dimana:
k
r = Reliabilitas instrumen
k = Jumlah item
2
St = Jumlah varians yang valid
2
St
= Varians total Menurut Croncbach yang dikutip oleh Usman Ali Akbar Thoha 2001
mengemukakan bahwa teknik ini cocok untuk data yang bersifat dikotomi dan nondikotomi, serta dapat digunakan pada data yang berasal dari kuesioner.
4.7. Teknik Analisa Data
Data dianalisis dengan menggunakan teknik korelasi dan regresi linier sederhana dan ganda serta korelasi parsial. Adapun langkah-langkah analisis data sebagai berikut:
4.7.1. Pengujian persyaratan analisis Analisis data dalam penelitian ini menggunakan statistik sebagai alat untuk
mengganalisis korelasi dan regresi sederhana dan ganda. Untuk dapat menggunakan analisis korelasi dan regresi terdapat persyaratan yang harus dipenuhi diantaranya:
1. Uji normalitas untuk mengetahui apakah data berasal dari populasi yang berdistribusi normal. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan rumus Liliefors dengan taraf nyata
=0.05. Kriteria uji adalah jika L
hitung
L
tabel
maka dikatakan data populasi berdistribusi normal.
2. Uji linearitas untuk mengetahui apakah masing data membentuk garis linier digunakan uji linearitas dilakukan dengan uji kelinearan dan keberartian arah koefisien regresi, melalui
persamaan sebagai berikut:
i
bX a
Y
Universitas Sumatera Utara
a =
2 2
2
X X
n XY
X X
Y
b =
2 2
X X
n Y
X XY
n
dimana: n
= Jumlah subjek penelitian X
= Skor variabel bebas a
= Konstanta regresi b
= Koefisien arah regresi
X = Jumlah skor variabel
Y = Jumlah skor variabel terikat
XY = Jumlah hasil perkalian antara variabel bebas dengan variabel terikat Uji linearitas dilakukan untuk mengetahui linear tidaknya hubungan antara variabel
endogen dengan variabel eksogen. Regresi linear apabila F
hitung
F
tabel
pada taraf signifikasi 5. Sementara uji
signifikan regresi, jika F
hitung
F
tabel
maka dikatakan koefisien regresi signifikan pada taraf signifikan 5.
3. Uji Korelasi r Uji korelasi dilakukan untuk mengtahui apakah hubungan antar variabel benar-benar
independen atau tidak. Rumus yang digunakan untuk menguji korelasi antara variabel endogen dan variabel eksogen adalah product moment, yaitu:
. .
. .
2 2
2 2
2 1
2 1
2 1
2 1
2 1
X X
N X
X N
X X
X X
N r
x x
4. Perhitungan Analisis Jalur Teknik analisis jalur digunakan untuk menguji pengaruh langsung antara variabel endogen
dan eksogen. Perhitungan analisis jalur ini dihitung berdasarkan persaamaan berikut ini: r
12
=
13
r
13
=
31
+
32
r
12
Universitas Sumatera Utara
r
23
=
31
r
12
+
32
r
y1
=
y1
+
y2
r
12
+
y3
r
13
r
y2
=
y1
r
12
+
y2
+
y3
r
23
r
y3
=
y1
r
13
+
y2
r
23
+
y3
dimana: r = Korelasi
ρ = Koefisien jalur 5. Pengujian Jalur
Pengujian jalur dapat dihitung dengan dua cara sebagaimana dikemukakan Kuncoro dan Riduwan 2008, yaitu: langkah kerja analisis jalur ada dua cara, yakni a pengujian
secara keseluruhan atau simultan, dan b pengujian secara individual. a. Pengujian secara keseluruhan
Pengujian secara keseluruhan dapat dihitung dengan menggunakan rumus F:
1 1
2 2
R k
R k
n F
Jika F
h
≥t
t
maka H ditolak berarti signifikan, tetapi
Jika F
h
t
t,
maka H diterima berarti tidak signifikan
Untuk mencari nilai F
tabel
dihitung dengan menggunakan rumus F yaitu: F
t
= F
1-αdk=kdk=N-k-1
atau F
1- αV1=kV2=N-k-1.
dimana: N = Jumlah sampel
k = Jumlah variabel eksogen. b. Pengujian secara individual
Pengujian secara individual dihitung dengan menggunakan rumus uji t:
Universitas Sumatera Utara
1 1
1
x x
se x
t
Jika F
h
≥t
t,
maka H ditolak berarti signifikan, tetapi
Jika F
h
t
t,
maka H diterima berarti tidak signifikan
6. Pengujian Model Jalur Riduwan 2008 menyebutkan pengujian model jalur dengan Ha :
31
=
32
≠ 0; Ho :
31
=
32
= 0; Hipotesis dalam bentuk kalimat: Ha: Matriks korelasi estimasi berbeda dengan matriks korelasi sampel. Ha: Matriks korelasi estimasi tidak berbeda sama
dengan matriks korelasi sampel. Menguji model jalur, dilakukan dengan uji statistik kesesuaian model koefisien Q dengan rumus:
M R
Q
m
1
1
2
; 1
. 1
1 1
2 2
2 2
1 2
p m
R R
x R
R
Apabila Q = 1 mengindikasikan model fit sempurna. Jika Q 1, untuk menentukan fit tidaknya model maka statistik koefisien Q perlu diuji dengan statistik
2
dapat digunakan statistik chi-kuadrat yaitu:
2
= - n – d ln Q. dimana:
n = Jumlah sampel d
= Banyaknya koefisien jalur yang tidak signifikan
2
= Derajat kebebasan
2 m
R = Koefisien determinasi multipel untuk model yang diusulkan
M = Koefisien determinan multipel
2 m
R setelah koefisien jalur yang tidak signifikan
yang dihilangkan. Statistik
2
mendekati distribusi chi-kuadrat dengan derajat kebebasan sebesar d, jika nilai
2
sangat kecil atau mendekati nilai nol, maka hipotesis nol diterima. Dengan kata
Universitas Sumatera Utara
lain bahwa, model yang diusulkan cocok dengan data. Jika
2 h
≥
2 df ; a,
tolak Ho berarti matriks korelasi sampel berbeda dengan matriks korelasi estimasi, maksudnya
kedua model tersebut signifikan. Jika
2 h
2 df ; a,
terima Ho berarti matriks korelasi sampel tidak berbeda atau sama dengan matriks korelasi estimasi, maksudnya kedua
model tersebut tidak signifikan.
Universitas Sumatera Utara
BAB V GAMBARAN PERUSAHAAN
