3.4 Uji Kualitas Data 3.4.1 Uji Validitas
Uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner
mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut. Menurut Azwar 2007 :157 – 158 tidak ada batasan universal yang menunjukkan
kepada angka minimal yang harus dipenuhi agar suatu tes dikatakan valid. Suatu hal yang harus disadari, bahwa dalam estimasi validitas pada umumnya tidak
dapat dituntut suatu koefisien reliabilitas. Koefisien validitas yang tidak begitu tinggi katakanlah berada disekitar
angka 0,30 akan lebih tepat dapat diterima dan dianggap memuaskan daripada koefisien reliabilitas dangan angka yang sama. Namun apabila dianggap koefisien
validitas itu kurang daripada 0,30 biasanya dianggap sebagai tidak memuaskan. Angka ini ditetapkan sebagai konvensi yang didasarkan pada asumsi distribusi
skor dari kelompok subjek yang berjumlah besar. Dari uraian tersebut, dapat disimpulkan bahwa :
o jika nilai r
hitung
0,30 berarti pernyataan valid
o jika nilai r
hitung
0,30 berarti pernyataan tidak valid
3.4.2 Uji Reabilitas
Reabilitas sebenarnya adalah alat untuk mengukur suatu kuisioner yang merupakan indikator dari variabel atau konstruk. Suatu kuisioner dikatakan
reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu Ghozali, 2006: 41.
Pengukuran reliabilitas penelitian ini dilakukan dengan cara One Shot atau pengukuran sekali. Uji reliabilitasnya dilakukan melalui pendekatan uji
statisktik Cronbach Alpha dengan kriteria pengujian sebagai berikut: a.
Jika nilai alpha 0,60 berarti pertanyaan reliabel b.
Jika nilai alpha 0,60 berarti pertanyaan tidak reliabel
3.4.3 Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti sebaran normal atau tidak. Untuk mengetahui apakah data tersebut mengikuti
sebaran normal dapat dilakukan dengan berbagai metode diantaranya adalah metode Kolmogorov Smirnov Sumarsono, 2004: 40.
Pedoman dalam mengambil keputusan apakah sebuah distribusi data distribusi normal Sumarsono, 2004: 43 adalah
1. Jika signifikan atau nilai probabilitasnya lebih kecil dari 5 maka
distribusi tidak normal. 2.
Jika signifikan atau nilai probabilitasnya lebih besar dari 5 maka distribusi normal.
3.4.4 Uji Asumsi Klasik
Untuk mendukung keakuratan hasil model regresi, maka perlu dilakukan penelusuran terhadap asumsi klasik yang meliputi asumsi multikolinieritas,
heteroskedastisitas dan autokorelasi. Uji asumsi kalsik menyatakan bahwa persamaan regresi tersebut harus bersifat BLUE Best Linier Unbiased
Estimation, artinya pengambilan keputusan uji F dan uji t tidak boleh bias. Untuk menghasilkan pengambilan yang BLUE maka harus dipenuhi diantaranya tiga
asumsi dasar yang tidak boleh dilanggar oleh regresi linier berganda, yaitu: 1.
Tidak boleh Autokorelasi. 2.
Tidak Boleh Multikolinieritas. 3.
Tidak Boleh Heteroskedastisitas. Apabila salah satu dari ketiga asumsi dasar tersebut dilanggar, maka
persamaan regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE Best Linier Unbiased Estimation, sehingga pengambilan keputusan melalui uji F dan uji t menjadi bias
Algifari, 2000: 83.
a. Uji Multikolinieritas
