Analisis Data Penelitian

5.4. Analisis Data Penelitian

5.4.1. Uji Validitas dan Reliabilias

Variabel bebas penelitian ini adalah proses pengambilan keputusan dalam penggunaan keuangan keluarga karir (X 1 ) dan bukan karir (X 2 ). Adapun variabel terikatnya adalah perilaku ekonomi dalam keluarga karir (Y 1 ) dan bukan karir

(Y 2 ). Namun sebelum data-data dianalisis terlebih dahulu diuji validitas dan reliabilitasnya, meskipun pada tahap uji coba instrumen telah diuji validitas dan reliabilitasnya. Hal ini dimaksudkan agar data-data yang dianalisis diketahui keakuratan dan keterpercayaannya.

Adapun teknik pengujian validitas digunakan koefisien korelasi bivariate dengan bantuan program aplikasi SPSS 11.5 for windows, dan hasilnya dalam bentuk resume disajikan pada Tabel 5.10 sebagai berikut:

Tabel 5.10 Resume Hasil Uji Validitas Variabel X 1 Variabel X 2 Variabel Y 1 Variabel Y 2

No. Item Pearson Sig.(2- Pearson Sig.(2- Pearson Sig.(2- Pearson Sig.(2- N Corr.

tailed)

Corr. tailed)

Corr.

tailed)

Corr. tailed) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

b a b 1 b 0.746 0.000 0.248 0.222 0.475 0.014 0.731 0.000 26 b b b 2 b 0.587 0.002 0.600 0.001 0.440 0.025 0.678 0.000 26 b a b 3 b 0.504 0.009 0.361 0.070 0.317 0.114 0.799 0.000 26 b b a 4 a 0.643 0.000 0.718 0.000 0.242 0.235 0.366 0.066 26 b b b 5 b 0.561 0.003 0.737 0.000 0.621 0.000 0.624 0.001 26 b b b 6 b 0.637 0.000 0.821 0.000 0.652 0.000 0.697 0.000 26 b a a 7 a 0.650 0.000 0.358 0.072 0.330 0.100 0.695 0.000 26 a b b 8 b 0.458 0.019 0.707 0.000 0.600 0.001 0.724 0.000 26 a b b 9 b 0.314 0.118 0.675 0.000 0.552 0.003 0.503 0.009 26 a b b 10 b 0.383 0.053 0.488 0.012 0.711 0.000 0.598 0.001 26 b b b 11 b 0.734 0.000 0.784 0.000 0.758 0.000 0.884 0.000 26 b b b 12 b 0.438 0.025 0.652 0.000 0.493 0.001 0.798 0.000 26 b b b 13 b 0.546 0.004 0.382 0.054 0.645 0.000 0.735 0.000 26

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 b b a 16 a 0.654 0.000 0.624 0.001 0.690 0.000 0.330 0.099 26

b b b 17 b 0.457 0.019 0.806 0.000 0.673 0.000 0.581 0.002 26 b b b 18 b 0.483 0.013 0.658 0.000 0.758 0.000 0.465

0.017 26 b b b 19 b 0.687 0.000 0.506 0.008 0.739 0.000 0.729

0.000 26 b a b 20 b 0.722 0.000 0.365 0.067 0.597 0.001 0.793

a Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed) b Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)

Dari Tabel 5.10 tersebut di atas terlihat bahwa pada semua item nilai Pearson Correlation lebih besar daripada Sig.(2-tailed) , baik α 0.05 maupun α

0.01. Ini artinya bahwa data-data variabel penelitian ini dapat dinyatakan akurat (valid), karena dihasilkan dari alat ukur (instrumen) yang sesuai dengan tujuan ukurnya.

Sedangkan pengujian reliabilitas digunakan koefisien alpha (scale) dengan bantuan program aplikasi SPSS 11.5 for windows, dan hasil resumenya disajikan pada Tabel 5.11 sebagai berikut:

Tabel 5.11 Resume Hasil Uji Reliabilitas

Reliability

Varia- Indica- N of Standardized Reliability

Coefficients

bles tors Cases

Item Alpha

Sig.*

Alpha

X 1 1 26 0.7084

X 2 1 26 0.7638

Y 1 1 26 0.6325

Y 2 1 26 0.8282

Dari Tabel 5.11 tersebut di atas terlihat bahwa reliability coefficients alpha pada semua kelompok item (indikator variabel) lebih besar daripada signifikansi koefisien reliabilitas versi Ebel & Frisbie (1991:89), meskipun tidak mencapai ukuran minimal koefisien reliabilitas yang pada umumnya dianggap memuaskan, yaitu r xy 0.900 (Azwar, 2004:96). Hal ini berarti bahwa data variabel terpercaya, karena dihasilkan dari hasil pengukuran yang terpercaya (reliable), meskipun di pihak lain dianggap kurang memuaskan. Sebab pada prinsipnya, keterpercayaan itu bersifat relatif, maka signifikansi koefisien reliabilitas pun bersifat relative (Azwar, 2004:97).

5.4.2. Uji Normalitas

Meskipun telah diketahui validitas dan reliabilitasnya, data-data tersebut masih perlu juga diuji normalitasnya, karena teknik analisis varian multivariat (Multivariate Analysis of Variance) atau MANOVA yang akan digunakan sebagai teknik analisis data penelitian ini tergolong analisis parametrik yang mempersyaratkan data harus berdistribusi normal (French & Poulsen, t.t). Adapun pengujiannya menggunakan uji Kolmogorov Smirnov (One Sample Kolmogorov Smirnov Test) dengan bantuan program aplikasi SPSS 11.5 for windows.

Dari pengujian tersebut diketahui bahwa data keempat variabel (X 1 , X 2 , Y 1 dan Y 2 ) ternyata berdistribusi normal. Ini terlihat dengan jelas pada Tabel

5.12 sebagai berikut:

Tabel 5.12 Resume Hasil Uji Normalitas Variabels

X1 X2 Y1

Y2

26 26 26 26 Kolmogorov-Smirnov Z

Asymp. Sig. (2-tailed)

Test distribution

5.4.3. Hasil Analisis Varian Multivariat (MANOVA)

Setelah data diketahui semuanya berdistribusi normal, maka analisis varian multivariat (Multivariate Analysis of Variance) atau MANOVA dapat ditetapkan sebagai tenik analisis data penelitian. Dengan menggunakan bantuan program aplikasi SPSS 11.5 for windows dengan teknik General Linear Model- Multivariate diperoleh hasil analisis uji multivariat (multivariate tests) sebagaimana yang disajikan pada Tabel 5.13 sebagai berikut:

Tabel 5.13 Multivariate Tests Hypo-

Error Effect

Value

F thesis Sig. df

df

Intercept Pillai's Trace

2 21 0.904 Wilks' Lambda

2 21 0.904 Hotelling's Trace

2 21 0.904 Roy's Largest Root

2 21 0.904 X1 Pillai's Trace

2 21 0.237 Wilks' Lambda

2 21 0.237 Hotelling's Trace

2 21 0.237 Roy's Largest Root

2 21 0.237 X2 Pillai's Trace

2 21 0.308 Wilks' Lambda

2 21 0.308 Hotelling's Trace

2 21 0.308 Roy's Largest Root

2 21 0.308 X1*X2 Pillai's Trace

2 21 0.346 Wilks' Lambda

2 21 0.346 Hotelling's Trace

2 21 0.346 Roy's Largest Root

Hasil analisis data dengan SPSS sebagaimana Tabel 5.13 tersebut di atas menunjukkan bahwa dalam uji multivariat matrik dari semua variabel bebas (faktor penentu), baik menggunakan Pillai’s Trace, Wilks’ Lambda, Hotelling’s Trace, maupun Roy’s Largest Root, nilai F lebih besar dari criteria α 0.05. Ini artinya bahwa variasi dari semua variabel bebas memiliki efek yang berbeda nyata (multivariate). Dengan demikian analisis varian multivariat (Multivariate Analysis of Variance) atau MANOVA layak untuk diteruskan sebagai teknik untuk menguji efek antar variabel, dan hasilnya disajikan pada Tabel 5.14 sebagai berikut:

Tabel 5.14 Test of Between-Subjects Effects (Resume) Dependent

Source

Df F Sig.

Variabel Intercept

0.794 X1 Y1

0.205 X2 Y1

0.167 X1*X2 Y2

Adapun estimasi parameter dari efek antar variabel disajikan pada Tabel

5.15 sebagai berikut:

Tabel 5.15 Parameter Estimates (Resume) Dependent

Parameter

Sig.

Variabel Y 1 Intercept

X 1 *X 2 -1.430

Y 2 Intercept

X 1 *X 2 -0.659

Y Intercept

X 1 *X 2 -1.305

Hasil analisis data dengan SPSS sebagaimana Tabel 5.14 tersebut di atas menunjukkan bahwa:

1. Efek dari variabel X 1 (Proses Pengambilan Keputusan dalam Penggunaan Keuangan Keluarga Karir) terhadap variabel Y 1 (Perilaku Ekonomi Keluarga Karir) menunjukkan hasil yang signifikan, karena nilai F untuk variabel X 1

Y 1 adalah 3,158 lebih besar dari α 0.05 sebesar 0,089. Ini berarti sesuai dan bahkan lebih besar dari parameter estimates yang menunjukkan nilai t =

1,777 lebih besar dari nilai sig. = 0,089.

2. Efek dari variabel X 2 (Proses Pengambilan Keputusan dalam Penggunaan Keuangan Keluarga Bukan Karir) terhadap variabel Y 2 (Perilaku Ekonomi Keluarga Bukan Karir) menunjukkan hasil yang signifikan, karena nilai F untuk variabel X 2 Y 2 adalah 0,859 lebih besar dari α 0.05 sebesar 0,364. Ini berarti sesuai dengan parameter estimates, meskipun lebih rendah, karena nilai t = 0,927 namun masih lebih besar dari nilai sig. = 0,364.

3. Efek dari variabel X 1 (Proses Pengambilan Keputusan dalam Penggunaan Keuangan Keluarga Karir) terhadap variabel Y 2 (Perilaku Ekonomi Keluarga Bukan Karir) menunjukkan hasil yang tidak signifikan, karena nilai F untuk variabel X 1 Y 2 adalah 0,179 lebih kecil dari α 0.05 sebesar 0,676. Ini sesuai dengan parameter estimates yang menunjukkan nilai t = 0,423 lebih kecil dari nilai sig. = 0,676.

4. Efek dari variabel X 2 (Proses Pengambilan Keputusan dalam Penggunaan Keuangan Keluarga Bukan Karir) terhadap variabel Y 1 (Perilaku Ekonomi Keluarga Karir) menunjukkan hasil yang signifikan, karena nilai F untuk 4. Efek dari variabel X 2 (Proses Pengambilan Keputusan dalam Penggunaan Keuangan Keluarga Bukan Karir) terhadap variabel Y 1 (Perilaku Ekonomi Keluarga Karir) menunjukkan hasil yang signifikan, karena nilai F untuk

5. Efek dari variabel X (Proses Pengambilan Keputusan dalam Penggunaan Keuangan Keluarga) terhadap variabel Y (Perilaku Ekonomi Keluarga) menunjukkan hasil yang signifikan, karena nilai F untuk variabel X Y adalah 1,702 lebih besar dari α 0.05 sebesar 0,205. Ini berarti juga sesuai bahkan lebih besar dari parameter estimates yang menunjukkan nilai t = -1,305 lebih besar dari nilai sig. = 0,205.