40
E. Metode Analisis Data
Data yang terkumpul selanjutnya diuji dan dianalisis dengan Statistical Package for The Social Sciences SPSS
versi 16.0. Adapun analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Uji Kualitas Data Dilakukan pengujian kualitas data yang terkumpul dengan
menggunakan pengujian sebagai berikut: a. Uji Validitas Data
Validitas data penelitian ditentukan oleh proses pengukuran yang akurat. Suatu instrumen pengukuran dikatakan valid jika
instrumen tersebut mengukur apa yang seharusnya diukur Indriantoro dan Supomo, 2002. Untuk melakukan uji validitas
instrumen penelitian digunakan teknik Pearson Correlation yaitu dengan cara mengkorelasikan skor tiap item dengan skor
totalnya. Jika korelasi antara skor masing-masing butir pertanyaan dengan total skor mempunyai tingkat signifikansi di
bawah 0.05, maka butir pertanyaan tersebut dinyatakan valid dan sebaliknya Ghozali, 2005:45.
b. Uji Reliabilitas Data Menurut Indriantoro dan Supomo 2002 konsep reliabilitas
dapat dipahami melalui ide dasar konsep tersebut yaitu konsistensi. Uji reliabilitas dimaksudkan untuk mengetahui
apakah kuesioner menunjukkan tingkat ketepatan, keakuratan,
41 kestabilan,
atau konsistensi
instrumen tersebut
dalam mengungkapkan gejala tertentu dari sekelompok individu.
Untuk menguji tingkat reliabilitas konstruk dalam penelitian ini digunakan teknik uji Cronbach Alpha. Suatu konstruk
dikatakan realiabel jika nilai Cronbach Alpha 0,60 Ghozali, 2001.
2. Uji Asumsi Klasik a. Uji Multikolinieritas
Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas
independen. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan terdapat problem multikolinieritas multikol atau variabel tidak
ortogonal. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen Santoso, 2002.
Untuk menguji asumsi multikolinieritas dapat digunakan nilai VIF dan tolerance. Dimana jika nilai VIF terletak disekitar
1 dan
tolerance mendekati
angka 1
maka terjadi
multikolinieritias. Multikolinieritas terjadi jika nilai VIF dan tolerance
lemah, yakni dibawah angka 0,5. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya Multikoloneritas di
dalam model regresi adalah sebagai berikut: 1 Menganalisis matrik kolerasi variabel bebas. Jika antara
variabel bebas ada korelasi yang cukup tinggi umumnya di atas 90, maka hal ini indikasi adanya multikolinieritas.
42 2 Multikolinieritas yang dapat dilihat dari nilai tolerance dan
lawannya Variance Inflation Factor VIF. Suatu model regresi yang bebas multikolinieritas adalah mempunyai
angka tolarance mendekati 1. Tolerance
mengukur variabilitas variabel bebas yang terpilih yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Jadi
nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF=1 tolerance dan menunjukkan adanya kolonieritas yang
tinggi. Nilai cutoff yang umum dipakai adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan VIF di atas 10. Setiap peneliti harus
menentukan tingkat kolonieritas yang masih dapat dia tolerir. Sebagai misal nilai tolerance 0,10 sama dengan tingkat
multikolonieritas 0,95. Walaupun multikolonieritas dapat dideteksi dengan nilai tolerance dan VIF, tetapi kita masih tetap
tidak mengetahui variabel-variabel bebas mana sajakah yang saling berkorelasi Santoso, 2002.
b. Uji Heteroskedastisitas Penggunaan uji ini dilakukan untuk menguji apakah dalam
sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dan residual dari suatu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka
disebut homoskedasitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas.
Untuk mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas, dapat dilakukan dengan melihat grafik Normal P-P Plot dan titik-titik
43 menyebar mengelilingi garis diagonal, maka pengujian ini bebas
dari heteroskedastisitas dan sebaliknya jika titik-titik pada grafik tidak mengelilingi garis diagonal atau berada jauh dari garis-
garis diagonal maka diindikasikan adanya heteroskedastisitas. Sedangkan pada scater plot, jika pada grafik tersebut ada pola
tertentu seperti titik-titik yang membentuk pola teratur bergelombang, melebar, dan menyempit maka diindikasikan
telah terjadi heteroskedastisitas dan jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada
sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas Santoso, 2002. c. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk apakah dalam model regresi, variabel
independen dan
variabel dependen
keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model yang baik adalah
memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk mengujinya dapat dilakukan analisis grafik atau dengan melihat
normal probability plot yang membandingkan distribusi komulatif dari data sesungguhnya dengan ditribusi komulatif dari
distribusi normal. Jika distribusi adalah nominal maka garis yang mengambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis
diagonalnya Ghozali, 2001.
62 3. Uji Hipotesis
Uji hipotesis yang digunakan dengan menggunakan metode analisis regresi berganda multiple regression analysis. Metode ini digunakan
untuk menguji kuat tidaknya pengaruh dua atau lebih variabel independen terhadap variabel dependen dengan nilai signifikannya sebesar 0.05
Ghozali, 2001. a. Uji Koefesien Determinasi Adjusted R-Square
Uji koefesien determinasi ditunjukkan untuk melihat seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen
yang dilihat melalui adjusted R Square karena variabel independennya lebih dari satu. Jika nilai Adjusted R-Square adalah 1 berarti kuatnya
kemampuan fluktusasi variabel dependen seluruhnya dapat dijelaskan oleh variabel indpenden dan tidak ada faktor lain yang menyebabkan
fluktuasi variabel dependen, sebaliknya jika nilainya mendekati angka 0, maka semakin rendah kemampuan fluktuasi variabel dependen
Santoso, 2002. b. Uji t Pengujian secara parsial
Uji t digunakan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel independen secara individual terhadap variabel dependen.
Untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh masing-masing variabel independen secara individual terhadap variabel dependen digunakan
tingkat signifikansi 5 atau = 0.05. Jika probability t lebih besar
63 dari 0.05 maka tidak ada pengaruh dari variabel independen terhadap
variabel dependen koefisien regresi tidak signifikan, sedangkan jika nilai probability t lebih kecil dari 0.05 maka terdapat pengaruh dari
variabel independen terhadap variabel dependen koefisien signifikan Ghozali, 2005:85.
c. Uji F Pengujian secara simultan Uji F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel
independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama terhadap variabel dependen atau terikat.
Probabilitas lebih kecil dari 0.05, maka hasilnya signifikan berarti terdapat pengaruh dari variabel independen secara bersama terhadap
variabel dependen Ghozali, 2005:84.
64
BAB IV PEMBAHASAN
Kategori