37 |
item yang dikumpulkan melalui instrumen penelitian adalah reliabelandal karena
nilai Cronbach Alpha lebih besar dari 0,6.
3.5 Metode Analisis
Hasil temuan data diuji dan dianalisa dengan menggunakan Statistical Package for Social Sceince SPSS versi 22. Adapun analisa data yang digunakan
dalam penelitian ini adalah: 1.
Statistik Deskriptif Statistik deskriptif digunakan untuk memberikan informasi mengenai
karakteristik responden yang terdiri dari kategori wilayah dan jenjang lembaga pendidikan serta gambaran dari masing
– masing variabel penelitian berdasarkan model TAM.
2. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu uji normalitas dan multikolinieritas. Uji Normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam
model regresi variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Model regresi yang baik adalah model regresi yang
berdistribusi normal. Sedangkan uji multikolinieritas merupakan uji yang ditinjukan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi
antar variabel bebas. Model uji regresi yang baik selayaknya tidak terjadi multikolenieritas Tony, 2012: 125 132.
3. Uji Hipotesis
Uji hipotesis yang digunakan adalah analisis jalur path analysis, yaitu suatu teknik analisis statistika yang dikembangkan dari analisis regresi berganda.
Metode ini digunakan untuk menguji kuat tidaknya korelasi dua atau lebih variabel terikat terhadap variabel bebas dengan nilai signifikannya sebesar 0,05.
Dalam penelitian ini dibuat 5 persamaan substruktural berikut ini: Persamaan Substruktural 1:
X
2
= px
2
x
1
+ px
2
4
Keterangan:
X
2
= Kemudahan Penggunaan Persepsian
38 |
X
1
= Pengetahuan dan Keterampilan P
= Koefisien Jalur Path Coefficient
= Error Persamaan Substruktural 2:
X
3
= px
3
x
1
+ px
3
x
2
+ px
3
5
Keterangan: X
3
= Kegunaan Persepsian X
1
= Pengetahuan dan Keterampilan X
2
= Kemudahan Penggunaan Persepsian P
= Koefisien Jalur Path Coefficient
= Error Persamaan Substruktural 3:
Y
1
= py
1
x
1
+ py
1
x
2
+ py
1
x
3
+ py
1
1
Keterangan: Y
1
= Sikap kearah Penggunaan X
1
= Pengetahuan dan Keterampilan X
2
= Kegunaan Persepsian X
3
= Kemudahan Penggunaan Persepsian P
= Koefisien Jalur Path Coefficient
= Error Persamaan Substruktural 4:
Y
2
= py
2
x
1
+ py
2
x
2
+ py
2
x
3
+ py
2
y
1
+ py
2
2
Keterangan: Y
2
= Niat untuk Penggunaan Y
1
= Sikap terhadap Perilaku X
1
= Pengetahuan dan Keterampilan X
2
= Kegunaan Persepsian X
3
= Kemudahan Penggunaan Persepsian P
= Koefisien Jalur Path Coefficient
= Error Persamaan Substruktural 5:
Y
3
= py
3
x
1
+ py
3
x
2
+ py
3
x
3
+ py
3
y
1
+ py
3
y
2
+ py
3
3
Keterangan: Y
3
= Perilaku Penggunaan Y
2
= Niat untuk Penggunaan Y
1
= Sikap terhadap Perilaku X
1
= Pengetahuan dan Keterampilan X
2
= Kegunaan Persepsian
39 |
X
3
= Kemudahan Penggunaan Persepsian P
= Koefisien Jalur Path Coefficient
= Error a.
Analsisi Koefisien Determinan Uji R2 atau uji determinasi merupakan suatu ukuran yang penting dalam
regresi, karena dapat menginformasikan baik atau tidaknya model regresi yang terestimasi, atau dengan kata lain angka tersebut dapat mengukur seberapa
dekatkah garis regresi yang terestimasi dengan data sesungguhnya. Nilai koefisien determinasi R2 ini mencerminkan seberapa besar variasi dari variabel terikat
dapat diterangkan oleh variabel bebas. Bila nilai koefisien determinasi sama dengan 0 R2 = 0, artinya variasi dari Y tidak dapat diterangkan oleh X sama
sekali. Sementara bila R2 = 1, artinya variasi dari Y secara keseluruhan dapat diterangkan oleh X. Dengan kata lain bila R2 = 1, maka semua titik pengamatan
berada tepat pada garis regresi. Dengan demikian baik atau buruknya suatu persamaan regresi ditentukan oleh R2 nya yang mempunyai nilai antara nol dan
satu. Menurut Jonathan 2006 pedoman untuk memberikan interpretasi
koefisien korelasi sebegai berikut: 0,00
– 0,25 = korelasi sangat lemah 0,25
– 0,5 = korelasi cukup 0,5
– 0,75 = korelasi kuat 0,75
– 1 = korelasi sangat kuat
b. Uji F
Uji F dikenal dengan Uji serentak atau uji ModelUji Anova, yaitu uji untuk melihat bagaimanakah pengaruh semua variabel eksogennya secara bersama-sama
terhadap variabel endogennya. Atau untuk menguji apakah model regresi yang kita buat baiksignifikan atau tidak baiknon signifikan. Jika model signifikan
maka model bisa digunakan untuk prediksi peramalan, sebaliknya jika nontidak signifikan maka model regresi tidak bisa digunakan untuk peramalan.
Uji F dapat dilakukan dengan membandingkan F
hitung
dengan F
tabel
, jika F
hitung
dari F
tabel
, Ho di tolak Ha diterima maka model signifikan atau bisa dilihat dalam kolom signifikansi pada Anova. Model signifikan selama kolom
signifikansi Alpha kesiapan berbuat salah tipe 1, pada penelitian ini tingkat
40 |
signifikanny 5. Dan sebaliknya jika F
hitung
F
tabel
, maka model tidak signifikan, hal ini juga ditandai nilai kolom signifikansi akan lebih besar dari
alpha. c.
Uji T Uji T dikenal dengan uji parsial, yaitu untuk menguji bagaimana pengaruh
masing-masing variabel eksogennya secara sendiri-sendiri terhadap variabel endogennya. Uji ini dapat dilakukan dengan mambandingkan t
hitung
atau t
penelitian
dengan t
tabel
atau dengan melihat kolom signifikansi pada masing-masing t
hitung
, proses uji T identik dengan Uji F.
41 |
4.1 Analisis Deskriptif
