman Akuntansi berpengaruh positif atau negatif dan signifikan pada. H.4 Analisa  Laporan  Keuangan  berpengaruh  positif  atau  negatif  dan  signifikan  pada Sistem Informasi Akuntansi.
H.5 Akuntansi  Biaya  berpengaruh  positif  atau  negatif  dan  signifikan  pada  Sistem Informasi Akuntansi.
H.6 Manajemen Keuangan berpengaruh positif atau negatif dan signifikan pada  Sistem Informasi Akuntansi.
Gambar 2 Definisi Variabel Opersional dalam Penelitian

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk mengetahui data-data yang diperlukan dalam analisis ini  Penulis melakukan penelitian ilmiah mengambil sample Data Nilai Akademik hasil ujian matakuliah dari 50 Mahasiswa untuk mengetahui hasil Analisis  Pengaruh  Frekuensi  Nilai  Pada  Program  Studi  Sistem  Informasi  Akuntansi.  Dengan  demikian data  yang  diolah  dengan SPSS diharapkan  dapat  diketahui  perkembangan  IPTEK  apakah  mempunyai hubungan  dengan  beberapa  kemungkinan  yang  terjadi  diantaranya  positif  signifikan,  positif  tidak signifikan,  negatif  signifikan,  negatif  tidak  signifikan.  Conceptual  model  dari  hasil  olah  data  yang dilakukan dengan menggunakan SPSS dapat dijelaskan mengenai variabel-variabel  yang terdapat pada model  Hasil  Statistik  dari  analisis  pengaruh  Akuntansi  Dasar,  Akuntansi  Biaya,  Aplikasi  Komputer Akuntansi, Pemrograman Akuntansi, Analisa Laporan keuangan, Manajemen Keuangan terhadap Sistem Informasi Akuntansi.
Sumber data penelitian berfokus di Daftar Nilai Akademik Mahasiswa dengan mengakses data nilai sekunder  dari  BAAK.  Population  data  yang  menjadi  sampel  ditentukan melalui  metode  teknik  purposive sampling  dengan  kriteria  1).  Mahasiswa  telah  melakukan  Ujian  Akhir  Semester  .  2).  Mahasiswa dinyatakan masih aktif dalam perkuliahan dikampus. Pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini  adalah observasi  non-partisipan . Purposive  Sampling adalah  teknik  penentuan  sampel  dengan pertimbangan  tertentu. pemilihan  sekelompok  subjek  dalam  purposive  sampling  didasarkan  atas  ciri-ciri tertentu  yang  dipandang  mempunyai  sangkut  paut  yang  erat  dengan  ciri-ciri  populasi  yang  sudah diketahui sebelumnya, dengan kata lain unit sampel  yang dihubungi disesuaikan dengan kriteria-kriteria tertentu yang diterapkan berdasarkan tujuan penelitian (Sugiyono, 2014).
Akuntansi Dasar Akuntansi Biaya Aplikasi Komputer Akuntansi Pemrograman Akuntansi Analisa Laporan Keuangan
Manajemen Keuangan Sistem Informasi Akuntansi
Jurnal Sistem Informasi Akuntansi (JASIKA) Vol. 1, No. 1, Mei 2021, hal. 18-28 ISSN: 2776-7973
Jenis penelitian yang digunakan berupa penelitian deskriptif komparatif dengan meneliti Daftar Nilai Akademik.  Teknik  analisis  data  Metode  Deskriptif  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk menggambarkan  atau  menganalisis  suatu  hasil  penelitian  tetapi  tidak  digunakan  untuk  membuat kesimpulan  yang  lebih  luas  (Sugiyono,  2014).  Analisis  data  bersifat  kuantitatif  statistik  dengan  tujuan menguji  hipotesis  yang  ditetapkan. Penelitian  ini  menggunakan  metode  deskriptif  dengan  desain studi kasus kuantitatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  diperoleh  dari  situs  resmi  Daftar  Nilai  Akademik  BAAK.  Mahasiswa  telah  memenuhi  kriteria purposive  sampling untuk  penelitian  ilmiah  Hasil  Statistik Compare  means  one  sample  T-Test  dan Analyze Regression Linear dari analisis pengaruh  Akuntansi Dasar, Akuntansi Biaya, Aplikasi Komputer Akuntansi, Pemrograman Akuntansi, Analisa Laporan keuangan, Manajemen Keuangan terhadap Sistem Informasi Akuntansi.
Table 3 One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Akuntansi Dasar 50 61.80 4.819 .682 Aplikasi Komputer Akuntansi 50 83.68 5.619 .795 Pemrograman Akuntansi 50 67.40 6.943 .982 Analisa Laporan Akuntansi 50 93.08 4.360 .617 Akuntansi Biaya 50 53.80 10.476 1.482 Manajemen Keuangan 50 68.24 6.826 .965 Sistem Informasi Akuntansi 50 95.04 3.763 .532
Sumber data diolah SPSS (2021) Interpretasi berdasarkan  hasil  output  One-Sample  Statistics  menunjukkan  nilai  statistic  deskriptif yaitu  N  adalah  data  masing-masing  variabel  sebanyak  N=50  artinya  jumlah  sampel  yang  dipakai. Akuntansi  Dasar  nilai  Mean  sebesar  61,80,  Std  Deviation  sebesar  4,819,  Std  Error  Mean  sebesar 0,682. Aplikasi Komputer Akuntansi nilai Mean sebesar 83,68, Std Deviation sebesar 5,619, Std Error Mean  sebesar  0,795.  Pemrograman  Akuntansi  nilai  Mean  sebesar  67,40,  Std  Deviation  sebesar 6,943,  Std  Error  Mean  sebesar  0,982.  Analisa  Laporan  Akuntansi  nilai  Mean  sebesar  93,08,  Std Deviation sebesar  4,360, Std Error Mean sebesar 0,617. Akuntansi Biaya nilai Mean sebesar  53,80, Std  Deviation  sebesar  10,476,  Std  Error  Mean  sebesar  1,482.  Manajemen  Keuangan  nilai  Mean sebesar  68,24,  Std  Deviation  sebesar  6,826,  Std  Error  Mean  sebesar  0,965.  Sistem  Informasi Akuntansi nilai Mean sebesar 95,04, Std Deviation sebesar 3,763, Std Error Mean sebesar 0,532.

## Table 4 One-Sample Test
Test Value = 0 t df Sig. (2- tailed) Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Akuntansi Dasar 90.678 49 .000 61.800 60.43 63.17 Aplikasi Komputer Akuntansi 105.312 49 .000 83.680 82.08 85.28 Pemrograman Akuntansi 68.644 49 .000 67.400 65.43 69.37 Analisa Laporan Akuntansi 150.941 49 .000 93.080 91.84 94.32 Akuntansi Biaya 36.312 49 .000 53.800 50.82 56.78 Manajemen Keuangan 70.690 49 .000 68.240 66.30 70.18 Sistem Informasi Akuntansi 178.581 49 .000 95.040 93.97 96.11
Sumber data diolah SPSS (2021) Interpretasi berdasarkan  hasil  output  One-Sample  Test  menunjukkan  nilai  statistic  deskriptif  yaitu N=50 artinya jumlah sampel yang dipakai:
1.  Akuntansi  Dasar  nilai  t  (t  hitung)  sebesar  90,678;  nilai  df  (degree  of  freedom)  sebesar  49  nilai Sig.  (2-tailed)  atau  nilai  signifikansi  dengan  uji  dua  sisi  adalah  sebesar  0,000<0,050  Hipotesis diterima  ada  pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat;  Mean  Difference  sebesar

## Jurnal Sistem Informasi Akuntansi (JASIKA)
61,800;  95%  Confidence  Interval  of  the  Difference  Lower  sebesar  17,5057  dan  Upper  sebesar 23,4014.
2.  Aplikasi  Komputer  Akuntansi  nilai  t  (t  hitung)  sebesar  105,312;  nilai  df  (degree  of  freedom) sebesar  49;  nilai  Sig.  (2-tailed)  atau  nilai  signifikansi  dengan  uji  dua  sisi  adalah  sebesar 0,000<0,050  Hipotesis  diterima  ada  pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat;  Mean Difference sebesar 83,680; 95% Confidence Interval of the Difference Lower sebesar 82,08 dan Upper  sebesar 85,28.
3.  Pemrograman  Akuntansi  nilai  t  (t  hitung)  sebesar  68.644;  nilai  df  (degree  of  freedom)  sebesar 49;  nilai  Sig.  (2-tailed)  atau  nilai  signifikansi  dengan  uji  dua  sisi  adalah  sebesar  0,000<0,050 Hipotesis  diterima  ada  pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat;  Mean  Difference sebesar  67,400;  95%  Confidence  Interval  of  the  Difference  Lower  sebesar  65,43  dan  Upper sebesar 69,37.
4.  Analisa Laporan Akuntansi nilai t (t hitung) sebesar 150,941; nilai df (degree of freedom) sebesar 49;  nilai  Sig.  (2-tailed)  atau  nilai  signifikansi  dengan  uji  dua  sisi  adalah  sebesar  0,000<0,050 Hipotesis  diterima  ada  pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat;  Mean  Difference sebesar  93,080;  95%  confidence  Interval  of  the  Difference  Lower  sebesar  91,84  dan  Upper sebesar 94,32.
5.  Akuntansi  Biaya  nilai  t  (t  hitung)  sebesar  36,312;  nilai  df  (degree  of  freedom)  sebesar  49;  nilai Sig.  (2-tailed)  atau  nilai  signifikansi  dengan  uji  dua  sisi  adalah  sebesar  0,000<0,050  Hipotesis diterima  ada  pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat;  Mean  Difference  sebesar 53,800;  95%  confidence  Interval  of  the  Difference  Lower  sebesar  50,82  dan  Upper  sebesar 56,78.
6.  Manajemen Keuangan nilai t (t hitung) sebesar 70,690; nilai df (degree of freedom) sebesar 49; nilai  Sig.  (2-tailed)  atau  nilai  signifikansi  dengan  uji  dua  sisi  adalah  sebesar  0,000<0,050 Hipotesis  diterima  ada  pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat;  Mean  Difference sebesar  68,240;  95%  confidence  Interval  of  the  Difference  Lower  sebesar  66,30  dan  Upper sebesar 70,18.
7.  Sistem  Informasi  Akuntansi  nilai  t  (t  hitung)  sebesar  178,581;  nilai  df  (degree  of  freedom) sebesar  49;  nilai  Sig.  (2-tailed)  atau  nilai  signifikansi  dengan  uji  dua  sisi  adalah  sebesar 0,000<0,050  Hipotesis  diterima  ada  pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat;  Mean Difference sebesar 95,040; 95% confidence Interval of the Difference Lower sebesar  93,97 dan Upper sebesar 96,11.
Gambar 3 One-Sample Test Sumber data diolah SPSS (2021)
Interpretasi berdasarkan hasil dari output One-Sample Test diatas menunjukkan hasil Uji Normalisai data dengan probabilitas signifikan (2-tailed) sebesar 0,000 < 0,050 hal tersebut menerima hipotesis penelitian  ini  yang  menyatakan  bahwa  terdapat  perbedaan  yang  signifikan,  dari  gambar Histogram menginformasikan Mean=-7,45E-16 Std. Deviation 0,937 Jumlah N=50, Normal P-P Plot of Regrssion Standardized Residual dan Scatterplot dilihat membentuk kurva seperti lonceng dan penyebaran data berada  pada  sekitar  garis  diagonal  mengikuti  garis  arah  diagonal,  maka  nilai  residual  keseluruhan variable  terstandarisasi,  terlihat  titik-titik  menyebar  secara  acak  serta  tersebar  baik  diatas  angka  0 pada  sumbu  Y.  Dengan  demikian  model Analyze  Regression  Linear memenuhi  Uji  Asumsi  yaitu normalitas, heteroskedastisitas model ini layak untuk dilanjutkan ke pengujian tahap berikutnya.
Jurnal Sistem Informasi Akuntansi (JASIKA) Vol. 1, No. 1, Mei 2021, hal. 18-28 ISSN: 2776-7973

## Table 5 Correlations
Siste m Inform asi Akunt ansi Akunt ansi Dasar Aplika si Komp uter Akunt ansi Pemr ogram an Akunt ansi Analis a Lapor an Akunt ansi Akunt ansi Biaya Manaj emen Keuan gan Pearson Correlatio n Sistem Informasi Akuntansi 1.000 -.218 -.026 -.051 .803 .012 -.051 Akuntansi Dasar -.218  1.000 -.024 -.040 -.240 .064 -.125 Aplikasi Komputer Akuntansi -.026 -.024  1.000 -.231 -.186 -.392 -.284 Pemrograman Akuntansi -.051 -.040 -.231  1.000 -.006 .307 .931 Analisa Laporan Akuntansi .803 -.240 -.186 -.006  1.000 .252 .030 Akuntansi Biaya .012 .064 -.392 .307 .252  1.000 .278 Manajemen Keuangan -.051 -.125 -.284 .931 .030 .278  1.000 Sig. (1- tailed) Sistem Informasi Akuntansi . .064 .428 .364 .000 .468 .362 Akuntansi Dasar .064 . .436 .391 .047 .330 .193 Aplikasi Komputer Akuntansi .428 .436 . .053 .098 .002 .023 Pemrograman Akuntansi .364 .391 .053 . .482 .015 .000 Analisa Laporan Akuntansi .000 .047 .098 .482 . .039 .419 Akuntansi Biaya .468 .330 .002 .015 .039 . .025 Manajemen Keuangan .362 .193 .023 .000 .419 .025 . Sumber data diolah SPSS (2021)
Interpretasi berdasarkan hasil dari output Analyze Regression Linear Model Correlations Pearson Corelation yaitu N=50 artinya jumlah sampel yang dipakai maka Hasil Hipotesis Penelitian sebagai berikut:
Tabel 6 Hasil Hipotesis Penelitian Hipotesis Definisi H.1 Hipotesis  1  Akuntansi  Dasar,  dari  hasil  Model Correlations  Pearson  Corelation didapat  korelasi  antara  Akuntansi  Dasar  dengan  Sistem  Informasi  Akuntansi  nilai sebesar  -0,218  hal  ini  menunjukkan  bahwa  terjadi  hubungan  sangat  lemah  antara Akuntansi  Dasar  dengan  Sistem  Informasi  Akuntansi,  arah  hubungan  negatif  berarti semakin  sangat  lemah  Akuntansi  Dasar  maka  semakin  sangat  lemah  Sistem Informasi  Akuntansi.  Nilai Signifikansi  (1-tailed) 0,064  oleh  karena  nilai Signifikansi (2-tailed) 0,000<  0,050  maka  Hipotesis  diterima  residual  terdistribusi  normal terhadap Sistem Informasi Akuntansi.
H.2 Hipotesis  2  Aplikasi  Komputer  Akuntansi,  dari  hasil  Model Correlations  Pearson Corelation didapat  korelasi  antara  Aplikasi  Komputer  Akuntansi  dengan  Sistem Informasi Akuntansi nilai sebesar -0,026 hal ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan sangat  lemah  antara  Aplikasi  Komputer  Akuntansi  dengan  Sistem  Informasi Akuntansi, arah hubungan negative berarti semakin sangat lemah Aplikasi Komputer Akuntansi maka semakin sangat lemah Sistem Informasi Akuntansi. Nilai Signifikansi (1-tailed) 0,428 oleh karena nilai Signifikansi (2-tailed) 0,000< 0,050 maka Hipotesis diterima residual terdistribusi normal terhadap Sistem Informasi Akuntansi.
H.3 Hipotesis  3  Pemrograman  Akuntansi,  dari  hasil  Model Correlations  Pearson Corelation didapat korelasi antara Pemrograman Akuntansi dengan Sistem Informasi Akuntansi  nilai  sebesar  -0,051  hal  ini  menunjukkan  bahwa  terjadi  hubungan  sangat lemah  antara  Pemrograman  Akuntansi  dengan  Sistem  Informasi  Akuntansi,  arah hubungan  negative  berarti  semakin  sangat  lemah  Pemrograman  Akuntansi  maka semakin sangat lemah Sistem Informasi Akuntansi. Nilai Signifikansi (1-tailed) 0,364 oleh  karena  nilai Signifikansi  (2-tailed) 0,000<  0,050  maka  Hipotesis  diterima residual terdistribusi normal terhadap Sistem Informasi Akuntansi.
H.4 Hipotesis  4  Analisa  Laporan  Akuntansi,  dari  hasil  Model Correlations  Pearson Corelation didapat  korelasi  antara  Analisa  Laporan  Akuntansi  dengan  Sistem Informasi Akuntansi nilai sebesar 0,803 hal ini menunjukkan bahwa terjadi hubungan sangat  kuat  antara  Analisa  Laporan  Akuntansi  dengan  Sistem  Informasi  Akuntansi, arah hubungan positif berarti semakin sangat kuat  Analisa  Laporan  Akuntansi maka semakin  sangat  kuat  Sistem  Informasi  Akuntansi.  Nilai Signifikansi  (1-tailed) 0,000 oleh  karena  nilai Signifikansi  (2-tailed) 0,000<  0,050  maka  Hipotesis  diterima residual terdistribusi normal terhadap Sistem Informasi Akuntansi.
Jurnal Sistem Informasi Akuntansi (JASIKA) Vol. 1, No. 1, Mei 2021, hal. 18-28 ISSN: 2776-7973
H.5
Hipotesis  5  Akuntansi  Biaya,  dari  hasil  Model Correlations  Pearson  Corelation didapat  korelasi  antara  Akuntansi  Biaya  dengan  Sistem  Informasi  Akuntansi  nilai sebesar  0,012  hal  ini  menunjukkan  bahwa  terjadi  hubungan  sangat  lemah  antara Akuntansi  Biaya  dengan  Sistem  Informasi  Akuntansi,  arah  hubungan  positif  berarti semakin  sangat  lemah  Akuntansi  Biaya  maka  semakin  sangat  lemah  Sistem Informasi  Akuntansi.  Nilai Signifikansi  (1-tailed) 0,468  oleh  karena  nilai Signifikansi (2-tailed) 0,000<  0,050  maka  Hipotesis  diterima  residual  terdistribusi  normal terhadap Sistem Informasi Akuntansi.
H.6 Hipotesis 6 Manajemen Keuangan, dari hasil Model Correlations Pearson Corelation didapat  korelasi  antara  Manajemen  Keuangan  dengan  Sistem  Informasi  Akuntansi nilai  sebesar  --0,051  hal  ini  menunjukkan  bahwa  terjadi  hubungan  sangat  lemah antara  Manajemen  Keuangan  dengan  Sistem  Informasi  Akuntansi,  arah  hubungan negative berarti semakin sangat lemah Manajemen Keuangan maka semakin sangat lemah Sistem Informasi Akuntansi. Nilai Signifikansi (1-tailed) 0,362 oleh karena nilai Signifikansi  (2-tailed) 0,000<  0,050  maka  Hipotesis  diterima  residual  terdistribusi normal terhadap Sistem Informasi Akuntansi.
Table 7 Model Summary b Mo del R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change  df1  df2 Sig. F Change 1 .834 a .696 .654 2.214 .696  16.437 6 43 .000 1.418
a. Predictors: (Constant), Manajemen Keuangan, Analisa Laporan Akuntansi, Akuntansi Dasar, Aplikasi Komputer Akuntansi, Akuntansi Biaya, Pemrograman Akuntansi b. Dependent Variable: Sistem Informasi Akuntansi Sumber data diolah SPSS (2021) Interpretasi berdasarkan  hasil  output Analyze  Regression  Linear  Model  Summary N=50  artinya jumlah sampel yang dipakai:
1.  Angka R sebesar  0,834  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  terjadi  tingkat  hubungan  yang  “ Sangat Kuat ”  antara  variabel  bebas  Akuntansi  Dasar,  Aplikasi  Komputer  Akuntansi,  Pemrograman Akuntansi,  Analisa  Laporan  Akuntansi,  Akuntansi  Biaya,  Manajemen  Keuangan  terhadap variabel terikat Sistem Informasi Akuntansi.
2.  Angka R2 (R Square/R Square Change) sebesar 0,696. Hal ini menunjukkan bahwa prosentase variasi  variabel  independen  yang  digunakan  dalam  model  summary  mampu  menjelaskan sebesar 69,6% variasi variabel dependent. Sedangkan sisanya sebesar 30,4% dipengaruhi atau dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini.
3. Adjusted  R  Square adalah  nilai  R  Square  yang  telah  disesuaikan  dengan  nilai  0,654,  nilai  ini selalu  lebih  kecil  dari  R  Square  dan  angka  ini  bisa  memiliki  harga positif bahwa  untuk  regresi dengan lebih dari dua variabel bebas digunakan Adjusted R2 sebagai koefisien determinasi.
4. Standard  Error  of  the  Estimate adalah  suatu  ukuran  banyaknya  kesalahan  model  regresi dalam  memprediksikan  nilai  Y.  Dari  hasil  regresi  di  dapat  nilai  2,214,  hal  ini  berarti  banyaknya kesalahan dalam prediksi rasio profitabilitas sebesar 2,214 sebagai pedoman jika Standard error of the  estimate kurang dari  standar  deviasi  Y  (2,214), maka model  regresi  semakin  baik  dalam memprediksi nilai Y.
5. F  Change  (F  Hitung) sebesar  16,437  dengan  Probabilitas  Signifikan  (Sig.  F  Change)  sebesar 0,000 < 0,050 Hipotesis diterima ada pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat.
6. df  (Degree  of  Freedom )  merupakan  pengukuran  jumlah  informasi  dari  sample  yang  telah digunakan.  Df1  =  k  (jumlah  variabel  terikat dan  bebas) –1  7 –1=6; Df2=N (jumlah observasi / sampel data pembentuk regresi) – k  50 –7=43 . 7. Durbin  Watson Untuk  N=50;  k-1  7-1=6,  taraf  signifikansi  5%,  diperoleh  nilai  dW=1,418; dL=1,2906 dan dU=1,8220
Table 7 ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 483.228 6 80.538 16.437 .000 b Residual 210.692 43 4.900 Total 693.920 49
a. Dependent Variable: Sistem Informasi Akuntansi
b. Predictors: (Constant), Manajemen Keuangan, Analisa Laporan Akuntansi, Akuntansi Dasar, Aplikasi Komputer Akuntansi, Akuntansi Biaya, Pemrograman Akuntansi Sumber data diolah SPSS (2021) Interpretasi berdasarkan hasil output Analyze Regression Linear Model ANOVA N=14 artinya jumlah sampel  yang  dipakai  menunjukkan Regression  Sum  Of  Squares sebesar  483,228 Mean  Square 80,538  dan Residual  Sum  of  Squares sebesar  210,692 Mean  Square 4,900 ;  F tabel yang  dengan tingkat signifikan menggunakan ά=5% (0.05) df 1 =6;    df 2 =43 nilai F tabel adalah 2,32  dan  F Hitung yang didapat  adalah  16,437.  Untuk  itu F Hitung 16,437  >  F tabel 2,32 maka Hipotesis  Diterima artinya  ada pengaruh  secara  signifikan  sebesar  0,000  <  0,050  antara  Variabel-Variabel  Independent  Akuntansi Dasar, Aplikasi Komputer Akuntansi, Pemrograman Akuntansi, Analisa Laporan Akuntansi, Akuntansi Biaya, Manajemen Keuangan terhadap Variabel Dependent Sistem Informasi Akuntansi.
Table 8 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standar dized Coeffici ents t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolera nce VIF 1 (Constant) 27.599 12.581 2.194 .034 Akuntansi Dasar -.014 .070 -.018 -.198 .844 .867 1.153 Aplikasi Komputer Akuntansi .030 .064 .045 .473 .638 .782 1.279 Pemrograman Akuntansi .145 .130 .268 1.115 .271 .122 8.171 Analisa Laporan Akuntansi .748 .079 .867 9.495 .000 .847 1.180 Akuntansi Biaya -.071 .035 -.198 -2.029 .049 .740 1.351 Manajemen Keuangan -.144 .134 -.261 -1.073 .289 .120 8.344
a. Dependent Variable: Sistem Informasi Akuntansi Sumber data diolah SPSS (2021)
Interpretasi berdasarkan output Analyze Regression Linear Model Coefficients persamaannya yaitu: Constant sebesar  27,599  dapat  diartikan  jika  Akuntansi  Dasar  X1  nilainya  0,  Aplikasi  Komputer Akuntansi  X2  nilainya  0,  Pemrograman  Akuntansi  X3  nilainya  0,    Analisa  Laporan  Akuntansi X4 nilainya  0,  Akuntansi  Biaya  X5  nilainya  0,  Manajemen  Keuangan  X6  nilainya  0,  maka  nilai  Sistem Informasi Akuntansi Y nilainya adalah 27,599 dengan data N=50 artinya jumlah sampel yang dipakai. 1.  Akuntansi  Dasar,  berdasarkan  hasil  dari  output Coefficients X1  sebesar -0,014 dapat  diartikan jika variabel independen lain nilainya tetap Akuntansi Dasar mengalami penurunan dengan nilai 1%, maka Sistem Informasi Akuntansi akan mengalami penurunan sebesar -0,014 . Coefficients bernilai  negative  artinya  terjadi  hubungan  tidak  searah  antara  Akuntansi  Dasar  dengan  Sistem Informasi  Akuntansi,  hal  ini  berarti  semakin  rendah  angka  Akuntansi  Dasar  maka  persentase Sistem Informasi Akuntansi akan semakin menurun.
2.  Aplikasi Komputer Akuntansi, berdasarkan hasil dari output Coefficients X2 sebesar 0,030 dapat diartikan  jika  variabel  independen  lain  nilainya  tetap  Aplikasi  Komputer  Akuntansi  mengalami peningkatan  dengan  nilai  1%,  maka  Sistem  Informasi  Akuntansi  akan  mengalami  peningkatan sebesar 0,030 . Coefficients bernilai  positif  artinya  terjadi  hubungan  searah  antara  Aplikasi Komputer  Akuntansi  dengan  Sistem  Informasi  Akuntansi,  hal  ini  berarti  semakin  tinggi  angka Aplikasi  Komputer  Akuntansi  maka  persentase  Sistem  Informasi  Akuntansi  akan  semakin meningkat.
3.  Pemrograman  Akuntansi,  berdasarkan  hasil  dari  output Coefficients X3  sebesar 0,145 dapat diartikan  jika  variabel  independen  lain  nilainya  tetap  Pemrograman  Akuntansi  mengalami peningkatan  dengan  nilai  1%,  maka  Sistem  Informasi  Akuntansi  akan  mengalami  peningkatan sebesar 0,145 . Coefficients bernilai positif artinya terjadi hubungan searah antara Pemrograman Akuntansi dengan Sistem Informasi Akuntansi, hal ini berarti semakin tinggi angka Pemrograman Akuntansi maka persentase Sistem Informasi Akuntansi akan semakin meningkat.
Sistem Informasi Akuntansi =  27,599 -0,014 Akuntansi Dasar +0,030 Aplikasi Komputer Akuntansi +0,145 Pemrograman Akuntansi +0,748 Analisa Laporan Akuntansi -0,071 Akuntansi Biaya -0,144 Manajemen Keuangan
4.  Analisa  Laporan  Akuntansi,  berdasarkan  hasil  dari  output Coefficients X4  sebesar 0,748 dapat diartikan  jika  variabel  independen  lain  nilainya  tetap  Analisa  Laporan  Akuntansi  mengalami peningkatan  dengan  nilai  1%,  maka  Sistem  Informasi  Akuntansi  akan  mengalami  peningkatan sebesar 0,748 . Coefficients bernilai  positif  artinya  terjadi  hubungan  searah  antara  Analisa Laporan  Akuntansi  dengan  Sistem  Informasi  Akuntansi,  hal  ini  berarti  semakin  tinggi  angka Analisa  Laporan  Akuntansi  maka  persentase  Sistem  Informasi  Akuntansi  akan  semakin meningkat.
5.  Akuntansi  Biaya,  berdasarkan  hasil  dari  output Coefficients X5  sebesar -0,071 dapat  diartikan jika variabel independen lain nilainya tetap  Akuntansi  Biaya mengalami penurunan dengan nilai 1%, maka Sistem Informasi Akuntansi akan mengalami penurunan sebesar -0,071 . Coefficients bernilai  negative  artinya  terjadi  hubungan  tidak  searah  antara  Akuntansi  Biaya  dengan  Sistem Informasi  Akuntansi,  hal  ini  berarti  semakin  rendah  angka  Akuntansi  Biaya  maka  persentase Sistem Informasi Akuntansi akan semakin menurun.
6.  Manajemen  Keuangan,  berdasarkan  hasil  dari  output Coefficients X6  sebesar -0,144 dapat diartikan  jika  variabel  independen  lain  nilainya  tetap  Manajemen  Keuangan  mengalami penurunan  dengan  nilai  1%,  maka  Sistem  Informasi  Akuntansi  akan  mengalami  penurunan sebesar -0,144 . Coefficients bernilai  negative  artinya  terjadi  hubungan  tidak  searah  antara Manajemen Keuangan dengan Sistem Informasi Akuntansi, hal ini berarti semakin rendah angka Manajemen Keuangan maka persentase Sistem Informasi Akuntansi akan semakin menurun.
Tabel 9 Pendekatan Variance Inflation Factor No Variabel Simpulan 1 Akuntansi Dasar VIF  Hitung  sebesar  1.153  <  10  Hipotesis  Akuntansi  Dasar diterima yang berarti tidak terdapat hubungan antar variabel independen  tidak  terjadi  gejala  multikolinearitas  terhadap Sistem Informasi Akuntansi
2 Aplikasi Komputer Akuntansi
VIF Hitung sebesar 1.279 < 10 Hipotesis Aplikasi Komputer Akuntansi  diterima  yang  berarti  tidak  terdapat  hubungan antar variabel independen tidak terjadi gejala multikolinearitas terhadap Sistem Informasi Akuntansi 3 Pemrograman Akuntansi
VIF  Hitung  sebesar  8.171  <  10  Hipotesis  Pemrograman Akuntansi  diterima  yang  berarti  tidak  terdapat  hubungan antar variabel independen tidak terjadi gejala multikolinearitas terhadap Sistem Informasi Akuntansi
4 Analisa Laporan Akuntansi
VIF  Hitung  sebesar  1.180  <  10  Hipotesis  Analisa  Laporan Akuntansi  diterima  yang  berarti  tidak  terdapat  hubungan antar variabel independen tidak terjadi gejala multikolinearitas terhadap Sistem Informasi Akuntansi 5 Akuntansi Biaya VIF  Hitung  sebesar  1.351  <  10  Hipotesis  Akuntansi  Biaya diterima yang berarti tidak terdapat hubungan antar variabel independen  tidak  terjadi  gejala  multikolinearitas  terhadap Sistem Informasi Akuntansi
6 Manajemen Keuangan VIF  Hitung  sebesar  8.344  <  10  Hipotesis  Manajemen Keuangan  diterima  yang  berarti  tidak  terdapat  hubungan antar variabel independen tidak terjadi gejala multikolinearitas terhadap Sistem Informasi Akuntansi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  uji  hipotesis  secara parsial yang  telah  dilakukan  berdasarkan  tabel Analyze Regression  Linear  model  coefficents ,  maka  komponen  Analisa  Laporan  Akuntansi Standardized Coefficients  Beta menunjukkan  paling  berpengaruh  sebesar  0,867  mampu  menjelaskan  86,7% tingkat  hubungan “Sangat  Kuat” variabel  dependent  sisanya  13,3%  dipengaruhi  variabel  lain, t Hitung  9,495  >  t  Tabel  2,01669 nilai  Signifikansi 0,000  <  0,050 Hipotesis  diterima  residual terdistribusi  normal  terhadap  Sistem  Informasi  Akuntansi.  Hasil  uji  hipotesis  secara simultan yang telah  dilakukan berdasarkan tabel Analyze Regression Linear  model Summary menunjukkan secara bersama-sama  komponen  variabel  independen  sebesar  0,834  mampu  menjelaskan  83,4%  tingkat hubungan “Sangat  Kuat” variabel  dependen  sisanya  16,6%  dipengaruhi  variabel  lain, F  Hitung

## Jurnal Sistem Informasi Akuntansi (JASIKA)
Vol. 1, No. 1, Mei 2021, hal. 18-28 ISSN: 2776-7973
16,437 > F Tabel 2,32 nilai Signifikansi 0,000 < 0,050 Hipotesis diterima residual terdistribusi normal terhadap Sistem Informasi Akuntansi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  bagian  BAAK  yang  memberikan  kepercayaan untuk mengakses Daftar Nilai Akademik pada proses penelitian hingga pembuatan artikel.

## REFERENSI
Anastasia,  D.,  &  Setiawati,  L.  (2011). Sistem  Informasi  Akuntansi:  Perancangan,  Proses,  dan Penerapan (Kesatu). CV Andi Offset. Baridwan, Z. (2013). Sistem Informasi Akuntansi (Kedua). BPFE. Krismiaji. (2010). Sistem Informasi Akuntansi (Keempat). UPP AMP YKPN. Mauladiputro, R. (2020). Implementasi Sistem Informasi Akuntansi . Mulyadi. (2015). Sistem Akuntansi (Keempat). Salemba Empat. Priyatno, D. (2011). Analisis Statistik Data Lebih Cepat, Efisien dan Akurat . Media Com.
Putra,  Y.  M.  (2018). Konsep  Sistem  informasi  Akuntansi.  Modul  Kuliah  Sistem  Informasi  Akuntansi . FEB Universitas Mercu Buana.
Santoso,  P.  B.,  &  Hamdani,  M.  (2007). Statistika  Deskripsi  dalam  Bidang  Ekonomi  dan  Niaga . Erlangga.
Sudarmanto,  R.  G.  (2013). Setatistik  Terapan  berbasis  Komputer  Dengan  Program  IBM  SPSS Statistik 19 . Mitra Wacana Media. Sugiyono. (2014). Metode Penelitian Administrasi . Alfabeta. Tarigan,  D.  R.  (2020). Sistem  Informasi  Akuntansi.  Aplikasi  Konsep  basis  Data  Relasional  pada Sistem Produksi, Pengupahan dan Sumber Daya Manusia .
Widjajanto, N. (2001). Sistem Informasi Akuntansi . Erlangga.