4.6. Metode Analisis Data
Model dan teknik analisa data dalam penelitian ini menggunakan pendekatan regresi linear berganda. Untuk keabsahan hasil analisis regresi berganda terlebih
dahulu dilakukan uji kualitas instrumen pengamatan, uji normalitas data, dan uji asumsi klasik. Model analisa regresi linear berganda dalam penelitian ini dapat
dirumuskan sebagai berikut: Y = b
+ b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+e Di mana:
Y =
Keberhasilan Implementasi E-Government b
1
= Budaya Organisasi
b
2
= Kemampuan Teknis Staf
b
3
= Infrastruktur
e =
Error
4.6.1. Uji Kualitas Data
4.6.1.1.Uji validitas Uji validitas dimaksudkan untuk menilai sejauhmana suatu alat ukur diyakini
dapat dipakai sebagai alat untuk mengukur item-item pertanyaan atau pernyataan kuesioner dalam penelitian. Teknik yang digunakan untuk mengukur validitas
pertanyaan atau pernyataan kuesioner adalah Korelasi Product Moment dari Karl Pearson dengan ketentuan: jika r hitung lebih besar dari r tabel, maka skor butir
pertanyaan atau pernyataan kuesioner valid tetapi sebaliknya jika r hitung lebih kecil dari r tabel, maka skor butir pertanyaan atau pernyataan kuesioner tidak valid.
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
4.6.1.2.Uji reliabilitas Uji reliabilitas dilakukan untuk mengukur tingkat konsistensi antara hasil
pengamatan dengan instrumen atau alat ukur yang digunakan pada waktu yang berbeda-beda. Teknik yang digunakan untuk mengukur realibilitas pengamatan
adalah dengan menggunakan koefisien cronbach alpha, yaitu instrumen dikatakan reliable jika memiliki nilai cronbach alpha lebih besar dari 0,6. Menurut Nunnally
1967 dalam Ghozali 2005 “Suatu kontruk atau variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai cronbach alpha 0,60”.
4.6.2. Uji Asumsi Klasik
Sebelum dilakukan pengujian hipotesis dengan menggunakan analisis regresi berganda, maka diperlukan pengujian asumsi klasik yang meliputi pengujian
normalitas, multikolinearitas, dan heteroskedastisitas. 4.6.2.1.Uji normalitas
Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah distribusi data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Data yang baik adalah data yang
mempunyai pola seperti data terlihat menyebar mengikuti garis diagonal dan diagram histogram yang tidak condong ke kiri dan ke kanan Ghozali, 2005. Uji normalitas
data yang dapat digunakan adalah Uji Kolmogorov-Smirnov. Kriteria pengujian satu sampel menggunakan pengujian satu sisi yaitu dengan membandingkan probabilitas
dengan tingkat signifikansi tertentu, yaitu: 1.
Nilai Signifikan atau probabilitas 0,05 maka distribusi data adalah tidak normal.
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
2. Nilai Signifikan atau probabilitas 0,05 maka distribusi data adalah normal.
Selain melihat nilai signifikansi dari Uji Kolmogorov-Smirnov, untuk melihat apakah suatu data mempunyai distribusi normal dapat dilihat dari nilai Skewness,
nilai Kurtosis, nilai Shapiro-Wilk dan dengan melihat grafik. 4.6.2.2.Uji multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji, apakah ditemukan atau tidak korelasi diantara variabel independen. Jika terjadi korelasi antarvariabel independen
maka akan ditemukan adanya masalah multikolinearitas. Suatu model regresi yang baik harus tidak menimbulkan masalah multikolinearitas. Untuk itu diperlukan uji
multikolinearitas terhadap setiap data variabel bebas yaitu dengan: 1.
Melihat angka collinearity statistics yang ditunjukkan oleh Nilai Variance Inflation Factor VIF. Jika angka VIF lebih besar dari 10, maka variabel bebas
yang ada memiliki masalah multikolinearitas Santoso, 2002. 2.
Melihat nilai tolerance pada output penilaian multikolinearitas yang tidak menunjukkan nilai yang lebih besar dari 0,1 akan memberikan kenyataan bahwa
tidak terjadi masalah multikolinearitas. 4.6.2.3.Uji heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varian
dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas, dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang
baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas.
pdf M a chine - is a pdf w r it e r t h a t pr odu ce s qu a lit y PD F file s w it h e a se
Ge t you r s n ow
“ Thank you very m uch I can use Acrobat Dist iller or t he Acrobat PDFWrit er bu t I consider your pr oduct a lot easier t o use and m uch pr efer able t o Adobes A.Sar r as - USA
Universitas Sumatera Utara
Penelitian ini menggunakan Metode Grafik Plot dan Spearman’s Rank Correlation Test. Metode grafik plot dilakukan dengan cara mendiagnosa diagram
residual plot. Residual plot Studentized dibandingkan dengan hasil prediksi. Jika titik-titik sebar membentuk pola tertentu dan teratur bergelombang, melebar
kemudian menyempit, maka mengidentifikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Uji Heterokedastisitas dengan Spearman’s Rank Correlation Test dapat diketahui dari
nilai signifikan Korelasi Rank Spearman antara masing-masing variabel independen dengan residualnya. Jika nilai signifikan 0,05 level of significant á, maka tidak
terdapat Heterokedastisitas, sebaliknya jika nilai signifikan 0,05 level of significant á, maka terdapat Heterokedastisitas.
4.7. Pengujian Hipotesis