33
Skor untuk kategori rendah = 1.81 – 2.61
Skor untuk kategori sedang = 2.62 – 3.42
Skor untuk kategori tinggi = 3.43 – 4.23
Skor untuk kategori sangat tinggi = 4.25 – 5.00
2.7 Teknik Analisa Data
Teknik analisa data dalam penelitian ini menggunakan teknik kuantitatif yang digunakan untuk menguji hubungan atau pengaruh antara variabel bebas dan
variabel terikat dengan menggunakan perhitungan statistik.
2.7.1 Koefisien Korelasi Product Moment
Cara ini digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya dan besar kecilnya hubungan antar variabel bebas dengan variabel terikat Sugiyono, 2005:212. Cara
perhitungannya menggunakan rumus sebagai berikut:
r
xy
=
N. ∑xy - ∑x ∑y
�{�.∑�
2
− ∑�
2
}{ �.∑�
2
− ∑�
2
}
Keterangan: rxy
= Koefisien korelasi antara gejala x dan y N
= Jumlah Sampel ∑x
= Jumlah skor x ∑y
= Jumlah skor y
Universitas Sumatera Utara
34
∑xy = Jumlah hasil kali antara x dan y
Dari hasil perhitungan tersebut akan memperlihatkan kemungkinan- kemungkinan sebagai berikut:
a. Koefisien korelasi yang diperoleh sama dengan nol r = o berarti
hubungan kedua variabel yang diuji tidak ada. b.
Koefisien korelasi yang diperoleh positif r = + berarti kenaikan nilai variabel yang satu, diikuti nilai variabel yang lain dan kedua variabel
memiliki hubungan positif. c.
Koefisien korelasi yang diperoleh negatif r = - berarti kedua variabel negative ddan menunjukkan meningkatnya variabel yang satu diikuti
menurunnya variabel yang lain. Interprestasi dari korelasi terebut menurut ukuran yang konservatif adalah sebagai berikut:
Interprestasi Koefisien Tingkat Hubungan
0,00 – 0,199 0,20 – 0,399
0,40 – 0,599 0,60 – 0,799
0,80 – 1,000 Sangat Rendah
Rendah Sedang
Tinggi Sangat Tinggi
Sumber: Sugiyono 2005 : 214 Jika r yang diperoleh lebih besar atau sama dengan nilai r dalam table,
maka nilai r yang diperoleh itu signifikan. Dan sebaliknya, jika nilai r yang diperoleh lebih kecil dari nilai r dalam table, maka nilai r yang diperoleh tidak
signifikan.
Universitas Sumatera Utara
35
Tabel korelasi ini mencantumkan batas- batas r signifikan tertentu, dalam hal yang signifikan 5. Bila nilai r tersebut adalah signifikan berarti hipotesa
kerjahipotesa alternative dapat diterima. Pada korelasi product moment, data harus berskala interval maka data
berskala ordinal harus ditransformasikan terlebih dahulu menjadi skala interval dengan tahapan-tahaapan sebagai berikut:
1. Memperlihatkan setiap butir jawaban responden dari angket yang
disebarkan, 2.
Pada setiap butir ditentukan beberapa orang yang mendapat skor 1,2,3,4, dan 5 yang disebut frekuensi,
3. Setiap frekuensi dibagi dengan banyaknya responden dan hasilnya disebut
proporsi, 4.
Menentukan nilai proporsi kumulatif dengan jalan menjumlahkan nilai proporsi secara berurutan perkolom skor,
5. Menggunakan table distribusi normal, hitung nilai Z untuk setiap proporsi
kumulatif yang diperoleh, 6.
Menentukan nilai tinggi densitas untuk setiap nialai Z yang diperoleh dengan menggunakan nilai table tinggi densitas dengan :
�� −
1 √2�
e-
�2 2
, ∞ � + ∞
7. Menentukan nilai setiap skala untuk setiap kategori
����� = Density at lower limit
− Density at upper limit Area Below upper limit
− Area Below Lower 8.
Hitung skor nilai hasil transformasi untuk setiap kategori melalui persamaan
Universitas Sumatera Utara
36
Score = Scare Value + Scare Value min I + 1 Tahapan-tahapan diatas telah ditransformasikan kedalam sebuah program
MSI Methode of Succesive Interval dirancang oleh Drs.Rasudyn Ginting,M.Si sebagai penyempurnaan dari program-program yang telah ada sebelumnya.
Mentransformasikan data skala ordinal menjadi data skala interval yang berguna untuk memenuhi sebagian dari syarat analisis parametric yang mana data setidak-
tidaknya berskala interval.
2.7.2 Uji Signifikan Koefisien Korelasi Uji “t”
