54 reliabilitas menggunakan rumus Alpha Cronbach dengan komputerisasi
program SPSS 16.0 for windows. Rumus Alpha Cronbach:
k ∑S
j 2
a = 1 –
k-1 S
2
Keterangan : k = Banyaknya pernyataan
�
� 2
= Nilai Varians jawaban item ke- �
2
= Nilai Varians skor total Tabel 3. Interpretasi nilai Alpha Cronbach
Besarnya Alpha Cronbach Interpretasi
Antara 0,800 sampai dengan 1,000 Sangat Tinggi
Antara 0,600 sampai dengan 0,799 Tinggi
Antara 0,400 sampai dengan 0,599 Cukup
Antara 0,200 sampai dengan 0,399 Rendah
Antara 0,000 sampai dengan 0,199 Sangat Rendah
Sumber: Suharsimi Arikunto, 2010:276 Adapun uji reliabilitas dalam penelitian ini menggunakan program
komputer SPSS 16.0 for windows dapat dilihat pada tabel dibawah. Dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Uji Reliabilitas Instrumen
Variabel Reliability
Coefficient Cronbach
Alpha Keterangan
Pengambilan Kepurusan Pembelian di Restoran
khas Kraton Yogyakarta 35 item
pertanyaan 0,947
Sangat Tinggi
Tabel hasil uji reliabitas instrumen diatas menunjukkan angkan 0,942 dari 35 butir pernyataan dan masuk dalam kriteria tinggi karena lebih besar
55 dari 0,800. Dapat disimpulkan bahwa instrumen penelitan tersebut reliabel,
sehingga hasil dari penelitian tersebut dapat dipercaya
G. Teknik Analisis Data
1. Statistik Deskriptif Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah
analisis deskriptif. Menurut Sugiyono 2012, analisis deskriptif adalah teknis analisis data yang dilakukan peneliti untuk mengetahui gambaran
atau karakteristik dari data tanpa melakukan pengujian hipotesis. Alat analisis yang biasa digunakan dalam analisis antara lain mean, median,
dan modus, adalah sebagai berikut : a. Mean
Mean atau rerata hitung adalah alat untuk mengukur karakteristik data yang umum digunakan. Mean digunakan untuk mengetahui
karakteristik dari kelompok data dengan menjumlahkan seluruh isi data dengan jumlah datanya.
Mean = x = ∑xn
Keterangan : x = Meanrata-rata
∑x = Jumlah skor n = Jumlah subyek
Sugiyono, 2007:49 2. Pengujian Persyaratan Analisis Regresi
Setelah pengujian reliabilitas dan validitas, kemudian dilakukan uji regresi terhadap model. Namun sebelum dilakukan uji regresi, maka
terlebih dahulu melakukan uji asumsi klasik dengan syarat untuk dilakukan
56 uji regresi. Tujuan uji asumsi klasik adalah untuk memberikan kepastian
bahwa persamaan regresi yang didapatkan memiliki ketepatan dalam estimasi, tidak bias dan konsisten. Junianto, 2014:1. Uji asumsi klasik
dianalisis melalui uji asumsi multikolinieritas, uji asumsi autokorelasi, uji asumsi heteroskedastisitas, uji asumsi normalitas dan uji asumsi linearitas,
adalah sebagai berikut : a. Uji asumsi multikolinieritas
Uji asumsi ini bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Jika terdapat atau
terjadi korelasi maka dinamakan terdapat problem multikolinieritas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel
independen Junianto, 2014:1. b. Uji asumsi auto korelasi
Uji asumsi auto korelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan penganggu pada periode sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan problem autokorelasi. Junianto, 2014:3
c. Uji asumsi heteroskedastisitas Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi
atau terdapat ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari nilai residual dari satu
pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut dengan homokedastisitas. Jika varians berbeda dari satu pengamatan ke
pengamatan lainnya, maka disebut heteroskedastisitas Junianto,
57 2014:5. Menurut Singgih Santoso 2010 menyebutkan bahwa model
regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas. d. Uji asumsi normalitas
Uji asumsi normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, varibel independen, variabel dependen, atau
keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Suatu model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi data normal atau mendekati
normal Sugiyono, 2015:241. Untuk menguji normalitas data yang diperoleh baik variabel bebas
maupun variabel terikat digunakan rumus : f
o
-f
h 2
X
2
= ∑ f
h
Keterangan: X
2
= Chi kuadrat f
o
= Frekuensi yang diobservasi f
h
= Frekuensi yang diharapankan Sugiyono, 2007: 107
e. Uji asumsi linearitas Uji linieritas dilakukan dengan melihat scatterplot antara standar
residual dengan prediksinya. Bila sebaran tidak menunjukkan pola tertentu maka dikatakan asumsi linieritas memenuhi syarat Junianto,
2014:11. Untuk mengetahui hal tersebut, kedua variabel harus di uji dengan
menggunakan Uji F pada taraf signifikansi 5 yang rumusnya :
