METODE ANALISIS DATA
E. METODE ANALISIS DATA
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan Structural Equation Modelling (SEM). SEM merupakan teknik multivariat yang mengkombinasikan aspek regresi berganda dan analisis faktor untuk mengestimasi serangkaian hubungan ketergantungan secara simultan (Hair et al. , 1998). Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan program AMOS versi 6 untuk menganalisis hubungan kausalitas dalam model struktural yang diusulkan.
1. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif merupakan analisis data dengan cara mengubah data mentah menjadi bentuk yang lebih mudah dipahami dan diinterpretasikan (Ferdinand, 2002).
2. Pengujian Statistik
Pengujian statistik merupakan pengujian yang diawali dengan pengujian validitas dan reliabilitas dalam penelitian. Hal ini bertujuan untuk memberikan jaminan bahwa data yang diperoleh telah memenuhi kritetria kelayakan untuk diuji dengan menggunakan metode statistik apapun jenisnya. Dengan demikian, Pengujian statistik merupakan pengujian yang diawali dengan pengujian validitas dan reliabilitas dalam penelitian. Hal ini bertujuan untuk memberikan jaminan bahwa data yang diperoleh telah memenuhi kritetria kelayakan untuk diuji dengan menggunakan metode statistik apapun jenisnya. Dengan demikian,
3. Uji Instrumen
a. Uji Validitas
Menurut Sekaran (2006), Uji validitas merupakan bukti bahwa instrumen, teknik, atau proses yang digunakan untuk mengukur sebuah konsep benar-benar mengukur konsep yang dimaksudkan. Uji validitas digunakan untuk mengukur apakah instrumen penelitian benar-benar mampu mengukur konstruk yang digunakan. Untuk memperoleh validitas kuesioner, usaha dititik beratkan pada pencapaian validitas isi. Validitas tersebut menunjukkan sejauh mana perbedaan yang diperoleh dengan instrumen pengukuran merefleksikan perbedaaan sesungguhnya pada responden yang diteliti.
Penelitian ini menggunakan confirmatory factor analysis (CFA) untuk mengetahui validitas instrumen. Tinggi rendahnya validitas suatu angket dengan melihat factor loading dengan bantuan software SPSS for windows versi 11,5 . Factor loading adalah korelasi item-item pertanyaan dengan konstruk yang diukurnya. Menurut Hair et al., (1998:111), factor loading lebih besar > 0.30 dianggap memenuhi level minimal, sangat disarankan besarnya factor loading adalah > 0.40, jika factor loading Penelitian ini menggunakan confirmatory factor analysis (CFA) untuk mengetahui validitas instrumen. Tinggi rendahnya validitas suatu angket dengan melihat factor loading dengan bantuan software SPSS for windows versi 11,5 . Factor loading adalah korelasi item-item pertanyaan dengan konstruk yang diukurnya. Menurut Hair et al., (1998:111), factor loading lebih besar > 0.30 dianggap memenuhi level minimal, sangat disarankan besarnya factor loading adalah > 0.40, jika factor loading
4. Uji Validitas Pretest
Sebelum melakukan penyebaran ke sampel besar, peneliti terlebih dahulu melakukan pretest kepada 50 responden untuk kepentingan uji validitas dan reliabilitas. Berikut ini hasil uji validitas pada pretest:
Tabel III.1 Hasil KMO dan Bartlett’s Test Pretest
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
Sumber : Data Primer Yang Diolah, 2011
Model analisis faktor yang diperoleh dari tabel III.1 diatas belum memenuhi kriteria goodness of fit yang baik. Hal ini diindikasikan melalui skor KMO Tabel III.1 sebesar 0,412 (<0,50) dan signifikansi Bartlett’s test of sphericity sebesar 0,000
III.2 berikut:
Tabel III.2 Hasil Uji Validitas Pretest
Rotated Component Matrix(a)
PR1 -,889 PR2
INT1 INT2
PG1 ,652 PG2
SN1 ,595 SN2
RA3 -,872 AT1
BI1 ,718 BI2
,842 BI3
,847 BI4
,860 Sumber : Data Primer Yang Diolah, 2011
Dari hasil tabel III.2 diatas mengindikasikan hasil yang sama pada item – item pada Tabel III.2, yaitu masih mengukur pada komponen yang sama, Sehingga peneliti melakukan pretest kedua, dengan menyebarkan kuesioner kepada 50 responden yang Dari hasil tabel III.2 diatas mengindikasikan hasil yang sama pada item – item pada Tabel III.2, yaitu masih mengukur pada komponen yang sama, Sehingga peneliti melakukan pretest kedua, dengan menyebarkan kuesioner kepada 50 responden yang
III.3 dan Tabel III.4 dibawah: Tabel III.3
Hasil KMO dan Bartlett’s Test Pretest
KMO and Bartlett's Test
Sumber : Data Primer Yang Diolah, 2011
Tabel III.4 Hasil Uji Validitas Pretest
Rotated Component Matrix(a)
Sumber : Data Primer Yang Diolah, 2011
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
PG1 -,540 PG2
SN1 ,607 SN2
BI1 ,756 BI2
,805 BI3
,853 BI4
Berdasarkan nilai KMO dan Bartlett’s Test pada Tabel
III.3, model analisis faktor yang digunakan masih belum memenuhi kriteria goodness of fit yang baik. Hal ini diindikasikan melalui skor KMO sebesar 0,462 (<0,50) yaitu dibawah ambang batas sedangkan hasil uji validitasnya juga mengindikasi hasil yang sama yaitu pada Tabel III.4. Hasilnya masih dikatakan belum valid karena setiap banyak item pertanyaan yang menjadi indikator masing-masing variabel masih menyebar dan belum terekstrak secara sempurna.
Karena hasil KMO Bartlett’s Test dan uji validitas masih belum memenuhi kriteria langkah selanjutnya peneliti melakukan pretes kembali dengan memperbaiki tata bahasa item pertanyaan pada instrumen penelitian kepada 50 responden yang berbeda. Hasil uji validitas pada pretest ketiga dapat dilihat pada Tabel
III.5 dan Tabel III.6 dibawah : Tabel III.5
Hasil KMO dan Bartlett’s Test Pretest
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
Tabel III.6
Sumber : Data Primer Yang Diolah, 2011
Tabel III.6 Hasil Uji Validitas Pretest
Rotated Component Matrix(a)
SN1 ,662 SN2
BI1 ,704 BI2
Setelah kuesioner disebar kepada 50 responden yang berbeda dan tata bahasa pada item-item pertanyaan pada kuesioner telah diperbaiki, nilai KMO dan Bartlett’s Test pada Tabel III.5 diatas sudah memenuhi kriteria goodness of fit yang baik. Hal ini
Sumber : Data Primer Yang Diolah, 2011
pada Tabel III.5 diatas, hasil uji validitas pada pretest ketiga pada Tabel III.6, masih belum terekstrak dengan sempurna, dan masih dikatakan tidak valid. Dapat dilihat pada adanya indikator yang berada pada loading faktor yang sama, yaitu SN dan BI, dan juga RA3 yang masih tersebar. Sehingga peneliti melakukan pretest keempat, dengan menyebarkan kuesioner dan melakukan perbaikan kembali pada item-item pertanyaan kuesioner. Hasil KMO dan Bartlett’s Test dan uji validitas pada pretest keempat dapat dilihat pada Tabel III.7 dan Tabel III.8 dibawah :
Tabel III.7 Hasil KMO dan Bartlett’s Test Pretest
Hasil KMO dan Bartlett’s Test Pretest pada Tabel III.7 diatas sudah memenuhi kriteria goodness of fit yang baik. Hal ini diindikasikan melalui skor KMO sebesar 0,663 (>0,50) melebihi ambang batas dan signifikansi Bartlett’s test of sphericity sebesar 0,000 (<0,005).
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
,663
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
Sumber : Data Primer Yang Diolah, 2011
Hasil Uji Validitas Pretest
Rotated Component Matrix(a)
Sumber : Data Primer Yang Diolah, 2011
Sedangkan hasil uji validitas pretest pada Tabel III.8 diatas juga mengindikasi hasil yang sama dengan Tabel III.7, item-item pertanyaan kuesionernya dapat dikatakan valid, karena setiap item pertanyaan yang menjadi indikator masing-masing variabel telah terekstrak secara sempurna.
PR1 ,832 PR2
RA1 ,886 RA2
,791 RA3
,628 AT1
,787 AT2
,823 AT3
,796 AT4
,777 AT5
,766 BI1
BI2
BI3
BI4
PR1, PR2 dan PR3; yang masuk faktor 3 dengan loading factor besar dan dikatakan valid adalah item pertanyaan INT1, INT2, INT3, dan INT4; yang masuk faktor 5 dengan loading factor besar dan dikatakan valid adalah item pertanyaan PG1, PG2, dan PG3; yang masuk faktor 6 dengan loading factor besar dan dikatakan valid adalah item pertanyaan SN1, SN2, dan SN3; yang masuk faktor 8 dengan loading factor besar dan dikatakan valid adalah item pertanyaan RA1, RA2, dan RA3; yang masuk faktor 1 dengan loading factor besar dan dikatakan valid adalah item pertanyaan AT1, AT2, AT3, AT4, dan AT5; serta yang masuk faktor 2 dengan loading factor besar dan dikatakan valid adalah item pertanyaan BI1, BI2, BI3, dan BI4
Hal ini juga diperkuat dengan hasil perhitungan KMO sebesar 0,663 yang lebih besar dari 0,5. Oleh karena item-item pertanyaan telah teruji kevalidannya, maka langkah selanjutnya dapat dilakukan penyebaran kuesioner ke sampel besar.
5. Uji Reliabilitas
Reliabilitas adalah pengukuran yang menunjukkan sejauh mana alat ukur dapat dipercaya dan sejauh mana hasil pengukuran tetap konsisten dan karena itu menjamin pengukuran yang konsisten lintas Reliabilitas adalah pengukuran yang menunjukkan sejauh mana alat ukur dapat dipercaya dan sejauh mana hasil pengukuran tetap konsisten dan karena itu menjamin pengukuran yang konsisten lintas
Pengujian reliabilitas dalam penelitian ini menggunakan Cronbach’s alpha . Rangkuti (2004) mengemukakan bahwa suatu alat ukur dianggap reliable apabila nilai koefisien alpha yang diperoleh sama dengan atau lebih besar dari 0,6Kategori koefisien alpha dari satu pengujian adalah sebagai berikut :
1. 0,8 - 1 : Reliabilitas baik.
: Reliabilitas dapat diterima.
: Reliabilitas kurang baik.
6. Uji Reliabilitas Pretest Berdasarkan hasil uji reliabilitas pretest seperti yang terlihat pada Tabel III.7 di atas, dapat disimpulkan bahwa kehandalan alat ukur sangat tinggi dan dapat dipercaya karena nilai reliabilitas terletak pada indeks yang tinggi sehingga dengan demikian seluruh item pertanyaan dalam kuesioner penelitian ini dinyatakan reliabel.
Berdasarkan hasil uji reliabilitas pretest seperti yang terlihat pada Tabel III.7, dapat disimpulkan bahwa kehandalan alat ukur sangat tinggi dan dapat dipercaya karena nilai reliabilitas terletak pada indeks yang tinggi sehingga dengan demikian seluruh item pertanyaan dalam kuesioner penelitian ini dinyatakan reliabel.
Hasil Uji Reliabilitas Pretest
6). Metode Analisis Data Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan Structural Equation Modelling (SEM). SEM merupakan teknik multivariat e yang mengkombinasikan aspek regresi berganda dan analisis faktor untuk mengestimasi serangkaian hubungan ketergantungan secara simultan ( Hair et al., 1998). Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan program AMOS versi 6 untuk menganalisis hubungan kausalitas dalam model struktural yang diusulkan.