Teknik Analisis Data METODE PENELITIAN
47 Keterangan:
r = koefisien korelasi ∑xy = jumlah produk antara x dan y
∑x
2
= jumlah kuadrat prediktor ∑y
2
= jumlah kuadrat kriterium Sutrisno Hadi, 2004: 4
Jika r
hitung
0 bernilai positif, maka korelasinya positif. Jika r
hitung
0 bernilai negatif, maka korelasinya juga akan negatif. Jika r
hitung
= 0, maka tidak berkorelasi. Kemudian tingkat korelasi dapat dikategorikan menggunakan table interpretasi nilai
r sebagai berikut: Table 8. Interpretasi nilai r
Besarnya nialai r Interpretasi
0,80 sampai dengan 1,00 Sangat kuat
0,60 sampai dengan 0,79 Kuat
0,40 sampai dengan 0,59 Sedang
0,20 sampai dengan 0,39 Rendah
0,00 sampai dengan 0,19 Sangat rendah
Sugiyono, 2010: 184 3
Mencari koefisien determinasi r
2
antara prediktor X
1
, X
2
dan X
3
dengan Y. Koefisien determinasi digunakan untuk menghitung
besarnya kontribusi variabel X
1
, terhadap Y, variabel X
2
terhadap Y, dan variabel X
3
terhadap Y. rumus yang digunakan yaitu:
48 Keterangan:
r
2 1,2,3
= koefisien determinasi antara Y dengan X
1,
X
2
dan X
3
a
1
= koefisien prediktor X
1
a
2
= koefisien prediktor X
2
a
3
= koefisien prediktor X
3
∑x
1
y = jumlah produk antara X
1
dengan Y ∑x
2
y = jumlah produk antara X
2
dengan Y ∑x
3
y = jumlah produk antara X
3
dengan Y ∑y
2
= jumlah kuadrat kriterium Y Sutrisno Hadi, 2004: 22
Koefisien determinasi bisa dihitung dengan mengkuadratkan hasil dari perhitungan koefisien korelasi.
Koefisien ini juga disebut koefisien penentu karena varians yang terjadi pada variabel dependen dapat dijelaskan dengan varians
yang terjadi pada variabel independen. 4
Menguji signifikansi dengan uji t Uji t dilakukan untuk menguji signifikan konstanta dari
setiap variabel independen akan berpengaruh terhadap variabel dependen. Rumus yang digunakan:
Keterangan: t
= t hitung r =
koefisien korelasi
n = jumlah responden
Sugiyono, 2010: 230 Pengambilan kesimpulan adalah dengan membandingkan
t
hitung
dengan t
tabel.
Jika t
hitung
sama dengan atau lebih besar dari t
tabel
dengan taraf signifikansi 5, maka variabel tersebut berpengaruh secara signifikan. Akan tetapi jika t
hitung
lebih kecil dari t
tabel
maka pengaruh variabel tersebut tidak signifikan.
49 b.
Analisis Regresi Berganda Analisis ini digunakan untuk menguji variabel bebas secara
bersama-sama terhadap variabel terikat. Analisis ini digunakan untuk menguji hipotesis ke-4, yaitu pengaruh Pengetahuan Nasabah,
Motivasi Nasabah, dan Penjualan Perorangan terhadap Keputusan menjadi Nasabah Asuransi Syariah PT Prudential Life Assurance
Cabang Yogyakarta. Langkah-langkah analisis regresi ganda adalah:
1 Membuat persamaan garis regresi dengan tiga prediktor
menggunakan rumus: Y = a
1
X
1
+ a
2
X
2
+ a
3
X
3
+ K Keterangan:
Y = kriterium
X
1,
X
2,
X
3
= prediktor 1, prediktor 2, prediktor 3 a
1,
a
2,
a
3
= koefisien prediktor 1, koefisien prediktor 2, koefisien prediktor 3
k = bilangan konstan
Sutrisno Hadi, 2004: 28 Harga a
1
, a
2
, dan a
3
bisa ditemukan dengan menguraikan rumus di atas menjadi persamaan normal dengan metode kuadrat
terkecil, kemudian dieliminasi. Setelah harga a
1
, a
2
, dan a
3
ditemukan, maka dapat disusun persamaan garis regresi. Persamaan garis regresi yang ditemukan dapat digunakan untuk melakukan
prediksi besarnya nilai variabel dependen jika variabel independen ditetapkan.
50 2
Mencari koefisien korelasi R antara prediktor X
1,
X
2,
X
3
dengan Y. Langkah ini dilakukan untuk mengetahui apakah
variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat mempunyai hubungan yang positif atau negatif. Dikatakan positif
jika koefisien korelasi bernilai positif dan dikatakan negatif jika koefisien korelasi bernilai negatif. Rumus yang digunakan yaitu:
R
y1,2,3
= Keterangan:
R
y1,2,3
= koefisien korelasi antara Y dengan X
1,
X
2,
X
3
a
1
= koefisien predictor X
1
a
2
= koefisien predictor X
2
a
3
= koefisien predictor X
3
∑ X
1
Y = jumlah produk antara X
1
dan Y ∑ X
2
Y = jumlah produk antara X
2
dan Y ∑ X
3
Y = jumlah produk antara X
3
dan Y ∑ Y
2
= jumlah kuadrat kriterium Y Sutrisno Hadi, 2004: 28
Koefisien korelasi digunakan untuk mencari hubungan antara variabel X
1,
X
2
, X
3
dengan Y. jika koefisien korelasi ganda R 0 atau positif + maka hubungannya positif.
Sebaliknya jika koefisien korelasi ganda R 0 atau negatif - maka hubungannya negatif. Kemudian tingkat korelasi
tersebut dikategorikan menggunakan pedoman berikut:
51 Tabel 9. Interpretasi nilai r
Besarnya nialai r Interpretasi
0,80 sampai dengan 1,00 Sangat kuat
0,60 sampai dengan 0,79 Kuat
0,40 sampai dengan 0,59 Sedang
0,20 sampai dengan 0,39 Rendah
0,00 sampai dengan 0,19 Sangat rendah
Sugiyono, 2010: 184 3
Mencari koefisien determinasi R
2
antara prediktor X
1,
X
2,
X
3
dengan Y Koefisien determinasi digunakan untuk menghitung
besarnya kontribusi variabel X
1,
X
2,
X
3
secara bersama-sama terhadap Y. rumus yang digunakan yaitu:
Keterangan: = koefisien determinasi antara Y dengan X
1,
X
2,
X
3
a
1
= koefisien prediktor X
1
a
2
= koefisien prediktor X
2
a
3
= koefisien prediktor X
3
∑x
1
Y = jumlah produk antara X
1
dan Y ∑x
2
Y = jumlah produk antara X
2
dan Y ∑x
3
Y = jumlah produk antara X
3
dan Y ∑Y
2
= jumlah kuadrat kriterium Y Sutrisno Hadi, 2004: 28
Besarnya koefisien determinasi adalah kuadrat dari koefisien korelasi R
2
. Nilai koefisien determinasi merupakan proporsi varians dari kedua variabel, sehingga varians yang
terjadi pada variabel dependen dapat dijelaskan melalui varians yang terjadi pada variabel independen.
52 4
Mencari keberartian regresi ganda dengan uji F Uji F digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel-
variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat. Rumus yang digunakan adalah:
Keterangan: R
reg
= harga F garis regresi N
= cacah kasus m
= cacah prediktor R
= koefisien korelasi antara kriterium dengan prediktor
Sutrisno Hadi, 2004: 23 Selanjutnya F
hitung
dikonsultasikan dengan F
tabel
. Apabila F
hitung
sama dengan atau lebih besar dari F
tabel
, maka pengaruh antara variabel bebas independent secara bersama-
sama terhadap variabel terikat dependent adalah signifikan. Jika F
hitung
lebih kecil dari F
tabel
, maka pengaruh antara variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat tidak
signifikan.
53