Setuju 1 Keyakinan
belief 4 butir
1. Sangat Setuju 2. Setuju
3. Ragu-ragu 4. Tidak Setuju
5. Sangat Tidak Setuju
5 4
3 2
1 16-20
10-15 4-9
Baik Cukup
Kurang Interval
Kinerja Petugas KIA
dalam Pengelolaan
Data 16 butir
1. Selalu 2. Sering
3. Kadang-kadang 4. Jarang
5. Tidak Pernah 5
4 3
2 1
60-80 38-59
16-37 Baik
Kurang Buruk
Interval
3.7. Metode Analisis Data
Data yang telah diperoleh diolah dan dianalisis dengan bantuan program statistik komputer Program SPSS for Windows 15.0, yaitu:
1. Analisis univariat; merupakan analisis yang menitikberatkan pada penggambaran atau deskripsi data yang telah diperoleh. Analisis ini
menggambarkan distribusi frekuensi dari masing-masing variabel independen dan variabel dependen sehingga diperoleh gambaran tentang
nilai berpihak pada rakyat, nilai bertindak cepat dan tepat, nilai kerjasama tim, nilai integritas yang tinggi, nilai transparan dan akuntabilitas,
keyakinan belief, dan kinerja petugas KIA dalam pengelolaan data di Dinas Kesehatan Kabupaten Deli Serdang.
Universitas Sumatera Utara
2. Analisis multivariat; bertujuan untuk menguji hipotesis yang diajukan dengan menggunakan analisis regresi linier berganda. Persamaan regresi
linier berganda yang digunakan adalah:
dimana: Ŷ
= Kinerja petugas KIA dalam pengelolaan data
β =
Konstanta β
1
- β
6
= Koefisien regresi
X
1
= Nilai berpihak pada rakyat
X
2
= Nilai bertindak cepat dan tepat
X
3
= Nilai kerjasama tim
X
4
= Nilai integritas yang tinggi
X
5
= Nilai transparan dan akuntabel
X
6
= Keyakinan
belief e =
error tingkat kesalahan
Untuk menguji ketepatan fungsi regresi dalam menaksir nilai aktual dapat diukur berdasarkan Goodness of Fit Test yaitu nilai R
2
atau koefisien determinasi, dan jika variabel lebih dari dua variabel maka yang dipakai adalah Adjusted R
Square Situmorang, et.al., 2008.
Untuk menguji apakah hipotesis yang diajukan diterima atau ditolak digunakan statistik F Uji F. Uji F dilakukan untuk menguji apakah nilai berpihak
pada rakyat, nilai bertindak cepat dan tepat, nilai kerjasama tim, nilai integritas yang tinggi, nilai transparan dan akuntabilitas, serta keyakinan belief secara
serempaksimultan memengaruhi kinerja petugas KIA dalam pengelolaan data di Dinas Kesehatan Kabupaten Deli Serdang. Jika F
hitung
F
tabel
, maka H
o
diterima
Universitas Sumatera Utara
atau H
a
ditolak, sedangkan jika F
hitung
F
tabel
, maka H
o
ditolak dan H
a
diterima. Jika tingkat signifikansi di bawah 0,05, maka H
o
ditolak dan H
a
diterima Situmorang, et.al., 2008.
Untuk menguji apakah hipotesis yang diajukan diterima atau ditolak juga digunakan statistik t uji t. Uji t dilakukan untuk menguji apakah nilai berpihak
pada rakyat, nilai bertindak cepat dan tepat, nilai kerjasama tim, nilai integritas yang tinggi, nilai transparan dan akuntabilitas, serta keyakinan belief secara
parsial memengaruhi kinerja petugas KIA dalam pengelolaan data di Dinas Kesehatan Kabupaten Deli Serdang. Jika t
hitung
t
tabel
, maka H
o
diterima atau H
a
ditolak, sedangkan jika t
hitung
t
tabel
, maka H
o
ditolak dan H
a
diterima. Jika tingkat signifikansi di bawah 0,05, maka H
o
ditolak dan H
a
diterima Situmorang, et.al., 2008.
Menurut Santoso 2000, asumsi yang digunakan untuk uji regresi linier berganda harus memenuhi uji asumsi klasik sebagai berikut:
1. Uji normalitas; menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependen, variabel independen, atau keduanya mempunyai distribusi
normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah data berdistribusi normal atau mendekati normal. Menurut Situmorang, et.al. 2008, model
regresi memenuhi asumsi normalitas jika pola pada Grafik P-P Plot menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, dan
atau jika nilai Asymp.Sig. 2-tailed nilai signifikan 0,05 dengan menggunakan pendekatan Kolmogorv-Smirnov.
Universitas Sumatera Utara
2. Uji heteroskedastisitas; menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Jika pada Grafik Scatterplot tidak ada pola yang jelas,
serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
3. Uji autokorelasi; menguji apakah dalam sebuah model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada masalah autokorelasi. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas
dari autokorelasi. Jika angka Durbin Watson DW di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi.
4. Uji multikolinieritas; menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Jika terjadi korelasi, maka
dinamakan terdapat masalah multikolinieritas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi korelasi antara variabel independen. Menurut
Situmorang, et.al. 2008, bebas multikolinieritas apabila nilai VIF Variance Inflation Factor 5 dan tolerance value 0,1.
Universitas Sumatera Utara
BAB 4 HASIL PENELITIAN
4.1. Deskripsi Lokasi Penelitian
