Pengujian Persyaratan Analisis Pengujian Instrumen Penelitian

I. Pengujian Persyaratan Analisis

Dalam penelitian ini digunakan analisis data statistik korelasi Product-Moment dan regresi ganda. Ada 2 tahap yang perlu dilakukan dalam uji analistik statistik ini, yaitu: 1. Uji Normalitas Uji normalisasi dilakukan untuk mengetahui gejala-gejala yang diteliti apakah mempunyai sebaran data yang normal atau tidak. Uji normalitas menggunakan tes satu sampel Kolmogorowv-Smirnov, yaitu yang diperhatikan adalah tingkat kesesuaian antara distribusi serangkaian harga sampel skor yang diobservasi dengan suatu distribusi teoritis tertentu. Tes ini menetapkan suatu titik dimana yang teoritis dan terobservasi memiliki perbedaan terbesar. Harga F o X – S N X terbesar dinamakan deviasi maksimum. Rumus uji Kolmogorov-Smirnov adalah Sidney Siegel, 1985: D = maksimun X S X F N − Keterangan: D = Deviasi maksimum F o = Fungsi distribusi frekuensi komulatif yang ditentukan S N X = Distribusi frekuensi komulatif yang diobservasi Selanjutnya untuk mengetahui apakah dis tribusi frekuensi normal atau tidak dengan ketentuan, jika nilai asymtot signifikasinya lebih besar dari α = 0,05 maka distribusi dapat dikatakan normal dan jika asymtot signifikasi lebih kecil dari α = 0,05 berarti distribusi tersebut tidak normal. Untuk proses perhitungan normalitas, penulis menggunakan bantuan komputer program SPSS 11.5 Ghozali,2004. Perumusan Hipotesis: Ho : Distribusi data mengikuti distribusi normal H 1 : Distribusi data tidak mengikuti distribusi normal 2. Uji linieritas Uji linieritas digunakan untuk mengetahui pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat linier atau tidak. Uji linieritas dilakukan dengan menggunakan analisis varians terhadap garis regresi yang diperoleh dari harga F dengan rumus sebagai berikut Sutrisno Hadi , 2000 res reg RK RK F = Keterangan : F = Koefisien regresi RK reg = Rerata kuadrat regresi RK res = Rerata kuadrat garis residu Harga F yang dihasilkan dikonsultasikan dengan harga F tabel pada taraf signifikasi 5. Jika F hitung lebih besar daripada F tabel mkahubungan antara kedua variabel sifatnya tidak linier dan sebaliknya jika F hitung lebih kecil daripada F tabel maka kedua variabel mempunyai pengaruh bersifat linier. Untuk proses perhitungan linieritas, penulis menggunakan bantuan komputer program SPSS 11.5 Ghozali,2004. Perumusan hipotesis: PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI Ho = Pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat linier H 1 = Pengaruh antara variaebel bebas terhadap variabel terikat tidak Linier. 3. Uji Asumsi klasik a. Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas adalah suatu keadaan dimana varians dari kesalahan pengganggu tidak konstan untuk suatu nilai variabel bebas Supranto, 2004:68. Untuk mendeteksi ada tidaknya masalah heteroskedastisitas digunakan uji korelasi rank dari Spearman. Rumus korelasi dari Spearman didefinisikan sebagai berikut: r s= 1- 6         − ∑ 1 2 2 1 n n d Dimana : 1 d = Perbedaan pada rank yang diberikan kepada dua karakteristik yang berbeda dari individu atau fenomena ke-1 n = Banyaknya individu atau fenomena yang diberi rank Selanjutnya dengan bantuan komputer program SPSS, untuk menentukan terjadi atau tidaknya masalah heteroskedastisitas digunakan ketentuan sebagai berikut: - Jika s r hitung s r tabel, maka terjadi heteroskedastisitas - Jika s r hitung s r tabel, maka tidak terjadi heteroskedastisitas b. Multikolinieritas Multikolinieritas adalah situasi adanya hubungan variabel–variabel bebas diantara satu dengan yang lainnya. Dalam hal ini disebut variabel– variabel bebas tidak ortogonal. Variabel yang bersifat ortogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasinya sama dengan nol. Apabila terdapat korelasi yang sempurna di antara sesama variabel–variabel bebas ini sama dengan satu, maka koefisien regresinya tidak dapat ditaksir dan nilai standard error setiap koefisien regresi menjadi tidak terhingga.Untuk mendeteksi multikolinieritas digunakan rumus korelasi. Adapun rumusnya adalah sebagai berikut: 2 2 2 2 Y Y n X X n Y X XY n r xy Σ − Σ Σ − Σ Σ Σ − Σ = Selanjutnya dengan bantuan komputer program SPSS diadakan analisis Collinearity Statistics. Dari analisis Collinearity Statistics akan diperoleh VIF Variance Inflation Factor.Untuk mengetahui terjadi tidaknya multikolinieritas, digunakan ketentuan sebagai berikut: - Jika VIF 5, maka terjadi multikolinieritas - Jika VIF 5, maka tidak terjadi multikolinieritas. c. Outokorelasi PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI Outokorelasi adalah suatu keadaan di mana kesalahan pengganggu dari satu observasi terhadap observasi selanjutnya yang berturutan tidak berpengaruh atau tidak terjadi korelasi.Untuk mendeteksi ada tidaknya outokorelasi dapat diuji dengan jalan menghitung “The Durbin – Watson, d” dengan rumus sebagai berikut Supranto, 2004: ∑ ∑ = = − − = n t t n t t t e e e d 1 2 2 1 Keterangan: D = Statistik Durbin-Watson et = Gangguan estimasi t = Observasi terakhir t-1 = Observasi sebelumnya Untuk memperoleh kesimpulan apakah ada masalah otokorelasi atau tidak, hasil hitungan statistik d harus dibandingkan dengan tabel statistik d. Pemilihan angka dari tabel d harus memperhatikan banyaknya parameter =k, dan jumlah observasi =n, pada tingkat signifikasi =a tertentu.

J. Pengujian Hipotesis