Tabel 3.2 Skor Pernyataan
Sangat Tidak Setuju Tidak Setuju Netral Setuju Sangat Setuju 1
2 3
4 5
Method of Successive Interval MSI
Sebelum data dianalisis, terlebih dahulu data ordinal yang diperoleh dari hasil kuesioner ditransformasikan menjadi data interval. Mentransformasikan data
ordinal menjadi data interval gunanya untuk memenuhi syarat analisis parametrik yang mana data setidak-tidaknya berskala interval. Maka data
ordinal tersebut harus ditransformasikan menjadi data interval dengan menggunakan program penghitungan Method of Succesive Interval MSI.
Adapun langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Buka data yang akan diolah melalui Microsoft Exel 2. Buka program Succesive Interval jika ada peringatan Microsoft Office
Exel Security Notice pilih Enable Macros 3. Akan tampil medu baru di microsoft office exel yaitu bernama add-ins,
klik menu add-ins, lalu klik Analize pilih Succesive Interval 4. Pada program Succesive Interval masukan data di kolom input sesuai
dengan banyak jumlah data 5. Selanjutnya klik dan sesuaikan output dengan jumlah data yang ada
6. Rubah frekuensi di bagian option, karena frekuensi dalam penelitian ini hanya sampai 5 maka max value diubah menjadi 5
7. Lalu klik ok.
3.8 Teknik Pengujian
Sehubungan dengan masalah yang telah dikemukakan sebelumnya, maka akan dilakukan pengujian berdasarkan data yang diperoleh sebagai berikut.
3.8.1 Uji Validitas
Umar 2010:179 mengatakan validitas menunjukan sejauh mana alat pengukur
itu mampu mengukur apa yang ingin diukur. Uji validitas ini dilakukan untuk
mengetahui apakah item-item yang tersaji dalam kuesioner benar-benar mampu mengungkapkan dengan pasti apa yang akan diteliti. Uji validitas ini diperoleh
dengan cara mengkorelasi setiap skor indikator dengan total skor indikator variabel, kemudian hasil korelasi dibandingkan dengan nilai kritis pada taraf
siginifikan 0,05. Suatu instrumen dikatakan valid apabila r hitung lebih besar dari r tabel.
Tabel 3.3 Uji validitas variabel kesadaran lingkungan X1 Item
r Hitung r Tabel
Keterangan
X1.1 0.403
0.2213 Valid
X1.2 0.424
0.2213 Valid
X1.3 0.564
0.2213 Valid
X1.4 0.600
0.2213 Valid
X1.5 0.499
0.2213 Valid
X1.6 0.313
0.2213 Valid
X1.7 0.485
0.2213 Valid
X1.8 0.654
0.2213 Valid
X1.9 0.754
0.2213 Valid
X1.10 0.735
0.2213 Valid
X1.11 0.730
0.2213 Valid
X1.12 0.549
0.2213 Valid
X1.13 0.535
0.2213 Valid
X1.14 0.577
0.2213 Valid
X1.15 0.417
0.2213 Valid
X1.16 0.362
0.2213 Valid
Tabel 3.4 Uji validitas variabel kesediaan membayar X2 Item
r Hitung r Tabel
Keterangan
X2.1 0.774
0.2213 Valid
X2.2 0.882
0.2213 Valid
X2.3 0.712
0.2213 Valid
Tabel 3.5 Uji validitas variabel gaya hidup X3 Item
r Hitung r Tabel
Keterangan
X3.1 0.678
0.2213 Valid
X3.2 0.689
0.2213 Valid
X3.3 0.689
0.2213 Valid
X3.4 0.653
0.2213 Valid
X3.5 0.663
0.2213 Valid
X3.6 0.627
0.2213 Valid
X3.7 0.686
0.2213 Valid
X3.8 0.530
0.2213 Valid
X3.9 0.714
0.2213 Valid
Tabel 3.6 Uji validitas variabel minat beli Y Item
r Hitung r Tabel
Keterangan
Y.1 0.921
0.2213 Valid
Y.2 0.944
0.2213 Valid
Y.3 0.783
0.2213 Valid
3.8.2 Uji Reliabilitas
Menurut Umar 2010:176
Reliabilitas adalah istilah yang dipakai untuk menunjukan sejauh mana suatu hasil pengukuran relatif konsisten apabila
pengukuran diulangi dua kali atau lebih. Pengukuran keandalan butir pertanyaan dengan sekali menyebarkan kuisioner pada reponden, kemudian hasil skornya
diukur korelasinya antar skor jawaban pada butir pertanyaan yang sama, dengan fasilitas Cronbach Alpha a.
Instrumen penelitian dikatakan reliabel apabila nilai
