2 4
35 140
16 1225
3 3
24 72
9 576
4 3
30 90
9 900
5 4
32 128
16 1024
. .
. .
. .
. .
. .
. .
98 3
34 102
9 1156
JUMLAH 386
3581 14268
1592 133141
r
xy
=
�∑��− ∑�.∑� �{�∑�
2
− ∑�
2
}{ �∑�
2
− ∑�
2
}
r
xy
=
9814268 − 386�3581
�{981592− 386
2
}{98133141 −3581
2
}
r
xy
=
1398264 −1382266
�156016 −14899613047818 −12823561
r
xy
=
15998 �7020224257
r
xy
=
15998 √1574284140
r
xy
=
15998 39677 ,24965
r
xy
= 0,40320335
Diperoleh nilai validitas untuk variabel X
1
dengan perhitungan manual adalah 0,403 sama dengan output SPSS yakni 0,403. Selanjutnya untuk
perhitungan variabel lainnya akan dilakukan dengan software SPSS.
3.4 Uji Reliabilitas
Berikut adalah hasil perolehan data dari uji reliabilitas dengan SPSS:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.6 Hasil Cronbach’s Alpha Reliability Test Reliability Statistics
Cronbach’s Alpha Cronbach’s Alpha
Based on Standardized Items
No of Items
,702 ,702
10
Berdasarkan hasil perhitungan diatas, nilai Cronbach Coefficien Alpha adalah 0,702 untuk uji reliabilitas atas daftar pilihan responden. Nilai tersebut
menyatakan bahwa 10 variabel yang valid tersebut memenuhi persyaratan uji reliabilitas, dimana nilai yang diperoleh sudah lebih dari minimum untuk sebuah
penelitian yaitu 0,6.
3.5 Prosedur Pengolahan Data Dengan Analisis Faktor
Terdapat beberapa prosedur pengolahan data analisis faktor yang umum dilakukan dalam sebuah penelitian. Prosedur analisis ini dilakukan dengan
langkah-langkah sebagai berikut: 1.
Melakukan input data hasil tabulasi pada SPSS 20 di lembar data view 2.
Mengisi desain variabel dengan mengatur nama tabel pada variabel view 3.
Melakukan prosedur analisis data dengan SPSS 20 Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
• Klik analyze
• Pilih sub menu Dimension Reduction, kemudian pilih Faktor
• Pindahkan semua variabel di kolom kiri ke kolom variabel sebelah kanan
• Pada pilihan Correlation Matrix, aktifkan pilihan KMO and Bartlett’s Test
of Sphericity dan anti-image, kemudian klik continue •
Pilih Extraction •
Pada pilihan Method, pilih Principal Component dan pada pilihan analyze, pilihan Correlation Matrix
• Pada pilihan Extract, pilih Based on Egenvalue, kemudian klik continue
• Pilih Rotation
Universitas Sumatera Utara
• Pada pilihan Mtehod, pilih metode Varimax dan pada pilihan display,
aktifkan Rotate Solution, kemudian klik continue •
Klik Ok untuk diproses 4.
Penyusunan Matrik Interkorelasi Data disusun dalam matriks korelasi, proses analitik dilakukan pada korelasi
matrik dari variabel-variabel yang diuji. Beberapa pengujian nilai dilakukan yaitu KMO and Bartlett’s Test yang berguna untuk menguji kelayakan sampel.
Jika nilai KMO MSA lebih dari 0,5 dan nilai signifikansi lebih kecil dai 0,05 maka analisis data bisa dilanjutkan.
5. Ekstraksi Faktor
Terdapat 5 jenis pendekatan metode ekstraksi faktor, yaitu: a.
Principal Component Analysis PCA b.
Common Factor AnalysisPrincipals Axis Factoring c.
Maximum Likehood d.
Unweighted Least Square e.
Generalized Least Square Pada penelitian ini digunakan pendekatan PCA karena sesuai dengan
fungsinya umtuk mengetahui jumlah faktor minimal yang dapat diekstrasi dengan mengahsilkan faktor yang memiliki specific variance dan error variance yang
paling kecil. Dan untuk menentukan banyaknya faktor, terdapat beberapa hal sebagai acuan, yaitu:
a. Berdasarkan penelitan sebelumnya
b. Pendekatan dengan eigenvalue lebih dari 1
c. Menentukan banyaknya faktor dengan plot eigenvalue
d. Sampel dipisah menjadi dua analisis
6. Rotasi Faktor
Rotasi faktor adalah hasil penting dalam analisis faktor. Didalamnya terdapat koefisien yang digunakan untuk menunjukkan variabel-variabel yang
distandarisasi dalam batasan sebagai faktor. Faktor diharapkan tidak bernilai 0. Dan untuk menilai representasi variabel yang mempresentasikan faktor,
dikategorikan dengan korelasi kuat dan korelasi lemah. Variabel yang lemah
Universitas Sumatera Utara
digambarkan oleh faktor biasanya bernilai lebih rendah dari 0,5 dan selebihnya adalah variabel yang cukup kuat diwakili oleh faktor.
3.6 Pengolahan Data Hasil Kuesioner
