Koefisien Alpha Cronbach digunakan untuk mengukur reliabilitas instrumen yang pertanyaan-pertanyaannya menggunaan skor dalam rentangan
tertentu misalnya antara 1 dan 5. Rumus yang digunakan dalam mengitung koefisien Alpha Cronbach adalah sebagai berikut :
−
−
=
∑
2 2
11
1 1
t b
k k
r
σ σ
Dimana : r
11
= reliabilitas instrumen koefisien Alpha Cronbach k =
jumlah butir pertanyaan dalam instrumen K
= jumlah responden
∑
2 b
σ
= jumlah varians butir-butir pertanyaan
2 t
σ
= varians total
Instrumen pengumpulan data dikatakan reliabel atau diindikasikan memiliki reliabilitas tinggi apabila uji Alpha Cronbach memberikan koefisien
lebih besar atau sama dengan 0,70.
6.10. Uji Kenormalan Data
18
Uji normalitas data bertujuan untuk mendeteksi distribusi data dalam suatu variabel yang akan digunakan dalam penelitian. Data yang baik dan layak untuk
membuktikan model-model penelitian tersebut adalah data yang memiliki distribusi normal.
18
Sudjana, M.A, Metoda Statistika, Tarsito , Bandung, 2002, Hal. 466-468
Universitas Sumatera Utara
Alat uji yang digunakan disebut dengan uji Kolmogorov-Smirnov uji K- S. Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai D hitung dengan D
α. Untuk memperoleh nilai D hitung, pada penelitian ini peneliti menggunakan softwere
SPSS 16.0. Langkah-langkah pengujian normalitas data menggunakan SPSS 16.0 adalah sebagai berikut:
1. Input data ke dalam tabel SPSS
2. Pada toolbar pilih analyze, lalu nonparametric-test dan 1- Sample K-S,
3. Pada kotak dialog 1-Sample K-S, masukkan semua data ke dalam kotak test variable
list, lalu pada test distribution pilih normal distribution setelah itu OK.
4. Maka hasil pengujian akan muncul pada layar output
Nilai D pada tabel N-Parameters adalah nilai Absolute. Kriteria pengambilan keputusannya adalah :
a. Ho diterima apabila D ≤ Dα
Ho ditolak apabila D D α ; Ho diterima artinya data berdistribusi normal.
b. Ho diterima apabila sig hitung p 0,05 Ho ditolak apabila p 0,05 ;Ho diterima artinya data berdistribusi normal.
6.11. Cluster Analisys
19
Cluster Analysis adalah pelajaran umum dalam algoritma dan metode- metode pengelompokan atau mengkelaskan objek-objek. Sebuah objek dikatakan
berbeda pada suatu kumpulan dari pengukuran atau oleh hubungan antara objek satu dengan yang lainnya.
19
Anil K. Jain, Algorithms for Clustering Data, Prentice Hall , New Jersey, 1988, Hal. 1
Universitas Sumatera Utara
Cluster Analysis merupakan suatu teknik penggerombolan objek responden sehingga terbentuk beberapa kelompok, disebut cluster, dimana
obyek di dalam suatu cluster lebih mirip dibandingkan antar cluster. Kemiripan ini sudah didasarkan pada sekumpulan variabel secara simultan bersama-sama.
Langkah-langkah pengelompokan dilakukan dengan cara :
20
1. Tujuan analisis cluster Dalam pembentukan kelompok dapat dicapai tiga tujuan, yaitu deskripsi
klasifikasi, penyederhanaan data, dan identifikasi hubungan. Dengan demikian, ciri-ciri suatu cluster yang baik yaitu mepunyai :
a. Homogenitas internal within cluster; yaitu kesamaan antar anggota
