d. Kuesioner Merupakan daftar pertanyaan kepada responden yang berisi
pertanyaan menyangkut dengan masalah penelitian untuk kemudian diberikan nilai atau skor Nazir, 2005:203.
3.4. Uji Kualitas Data
3.4.1. Uji Validitas
Uji validitas dilakukan untuk mengetahui sejauh mana alat pengukur itu kuesioner mengukur apa yang diinginkan. Valid atau
tidaknya alat ukur tersebut dapat diuji dengan mengkorelasikan antara skor yang diperoleh pada masing-masing butir pertanyaan dengan skor total yang
diperoleh dari penjumlahan semua skor pertanyaan. Apabila korelasi antara skor total masing-masing pertanyaan signifikan lebih kecil dari 0,05, maka
dapat dikatakan bahwa alat pengukur tersebut mempunyai validitas Sumarsono, 2004:31.
3.4.2. Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas adalah alat untuk mengukur suatu kuisioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Suatu kuesioner dikatakan
reliable atau handal jika jawaban seseorang terhadap pernyataan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu Ghozali, 2006:45.
Perhitungan keandalan butir dalam penelitian ini menggunakan fasilitas yang diberikan oleh SPSS untuk mengukur reliabilitas dengan uji
statisitik Cronbach Alpha α.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Ukuran untuk menentukan reliabilitas adalah Ghozali, 2006:46: 1.
Jika nilai alpha 0,6 maka pertanyaan reliabel 2.
Jika nilai alpha 0,6 maka pertanyaan tidak reliabel.
3.4.3. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data berdistribusi normal atau tidak. Untuk mengetahui apakah data berdistribusi
normal digunakan metode Kolmogorov Smirnov. Pedoman dalam mengambil keputusan apakah sebuah distribusi data mengikuti distribusi
normal adalah Sumarsono, 2004:40. a.
Jika nilai signifikan nilai probabilitasnya lebih kecil dari 0,05, maka distribusi adalah tidak normal.
b. Jika nilai signifikan nilai probabilitasnya lebih besar dari 0,05,
maka distribusi adalah normal.
3.4.4. Uji Asumsi Klasik
Persamaan regresi tersebut harus bersifat BLUE Best Linier Unbiased Estimator
, artinya pengambilan keputusan uji F dan uji t tidak boleh bias. Untuk menghasilkan yang BLUE maka harus dipenuhi di antara
tiga asumsi dasar yang tidak boleh dilanggar oleh regresi linier, yaitu: 1.
Tidak boleh ada autokorelasi 2.
Tidak boleh ada multikolinieritas 3.
Tidak boleh ada Heteroskedastisitas
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Apabila salah satu dari ketiga asumsi dasar tersebut dilanggar, maka persamaan regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE Best
Linear Unbiased Estimator , sehingga pengambilan keputusan melalui uji F
dan uji t menjadi bias. Berikut ini uraian singkat mengenai ketiga asumsi tersebut, yaitu :
1. Autokorelasi
Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai “korelasi antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu Gujarati,
1995:201. Identifikasi gejala autokorelasi dapat dilakukan dengan kurva Durbin Watson :
Ada Daerah
Daerah Ada
auotkore- keragu- keragu-
autokore- lasi
raguan raguan
lasi positif
negatif
Tidak ada
Autokorelasi
0 dL du 2 4-d
u
4-d
L
4d
Sumber: Gujarati, 1995: 201
Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai korelasi antara data observasi yang diurutkan berdasarkan urut waktu data times
series atau data yang diambil pada waktu tertentu data cross
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
sectional Gujarati, 1995: 201. Jadi dalam model regresi linier
diasumsikan tidak terdapat gejala autokorelasi. Penelitian ini data yang digunakan bukan data times series tetapi data cross sectional
yang diambil berdasarkan kuesioner, sehingga untuk uji autokorelasi tidak dilakukan.
2. Multikolinieritas
Uji multikolinieritas digunakan untuk menguji apakah dalam persamaan regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel
bebas independent. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas. Deteksi adanya
multikolinieritas dapat dilihat dari besaran VIF Varians Inflation Factor
, yang dapat dihitung dengan Ghozali, 2006:95 : VIF =
1
Tolerance Kriteria Pengujiannya :
1. Jika besaran VIF 10 maka tidak terjadi multikolinieritas.
2. Jika besaran VIF 10 maka terjadi multikolinieritas.
3. Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu
pengamatan ke pengamatan lainnya Ghozali, 2006:105. Salah satu cara untuk mendeteksi ada dua atau tidak adanya
Heteroskedastisitas dapat di uji dengan menggunakan uji Rank
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Spearma , yaitu membandingkan antara nilai residual dengan
variabel bebas. a.
Nilai probabilitas 0,05 berarti bebas dari heteroskedastisitas.
b. Nilai probabilitas 0,05 berarti terkena dari
heteroskedastisitas.
3.5. Teknik Analisis dan Uji Hipotesis
