Berdasarkan alternatif jawaban dari masing-masing responden, ditentukan kelas intervalnya dengan perhitungan, sebagai berikut :
���� ��������� − ���� �������ℎ ��������� ��������
Maka diperoleh: 5
− 1 5
= 0,8 Dengan demikian dapat diketahui kategori jawaban responden untuk masing-masing
variabel, yaitu : Skor untuk kategori sangat rendah
= 1.00 – 1.80
Skor untuk kategori rendah =
1.81 – 2.61 Skor untuk kategori sedang
= 2.62 – 3.42
Skor untuk kategori tinggi =
3.43 – 4.23 Skor untuk kategori sangat tinggi
= 4.24 – 5.00
C. Teknik Analisa Data
Teknik analisa data yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisa data kuantitatif yang digunakan untuk menguji hubunganpengaruh antara variabel bebas dan
variabel terikat dengan menggunakan perhitungan statistik. Adapun metode statistik yang digunakan dalam mengelola data penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Koefisien Korelasi
Product Moment
Teknik analisa ini digunakan untuk mengetahui ada tidaknya dan tinggi rendahnya hubungan antar variabel bebas X dengan variabel terikat Y Sugiyono, 2005: 212.
Cara perhitungannya menggunakan rumus sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
�
��
=
�.∑ �� −∑ �∑ � �[�.∑ �
2
−∑ �
2
{ �. ∑ �
2
−∑ �
2
]
Keterangan : r
xy
= Koefisien korelasi antara gejala x dan y N
= Jumlah Sampel ∑
x
= Jumlah skor x ∑
y
= Jumlah skor y ∑
xy
= Jumlah hasil kali antara x dan y Untuk melihat hubungan antara kedua variabel dari hasil perhitungan, maka dapat
dirumuskan dengan memberikan tiga kemungkinan mengenai hubungan antara kedua variabel yaitu :
a. Nilai r
xy
positif artinya kedua variabel menunjukkan hubungan positif dimana kenaikan nilai variabel pertama diikuti dengan variabel yang lain.
b. Nilai r
xy
negatif artinya kedua variabel menunjukkan hubungan negatif dimana kenaikan nilai variabel pertama diikuti oleh turunnya variabel kedua.
c. Nilai r sama dengan nol artinya kedua variabel tidak menunjukkan hubungan dimana
variabel pertama tetap meskipun variabel lain berubah. Untuk mengetahui adanya hubungan yang tinggi atau rendah antara kedua variabel
berdasarkan nilai r koefisien korelasi digunakan penafsiran atau interpretasi angka Sugiyono, 2005 : 149, yaitu :
Universitas Sumatera Utara
Tabel 1. Pedoman Untuk Memberikan Interpretasi Koefisien Korelasi
Interval Koefisien Tingkat Hubungan
Antara 0,00 – 0,199 Sangat Rendah
Antara 0,20 – 0,399 Rendah
Antara 0,40 – 0,599 Sedang
Antara 0,60 – 0,799 Tinggi
Antara 0,80 – 1,000 Sangat Tinggi
Dari nilai r
xy
yang diperoleh dapat dilihat secara langsung melalui tabel korelasi untuk mengetahui apakah nilai r yang diperoleh berarti atau tidak. Tabel korelasi ini mencantumkan
batas-batas r yang signifikan. Ketentuannya adalah bila r
hitung
lebih kecil dari r
tabel
r
hitung
rt
abel
maka Ho diterima dan Ha ditolak. Sebaliknya, apabila r
hitung
lebih besar dari r
tabel
r
hitung
rt
abel
maka Ha diterima. Tabel korelasi ini mencantumkan batas-batas r signifikan tertentu, dalam hal ini yang
signifikan 5. Bila nilai r tersebut adalah signifikan berarti hipotesa kerjahipotesa alternatif dapat diterima.
Pada korelasi product moment, data harus berskala interval maka data berskala ordinal harus ditransformasikan terlebih dahulu menjadi skala interval dengan tahapan-tahapan
sebagai berikut: a.
Memperhatikan setiap butir jawaban responden dari angket yang disebarkan pada setiap butir ditentukan beberapa orang yang mendapat skor 1,2,3,4 dan 5 yang disebut
frekuensi b.
Setiap frekuensi dibagi dengan banyaknya responden dan hasilnya disebut proporsi, c.
Menentukan nilai proporsi kumulatif dengan jalan menjumlahkan nilai proporsi secara berurutan perkolom skor,
Universitas Sumatera Utara
d. Menggunakan tabel distribusi normal, hitung nilai Z untuk setiap proporsi kumulatif
yang diperoleh, e.
Menentukan nilai tinggi densitas untuk setiap nilai Z yang diperoleh dengan menggunakan nilai tabel tinggi densitas dengan rumus:
δZ- 1
√2� � �–
�2 2
� , −∞ � + ∞ f.
Menentukan nilai setiap skala untuk setiap kategori ����� =
������� �� ����� ����� − ������� �� ����� ����� ���� ����� ����� ����� − ���� ����� �����
g. Hitung skor nilai hasil transformasi untuk setiap kategori melalui persamaan
����� = ����� ����� + |����� ����� min| + 1 Tahapan-tahapan diatas telah ditransformasikan kedalam sebuah program MSI Methode
of Succesivbe Interval yang dirancang oleh Drs. Rasyudin Ginting, M.Si. Program MSI
sebagai penyempurnaan dari program-program yang telah ada sebelumnya. Mentransformasikan data skala ordinal menjadi data skala interval yang berguna untuk
memenuhi sebagian dari syarat analisis parametrik yang mana data setidak-tidaknya berskala interval.
2. Uji Signifikansi Koefisien Korelasi Uji “t”
