44
3.4 Teknik Analisis 3.4.1 Uji Kualitas Data
Ada dua konsep untuk mengukur kualitas data, yaitu realibilitas dan validitas. Artinya, suatu penelitian akan menghasilkan kesimpulan yang biasa jika
datanya kurang reliabel dan kurang valid.
3.4.1.1Validitas Validity Data
Validitas data penelitian mempersoalkan apakah benar-benar kita mengukur apa yang kita pikirkan sedang kita ukur Nazir, 2005:145. Uji validitas
dipergunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. Suetu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu untuk
mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut. Menurut Santoso, 2000 : 277 dasar pengambilan keputusan, yaitu
sebagai berikut : 1. Jika hasil Positif, serta r hasil r tabel, maka butir atau variabel tersebut
valid. 2. Jika r hasil tidak positif, serta r hasil r tabel, maka butir atau variabel
tersebut tidak valid.
3.4.1.2 Reliabilitas Reliability
Uji Reliabilitas digunakan untuk mengetahui apakah jawaban yang diberikan oleh responden dapat dipercaya atau dapat diandalkan. Suatu alat ukur
atau kuesioner mempunyai reliabilitas tinggi atau dapat dipercaya jika alat ukur
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
45
atau kuesioner itu stabil, dapat diandalkan dan dapat diramalkan Nazir, 2005 : 133.
Suatu kuesioner dikatakan variabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan adalah konsisten atau stabil dari waktu-kewaktu. Disini
pengukuran hanya sekali dan kemudian hasilnya dibandingkan dengan pertanyaan lain atau mengukur korelasi antara jawaban dan pertanyaan. Pengukuran ini
menggunakan bantuan program SPPS dengan uji statistik cronsbach alpha, dimana suatu kuesioner dikatakan realibel jika nilai cronsbach alpha lebih besar
dari 0,60 Nunnally : 1967, dalam Ghozali, 2007 : 42.
3.4.1.3 Uji Normalitas
Uji Normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti normal atau tidak. Untuk mengetahui apakah data tesebut mengikuti sebaran
normal dapat dilakukan dengan berbagai metode diantaranya adalah metode Shapirov Wilk Sumarsono, 2004 : 40.
Menurut Sumarsono, 2004 : 43 pedoman dalam mengambil keputusan apakah sebuah distribusi data mengikuti distribusi normal adalah :
Jika signifikan nilai probabilitasnya lebih kecil dari 5, maka distribusi adalah tidak normal.
Jika signifikan nilai probabilitasnya lebih besar dari 5, maka distribusi adalah normal.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
46
3.4.2 Uji Asumsi Klasik
Regresi linier berganda dengan persamaan Y = +
1 1
+
2 2
+
3 3
+
4 4
+ e Persamaan regresi diatas harus bersifat BLUE best linear unbiased
estimator, artinya pengambilan keputusan melalui uji F dan uji T tidak boleh bias. Untuk menghasilkan pengambilan keputusan BLUE maka harus dipenuhi
diantaranya tiga asumsi dasar yang tidak boleh dilanggar oleh regresi linier berganda yaitu : Tidak boleh ada multikolonieritas, autokorelasi, heteroskedasitas
Gujarati,1995:153
3.4.2.1 Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan
sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Identifikasi ada atau tidaknya gejala autokorelasi dapat dites dengan menghitung nilai Durbin Watson DW-test. Uji
penelitian ini tidak dilakukan karena data penelitian bukan data time-series Ghozali, 2009 : 99.
3.4.2.2 Multikoloineritas
Uji multikoloneritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variable bebas independen. Model regresi
yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variable independen.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
47
Dari diagnosis data dugaan adanya multikolonieritas perlu adanya pembuktian atau identifikasi secara statistik ada atau tidaknya gejala
multikolonieritas yang dilakukan dengan cara menghitung Varance Inflation Factor VIF.
VIF menyatakan tingkat pembengkakan variance, apabila VIF 0.10 atau sama dengan nilai VIF 10 hal ini berarti terdapat multiklinearitas pada
persamaan linear Ghozali, 2009 : 95.
3.4.2.3 Heteroskedaktisitas
