Method of Successive Interval MSI Uji Multikolinearitas

13

1.2 Kuesioner

Kuesioner merupakan suatu daftar pertanyaan yang akan ditanyakan kepada responden obyek penelitian terdiri dari baris-baris dan kolom-kolom untuk diisi dengan jawaban-jawaban yang ditanyakan. Tujuan kuesioner adalah memperoleh informasi yang relevan dengan tujuan survei, memperoleh informasi dengan tingkat keandalan dan tingkat keabsahan setinggi mungkin Rangkuti, 1997. Dengan melakukan penyebaran kuesioner untuk mengukur persepsi responden digunakan Skala Likert. Skala Likert adalah suatu skala psikometrik yang umum digunakan dalam kuesioner, dimana tingkat ukuran ordinal yang banyak digunakan dalam penelitian sosial terutama mengukur pendapat, sikap atau persepsi seseorang. Skala ini meminta responden menunjukkan tingkat persetujuan atau ketidaksetujuannya terhadap serangkaian pernyataan tentang suatu obyek mulai dari “sangat setuju” sampai dengan “sangat tidak setuju”. Pertanyaan dalam kuesioner dibuat dengan menggunakan skala 1 -5 untuk mewakili pendapat dari responden. Tabel 2.1 Penilaian Jawaban Kuesioner Penilaian Informasi Skor Jawaban Responden Sangat Setuju 5 Setuju 4 Ragu-ragu 3 Tidak Setuju 2 Sangat Tidak Setuju 1

1.3 Method of Successive Interval MSI

Method of successive interval adalah metode penskalaan untuk menaikkan skala pengukuran ordinal ke skala pengukuran interval. Melakukan manipulasi data dengan cara menaikkan skala ordinal menjadi skala interval bertujuan untuk tidak melanggar kelaziman data intervalratio, juga untuk mengubah syarat distribusi normal agar dapat dipenuhi ketika menggunakan statistika parametrik. Sehingga Universitas Sumatera Utara 14 transformasi menggunakan model ini tidak perlu melakukan uji normalitas http:dwikurniawan13.wordpress.com . Langkah-langkah method of successive interval dapat dilakukan dengan cara sebagai berikut: 1. Perhatikan nilai jawaban dari setiap pertanyaan dalam kuesioner. 2. Untuk setiap pertanyaan tersebut, lakukan perhitungan banyak responden yang menjawab skor 1, 2, 3, 4, 5 = frekuensi f. 3. Setiap frekuensi dibagi dengan banyak n responden dan hasil adalah proporsi p. 4. Kemudian hitung proporsi kumulatif pk. 5. Dengan menggunakan tabel normal, hitung nilai distribusi normal Z untuk setiap proporsi kumulatif yang diperoleh. = √ � − , −∞ +∞ 6. Tentukan nilai densitas normal fd yang sesuai dengan nilai Z. 7. Tentukan nilai interval scale value untuk setiap skor jawaban. 8. Sesuaikan nilai skala ordinal ke interval, yaitu scale value SV yang nilainya terkecil harga negatif yang terbesar diubah menjadi sama dengan jawaban responden yang terkecil melalui transformasi berikut: Transformed Scale Value : SV = – Min data – Min SV

1.4 Uji Validitas dan Reliabilitas 2.4.1 Uji Validitas

Validitas menunjukkan sejauh mana alat ukur yang telah disusun dapat digunakan untuk mengukur apa yang hendak diukur secara tepat. Alat ukur yang mampu mengukur apa yang ingin di ukur secara tepat disebut valid, berarti memiliki validitas tinggi. Sebaliknya alat ukur yang tidak valid berarti memiliki validitas rendah. Untuk menguji validitas alat ukur, dihitung korelasi antara masing-masing Universitas Sumatera Utara 15 pernyataan dengan skor total dengan menggunakan rumus teknik korelasi Pearson Product Moment Situmorang, 2007. Uji hipotesa: H : Itemvariabel tidak valid H 1 : Itemvariabel valid � = � ∑ − ∑ ∑ √[{� ∑ − ∑ }{� ∑ − ∑ }] Keterangan: � = Koefisien korelasi = Skor responden untuk tiap item = Total skor tiap responden dari seluruh item n = Jumlah responden Dasar pengambilan keputusan: a Jika r hitung r 0,05n –2 dan positif, maka H ditolak H 1 diterima atau itemvariabel tersebut valid. b Jika r hitung r 0,05n –2 dan negatif, maka H diterima H 1 ditolak atau itemvariabel tersebut tidak valid. c Jika r hitung r 0,05n –2 dan negatif, maka H diterima H 1 ditolak atau itemvariabel tersebut tidak valid.

2.4.2 Uji Reliabilitas

Reliabilitas adalah indeks yang menunjukkann sejauh mana suatu alat ukur dapat dipercaya atau dapat diandalkan. Bila suatu alat ukur dipakai dua kali untuk mengukur gejala yang sama dan hasil pengukuran yang diperoleh relatif konsisten, maka alat ukur tersebut reliabel. Untuk menghitung reliabilitas alat ukur digunakan rumus Cronbach’s Alpha α Situmorang, 2007. Universitas Sumatera Utara 16 Nilai tingkat keandalan Cronbach’s Alpha dapat ditunjukkan pada tabel berikut ini: Tabel 2.2 Tingkat Keandalan Cronbach’s Alpha Nilai Cronbach’s Alpha Tingkat Keandalan α ≥ 0,9 0,7 ≤ α 0,9 0,6 ≤ α 0,7 0,5 ≤ α 0,6 α ≤ 0,5 Sangat Andal Andal Dapat Diterima Miskin Tidak Dapat Diterima Uji hipotesa: H : Variabel tidak reliabel H 1 : Variabel reliabel = � � − 1 − ∑ Keterangan: ∑ = Jumlah varians skor tiap-tiap item = ∑ − ∑ � � � = Skor responden item i i = 1, 2, 3, ..., n n = Jumlah Responden = Varians total k = Jumlah item Dasar pengambilan keputusan: a Jika nilai α ≥ 0,6, maka H ditolak H 1 diterima atau variabel reliabel. b Jika nilai α 0,6, maka H diterima H 1 ditolak atau variabel tidak reliabel.

1.5 Uji Multikolinearitas

Multikolinearitas berarti antara variabel bebas yang satu dengan variabel bebas yang lain dalam model regresi saling berkorelasi linear. Biasanya, korelasinya mendekati sempurna atau sempurna koefisien korelasinya tinggi atau bahkan Universitas Sumatera Utara 17 satu. Adanya multikolinearitas dalam regresi dapat diketahui dengan menganalisis koefisien korelasi antara variabel bebas Hasan, 2002. … � � � � � � � � � … … … � � � � Uji hipotesa: H : Tidak terdapat multikolinearitas antar variabel bebas H 1 : Terdapat multikolinearitas antar variabel bebas � � = ∑ � − ̅ � − ̅ √∑ � − ̅ � ∑ − ̅ Keterangan: � � = koefisien korelasi antara � dan � = Skor responden untuk � = Skor responden untuk Dasar pengambilan keputusan: a Jika nilai � � 0,5, maka H diterima H 1 ditolak atau tidak terdapat multikolinearitas antar variabel bebas. b Jika nilai � � 0,5, maka H ditolak H 1 diterima atau terdapat multikolinearitas antar variabel bebas.

1.6 Uji Heterokedastisitas