deskriptif berupa analisis uji beda berpasangan paired samples t-test.Adapun hipotesis dalam uji beda berpasangan uji beda rata-rata ini adalah:
H :
d
= 0
2
-
1
= 0 H
1
:
d
≠
Uji beda rata-rata ini digunakan untuk membandingkan mean rata-rata dari suatu sampel yang berpasangan, yaitu sebuah kelompok sampel dengan
subjek yang sama namun mengalami dua perlakuan atau pengukuran yang berbeda. Dalam penelitian ini, kelompok sampel adalah responden survei di
kabupatenkota di Jawa Timur yang berjumlah 1927 responden.Dengan demikian diharapkan perbedaan persepsi para responden pelaku usaha dapat teridentifikasi.
Adapun cara mengestimasi nilai t-hitung adalah sebagai berikut:
=
� ��
√�
…..………………………..γ.1
t = nilai t hitung D = rata-rata selisih sampel berpasangan
SD = standar deviasi selisih sampel berpasangan N= jumlah sampel
Setelah didapat nilai t hitung, maka t-hitung ini dibandingkan dengan t tabel.Bila t-hit
ung ≥ t-tabel, berarti terdapat rata-rata perbedaan yang signifikan antara persepsi pelaku usaha mengenai suatu variabel tata kelola pemerintahan.
3.3.1.2. Analisis Korelasi
Uji korelasi bertujuan untuk menguji hubungan antara dua variabel yang tidak menunjukkan hubungan fungsional bukan hubungan sebab akibat. Uji
korelasi tidak membedakan apakah variabel dependen itu termasuk dependen atau independen. Selain itu uji korelasi juga tidak memperhitungkan hubungan sebab
akibat. Korelasi yang dinyatakan dalam persentase keeratan hubungan antar
variabel ini dinamakan koefisien korelasi. Koefisien korelasi ini menunjukkan derajat keeratan hubungan antara dua variabel dan arah hubungannya + atau -.
Nilai koefisien korelasi berkisar antara -1 sampai +1, yang kriteria pemanfaatannya dijelaskan sebagai berikut:
Jika, nilai r 0, artinya telah terjadi hubungan yang linear positif, yaitu makin besar nilai variabel X makin besar pula nilai variabel Y atau makin
kecil nilai variabel X makin kecil pula nilai variabel Y. Jika, nilai r 0, artinya telah terjadi hubungan yang linear negatif, yaitu
makin besar nilai variabel X makin kecil nilai variabel Y atau makin kecil nilai variabel X maka makin besar pula nilai variabel Y .
Jika, nilai r = 0, artinya tidak ada hubungan antara variabel X dan variabel Y.
Jika, nilai r =1 atau r = -1, maka dapat dikatakan telah terjadi hubungan linear sempurna, berupa garis lurus, sedangkan untuk r yang makin
mengarah ke angka 0 nol maka garis makin tidak lurus.
3.3.1.2.1. Uji Korelasi Pearson
Korelasi Pearson digunakan untuk data dalam jumlah besar dan sebaran normal. Dalam penelitian ini, uji korelasi ini dilakukan untuk mengetahui korelasi
data kuantitatif dari masing-masing pertanyaan berskala intervalrasio dengan realisasi investasi. Hipotesis korelasi Pearson adalah sebagai berikut:
H :
ρ
1
= 0 H
1
: ρ
1
≠ 0 Koefisien korelasi diformulasikan sebagai berikut:
r
xy
=
xy − x y n x
2
− y
2
…….…….………..γ.2
r : Koefisien korelasi yang dicari
xy : Jumlah perkalian variabel x dan y
