stimuli informasi kelangkaan dengan kelompok partisipan yang tidak mendapatkan informasi kelangkaan. Nilai rata-rata kelompok partisipan yang
mendapat informasi kelangkaan adalah sebesar 5,5012 dan nilai rata-rata kelompok yang tidak mendapat informasi kelangkaan adalah sebesar 4,7727.
Hasil ini mengindikasi bahwa kelompok partisipan yang mendapat informasi kelangkaan lebih mempersepsi adanya kelangkaan sumber daya minyak bumi
dibanding kelompok yang tidak mendapatkan informasi kelangkaan.
Tabel 4.7. Cek Manipulasi Informasi Kelangkaan
Scarcity Mean
Std. Deviation
Std. Error Mean
Levenes Test for Equality of Variances
t-test for Equality of
Means CM37 Info
Langka 5.5012 .70175
.05414 F
Sig T
sig Tanpa Info
Langka 4.7727 .69285
.05583 Equal
variances assumed
1,317 0, 252
9.362 0,000
Equal variances
not assumed
9.367 0,000
Keterangan: CM37: Cek manipulasi butir ke 3,4,5,6 dan 7 informasi kelangkaan
Sumber: data primer Lampiran 9
7.5. Pengujian Asumsi
Penulisan ini menguji asumsi statistika menggunakan dua metoda pengujian, yaitu uji outlier dan uji normalitas. Sub bab berikut membahas
hasil pengujian kedua asumsi. 1.
Uji Outlier
144
Pengujian outlier bertujuan mengidentifikasi data observasi yang secara substansial berbeda dengan data observasi lainnya Hair et al., 2006.
Data outlier dapat terjadi karena kesalahan pengambilan sampel, kesalahan dalam pemasukan data dan karena adanya data-data ekstrim yang tidak bisa
dihindarkan keberadaannya. Pengujian outlier menggunakan distribusi nilai z standarisasi data dengan bantuan piranti lunak SPSS. Penentuan data
outlier mengggunakan kriteria rentang nilai z lebih kecil dari -2,5 atau lebih besar dari +2,5. Data yang terdistribusi di luar rentang tersebut merupakan
data outlier. Hasil pengujian data outlier dalam penelitian ini menemukan 8 data yang terdistribusi outlier sehingga harus dikeluarkan dari analisis tahap
selanjutnya. Berdasar hasil uji outlier, penelitian ini menyisakan 316 partisipan dalam eksperimen ini.
2. Uji Normalitas
Pengujian normalitas bertujuan mengukur distribusi data penelitian terhadap distribusi normalnya Hair et al., 2006. Data yang baik adalah data
yang memiliki distribusi berbentuk lonceng, yaitu tidak miring ke kiri atau ke kanan. Pengujian normalitas terhadap konstruk NFC, sikap dan niat
partisipan menggunakan bantuan piranti lunak SPSS. Hasil pengujian normalitas tersaji dalam Tabel 4.8., 4.9. dan 4.10.
145
Tabel 4.8. Hasil Uji Normalitas Konstruk
Need For Cognition
Indikator Kolmogorov Smirnov
Shapiro-Wilk
Stat Sig
Stat Sig
C1 .195
.000 .900
.000
C2 .261
.000 .869
.000
C3 .336
.000 .801
.000
C4 .308
.000 .834
.000
C5 .278
.000 .863
.000
C6 .298
.000 .857
.000
C7 .218
.000 .895
.000
C8 .242
.000 .887
.000
C9 .211
.000 .888
.000
C10 .320
.000 .814
.000
C11 .304
.000 .831
.000
C12 .324
.000 .771
.000
C13 .256
.000 .874
.000
C14 .218
.000 .896
.000
C15 .252
.000 .888
.000
C16 .272
.000 .860
.000
C17 .310
.000 .807
.000
C18 .210
.000 .893
.000
Sumber: data primer Lampiran 10
Berdasar hasil pengujian normalitas konstruk NFC pada Tabel 4.8., seluruh indikator NFC 18 indikator memiliki nilai yang signifikan nilai
signifikansi Kolmogorov Smirnov dan Shapiro Wilk untuk seluruh indikator signifikan.
Hasil pengujian normalitas konstruk sikap tersaji dalam Tabel 4.9. Berdasar hasil pengujian normalitas konstruk sikap pada Tabel 4.9., seluruh
indikator sikap 22 indikator memiliki nilai yang signifikan nilai signifikansi Kolmogorov Smirnov dan Shapiro Wilk untuk seluruh indikator signifikan.
Tabel 4.9. Hasil Uji Normalitas Konstruk Sikap
146
Indikator Kolmogorov Smirnov
Shapiro-Wilk
Stat Sig
Stat Sig
E2o .278
.000 .821
.000
E3o .345
.000 .706
.000
E4o .245
.000 .849
.000
E5o .245
.000 .860
.000
E6o .328
.000 .711
.000
E8o .263
.000 .826
.000
E9o .234
.000 .852
.000
E10o .243
.000 .751
.000
E11o .352
.000 .656
.000
E12o .196
.000 .909
.000
E13o .184
.000 .938
.000
S1o .239
.000 .854
.000
S3o .238
.000 .840
.000
B2o .246
.000 .818
.000
B3o .252
.000 .789
.000
B4o .250
.000 .753
.000
B5o .229
.000 .795
.000
B6o .266
.000 .796
.000
Rs1o .241
.000 .815
.000
Rs2o .225
.000 .832
.000
Rs3o .219
.000 .878
.000
Rs4o .220
.000 .861
.000 Sumber: data primer Lampiran 10
Hasil yang sama juga disajikan pada Tabel 4.10 untuk pengujian normalitas konstruk niat melakukan hemat energi listrik. Berdasar hasil pengujian pada
Tabel 4.10, seluruh indikator niat 7 indikator memiliki nilai yang signifikan nilai signifikansi Kolmogorov Smirnov dan Shapiro Wilk untuk seluruh
indikator signifikan.
Tabel 4.10. Hasil Uji Normalitas Konstruk Niat Indikator
Kolmogorov Smirnov Shapiro-Wilk
Stat Sig
Stat Sig
I1 .262
.000 .852
.000
I2 .232
.000 .895
.000
I3 .230
.000 .892
.000
I4 .190
.000 .914
.000
I5 .219
.000 .901
.000
I6 .194
.000 .904
.000
I7 .187
.000 .908
.000
Sumber: data primer Lampiran 10
147
Berdasar hasil pengujian normalitas untuk ketiga konstruk dapat disimpulkan bahwa ketiga konstruk yaitu NFC, sikap dan niat terdistribusi
normal. Hal ini ditunjukkan oleh signifikansi nilai Kolmogorov Smirnov dan Shapiro-Wilk untuk seluruh indikator dari ketiga konstruk tersebut.
7.6. Uji Validitas dan Reliabilitas Eksperimen Utama
