61
Yetti Agisti, 2013 PENGARUH PERSEPSI, MOTIVASI, DAN LINGKUNGAN SOSIAL TERHADAP MINAT PESERTA DIDIK
MEMILIH PROGRAM STUDI ILMU PENGETAHUAN SOSIAL IPS Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
3.9 Teknik Analisis Data dan Pengujian Hipotesis
3.9.1 Teknik Analisis Data
3.9.1.1 Transformasi Data melalui Method of Successive Interval MSI
Jenis data yang terkumpul dalam penelitian ini adalah data ordinal. Transformasi data ordinal menjadi interval gunanya untuk memenuhi sebagian
dari syarat analisis parametrik yang mana data setidaknya berskala interval Riduwan dan Kuncoro, 2011: 30. Data ordinal tersebut ditransformasikan
menjadi data interval melalui metode MSI. Langkah-langkah transformasi data tersebut adalah sebagai berikut :
1. Menghitung frekuensi setiap pilihan jawaban responden pada setiap item
2. Menghitung proporsi setiap pilihan jawaban responden berdasarkan frekuensi
yang diperoleh 3.
Menghitung proporsi kumulatif berdasarkan proporsi yang diperoleh 4.
Menentukan nilai Z untuk setiap pilihan jawaban berdasarkan proporsi kumulatif yang diperoleh
5. Menentukan nilai ordinatZ densitas untuk setiap nilai Z yang diperoleh
6. Menentukan nilai SkalaScale Value SV dengan menggunakan rumus :
density at lower limit – density at upper limit
Area below upper limit – area below lower limit
7. Menghitung skor hasil transformasi untuk setiap pilihan jawaban dengan
menggunakan rumus : Y = 1 + Svmin dengan nilai absolut 8.
Tentukan nilai transformasi dengan menggunakan rumus: SV + Y
3.9.1.2 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan apabila peneliti menggunakan analisis parametrik. Sebelum melakukan pengujian hipotesis pada tahapan analisis data,
maka terlebih dahulu dilakukan uji asumsi klasik terhadap asumsi-asumsi analisis regresi.
SV =
62
Yetti Agisti, 2013 PENGARUH PERSEPSI, MOTIVASI, DAN LINGKUNGAN SOSIAL TERHADAP MINAT PESERTA DIDIK
MEMILIH PROGRAM STUDI ILMU PENGETAHUAN SOSIAL IPS Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
3.9.1.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas data dilakukan untuk mengetahui sebaran data antara nilai yang paling rendah hingga yang paling tinggi serta variabilitasnya. Jika data yang
dianalisis membentuk sebaran normal, maka penelitian dapat menggunakan teknik analisis statistic parametric. Sebaliknya, jika data tidak berdistribusi normal,
maka analisis yang digunakan adalah analisis-analisis statistik non-parametrik. Dalam penelitian uji normalitas yang dideteksi dengan uji normal probability plot
Normal P-P Plot menggunakan bantuan program aplikasi IBM SPSS 20.
3.9.1.2.2 Uji Multikolinearitas
Istilah multikolinieritas pertama kali dikemukakan oleh Ragner Frisch 1934 yang mengartikan sebagai adanya hubungan linier yang sempurna atau
eksak diantara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi Rohmana, 2010: 140.
Multikolinieritas merupakan salah satu bentuk pelanggaran terhadap asumsi model linier klasik clasical linier regression model, CLRM, karena bisa
mengakibatkan estimator OLS memiliki : 1.
Kesalahan baku standard error yang membesar 2.
Selang keyakinan yang membesar 3.
Satu atau beberapa koefisien regresi yang tidak signifikan secara statistik, meskipun koefisien determinasinya tinggi
4. Estimator OLS dan standard error sensitif terhadap perubahan kecil data.
Ada beberapa cara untuk medeteksi keberadaan multikolinieritas dalam model regresi OLS, yaitu:
1. Mendeteksi nilai koefisien determinasi R2 dan nilai t- hitung. Jika R2 tinggi
biasanya berkisar 0,7 – 1,0 tetapi sangat sedikit koefisien regresi yang
signifikan secara statistik, maka kemungkinan ada gejala multikolinieritas. 2.
Melakukan uji korelasi derajat nol. Apabila koefisien korelasinya tinggi, perlu dicurigai adanya masalah multikolinieritas.
3. Melakukan korelasi parsial antarvariabel independen.
63
Yetti Agisti, 2013 PENGARUH PERSEPSI, MOTIVASI, DAN LINGKUNGAN SOSIAL TERHADAP MINAT PESERTA DIDIK
MEMILIH PROGRAM STUDI ILMU PENGETAHUAN SOSIAL IPS Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
4. Melakukan regresi auxiliary, dengan cara memberlakukan satu variabel
independen sebagai variabel dependen dan variabel independen lainnya tetap diperlakukan sebagai variabel independen.
5. Melihat nilai Tolerance TOL dan Variance Inflation Factor VIF atau faktor
inflasi varians. Jika faktor inflasi varians dari variabel X VIF melampaui angka 10 angka ini merupakan kriteria yang sangat relatif, maka telah terjadi
multikolinieritas yang tinggi adanya multikolinieritas dan sebaliknya Rohmana, 2010: 143-149.
Dalam penelitian ini, cara yang dipakai untuk mendeteksi keberadaan multikolinieritas pada persamaan model adalah dengan melihat toleranceTOL
dan faktor inflasi varians varians inflation factor, VIF menggunakan program aplikasi IBM SPSS 20.
3.9.1.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Salah satu asumsi penting dalam OLS adalah variabel-variabel pengganggu dalam kaitannya dengan variabel bebas bersifat homoskedastisitas artinya u
i
mempunyai varian variance yang sama, dimana penyimpangan atas asumsi ini dinamakan heteroskedastisitas.
Konsekuensi dari adanya heteroskedastisitas antara lain adalah estimator OLS tidak menghasilkan estimator Best Linier Unbiased Estimator BLUE.
Akibatnya varian tidak lagi minimum, sehingga pada akhirnya dapat menyebabkan perhitungan standard error metode OLS menjadi tidak bisa
dipercaya kebenarannya dan interval estimasi maupun uji hipotesis yang didasarkan pada distribusi t maupun uji F tidak bisa lagi dipercaya untuk evaluasi
hasil regresi. Ada beberapa cara untuk mengetahui adanya heteroskedastisitas, yaitu :
1 Metode informal grafik, kriteria yang digunakan dalam metode ini adalah :
a. Jika grafik mengikuti pola tertentu misal linier, kuadratik atau hubungan
lain berarti pada model tersebut terjadi heteroskedastisitas. b.
Jika pada grafik plot tidak mengikuti pola atau aturan tertentu maka pada model tersebut tidak terjadi heteroskedastisitas.
64
Yetti Agisti, 2013 PENGARUH PERSEPSI, MOTIVASI, DAN LINGKUNGAN SOSIAL TERHADAP MINAT PESERTA DIDIK
MEMILIH PROGRAM STUDI ILMU PENGETAHUAN SOSIAL IPS Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
2 Uji Park Park test, yakni menggunakan grafik yang menggambarkan
keterkaitan nilai-nilai variabel bebas misalkan X
1
dengan nilai-nilai taksiran variabel pengganggu yang dikuadratkan u
2
. 3
Uji Glejser Glejser test, yakni dengan cara meregres nilai taksiran absolut variabel pengganggu terhadap variabel X
i
. Apabila melalui pengujian hipotesis lewat uji t terhadap variabel independennya ternyata signifikan
secara statistik, berarti model tersebut terjadi heteroskedastisitas. 4
Uji korelasi rank Spearman Spearman’s rank correlation test berdasarkan rumusan berikut :
1
n n
d 6
- 1
rs
2 2
1
Rohmana, 2010: 170 Keterangan :
d
1
: perbedaan rank residual dengan variabel independen n
: jumlah observasi 5
Uji heteroskedastisitas lainnya, seperti uji heteroskedastisitas berdasarkan residual OLS atau model ekonometrika linier dan metode Goldfelt-Quandt
Dalam penelitian ini, gejala heteroskedastisitas dideteksi menggunakan metode grafik dan uji Glejser dengan menggunakan bantuan program aplikasi
IBM SPSS 20.
3.9.1.2.4 Uji Autokorelasi
Autokorelasi merupakan hubungan antara residual satu observasi dengan residual observasi lainnya Rohmana, 2010: 192. Faktor-faktor penyebab
autokorelasi antara lain kesalahan dalam menentukan model, penggunaan lag dalam model dan tidak dimasukannya variabel penting. Akibatnya parameter yang
diestimasi menjadi bias dan varian tidak minimum sehingga tidak efisien. Apabila data yang dianalisis mengandung autokorelasi, maka estimator yang
didapatkan memiliki karakteristik sebagai berikut : 1
Estimator metode kuadrat terkecil masih linier 2
Estimator metode kuadrat terkecil masih tidak bias 3
Estimator metode kuadrat terkecil tidak mempunyai varian yang minimum Rohmana, 2010: 193
Dalam penelitian ini, cara yang digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi adalah dengan uji d Durbin-Watson, yaitu dengan cara
65
Yetti Agisti, 2013 PENGARUH PERSEPSI, MOTIVASI, DAN LINGKUNGAN SOSIAL TERHADAP MINAT PESERTA DIDIK
MEMILIH PROGRAM STUDI ILMU PENGETAHUAN SOSIAL IPS Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
membandingkan nilai statistik Durbin-Watson hitung dengan tabel Durbin Watson, dimana dibantu oleh program aplikasi IBM SPSS 20. Mekanisme uji
Durbin-Watson adalah sebagai berikut: 1
Lakukan regresi OLS dan dapatkan residual e
i
2 Hitung nilai d Durbin-Watson
3 Dapatkan nilai kritis dl dan du
4 Ikuti aturan keputusan yang diberikan pada tabel berikut ini :
Tabel 3.14 Aturan Keputusan Autokorelasi
Nilai Statistik d Hasil
≤ d ≤ d
L
Menolak hipotesis
nol; ada
autokorelasi positif d
L
d
d
U
Daerah ragu-ragu; tidak ada keputusan d
U
≤ d ≤ 4 - dU Menerima hipotesis nol; tidak ada
autokorelasi positif atau positif 4
– d
U
d
4 - d
L
Daerah ragu-ragu; tidak ada keputusan 4
– d
L
≤ d ≤ 4 Menolak
hipotesis nol;
ada autokorelasi positif
Sumber : Rohmana, 2010 : 195
3.9.2.3 Uji Regresi Linear Berganda
