untuk menjadi sampel. Probability Sampling yang dipilih adalah Simple Random Sampling yaitu pengambilan sampel secara acak sederhana.
H. Teknik Analisis Data
1. Analisis Deskriptif
Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah
terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi Sugiyono, 2010:206. Pada
penelitian ini analisis deskriptif digunakan untuk menganalisis profil responden dari hasil data responden melalui kuesioner.
Statistik deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan suatu data yang dilihat dari Mean, Modus, Median, Deviasi Standar, Nilai Maksimum dan
Nilai Minimum Sugiyono, 2010:207. Perhitungan analisis deskriptif menggunakan PASW Statistics 18.0 for Windows. Langkah-langkah
menyajikan tabel distribusi frekuensi sebagai berikut Noegroho, 2012:42 : a. Menghitung jumlah kelas interval menggunakan rumus Sturges:
Keterangan: K
: Jumlah kelas interval n
: Jumlah data observasi log
: Logaritma b. Menghitung rentang data Range:
K = 1+ 3,3 log n
Rentang data = Data terbesar – Data terkecil
c. Menghitung panjang kelas:
Keterangan: ci
: Interval kelas panjang kelas Range
: Selisih data terbesar dan terkecil K
: Banyaknya kelas Analisis deskriptif selanjutnya ialah klasifikasi kategori terhadap nilai
masing-masing indikator, dibagi menjadi tiga kategori berdasarkan Mean ideal Mi dan Standar deviasi ideal SDi. Rumus yang digunakan:
Untuk mencari kategori, dipisahkan dalam ketentuan berikut: Rendah
: Mi – SDi
Sedang : Mi
– SDi sd Mi + SDi Tinggi
: Mi + SDi
2. Analisis Kuantitatif
Untuk mengetahui valid dan reliabel suatu kuesioner perlu dilakukan pengujian atas kuesioner dengan menggunakan uji validitas dan uji
reliabilitas, maka dari itu penulis akan melakukan kedua uji tersebut terhadap instrumen penelitian kuesioner.
a. Uji Validitas
Instrumen atau kuesioner dianggap valid apabila pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang diukur Ghozali,
2011:52. Pengujian menggunakan metode Confirmatory Factor Analysis CFA dengan bantuan software AMOS 18.0 for Windows.
ci = Range : K
Mi = 12 nilai maksimum + nilai minimum SDi = 16 nilai maksimum
– nilai minimum
Confirmatory Factor Analysis digunakan untuk menguji apakah suatu konstruk mempunyai unidimensionalisme atau apakah indikator-
indikator yang digunakan dapat mengkonfirmasi sebuah konstruk atau variabel. Asumsi yang mendasari dilakukannya analisis faktor adalah
data matrik harus memiliki korelasi yang cukup. Kriteria dikatakan valid apabila masing-masing indikator harus
memiliki loading factor yang signifikan terhadap konstruk yang diukur dengan factor loading minimal 0,5 dilihat pada output Standardized
Regression Weights Siswoyo, 2012:212. Ketentuan selanjutnya, melihat hasil perhitungan pada output Regression Weights yaitu nilai Critical
Ratio C.R. 2,0 dan kelayakan estimasi bernilai positif. Nilai signifikansi seluruhnya dipastikan P 0,05 atau terdapat tanda .
Jika terdapat item pertanyaan yang dinyatakan tidak valid, maka proses pengujian validitas dengan faktor analisis harus diulang dengan
cara menghilangkan item pertanyaan yang tidak memenuhi kriteria valid tersebut dengan metode Confirmatory Factor Analysis CFA pada SEM.
Berdasarkan pengujian dengan metode Confirmatory Factor Analysis CFA, maka dapat disimpulkan bahwa terdapat beberapa butir
soal dalam instrumen yang digunakan untuk mengukur adalah tidak valid sebab tidak memenuhi kriteria valid dan diantara lainnya valid. Hasil
pengujian CFA yang valid dapat dilihat pada Analisis Kuantitatif poin satu 1 Analisis Faktor Konfirmatori halaman 105. Hasil uji validitas
dengan CFA yang tidak valid dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 3. Hasil Uji Validitas dengan CFA
Variabel Laten
Variabel Manives Goodness
of Fit Unidentified
yang Dihilangkan
Item Tidak Valid
CSE -
CSE 2 dan 8 √
- SN
- -
√ -
SQ X3.1
SQ 1 dan 2 √
√ PEOU
Y1.3 PEOU 5,7,8,9 dan 11
√ -
PU Y2.2
PU 4,5 dan 6 √
√ ISU
Y3.3 ISU 7,8 dan 9
√ √
Sumber: Data Diolah 2016.
b. Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas dimaksudkan untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel. Reliabilitas diukur dengan uji statistik
Cronbach’s Alpha α menggunakan PASW Statistics 18.0 for Windows. Suatu variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai
Cronbach’s Alpha 0,60 Sugiyono, 2010:178.
Menurut Uma Sekaran, pengambilan keputusan untuk uji reliabilitas sebagai berikut Uma Sekaran, 2003 dalam Priyanto, 2013:30:
a. Cronbach’s Alpha 0,6 = Reliabilitas buruk.
b. Cronbach’s Alpha 0,6 – 0,79 = Reliabilitas diterima.
c. Cronbach’s Alpha 0,8 = Reliabilitas baik.
Suatu instrumen dikatakan reliabel apabila jawaban seseorang terhadap pertanyaan konsisten dari waktu ke waktu. Uji reliabilitas
