40 gambaran yang faktual dan akurat mengenai fakta-fakta dalam penelitian. Hasil
analisis deskriptif berupa data rerata, modus , median, simpangan baku, nilai
tertinggi, dan nilai terendah. Perhitungan analisis deskriptif digunakan bantuan program SPSS.
Data yang telah dianalisis kemudian ditentukan kecenderungan variabel. Pengkategorian dilakukan berdasarkan rerata ideal dan standar deviasi ideal.
Pengkategorian dibagi dalam empat kelompok, yaitu tinggi, cukup, kurang dan rendah. Pengkategorian data menggunakan 4 skala = 6 SDi sehingga 1 skala =
1,5 SDi. Pembagian kategori data selengkapnya dapat dilihat pada tabel 10. Tabel 7. Distribusi Kategori Data
Keterangan: Mi
= RerataMean ideal SDi
= Simpangan BakuStandar Deviasi ideal ST
= Skor Tertinggi ideal SR
= Skor Terendah ideal,
2. Uji Prasyarat
Uji prasyarat digunakan untuk mengetahui data yang dikumpulkan telah memenuhi syarat untuk dianalisis. Uji prasyarat terdiri dari uji linearitas dan uji
multikolinearitas.
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui data yang digunakan berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas menggunakan rumus dari
No Rentang Skor i
Kategori 1
Mi + 1,5 SDi sampai dengan ST Tinggi
2 Mi + 0,0 SDi sampai dengan Mi + 1,5 SDi
Cukup 3
Mi – 1,5 SDi sampai dengan Mi + 0,0 SDi
Kurang 4
SR sampai dengan Mi - 1,5 SDi Rendah
41 Kolmogorov-Smimov. Penghitungan dilakukan dengan bantuan program SPSS.
Data berdistribusi normal jika nilai signifikansi lebih dari 0,05. Rumus dari Kolmogorov-Smirnof sebagai berikut :
Keterangan : z = distribusi normal baku
x = skor data tertentu ẍ = rerata
s = simpangan baku
b. Uji Linearitas
Uji linearitas bertujuan untuk mengetahui masing-masing variabel bebas mempunyai hubungan yang linear atau tidak terhadap variabel terikatnya.
Pengujian linearitas menggunakan uji F. Data dikatakan mempunyai hubungan linear jika nilai sig hitung
lebih kecil dari derajat kesalahan α dengan taraf signifikansi 5 pada masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat.
Hubungan dikatakan linear jika taraf signifikansi dari Linearity kurang dari 0,05.
Penghitungan uji linearitas menggunakan bantuan komputer.
c. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas digunakan sebagai syarat digunakannya analisis regresi. Hal ini dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi yang tinggi
atau interkorelasi antara variabel bebas. Variabel bebas yang memiliki interkorelasi tinggi atau mendekati 1 menandakan bahwa variabel bebas tersebut
cenderung terjadi multikolinearitas. Uji multikolinieritas dilakukan dengan uji regresi, dengan patokan nilai VIF
Variance Inflation Factor dan koefisien korelasi antar variabel bebas Istanto Wahyu Djatmiko, 2013 : 16. Kriteria yang
42 digunakan adalah jika nilai VIF 10 dan
tolerance kurang dari 0,10 maka tidak terjadi multikolinearitas.
3. Uji Hipotesis
