dapat dengan mudah dipahami. Persepsi manfaat X
2
Nasabah yakin dengan menggunakan sebuah sistem
teknologi dapat meningkatkan kinerjanya.
Likert Kepercayaan X
3
Nasabah percaya terhadap
keandalan pihak bank dapat menjamin keamanan security dan
kerahasiaan privacy akun nasabahnya.
Likert
3.9 Metode Analisis Data
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan analisis deskriptif, analisis regresi linier berganda dengan program SPSS Statistic
Product and Service Solution, uji t, uji F, koefisien determinasi dan asumsi klasik multikolonieritas, heteroskedastisitas, normalitas. Adapun tahap – tahapnya
adalah sebagai berikut:
3.9.1 Analisis Statistik Deskriptif
Analisis statistik deskriptif digunakan untuk memberikan deskripsi suatu data yang dilihat dari rata-rata, standar deviasi, variance, maksimum-
minimun, kurtosis, dan skewness. Hal ini perlu dilakukan untuk melihat gambaran keseluruhan dari sampel yang berhasil dikumpulkan dan memenuhi syarat untuk
dijadikan sampel penelitian.
3.9.2 Uji Validitas
Pengujian validitas digunakan untuk menguji sejauh mana alat pengukur dapat mengungkapkan ketepatan gejala yang dapat diukur. Alat ukur
yang digunakan dalam pengujian validitas adalah daftar pertanyaan yang telah
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
diisi oleh responden dan akan diuji hasilnya guna menunjukkan valid tidaknya suatu data. Bila valid, ketetapan pengukuran data tersebut akan semakin tepat alat
ukur tersebut. Kuesioner dikatakan valid apabila r hitung Corrected Item Total Corelation r tabel dan kuesioner dikatakan tidak valid apabila r hitung r tabel
3.9.3 Uji Reabilitas
Reabilitas adalah indeks yang menunjukkan sejauh mana alat ukur dapat dipercaya atau dapat diandalkan. Bila suatu alat pengukur dipakai dua kali
untuk mengukur gejala yang sama dan hasil pengukuran yang diperoleh relatif konsisten, maka alat pengukur reabilitas ini adalah dengan rumus koefisien alpha.
Kuesioner dikatakan reliabel apabila nilai alpha cronbach lebih besar dari 0,6 dimana pada pengujian reabilitas ini menggunakan bantuan komputer
program SPSS.
3.9.4 Asumsi Klasik
1. Uji Multikolonieritas Tujuan dari uji multikolonieritas adalah untuk menguji adanya
korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel
independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi antara sesama
variabel bebas sama dengan nol. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolonieritas di dalam model
regresi adalah dengan cara melihat nilai variance inflation factor VIF. Jika
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
nilai VIF lebih kecil dari angka 10 maka tidak terjadi multikolonieritas dan jika VIF lebih besar dari 10, maka terjadi multikolonieritas.
2. Uji Heteroskedastisitas Bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan
variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang tetap, maka
disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas atau yang terjadi Heteroskedastisitas. Kebanyakan data cross section
mengandung situasi Heteroskedastisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran kecil, sedang dan besar. Cara menganalisis
asumsi heteroskedastisitas dengan melihat grafik scatter plot dimana :
− Jika penyebaran data pada scatterplot teratur dan membentuk pola tertentu naik turun, mengelompok menjadi satu maka dapat
disimpulkan terjadi problem heterosdastisitas. − Jika penyebaran data pada scatterplot tidak teratur dan tidak membentuk
pola tertentu naik turun, mengelompok menjadi satu maka dapat disimpulkan tidak terjadi problem heterosdastisitas.
3. Uji Normalitas Data Bertujuan menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan
variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak. model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati
normal. Caranya adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
normal akan membentuk satu garis lurus diagonal. Jika distribusi data adalah normal maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan
mengikuti garis diagonal. Adapun cara analisis yang dilakukan adalah
dengan menggunakan grafik normal plot, dimana :
− Jika penyebaran data mengikuti garis normal, maka data berdistribusi normal.
− Jika penyebaran data tidak mengikuti garis normal, maka data distribusi tidak normal.
3.9.5 Analisis Linier Berganda
