pihak yang berkepentingan yang secara langsung berhubungan dengan masalah yang diteliti dengan batas waktu yang telah ditetapkan oleh
peneliti Nazir, 1999: 246. 2.
Observasi Langsung Meliputi penelitian dan pengumpulan data yang berhubungan langsung
dengan masalah yang dibahan untuk kemudian dibandingkan dengan teori yang dikemukakan agar dapat ditarik suatu kesimpulan dan saran
Nazir, 1999: 212.
3.4. Uji Kualitas Data 3.4.1. Uji Validitas
Uji validitas adalah suatu derajat ketepatan alat ukur penelitian tentang isi sebenarnya yang diukur. Analisis validitas item bertujuan untuk
menguji apakah tiap butir pernyataan benar-benar telah sahih, paling tidak kita dapat menetapkan derajat yang tinggi dari kedekatan data yang
diperoleh dengan apa yang kita yakini dalam pengukuran. Sebagai acuan yaitu melihat r hasil untuk tiap item variabel pada kolom Corrected Item-
Total Correlation. Dasar pengambilan keputusan :
a. Jika r hasil positif, serta r hasil r tabel, maka butir atau variabel tersebut
valid. b.
Jika r hasil tidak positif, serta r hasil r tabel, maka butir atau variabel tersebut tidak valid.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Jadi jika r hasil r tabel tapi bertanda negatif variabel tersebut tidak valid. Santoso, 2001: 277.
3.4.2. Uji Reliabilitas
Reliabilitas adalah derajat ketepatan, ketelitian atau keakuratan yang ditunjukkan oleh instrumen pengukuran. Analisis keandalan butir
bertujuan untuk menguji konsistensi butir-butir pernyataan dalam mengungkap indikator. Perhitungan keandalan butir dalam penelitian ini
dengan melihat r hasil yaitu nilai ALPHA terletak di akhir output. Dasar pengambilan keputusan :
a. Jika r ALPHA positif dan r ALPHA r tabel, maka butir atau
variabel tersebut reliabel b.
Jika r ALPHA positif dan r ALPHA r tabel, maka butir atau variabel tersebut tidak reliabel
Jadi jika r ALPHA r tabel tapi bertanda negatif variabel tersebut tidak Reliabel. Santoso, 2001, 280.
3.4.3. Uji Normalitas
Uji Normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti sebaran normal atau tidak dapat dilakukan dengan berbagai
metode diantaranya metode Kolmogorov Smirnov dan Shapiro-Wilk Sumarsono, 2004 : 40. Pedoman dalam mengambil keputusan apakah
sebuah distribusi data mengikuti distribusi normal adalah :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
a. Jika nilai signifikan nilai probabilitasnya lebih kecil dari 5 maka
data tidak berdistribusi normal b.
Jika nilai signifikan nilai probabilitasnya lebih besar dari 5 maka data berdistribusi normal
3.4.4. Uji Asumsi Klasik
Persamaan regresi tersebut di atas harus bersifat BLUE Best Linier Unbiased Estimator, artinya pengambilan keputusan melalui Uji F
dan Uji t tidak boleh bias. Untuk bisa dikatakan sebagai alat ukur yang BLUE maka persamaan regresi harus memenuhi ketiga asmsi klasik
berikut ini : 1. Tidak boleh terjadi Multikolinearitas
2. Tidak boleh terjadi Heteroskedastisitas 3. Tidak boleh terjadi Autokorelasi
Berikut ini uraian singkat mengenai ketiga asumsi tersebut dan bagaimana cara mendeteksinya :
1. Multikolinieritas
Multikolinearitas berarti adanya hubungan linear yang “sempurna” atau pasti, diantaranya beberapa atau semua variabel bebas
yang ada Gujarati,1988 : 157. Identifikasi secara statististik ada atau tidaknya gejala multikolinear dapat dilakukan dengan menggunakan
Variance Inflation Factor VIF. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi karena – 1tolerance. Nilai cutoff yang umum
dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai tolerance
≤ 0,10 atau sama dengan nilai VIF ≥ 10. Ghozali, 2006: 92.
2. Heteroskedastisitas
Maksud dari penyimpangan heteroskedastisitas adalah jika nilai residual tidak konstan atau berbeda untuk setiap nilai tertentu
variabel bebas. Dalam regresi linear, nilai residual harus konstan untuk setiap nilai variabel bebas, jika ketentuan ini dilanggar maka akan
terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2001 : 69. Dengan kata lain dalam suatu model regresi linier, nilai residual tidak boleh ada
hubungan dengan variabel bebas. Pendeteksian heteroskedastisitas yaiu dengan cara menghitung korelasi Rank Spearman,dimana :
a. Nilai probabilitas 0,05 berarti tidak terjadi heteroskedastisitas. b. Nilai probabilitas 0,05 berarti terjadi heteroskedastisitas
3. Autokorelasi
Tujuan autokorelasi untuk menguji apakah sebuah model regresi linier ada korelasi antara antara kesalahan pengganggu pada
periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah regresi yang
bebas dari autokorelasi. Autokorelasi pada sebagian besar kasus ditemukan pada regresi yang datanya time series atau berdasarkan
waktu, berkala, seperti bulanan, tahunan, dan .
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Pendektesian autokorelasi dalam penelitian ini tidak dilakukan karena data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang
tidak berdasarkan waktu urut time series. Santoso, 2000: 216.
3.5. Teknik Analisis dan Uji Hipotesis 3.5.1. Teknik Analisis
