Metode Analisis Data 1. MSI

reliabel andal jawaban yang diperoleh dari responden. Adapun hasil uji reliabilitas pada variabel Persepsi masyarakat X, strategi public relationsY 1 dan citra bandara Y 2 yang terdiri atas 39 butir pertanyaan dapat dilihat pada Tabel 3.4. Tabel 3.4. Hasil Uji Reliabilitas Variabel Koefisien Cronbach Alpha Keterangan Persepsi masyarakat X 0,905 Reliabel Strategi Public Relations Y 1 0,862 Reliabel Citra bandara Y 2 0,898 Reliabel Sumber : Hasil olahan data IBM SPSS 22.2 Keterangan : Reliabel jika Koefisien Cronbach Alpha 0,60 Berdasarkan hasil uji pada Tabel 3.4 dapat diketahui bahwa nilai Cronbach Alpha pada variabel Persepsi masyarakat, strategi public relations dan citra bandara lebih besar dari 0,60. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa jawaban-jawaban yang diberikan oleh responden adalah reliabel sehingga untuk selanjutnya pertanyaan-pertanyaan dari masing-masing variabel layak untuk dianalisis. 3.7. Metode Analisis Data 3.7.1. MSI Method of Succesive Interval Data yang diperoleh dari hasil kuesioner merupakan data ordinal sehingga untuk memenuhi syarat uji parametrik terlebih dahulu data ordinal tersebut ditransformasi menjadi data interval. Menurut Riduwan dan Kuncoro 2008:30, mentransformasi data ordinal menjadi data interval bertujuan untuk memenuhi sebagian dari syarat analisis parametrik, dimana data setidaknya berskala interval. Teknik transformasi yang dapat digunakan adalah dengan menggunakan MSI Universitas Sumatera Utara Method of Succesive Interval. MSI merupakan metode yang digunakan untuk mentransformasi data dari ordinal menjadi interval dengan langkah-langkah sebagai berikut : 1. Perhatikan setiap butir jawaban responden dari angket yang disebarkan. 2. Pada setiap butir, ditentukan jumlah orang yang mendapatkan skor 1,2,3,4 dan 5 yang disebut sebagai frekuensi. 3. Setiap frekuensi dibagi dengan banyaknya responden dan hasilnya disebut dengan proporsi. 4. Tentukan nilai proporsi kumulatif dengan menjumlahkan nilai proporsi secara berurutan per kolom skor. 5. Gunakan tabel distribusi normal, hitung nilai Z untuk proporsi kumulatif yang diperoleh. 6. Tentukan nilai tinggi densitas untuk setiap nilai Z yang diperoleh dengan menggunakan tabel tinggi densitas. 7. Tentukan nilai skala dengan menggunakan rumus : 8. Tentukan nilai trasnformasi dengn rumus : Y = NS + [1 | NS min | }\] Untuk mempermudah dan mengurangi human error maka perhitungan transformasi data ordinal menjadi interval dengan metode MSI dibantu dengan menggunakan program Microsoft Office-Excel versi 2007. Alat uji yang digunakan untuk mentrasformasi data dari ordinal menjadi interval adalah Microsoft Office-Excel versi 2007. Adapun hasil transformasi data dari ordinal menjadi interval dapat dilihat pada Tabel 3.5. Universitas Sumatera Utara Tabel 3.5. Hasil Transformasi MSI Persepsi Masyarakat Col Category Freq Scale 1 1,000 6 1,000 3,000 189 2,890 4,000 86 4,193 5,000 29 5,219 2 1,000 5 1,000 2,000 90 2,429 3,000 9 3,034 4,000 42 3,253 5,000 164 4,251 3 1,000 5 1,000 2,000 48 2,119 3,000 191 3,440 4,000 43 4,581 5,000 23 5,391 4 1,000 8 1,000 3,000 140 2,577 4,000 139 3,901 5,000 23 5,218 5 1,000 45 1,000 2,000 52 1,819 3,000 163 2,780 4,000 37 3,870 5,000 13 4,707 6 2,000 49 1,000 3,000 46 1,788 4,000 42 2,205 5,000 173 3,234 7 1,000 1 1,000 3,000 49 2,542 4,000 198 3,972 5,000 62 5,428 8 1,000 1 1,000 2,000 55 2,600 3,000 71 3,479 4,000 174 4,602 5,000 9 6,308 9 2,000 109 1,000 3,000 34 1,818 4,000 22 2,047 5,000 145 2,905 10 2,000 7 1,000 3,000 12 1,633 4,000 127 2,700 Universitas Sumatera Utara 5,000 164 4,128 11 1,000 40 1,000 2,000 53 1,828 3,000 22 2,206 4,000 187 3,158 5,000 8 4,957 12 2,000 63 1,000 3,000 188 2,409 4,000 57 3,770 5,000 2 5,201 13 1,000 1 1,000 2,000 164 3,295 3,000 3 4,121 4,000 125 4,736 5,000 17 6,052 14 2,000 41 1,000 3,000 1 1,510 4,000 244 2,711 5,000 24 4,492 15 1,000 1 1,000 3,000 199 3,463 4,000 78 4,793 5,000 32 5,768 16 2,000 47 1,000 3,000 13 1,604 4,000 229 2,743 5,000 21 4,481 17 1,000 1 1,000 2,000 8 1,840 3,000 17 2,426 4,000 265 4,066 5,000 19 6,004 18 1,000 40 1,000 2,000 43 1,775 3,000 170 2,747 4,000 52 3,976 5,000 5 5,130 19 1,000 40 1,000 2,000 8 1,559 3,000 4 1,642 4,000 90 2,129 5,000 168 3,363 20 3,000 1 1,000 4,000 275 3,827 5,000 34 5,739 21 2,000 40 1,000 3,000 4 1,530 4,000 254 2,803 Universitas Sumatera Utara 5,000 12 4,799 22 1,000 40 1,000 2,000 2 1,515 3,000 17 1,646 4,000 231 2,826 5,000 20 4,585 23 1,000 6 1,000 2,000 84 2,343 3,000 158 3,556 4,000 52 4,671 5,000 10 5,673 Strategi Public Relations Butir Pertanyaan Category Freq Scale 1 2,000 1 1,000 3,000 7 1,802 4,000 137 3,264 5,000 165 4,775 2 3,000 3 1,000 4,000 140 2,854 5,000 167 4,413 3 3,000 1 1,000 4,000 82 2,820 5,000 227 4,477 4 1,000 41 1,000 2,000 2 1,518 4,000 115 2,140 5,000 152 3,432 5 2,000 10 1,000 3,000 40 1,904 4,000 104 2,780 5,000 156 4,033 6 2,000 7 1,000 3,000 40 1,972 4,000 111 2,918 5,000 152 4,189 7 2,000 56 1,000 3,000 207 2,498 4,000 37 3,818 5,000 10 4,696 Universitas Sumatera Utara Citra Perusahaan Butir Pertanyaan Category Freq Scale 1 3,000 4 1,000 4,000 127 2,703 5,000 179 4,255 2 2,000 41 1,000 3,000 2 1,518 4,000 236 2,679 5,000 31 4,374 3 3,000 67 1,000 4,000 218 2,560 5,000 25 4,211 4 3,000 2 1,000 4,000 139 2,967 5,000 169 4,537 5 3,000 42 1,000 4,000 107 2,083 5,000 161 3,374 6 2,000 7 1,000 3,000 3 1,454 4,000 277 3,300 5,000 23 5,268 7 3,000 60 1,000 4,000 90 1,990 5,000 160 3,190

3.7.2. Teknik Pengukuran Skor

Sehubungan dengan pemakaian kuesioner dalam pengimpulan data, maka angket tersebut diskalakan dalam bentuk skor dengan menggunakan skala likert, dengan penyusunan angket dengan 5 opsi. Kriteria pengelompokan data bergantung pada dimensi penelitian yang diuji. Dimensi partisipasi masyarakat dan public relations dikelompokkan menjadi tiga kelas yaitu tinggi, sedang dan rendah sedangkan dimensi citra bandara dibagi menjadi dua kelompok yaitu positif dan negatif. Penentuan pengelompokan kriteria-kritera tersebut disusun berdasarkan pada rumus dalam buku Sudjana 2002 yang menuliskan bahwa untuk membuat distribusi frekuensi dengan kelas yang sama dapat dilakukan sebagai berikut : Universitas Sumatera Utara 1. Menentukan rentang nilai maksimum-nilai minimum 2. Menentukan banyak interval kelas 3. Menentukan panjang interval kelas dengan rumus : Adapun model Tabel dalam tingkat partisipasi adalah sebagai berikut : Tabel 3.6. Model Distribusi Frekuensi pada Indikator Penelitian Variabel Penelitian Rentang Jumlah Presentase Tinggi X 2 n 2 n 2 N Sedang X 3 n 3 n 3 N Rendah X 4 n 4 n 4 N Jumlah Jumlah Sampel N

3.7.3. Analisis Korelasi

Analisis korelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan antara variabel yang satu dan lainnya Sarjono dan Julianita, 2011:90. Teknik korelasi yang digunakan adalah Korelasi Pearson Momen r. Adapun rumus yang digunakan adalah sebagai berikut : Korelasi Pearson dilambangkan dengan r dengan ketentuan nilai r tidak lebih dari harga - 1 ≤ r ≤ +1. Apabila r = -1 artinya korelasinya negatif, r = 0 artinya tidak ada korelasi dan r=1 berarti korelasinya sangat kuat sedangkan harga r akan dikonsultasikan dengan interpretasi koefisien korelasi sebagai berikut: 0,80 – 1,00 berarti tingkat hubungan sangat kuat 0,60 – 0,79 berarti tingkat hubungan kuat 0,40 – 0,59 berarti tingkat hubungan cukup kuat Universitas Sumatera Utara 0,20 – 0,39 berarti tingkat hubungan rendah 0,00 – 0,19 berarti tingkat hubungan sangat rendah

3.7.4. Uji Hipotesis

Untuk menguji hipotesis pada penelitian ini digunakan dengan metode regresi. Metode regresi merupakan alat uji statistik yang berguna untuk melihat pengaruh variabel dependent variabel bebas terhadap variabel terikat Riduwan, 2009:145. Adapun bentuk persamaan regresi untuk Hipotesis I adalah sebagai berikut : Y 1 = µ + bx +e……………………………………………………………..Pers 1. Y 1 = strategi public relations µ = rataan umum b = koefisien regresi x = persepsi masyarakat e = error Selanjutnya untuk melihat bagaimana bentuk persamaan regresi untuk Hipoteis II , dapat dilihat sebagai berikut : Y 2 = µ + bx +e……………………………………………………………..Pers 2. Y 2 = citra perusahaan µ = rataan umum b = koefisien regresi x = persepsi masyarakat Universitas Sumatera Utara e = error Setelah dilakukan pengujian terhadap, Hipoteis I dan Hipoteis II, selanjutnya peneliti melihat bagaimana pengaruh variabel indikator terhadap masing-masing variabel operasional. Metode analisis regresi yang digunakan adalah analisis regresi berganda multiple linear regression yang digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independent terhadap variabel dependent dengan menggunakan metode enter. Analisis regresi pada penelitian dibagi menjadi 3 persamaan regresi berganda yaitu : Y = μ + b 1 X 1 +b 2 X 2 + b 3 X 3 +b 4 X 4 +b 5 X 5 +b 6 X 6 +b 7 X 7 +b 8 X 8 +b 9 X 9 +b 10 X 10 +e …Pers 3 Y = Persepsi Masyarakat μ = Rataan umum b 1 …..b 11 = Koefisien regresi X 1 = Sikap X 2 = Motif X 3 = Kepentingan X 4 = Pengalaman X 4 = Pengharapan X 5 = Hal baru X 6 = Latar Belakang X 7 = Kedekatan X 8 = Waktu X 9 = Lingkungan X 10 = Sosial e = Standart error Universitas Sumatera Utara Y = μ+ b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + e ………………..Pers 4 Y = Strategi public relations μ = Rataan umum b 1 …..b 4 = Koefisien regresi X 1 = Analisis Lingkungan X 2 = Penentuan dan penetapan arah perusahaan, X 3 = Fungsi strategi X 4 = Implementasi Strategi e = Standart error Y = μ+ b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + e ………………..Pers 5 Y = Citra perusahaan μ = Rataan umum b 1 …..b 4 = Koefisien regresi X 1 = Awarness X 2 = Attitudes X 3 = Actions e = Standart error

3.7.5. Uji Serempak Uji-F

Uji-F secara simultan dipergunakan untuk mengetahui pengaruh simultan variabel dependent dan independent, dengan rumus sebagai berikut : Universitas Sumatera Utara Ketentuan yang ditetapkan adalah bila F hitung F 005 pada signifikansi maka H ditolak atau H a diterima. Proses pengolahan dilakukan dengan menggunakan software IBM SPSS 22.2. 3.7.6.Uji Pengaruh Parsial Uji-t Uji-t parsial dipergunakan untuk mengetahui pengaruh parsial untuk masing-masing variabel dependent dan independent. Dengan rumus sebagai berikut : Dengan menggunakan derajat kebebasan db=N-2. Proses pengolahan dilakukan dengan menggunakan software IBM SPSS 22.2. Kriteria pengambilan keputusandengan tingkat kesalahan sebesar 5 α: H o diterima apabila t-ratio t- tabel α H o ditolak apabila t-ratio t- tabel α 3.7.7. Koefisien Determinasi R 2 Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui besarnya konstribusi faktor dan seberapa besar pengaruh indikator sikap, motif, kepentingan, pengalaman, pengharapan, hal baru, latar belakang, kedekatan, waktu, lingkungan dan sosial terhadap persepsi masyarakat, untuk mengetahui kontribusi indikator analisis lingkungan, penentuan dan penetapan arah perusahaan, fungsi strategi dan implementasi strategi terhadap strategi public relations. Seberapa besar pengaruh indikator awarness, attitudes dan actions terhadap citra perusahaan. Koefisien determinasi R 2 yang diperoleh dari hasil perhitungan mendekati 1 atau 0≤ R 2 ≤ 1, maka semakin kuat pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Sebaliknya 2 r - 1 2 t xy n rxy Universitas Sumatera Utara R 2 mendekati nol, maka semakin lemah pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat.

3.8. Pengujian Asumsi Klasik