BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Karakteristik Responden Analisis karakteristik dalam penelitian ini digunakan untuk melihat gambaran secara umum karakteristik data responden yang telah dikumpulkan melalui kuesioner. Kuesioner yang disebar sebanyak 34 kuesioner, yang dikembalikan sebanyak 33 kuesioner. Jadi sample pengamatan sebanyak 33 responden. Gambaran tersebut dikategorikan berdasarkan jenis kelamin, jabatan pekerjaan, dan tingkat pendidika terakhir. 1. Deskripsi Data Responden a. Deskripsi data responden berdasarkan jenis kelamin Tabel 4.1. data responden berdasarkan jenis kelamin Jenis Kelamin Frekuensi Presentase (%) Laki-laki 18 54.5 Perempuan 15 45.5 Total 33 100 Data tersebut menunujukkan responden yang mengisi kuesioner sebanyak 18 responden yang berjenis kelamin laki-laki dan 15 responden yang berjenis kelamin Perempuan. 55
56 Responden Berdasarkan Jenis Kelamin 60 50 40 30 20 10 0 Laki-Laki Perempuan Gambar 4.1 Responden Berdasarkan Jenis Kelamin b. Deskripsi data responden berdasarkan jabatan pekerjaan Berikut ini berdasarkan jabatan pekerjaan dapat dilihat sebagai berikut: Tabel 4.2. data responden berdasarkan jabatan pekerjaan Jabatan Pekerjaan Frekuensi Persentase (%) Manajer 21 63.6 Accounting 12 36.4 Total 33 100 Data terserbut menunjukan karyawan yang mengisi kuesioner sebanyak 21 responden atau sebesar 63.6% bekerja sebagai manajer hotel dan 12 responden atau sebesar 36.4% sebagai accounting hotel.
57 Responden Berdasarkan Jabatan 70 60 50 40 30 20 10 0 Manajer Accounting Gambar 4.2 Responden Berdasarkan Jabatan c. Deskripsi data responden berdasarkan tingkat pendidikan terakhir Berikut ini data responden berdasarkan jenjang pendidikan wajib pajak dapat dilihat sebagai berikut: Tabel 4.3 data responden berdasarkan tingkat pendidikan Tingkat Pekerjaan Frekuensi Persentase (%) SMEA 5 15.2 D3 8 24.2 S1 10 30.3 Pascasarjana 10 30.3 Total 33 100 Data tersebut menunjukkan responden-responden yang mengisi kuesioner sebanyak 5 responden atau 15.2% adalah lulusan SMEA, 8 responden atau sebesar 24.2% adalah lulusan D3, 10 responden atau sebesar 30.3% responden adalah lulusan S1, 10 responden atau sebesar 30.3% adalah lulusan pascasarjana.
58 Chart Title 40 30 20 10 0 SMEA D3 S1 Pascasarjana Jumlah Presentase Gambar 4.3 Responden Berdasarkan Tingkat Pendidikan Terakhir B. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif di gunakan untuk melihat gambaran umum data yang telah di kumpulkan pada penelitian ini. Gambaran tersebut dapat di hasilkan dari hasil yang di kelolah pada tabel 4.4 sebagai berikut: Tabel 4.4 Hasil Uji Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N Minimum Maximum Sum Mean Std. Deviation X1 (UP) 33 11 22 570 17,27 3,175 X2 (IKP) 33 11 25 623 18,88 3,018 Y (PSIAPK) 33 15 30 728 22,06 2,882 Valid N (listwise) 33 Sumber: Data yang diolah peneliti dengan SPSS 21 2017
59 1. N = 33 berarti jumlah data yang diolah dalam penelitian ini adalah 33 sample yaitu terdiri dari 33 kuesioner yang di sebar di hotel-hotel yang berada di Jakarta Selatan, yang terdiri dari data variable ukuran perusahaan dan intensitas persaingan perusahaan terhadap penerapaan sistem informasi akuntansi penerimaan kas. 2. Ukuran Perusahaan (X1) Ukuran perusahaan dalam penelitian ini merupakan variable bebas atau variabel independen. Ukuran perusahaan menggambarkan besar kecilnya perusahaan. Besar kecilnya usaha tersebut ditinjau dari lapangan usaha yang dijalankan. Penentuan besar kecilnya perusahaan dapat ditentukan berdasarkan total penjualan, total aset, dan rata-rata tingkat penjualan. Dari total skor variabel ukuran perusahaan terhadap 33 responden yang dianalisa adalah nilai minimum sebesar 11, nilai maksimum sebesar 22 nilai rata-rata (mean) 17.27 dan standar deviasi 3.175. Nilai standar deviasi yang lebih kecil dari nilai rata-rata menunjukkan bahwa data memiliki sebaran yang kecil dan data yang digunakan merupakan data yang baik (Ghozali,2013). 3. Intensitas Persaingan Perusahaan (X2) Intensitas persaingan perusahaan merupakan variabel independen. Intensitas Kompetisi berasal dari kerangka lima kekuatan untuk menentukan intensitas persaingan: ancaman pendatang baru,
60 daya tawar, pelanggan pemasok daya tawar, ancaman produk substitusi, dan persaingan dalam industri. Dari total skor variabel intensitas persaingan perusahaan terhadap 33 responden yang dianalisa adalah nilai minimum sebesar 11, nilai maksimum sebesar 22 nilai rata-rata (mean) 18.88 dan standar deviasi 3.018. Nilai standar deviasi yang lebih kecil dari nilai rata-rata menunjukkan bahwa data memiliki sebaran yang kecil dan data yang digunakan merupakan data yang baik(ghozali,2013). 4. Penerapan Sistem Informasi Akuntansi Penerimaan Kas (Y) Dari total skor variabel penerapan sistem informasi akuntansi penerimaan kas terhadap 33 responden yang dianalisa adalah nilai minimum sebesar 15, nilai maksimum sebesar 30 nilai rata-rata (mean) 22.06 dan standar deviasi 2.882. Nilai standar deviasi yang lebih kecil dari nilai rata-rata menunjukkan bahwa data memiliki sebaran yang kecil dan data yang digunakan merupakan data yang baik (Ghozali,2013). C. Uji Kualitas Data 1. Hasil Uji Validitas Uji Validitas digunakan untuk mengukur valid atau tidaknya suatu kuesioner atau untuk menguji tiap butir-butir indikator dalam kuesioner (Ghozali,2013). Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh
61 kuesioner tersebut. Untuk menentukan suatu item layak digunakan atau tidak, dapat dilihat pada pearson correlation dengan r-tabel. Jika r-hitung > r-tabel, maka item pertanyaan dinyatakan valid dan jika r-hitung < dari r-tabel, maka item pertanyaan dinyatakan tidak valid. Nilai r-tabel di dapat dari degree of freedom (df=n-2), dimana n adalah jumlah responden atau sampel dengan α=0.05. Dalam penelitian ini nilai r-tabel yang di dapat ialah 0.3440. Nilai tersebut didapat dari (df = 33-2 = 31) dengan tingkat signifikan 0.05 atau dapat juga dilihat dari sig (2-tailed) dimensi masing-masing dikatakan valid apabila kurang dari 0.05. TABEL 4.5 HASIL UJI VALIDITAS (X 1 ) UKURAN PERUSAHAAN No Indikator Nilai Korelasi R-Tabel Keterangan (Pearson Correlation) 1 X11 0.803 0.3440 Valid 2 X12 0.904 0.3440 Valid 3 X13 0.796 0.3440 Valid 4 X14 0.650 0.3440 Valid 5 X15 0.767 0.3440 Valid Sumber: Data Primer diolah peneliti, 2017 Berdasarkan tabel 4.5 dapat disimpulkan seluruh pertanyaan pada variabel ukuran perusahaan memiliki r-hitung > 0.3440, dan nilai signifikan dibawah 0.05, maka dapat di simpulkan bahwa butir
62 pertanyaan yang digunakan untuk mengukur variabel kepercayaan teknologi sistem informasi akuntansi dinyatakan valid. TABEL 4.6 HASIL UJI VALIDITAS (X 2 ) INTENSITAS PERSAINGAN PERUSAHAAN No Indikator Nilai R-Tabel Keterangan Korelasi (Pearson Correlation) 1 X21 0.836 0.3440 Valid 2 X22 0.903 0.3440 Valid 3 X23 0.820 0.3440 Valid 4 X24 0.696 0.3440 Valid 5 X25 0.797 0.3440 Valid Data Primer diolah peneliti, 2017 Berdasarkan tabel 4.6 dapat disimpulkan seluruh pertanyaan pada intensitas persaingan perusahaan r-hitung > 0.3440, dan nilai signifikan dibawah 0.05, maka dapat di simpulkan bahwa butir pertanyaan yang digunakan untuk mengukur variabel kualitas informasi dinyatakan valid. TABEL 4.7 HASIL UJI VALIDITAS (Y 1 ) PENERAPAN SISTEM INFORMASI AKUNTANSI No Indikator Nilai R-Tabel Keterangan Korelasi (Pearson Correlation) 1 Y11 0.448 0.3440 Valid 2 Y12 0.886 0.3440 Valid
63 3 Y13 0.588 0.3440 Valid 4 Y14 0.545 0.3440 Valid 5 Y15 0.851 0.3440 Valid 6 Y16 0.682 0.3440 Valid Sumber : Data primer diolah peneliti, 2017 Berdasarkan tabel 4.7 dapat disimpulkan seluruh pertanyaan pada variabel penerapan sistem informasi akuntansi r-hitung > 0.3440, dan nilai signifikan dibawah 0.05, maka dapat di simpulkan bahwa butir pertanyaan yang digunakan untuk mengukur variabel kinerja individu dinyatakan valid. 2. Hasil Uji Reliabilitas Reliabilitas sebenarnya adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Jika jawaban responden terhadap pertanyaan dikatakan reliabel jika masing-masing pertanyaan dijawab secara konsisten atau jawaban tidak boleh acak. Suatu konstruk atau variabel dikatakan reliabel jika memberikan Cronbach Alpha> 0.70 (Ghozali,2013).
64 Tabel 4.8 Hasil Uji Reliabilitas (X 1 ) Ukuran Perusahaan Koefisien r tabel Keterangan Reliabilitas 0.846 0.70 Reliabel Sumber : Output Spss 21 Data Primer Diolah Peneliti, 2017 Berdasarkan tabel 4.8 bahwa nilai Cronbach Alpha variabel ukuran perusahaan adalah 0.846 atau 84.6%, maka 0.846 > 0.70, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pertanyaan-pertanyaan dalam variabel ukuran perusahaan adalah reliabel, artinya bahwa hasil pengukuran variabel ukuran perusahaan adalah konsisten dapat dipercaya untuk digunakan dalam penelitian. Tabel 4.9 Hasil Uji Reliabilitas (X 1 ) Intensitas Kompetisi Perusahaan Koefisien r tabel Keterangan Reliabilitas 0.871 0.70 Reliabel Sumber : Output Spss 21 Data Primer Diolah Peneliti, 2017 Berdasarkan tabel 4.8 bahwa nilai Cronbach Alpha variabel intensitas persaingan perusahaan adalah 0.871 atau 87.1%, maka 0.871 > 0.70, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pertanyaan-pertanyaan dalam variabel intensitas persaingan perusahaan adalah reliabel, artinya bahwa hasil pengukuran variabel intensitas persaingan perusahaan adalah konsisten dapat dipercaya untuk digunakan dalam penelitian.
65 Tabel 4.10 Hasil Uji Reliabilitas (Y 1 ) Penerapan SIA Koefisien r tabel Keterangan Reliabilitas 0.756 0.70 Reliabel Sumber : Output Spss 21 Data Primer Diolah Peneliti, 2017 Berdasarkan tabel 4.10 bahwa nilai Cronbach Alpha variabel penerapan sistem informasi akuntansi adalah 0.756 atau 75.6%, maka 0.756 > 0.70, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pertanyaanpertanyaan dalam variabel penerapan sistem informasi akuntansi adalah reliabel, artinya bahwa hasil pengukuran variabel tersebut adalah konsisten dapat dipercaya untuk digunakan dalam penelitian. D. Hasil Uji Asumsi Klasik 1. Hasil Uji Multikolinearitas Uji multikolineritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya kolerasi antar variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi kolerasi di antara variabel independen (Ghozali,2013)
66 Tabel 4.11 Hasil Uji Multikolinearitas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF (Constant 19,655 3,425 5,739,000 ) 1 X1 (UP) -,278,167 -,306-1,661,107,831 1,203 X2 (IKP),382,176,400 2,169,038,831 1,203 Sumber: Output SPSS 21 diolah peneliti, 2017 Berdasarkan hasil tabel 4.11 di atas, perhitungan tolerance untuk variabel ukuran perusahaan dan intensitas persaingan perusahaan samasama menunjukkan nilai 0.831. Dari kedua variabel tersebut lebih dari 0.10 yang berarti tidak ada kolerasi yang kuat antar variabel independen. Hasil perhitungan VIF (variance inflation factor) juga menujukkan hal yang sama tidak ada variabel independen yang memiliki nilai VIF (variance inflation factor) lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinieritas antar variabel independen dengan model regresi. 2. Hasil Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
67 pengamatan yang lain (Ghozali,2013). Pengujian heteroskedasitas dalam penelitian ini dilakukan melalui hasil dari scatterplot antara data residu yang yang telah distandarkan (Sdresid) dengan hasil prediksi variabel dependen yang telah distandarkan (Zpred). Masalah heteroskedastisitas pada data residu. Gambar 4.4 Grafik Scatterplot Sumber: Output SPSS 21 diolah peneliti, 2017 Dari grafik scatterplot diatas, terlihat titik-titik tersebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 (nol) pada sumbu Y. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas. 3. Hasil Uji Normalitas
68 Uji normalitas adalah uji yang digunakan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi, variabel dependen dan variabel independen keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal dan mendekati normal. Analisis grafik digunakan untuk melihat normalitas data yang digunakan dengan melihat grafik histogram, kurva probability plot dan uji kolmogorov-smirnov test. Gambar 4.5 Grafik Histogram diolah peneliti, 2017 Sumber: Output SPSS 21 Pada uji normalitas, data yang diambil telah mengikuti distribusi normal. Distribusi normal ditandai dengan output histogram yang dihasilkan. Pada gambar 4.2, histogram uji normalitas menunjukkan tiap data menyebar ke seluruh daerah normal. Daerah yang dianggap normal
69 adalah daerah yang berada di bawah kurva tersebut yang bentuknya seperti lonceng terbalik. Berdasarkan gambar diatas dapat dilihat grafik histogramnya yang berarti menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Gambar 4.6 Grafik Normal P-Plot Sumber: Output SPSS 21 diolah peneliti, 2017
70 Pengujian normalitas data juga dilakukan dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik. Dasar penambilan keputusan adalah jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi nomalitas. Berdasarkan gambar 4.2, dapat dilihat penyebaran disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal. Maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Kemudian besarnya nilai Kolmogorov-Smirnov adalah 0.846 dan signifikan 0.471 hal ini berarti H 0 diterima yang berarti data residual terdistribusi normal, karena nilai signifikan > 0.05 seperti yang dapat dilihat dari tabel 4.12 dibawah ini. Tabel 4.12 Hasil Uji Kolmogrov-Smirnov Test One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 33 Normal Parameters a,b Mean 0E-7 Std. Deviation 2,65292438 Most Extreme Differences Absolute,147 Positive,071 Negative -,147 Kolmogorov-Smirnov Z,846
71 Asymp. Sig. (2-tailed),471 Sumber: Output SPSS 21 diolah peneliti, 2017 E. Hasil Uji Kesesuaian Model 1. Hasil Uji Koefisien Determinan (Adusted R2) Pada Tabel 4.13 dibawah ini menunjukkan nilai koefisien determinasi dari model Summary, dimana koefisien determinasi digunakan untuk menghitung besarnya peranan atau pengaruh antara variabel. Untuk satu variabel bebas, digunakan R square, tetapi dalam penelitian ini terdapat dua atau lebih variabel independen, maka menggunakan Adjusted R Square. Pada intinya untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu (0 < R < 1). Tabel 4.13 U j Model Summary b i Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 K,391 a,153,096 2,740 a. Predictors: o (Constant), X2, X1 b. Dependent Variable: Y e fisien Determinasi
72 Sumber: Output SPSS 21 diolah peneliti, 2017 Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat bahwa nilai koefisien Adjusted R Square yang dihasilkan oleh variable-variable sebesar 0.096 yang artinya 9.6% variable dependen pengunaan sistem informasi akuntansi penerimaan kas di jelaskan oleh variable independensi ukuran perusahaan dan intensitas persaingan perusahaan dan sisanya sebesar 90.4% di jelaskan oleh variabel lain yang tidak digunakan dalam penelitian. 2. Hasil Uji Signifikansi Parameter (Uji F) Uji F pada dasarnya menunjukan bahwa semua variable bebas (independen) yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variable terikat (dependen). Tabel 4.14 Uji Signifikasi Parameter
73 Model 1 Sum of Squares ANOVA a df Mean Square F Sig. Regression 40,663 2 20,331 2,708,083 b Residual 225,216 30 7,507 Total 265,879 32 a. Dependent Variable: Y b. Predictors: (Constant), X2, X1 Sumber: Output SPSS 21 diolah peneliti, 2017 Berdasarkan tabel 4.14 diatas, dapat dilihat bahwa nilai F hitung sebesar 2.708. Jika dibandingkan dengan F tabel pada tingkat signifikansi 5% yaitu sebesar 3.32 maka nilai F hitung lebih kecil dari F tabel (2.708 > 3.320 ). Nilai sig sebesar 0.083 pada tabel diatas menunjukkan bahwa pengaruh variable Ukuran Perusahaan dan Intensitas Kompetisi Perusahaan tidak signifikan. Hal ini disebabkan nilai sig. 0.083 lebih besar dari nilai 5%. F. Uji Hipotesis 1. Uji Signifikan Parameter Individual (Uji statisik t ) Uji Signifikan Parameter Individual (Uji statisik t ) dipakai untuk melihat signifikan dari pengaruh variable independen secara individual terhadap variable dependen dengan membandingkan antara t hitung dengan t tabel pada signifikan 0.05. Tabel 4.15
74 Hasil Uji Statistik t Model 1 Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. (Constant) 19,655 3,425 5,739,000 X1 (UP) -,278,167 -,306-1,661,107 X2 (IKP),382,176,400 2,169,038 Sumber : data primer yang diolah 2017 Uji t dipakai untuk melihat signifikan dari pengaruh variabel independen secara individual terhadap variabel dependen dengan membandingkan antara t hitung dengan t tabel pada signifikan 0.05. Berdasarkan tabel t dengan tingkat signifikan 0.05/2 = 0.025 diketahui df2 (n k 1) atau 33-3-1= 29,(n adalah jumlah sempel, dan k adalah jumlah variable independen), diperoleh angka sebesar 2.0452. Hasil uji t dari pengujian statistik adalah sebagai berikut: a. Variabel ukuran perusahaan nilai probabilitas signifikansi sebesar 0,107 lebih besar dari 0,05, hal ini menunjukan bahwa Ha1 ditolak, sehingga dapat disimpulkan bahwa ukuran perusahaan tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pengunaan sistem informasi akuntansi penerimaan kas. b. Variabel intensitas persaingan perusahaan memiliki nilai probabilitas signifikansi sebesar 0,038 lebih kecil dari 0,05, hal ini menunjukan bahwa Ha2 diterima, sehingga dapat disimpulkan
75 bahwa intensitas persaingan perusahaan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap penggunaan sistem informasi akuntansi penerimaan kas. 2. Uji Persamaan Regresi Linier Berganda Analisis regresi linear berganda adalah analisis untuk mengukur besarnya pengaruh antara dua atau lebih variabel independen terhadap satu variabel dependen dan memprediksi variabel dependen dengan menggunakan variabel independen. Analisis ini dilakukan untuk mengetahui apakah ada atau tidak pengaruh antara variabel, yaitu Ukuran Perusahaan (X1), Intensitas Persaingan Perusahaan (X2), terhadap variabel Penggunaan Sistem Informasi Akuntansi Penerimaan Kas (Y). Oleh karena itu, peneliti merumuskan model regresi sebagai berikut : Keterangan : α = Konstanta β = Koefisien regresi Y = Penggunaan SIA Penerimaan Kas X 1 = Ukuran Perusahaan X 2 = Intensitas Persaingan Perusahaan = Kesalahan atau error
76 Model 1 Tabel 4.16 Hasil Uji Regresi Linier Berganda Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. (Constant) 19,655 3,425 5,739,000 X1 (UP) -,278,167 -,306-1,661,107 X2 (IKP),382,176,400 2,169,038 Sumber : data primer yang diolah 2017 Dari persamaan tersebut, dapat disimpulkan sebagai berikut : a. Konstanta sebesar 19.655 artinya jika nilai ukuran perusahaan dan intensitas persaingan perusahaan nilainya 0, maka penggunaan sistem informasi akuntansi penerimaan kas nilainya adalah 19.655 b. Koefisien regresi variabel ukuran perusahaan sebesar -0,278 diartikan bahwa setiap adanya perubahan 1 satuan tingkat kemampuan teknik personal, maka dapat mengurangi penggunaan sistem informasi akuntansi penerimaan kas sebesar -0,278. Dapat disimpulkan bahwa koefisien bernilai negatif artinya terjadi hubungan negatif antara variabel dependen dengan variabel independen, karena itu semakin rendah Ukuran Perusahaan maka semakin rendah Penggunaan Sistem Informasi Akuntansi Penerimaan Kas begitu pula sebaliknya. c. Koefisien regresi Persaingan Perusahaan sebesar 0.382. Dapat disimpulkan bahwa koefisien bernilai positif artinya terjadi hubungan positif antara variabel dependen dengan variabel independen, karena itu
77 semakin tinggi Persaingan Perusahaan maka semakin tinggi Penggunaan Sistem Informasi Akuntansi Penerimaan Kas begitu pula sebaliknya. G. Pembahasan 1. Pengaruh Ukuran Perusahaan Terhadap Penggunaan Sistem Informasi Akuntansi Penerimaan Kas Hasil penelitian menunjukkan bahwa ukuran perusahaan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap penerapaan sistem informasi akuntansi penerimaan kas pada perusahaan perhotelan di wilayah Jakarta Selatan. Hal ini dapat disebabkan oleh semakin besarnya ukuran perusahaan akan lebih memilih untuk menerapkan sistem informasi akuntansi penerimaan kas yang terintegerasi dengan sistem informasi akuntansi secara menyeluruh yang mencakup semua akun akun yang berpengaruh dalam berjalannya usaha perhotelan. Alasan penolakan hipotesis tersebut adalah karena mayoritas responden menyatakan bahwa penerapan sistem informasi akuntansi penerimaan kas secara terpisah dari sistem informasi akuntansi secara menyeluruh akan mengurangi efisiensi dan efektifitas manajemen perusahaan, teruntuk perusahaan-perusahaan yang sudah settled atau perusahaan-perusahaan perhotelan dengan skala besar. Penelitian-penelitian yang dilakukan oleh Josua Tarigan, Devie dan Felycia Eri Putri (2015) dan juga Novianto Candra (2013) memperoleh hasil penelitian yang menyatakan bahwa ukuran perusahaan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap penggunaan sistem informasi akuntansi
78 dalam suatu perusahaan. Perbedaan hasil penelitian yang dilakukan peneliti dalam variabel ini dapat disebabkan oleh variabel dependen peneliti yang adalah Penerapan Sistem Informasi Akuntansi Penerimaan Kas dan variabel dan variabel dependen penelitian penelitian sebelumnya adalah Penerapan Sistem Informasi Akuntasi (secara menyeluruh). 2. Pengaruh Intensitas Kompetisi Perusahaan Terhadap Penggunaan Sistem Informasi Akuntansi Penerimaan Kas Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara intensitas kompetisi perusahaan dengan penerapan sistem informasi akuntansi penerimaan kas. Hal ini berarti semakin tinggi intensitas kompetisi yang terjadi antara perusahaan-perusahaan perhotelan, maka penerapan sistem informasi akuntansi akan lebih dipertimbangkan. Hasil penelitian ini mendukung teori-teori dan hasil-hasil dari penelitianpenelitian terdahulu yang dilakukan oleh Josua Tarigan, Devie dan Felycia Eri Putri (2015), Novianto Candra (2013) dan Setiawan Omar (2013). Hal ini dapat disebabkan oleh semakin banyaknya hotel-hotel baru dalam berbagai kelas hotel yang muncul dan masuk dalam pasar perhotelan di wilayah Jakarta selatan. Perusahaan akan mempertimbangkan untuk menerapkan sistem informasi akuntansi penerimaan kas yang mumpuni agar dapat unggul dalam hal manajemen perusahaan, sehingga tidak akan kalah dalam kompetisi perusahaan dalam pasar yang sama.