Chapter II Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Diversifikasi Produk Salak Di Kecamatan Angkola Barat Kabupaten Tapanuli Selatan
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Metode Analisis Data
2.1.1 Defenisi Operasi Variabel
Pada penelitian ini variabel variabel yang dioperasionalkan adalah semua variabel
yang termasuk dalam hipotesis yang telah dirumuskan. Untuk memberikan
gambaran yang jelas dan memudahkan pelaksanaan penelitian, maka defenisi
variabel-variabel yang akan diteliti sebagai berikut:
a. Variabel Pemahaman
Proses konstruktivitas social dalam memahami diversifikasi produk, tidak
hanya memahami makna diversifikasi, tetapi juga pemanfaatan pengetahuan
pembaca yang berhubungan dengan diversifikasi.
b. Variabel Pemasaran
Proses yang dilalui oleh petani untuk memasarkan diversifikasi produk
dimulai dari peminat produk, persaingan penjualan dan tempat pemasaran
produk.
c. Variabel Diversifikasi
Diversifikasi produk adalah upaya yang dilakukan pengusaha/produsen/
perusahaan untuk mengusahakan atau memasarkan beberapa produk yang
sejenis untuk mengusahakan atau memasarkan beberapa produk yang sejenis
dengan produk yang sudah dipasarkan sebelumnya.
Diversifikasi produk didefinisikan sebagai suatu perluasan pemilihan barang dan
jasa yang dijual oleh perusahaan dengan jalan menambah produk baru atau
memperbaiki tipe, warna, mode, ukuran, jenis dari produk yang sudah ada dalam
rangka memperoleh laba maksimal (Effendi, 1996:109).
Defenisi variabel yang diteliti:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.1. Defenisi Variabel
Variabel
Defenisi Variabel
Proses konstruktivitas sosial
dalam
Faktor
Pemahaman
(X1)
memahami
diversifikasi
hanya
produk,
tidak
memahami
diversifikasi,
makna
tetapi
pemanfaatan
Skala
Indikator
juga
pengetahuan
pembaca yang berhubungan
a. Keterkaitan antar
konsep
dan
mengaplikasikan
konsep
Slaka
likert
b. Pengembangan
konsep
dengan diversifikasi
Faktor
Pemasaran
(X2)
Proses
yang
petani
untuk
dilalui
oleh
memaasarkan
produk diversifikasi dimulai
dari
peminat
persaingan
produk,
penjualan,
dan
a. Peminat
b. Persaingan
Slaka
likert
c. tempat pemasaran
tempat pemasaran produk.
Diversifikasi
produk
didefinisikan sebagai suatu
perluasan pemilihan barang
dan jasa yang dijual oleh
Diversifikasi perusahaan
Produk
(Y)
dengan
jalan
menambah produk baru atau
memperbaiki
mode,
tipe,
ukuran,
warna,
jenis
dari
produk yang sudah ada dalam
rangka
memperoleh
a. nilai suatu
produk
meningkat.
b. Lebih bnyak
macam produk
Skala
likert
c. Laba yang
maksimum
laba
maksimal
Universitas Sumatera Utara
2.2 Pengukuran Variabel
Pengukuran yang dilakukan oleh penulis dalam proses pengolahan data adalah
dengan menggunakan skala likert. Skala likert digunakan untuk mengukur sikap,
pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial.
(Ginting dan situmorang, 2008:121) pada penelitian ini responden memilih salah
satu dari jawaban yang diberi skor tertentu. Skor responden kemudian
dijumlahkan dan jumlah ini merupakan total skor. Total skor inilah yang
ditafsirkan sebagai posisi responden dalam skala likert.
Peneliti memberi lima alternative jawab kepada responden, dengan
menggunakan skala 1 sampai 5 untuk keperluan analisis kuantitatif penelitian ini
yang dapat dilihat pada table 2.2 berikut:
Tabel 2.2
Alternatif Jawaban Responden
No
Skala Pengukuran
Skor
1
Iya
5
2
Sebagian Besar
4
3
Ragu ragu
3
4
Sebagian Kecil
2
5
Tidak
1
Sumber : Usman Husain, M.Pd Pengantar Statistik
2.2 Tehnik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan:
a. Kuesioner
Penelitian menyebarkan kuesioner yang berisi daftar pernyataan kepada
responden
penelitian
mengenai
pengaruh
faktor
pemasaran
dan
pemahaman terhadap diversifikasi produk.
Universitas Sumatera Utara
b. Studi dokumentasi
Studi dokumentasi dilakukan dengan memperoleh data dengan cara
mengumpulkan dan mempelajari data dari buku-buku pendukung, jurnal
mahasiswa, data internet yang berhubungan dengan peneliti.
2.3 Populasi dan Sampel
Suharsimi Arikunto (1998) pengumpulan sumber informasi yang tersedia secara
tepat dimaksudkan untuk mengoptimalkan informasi dari target yang lebih
spesifik, atau sesuai dengan kriteria yang diinginkan oleh peneliti.
Pengambilan sampel didasarkan atas tujuan tertentu dengan pertimbangan
seperti: fokus penelitian, pertimbangan ilmiah, alasan keterbatasan waktu, tenaga
dan dana, sehingga tidak dapat mengambil sampel yang besar dan jauh.
Suharsimi arikunto (1998) mengatakan untuk menyempurnakan penggunaan
teknik sampel berstrata dan atau wilayah, dimana banyaknya subyek yang belum
tentu berstrata dan atau perbedaan ciri wilayah yang tidak sama, sehingga
ditentukan seimbang atau sebanding dengan banyaknya subyek dalam masingmasing strata dan atau wilayah.
Populasi dalam penelitian ini adalah desa yang mempunyai luas lahan
salak yang lebih luas di Kecamatan Angkola Barat di Kabupaten Tapanuli
Selatan. Pada tahun 2015 Kecamatan Angkola Barat mempunyan 14
desa/kelurahan, peneliti memilih 6 desa yang dapat mewakili golongan. peneliti
mengambil 30 sampel dan dibagi secara merata ditiap desa. Setiap desa memiliki
5 responden yang dilakukan secara acak.
Penggolongan pengambilan sampel penelitian berdasarkan banyak desa
yang memiliki luas lahan salak lebih luas adalah sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
Table 2.3. Penggolongan Sampel Penelitian
No
Desa/kelurahan
Luas (Km2)
1
Parsalakan
28,60
2
Simatorkis
26,70
3
Sitinjak
18,70
4
Panobasan
14,60
5
Sitaratoit
12,00
6
Sibangkua
7,10
Sumber : Kantor camat Kecamatan Angkola Barat
2.3.1
Jenis dan Sumber Data
Peneliti menggunakan 2 (dua) jenis data didalam melakukan penelitian untuk
membantu memecahkan masalah, yaitu:
c.
Data primer
Menurut Suliyanto (2006:131) Data primer adalah data yang dikumpulkan sendiri
oleh peneliti langsung dari sumber pertama. Dalam penelitian ini data primer
diperoleh secara langsung dari responden terpilih pada lokasi penelitian yaitu
petani salak Kecamatan Angkola Barat Kabupaten Tapanuli Selatan. Data primer
diperoleh dengan menggunakan kuisioner kepada responden terpilih yang
berisikan pernyataan mengenai variabel penelitian.
d. Data Sekunder
Menurut suliyanto(2006:131) Data sekunder adalah data yang diterbitkan atau
digunakan oleh organisasi yang bukan pengelolanya. Data sekunder ini diperoleh
peneliti dari sumber sumber lain yang telah diolah seperti buku-buku penunjang,
jurnal mahasiswa, hasil lapangan dan data internet yang berhubungan dengan
penelitian.
Universitas Sumatera Utara
2.4 Uji Asumsi Klasik
Valid artinya data yang diperoleh melalui kuesioner dapat menjawab tujuan
penelitian ini, sedangkan realiabel artinya konsisten atau stabil bila digunakan
untuk penelitian lain.
a.
Uji normalitas
Menurut Umar (2008, hal :77), uji normalitas berguna untuk mengetahui apakah
variabel dependen, independen atau keduanya berdistribusi normal, mendekati
distribusi normal atau tidak. Mendeteksi apakah data berdistribusi normal atau
tidak, dapat diketahui dengan menggambarkan penyebaran data melalui sebuah
grafik.
Jika data menyebar disekitar garis diagonalnya, model regresi memenuhi
asumsi normalitas dan jika data menyebar jauh dari garis diagonal (tidak
mengukiti arah garis diagonal), maka model regresi tidak memenuhi asumsi
normalitas.
2.5 Uji Validitas dan realiabilitas Instrumen
a. Uji Validitas
Menurut Sugiyono (2006:106), instrument yang valid berarti alat ukur yang
digunakan untuk mendapatkan data (mengukur) itu valid. Teknik yang digunakan
untuk mengukur validitas butir pertanyaan kuesioner adalah korelasi produk
momen (correlation product moment, bivariate correlation ) antara skor setiap
butir pertanyaan dengan skor total sehingga sering disebut sebagai inter item –
total correlation. Formula yang digunakan untuk itu adalah sebagai berikut :
√∑
∑
∑
̈
Universitas Sumatera Utara
Keterangan:
Xij
= Skor responden ke-j pada butir pertanyaan i
Ẍi
= Rata – rata skor butir pertanyaan i
tj
= Total skor seluruh pertanyaan untuk responden ke-j
̈
= Rata – rata Total skor
ri
= Korelasi antara butir pertanyaan ke-I dengan total skor
dalam uji validitas pengambilan keputusan adalah:
1. Jika r hitung > r tabel, maka pernyatan tersebut dinyatakan valid
2. Jika r hitung < r tabel maka pernyataan tersebut dinyatakan tidak valid
b. Uji realiabilitas
Uji reabilitas dilakukan untuk mengukur tingkat konsistensi antara hasil
pengamatan dengan instrument atau alat ukur yang digunakan pada waktu yang
berbeda. Pernyatan yang sudah valid dalam uji validitas akan ditentukan reabilitas
dengan kriteria sebagai berikut:
1. Jika r alpha positif atau > r tabel maka pernyataan reliabel
2. Jika r alpha negative atau < r tabel maka pernyatan tidak reliabel
2.6 Pengujian Hipotesis
a. Uji Signifikan Parsial atau Individu (Uji-t)
Dilakukan untuk menguji secara parsial setiap variabel bebas (X) yaitu
pemasaran dan pemahaman apakah mempunyai pengaruh yang signifikan
terhadap variabel terikat (Y) yaitu diversifikasi produk.
Kriteria pengujiannya adalah sebagai berikut:
H0 : b1 = 0 (faktor pemasaran tidak berpengaruh secara parsial terhadap
diversifikasi produk buah salak)
H1 : b1 ≠ 0 (faktor pemasaran berpengaruh secara parsial terhadap
diversifikasi produk buah salak)
Universitas Sumatera Utara
H0
: b2 = 0 (faktor pemahaman tidak berpengaruh secara parsial
terhadap diversifikas produk buah salak)
H1
: b2 ≠ 0 (faktor pemahaman berpengaruh secara parsial terhadap
diversifikasi produk buah salak)
Rumus:
Ketarangan :
b1 = koefisien regresi untuk variabel independen
standar error koefisien regresi untuk variabel independen
Dalam hal ini, t
hitung
dibandingkan dengan t
tabel
dengan tingkat kepercayan
(confidence interval) 95% atau a= 5% dengan ketentuan sebagai berikut :
1. Jika t hitung ≤ t tabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak.
2. Jika t hitung > t tabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima
b. Uji Signifikan Simultan atau Gabungan (Uji F)
Kriteria Pengujian hipotesis untuk uji serempak (uji F) adalah:
H0 : b1, b2 = 0 (Faktor pemasaran dan pemahaman tidak berpengaruh
terhadap diversifikasi produk)
H1 : b1, b2 ≠ 0 (Faktor pemasaran dan pemahaman berpengaruh terhadap
diversifikasi produk.
Rumus:
Universitas Sumatera Utara
Keterangan:
K
= jumlah variabel
n
= jumlah sampel
JKreg
= jumlah kuadrat regresi
JKres
= jumlah kuadrat residu
Dalam hal ini, Fhitung dibandingkan dengan Ftabel dengan tingkat kepercayan
(confidence interval) atau a = 5% dengan ketentuan sebagai berikut:
1. Jika Fhitung ≤ Ftabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak
2. Jika Fhitung > Ftabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima
2.7 Pengertian Regresi
Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Sir Francis Galton pada tahun
1886. Secara umum, analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai
ketergantungan satu variabel dependen (terikat) dengan satu atau lebih variabel
independent (variabel penjelas/bebas), dengan tujuan untuk mengestimasi atau
memprediksi rata-rata populasi atau nilai rata-rata variabel dependen berdasarkan
nilai variabel independen yang diketahui. Hasil analisis regresi adalah berupa
koefisien regresi untuk masing-masing variabel independent. Koefisien ini
diperoleh dengan cara memprediksi nilai variabel dependen dengan suatu
persamaan.
2.8 Analisis Regresi Linier
Analisis regresi linier adalah salah satu analisis yang paling populer dan luas
pemakaiannya. Analisis regresi dipakai secara luas untuk melakukan prediksi dan
ramalan, Analisis ini juga digunakan untuk memahami variabel bebas mana saja
yang berhubungan dengan variabel terikat, dan untuk mengetahui bentuk-bentuk
hubungan tersebut. Untuk mempelajari hubungan-hubungan antara beberapa
variabel, analisis ini terdiri dari dua bentuk, yaitu:
Universitas Sumatera Utara
1. Analisis Regresi Sederhana (simple analisis regresi)
2. Analisis Regresi Berganda (multipe analisis regresi)
Analisis regresi sederhana merupakan hubungan antara dua variabel yaitu variabel
bebas (independent variabel) dan variabel tak bebas (dependent variabel).
Sedangkan analisis regresi berganda merupakan hubungan antara tiga variabel
atau lebih, yaitu sekurang-kurangnya dua variabel bebas dan satu variabel tak
bebas.
2.9 Regresi Linier Sederhana
Regresi linier sederhana adalah hubungan secara linier antara satu variabel
independen (X) dengan variabel dependen (Y). Analisis regresi linier sederhana
dipergunakan untuk mengetahui arah hubungan antara variabel tidak bebas
dengan variabel bebas apakah positif atau negatif dan untuk memprediksi nilai
dari variabel tak bebas apabila nilai variabel bebas mengalami kenaikan atau
penurunan. Data yang digunakan biasanya berskala interval atau rasio.
Rumus regresi linier sederhana adalah sebagai berikut:
̂=
Dengan:
̂
X
+
x
= Variabel tak bebas
= Variabel bebas
= Parameter intercept
= Parameter koefisien regresi variabel bebas
2.10
Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda adalah hubungan secara linier antara dua atau
lebih variabel bebas (X1, X2,…, X ) dengan variabel tidak bebas (Y). Analisis ini
digunakan untuk mengetahui arah hubungan antara variabel tak bebas dengan
Universitas Sumatera Utara
variabel tidak bebas apakah masing-masing variabel bebas berhubungan positif
atau negatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel tidak bebas apabila nilai
variabel bebas mengalami kenaikan atau penurunan. Data yang digunakan
biasanya berskala interval atau rasio.
Analisis regresi linier berganda sebenarnya sama dengan analisis regresi
linier sederhana, hanya variabel bebasnya lebih dari satu variabel penduga. Tujuan
analisis regresi linier berganda adalah untuk mengukur intensitas hubungan antara
dua variabel atau lebih dan memuat prediksi/perkiraan nilai
atas nilai . Bentuk
persamaan regresi linier sederhana yang mencakup dua atau lebih variabel, yaitu:
= β0 + β1
1
+ β2
dengan:
2
+ ⋯ + β1
�
= Pengamatan ke-i pada variabel tak bebas
= Pengamatan ke-i pada variabel bebas
β0
= Parameter intercept
β1, β2, …, β = Parameter koefisien regresi variabel bebas
�
= Parameter ke-i variabel kesalahan
Model diatas merupakan model regresi untuk populasi, sedangkan apabila hanya
untuk menarik sebagian berupa sampel untuk populasi secara acak, dan tidak
mengetahui regresi populasi, sehingga model populasi perlu diduga berdasarkan
model populasi sebagai berikut:
̂ = b 0+
dengan:
̂
1 1+
2 2 +⋯+
= Variabel tidak bebas (dependent)
0,
a 1, a 2,...,a n = koefisien regresi
X1, X2, X3,...,Xn = variabel bebas (independent)
Universitas Sumatera Utara
Untuk hal ini, penulis menggunakan regresi linier berganda satu variabel terikat
(dependent variabel) dan dua variabel bebas (independent variabel). Bentuk umum
regresi linier berganda tersebut, yaitu:
̂ = b� + 1X1 +
+
2X2
3X3
+⋯+ X
dengan:
= produk diversifikasi
X1 = faktor pemasaran
X2 = faktor pemahaman
= 1,2,3,...,
Untuk rumus diatas, dapat diselesaikan oleh tiga persamaan variabel yang
terbentuk:
∑ =
0
∑
1=
∑
2=
+
1∑ 1
0∑ 1 +
0∑ 2+
+
2∑ 2
1∑
+
2∑ 1 2
1∑ 2 1 +
2∑
Dengan b0, b1, b2 adalah koefisien yang ditentukan berdasarkan data hasil
pengamatan. Untuk menghitung nilai
2.11
=
− ̂ , X1 = X1 − ̂ 1 dan X2 = X2 − ̂ 2
Kesalahan Standard Estimasi
Untuk mengetahui ketepatan persamaan estimasi dapat digunakan kesalahan
standar estimasi (standard error estimate). Besarnya kesalahan standar estimasi
Universitas Sumatera Utara
menunjukkan ketepatan persamaan estimasi untuk menjelaskan nilai variabel tidak
bebas yang sesungguhnya. Semakin kecil nilai kesalahan standar estimasi, makin
tinggi ketepatan persamaan estimasi yang dihasilkan untuk menjelaskan nilai
variabel tidak bebas sesungguhnya. Sebaliknya, semakin besar nilai kesalahan
standar estimasi, makin rendah ketepatan persamaan srandar estimasi yang
dihasilkan untuk menjelaskan nilai variabel tidak bebas sesungguhnya. (Algifari,
2000. Analisa Regresi Teori, kasus dan solusi, Edisi 2) Kesalahan standar estimasi
dapat ditentukan dngan rumus:
,1,2,…,
=
√
dengan:
= nilai data sebenarnya
̂
2.12
= nilai taksiran
Koefisien Determinan
Koefisien determinasi ( 2) adalah satu ukuran yang digunakan untuk mengukur
pengaruh variabel bebas terhadap variansi variabel tidak bebas, dengan 0 <
2
< 1.
Koefisien determinasi pada regresi linear sering diartikan sebagai seberapa besar
kemampuan semua variabel bebas dalam menjelaskan varians dari variabel
terikatnya.
Secara
sederhana
koefisien
determinasi
dihitung
dengan
mengkuadratkan Koefisien Korelasi (r). Secara umum koefisien determinasi
digunakan sebagai informasi mengenai kecocokan suatu model. Dalam regresi,
koefisien determinasi di jadikan sebagai pengukuran seberapa baik garis regresi
mendekati nilai data asli yang dibuat model. Jika R2 sama dengan 1, maka angka
tersebut menunjukkan garis regresi cocok dengan data secara sempurna.
Universitas Sumatera Utara
Hipotesa:
�0: Tidak terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara semua faktor
yang mempengaruhi terhadap faktor yang dipengaruhi.
�1: Terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara semua faktor yang
mempengaruhi terhadap faktor yang dipengaruhi.
Koefisien determinasi yang dinyatakan dengan
2
digunakan untuk pengujian
regresi linier berganda yang mencakup lebih dari dua variabel adalah untuk
mengetahui proporsi keragaman total dalam variabel terikat (Y) yang dapat
dijelaskan atau diterangkan oleh variabel-variabel bebas (X) yang ada dalam
model persamaan regresi linier berganda secara bersama-sama. Maka R2
ditentukan dengan rumus, yaitu:
2
=
dengan:
� = Jumlah Kuadrat Regresi
Harga
2
yang diperoleh sesuai dengan variansi yang dijelaskan masing-masing
variabel yang tinggal dalam regresi. Hal ini mengakibatkan variasi
yang
dijelaskan penduga yang disebabkan oleh variabel yang berpengaruh saja.
2.13
Koefisien Korelasi
Setelah mendapatkan hasil jumlah pengaruh pada variabel yang diteliti
selanjutnya penulis akan mencari seberapa besar hubungan antara variabel terikat
dengan variabel bebas atau antara variabel bebas itu sendiri. Koefesien korelasi
ialah pengukuran statistik kovarian atau asosiasi antara dua variabel. Besarnya
koefesien korelasi berkisar antara +1 s/d -1. Koefesien korelasi menunjukkan
kekuatan hubungan linear dan arah hubungan dua variabel acak. Jika koefesien
Universitas Sumatera Utara
korelasi positif, maka kedua variabel mempunyai hubungan searah. Artinya jika
nilai variabel X tinggi, maka nilai variabel Y akan tinggi pula. Sebaliknya, jika
koefesien korelasi negatif, maka kedua variabel mempunyai hubungan terbalik.
Artinya jika nilai variabel Y tinggi, maka nilai variabel Y akan menjadi rendah dan
sebaliknya. Dengan kata lain koefisien korelasi sederhana (r) merupakan akar dari
koefisien determinasi. Besarnya hubungan antara variabel yang satu dengan
variabel yang lain dinyatakan dengan koefisien korelasi yang disimbolkan dengan
huruf “r”. Besarnya koefisien korelasi akan berkisar antara -1 (negatif satu)
sampai dengan +1 (positif satu).
dengan:
+ menunjukkan korelasi positif
- menunjukkan korelasi negatif
0 menunjukkan tidak adanya hubungan
Apabila koefisien korelasi mendekati + 1 atau – 1, berarti hubungan antar variabel
tersebut semakin kuat. Sebaliknya, apabila koefisien korelasi mendekati angka 0,
berarti hubungan antar variabel tersebut semakin lemah. Dengan kata lain,
besarnya nilai korelasi bersifat absolut, sedangkan tanda “ + “ atau “–“ hanya
menunjukkan arah hubungan saja.
Untuk menganalisis keterkaitan antar variabel, perlu diukur besarnya nilai
koefisien korelasi. Untuk menghitung koefisien korelasi (r) antara dua variabel
dapat digunakan rumus:
=
√
dengan:
= Koefisien korelasi antara
dan
= Variabel bebas
= Variabel terikat
Universitas Sumatera Utara
Nilai r selalu terletak antara −1 dan 1, sehingga nilai r tersebut dapat ditulis
−1≤
≤+1. Untuk
sebaliknya jika
= +1, berarti ada korelasi positif sempurna antara X dan X,
= −1, berarti korelasi negatif sempurna antara X dan Y,
sedangkan = 0, berarti tidah ada korelasi antara X dan Y.
Jika kenaikan di dalam suatu variabel diikuti dengan kenaikan didalam
variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa kedua variabel tersebut mempunyai
korelasi yang positif. Tetapi jika kenaikan didalam suatu variabel diikuti oleh
penurunan didalam variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa variabel tersebut
mempunyai korelasi yang negatif. Dan jika tidak ada perubahan pada variabel
walaupun variabel lainnya berubah maka dikatakan bahwa kedua variabel tersebut
tidak mempunyai hubungan. Interpretasi harga r akan disajikan dalam Tabel 2.4
Tabel 2.4 Interpretasi Koefisien Korelasi r
r
Interpretasi
0
Tidak berkorelasi
0,01 – 0,20
Sangat Rendah
0,21 – 0,40
Rendah
0,41 – 0,60
Agak Rendah
0,61 – 0,80
Cukup
0,81 – 0,99
Tinggi
1
Korelasi Sempurna
dengan:
= koefisien korelasi
+
= menunjukkan korelasi positif
–.
= menunjukkan korelasi negatif
0
= menunjukkan tidak ada korelasi (korelasi nihil)
Universitas Sumatera Utara
Hubungan antara variabel dapat dikelompokkan menjadi tiga jenis:
1. Korelasi positif
Terjadinya korelasi potitif apabila perubahan antara variabel yang satu
diikuti dengan variabel yang lainnya dengan arah yang sama (berbanding
lurus). Artinya variabel yang satu meningkat, maka akan diikuti
peningkatan variabel yang lainnya.
2. Korelasi negatif
Terjadinya korelasi negatif apabila perubahan antara variabel yang satu
diikuti dengan variabel yang lainnya dengan arah yang berlawanan
(berbanding terbalik). Artinya apabila variabel yang satu meningkat, maka
akan diikuti penurunan variabel lainnya.
3. Korelasi nihil
Korelasi nihil artinya tidak adanya korelasi antara variabel. Dalam hal ini
penulis menggunakan tiga variabel dalam penelitiannya, untuk hubungan
empat variabel dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai
berikut:
a.
Koefisien Korelasi antara Y dan X1
=
√
b. Koefisien Korelasi antara Y dan X2
=
√
c. Koefisien Korelasi antara X1 dan X2
=
√
Universitas Sumatera Utara
LANDASAN TEORI
2.1 Metode Analisis Data
2.1.1 Defenisi Operasi Variabel
Pada penelitian ini variabel variabel yang dioperasionalkan adalah semua variabel
yang termasuk dalam hipotesis yang telah dirumuskan. Untuk memberikan
gambaran yang jelas dan memudahkan pelaksanaan penelitian, maka defenisi
variabel-variabel yang akan diteliti sebagai berikut:
a. Variabel Pemahaman
Proses konstruktivitas social dalam memahami diversifikasi produk, tidak
hanya memahami makna diversifikasi, tetapi juga pemanfaatan pengetahuan
pembaca yang berhubungan dengan diversifikasi.
b. Variabel Pemasaran
Proses yang dilalui oleh petani untuk memasarkan diversifikasi produk
dimulai dari peminat produk, persaingan penjualan dan tempat pemasaran
produk.
c. Variabel Diversifikasi
Diversifikasi produk adalah upaya yang dilakukan pengusaha/produsen/
perusahaan untuk mengusahakan atau memasarkan beberapa produk yang
sejenis untuk mengusahakan atau memasarkan beberapa produk yang sejenis
dengan produk yang sudah dipasarkan sebelumnya.
Diversifikasi produk didefinisikan sebagai suatu perluasan pemilihan barang dan
jasa yang dijual oleh perusahaan dengan jalan menambah produk baru atau
memperbaiki tipe, warna, mode, ukuran, jenis dari produk yang sudah ada dalam
rangka memperoleh laba maksimal (Effendi, 1996:109).
Defenisi variabel yang diteliti:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.1. Defenisi Variabel
Variabel
Defenisi Variabel
Proses konstruktivitas sosial
dalam
Faktor
Pemahaman
(X1)
memahami
diversifikasi
hanya
produk,
tidak
memahami
diversifikasi,
makna
tetapi
pemanfaatan
Skala
Indikator
juga
pengetahuan
pembaca yang berhubungan
a. Keterkaitan antar
konsep
dan
mengaplikasikan
konsep
Slaka
likert
b. Pengembangan
konsep
dengan diversifikasi
Faktor
Pemasaran
(X2)
Proses
yang
petani
untuk
dilalui
oleh
memaasarkan
produk diversifikasi dimulai
dari
peminat
persaingan
produk,
penjualan,
dan
a. Peminat
b. Persaingan
Slaka
likert
c. tempat pemasaran
tempat pemasaran produk.
Diversifikasi
produk
didefinisikan sebagai suatu
perluasan pemilihan barang
dan jasa yang dijual oleh
Diversifikasi perusahaan
Produk
(Y)
dengan
jalan
menambah produk baru atau
memperbaiki
mode,
tipe,
ukuran,
warna,
jenis
dari
produk yang sudah ada dalam
rangka
memperoleh
a. nilai suatu
produk
meningkat.
b. Lebih bnyak
macam produk
Skala
likert
c. Laba yang
maksimum
laba
maksimal
Universitas Sumatera Utara
2.2 Pengukuran Variabel
Pengukuran yang dilakukan oleh penulis dalam proses pengolahan data adalah
dengan menggunakan skala likert. Skala likert digunakan untuk mengukur sikap,
pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomena sosial.
(Ginting dan situmorang, 2008:121) pada penelitian ini responden memilih salah
satu dari jawaban yang diberi skor tertentu. Skor responden kemudian
dijumlahkan dan jumlah ini merupakan total skor. Total skor inilah yang
ditafsirkan sebagai posisi responden dalam skala likert.
Peneliti memberi lima alternative jawab kepada responden, dengan
menggunakan skala 1 sampai 5 untuk keperluan analisis kuantitatif penelitian ini
yang dapat dilihat pada table 2.2 berikut:
Tabel 2.2
Alternatif Jawaban Responden
No
Skala Pengukuran
Skor
1
Iya
5
2
Sebagian Besar
4
3
Ragu ragu
3
4
Sebagian Kecil
2
5
Tidak
1
Sumber : Usman Husain, M.Pd Pengantar Statistik
2.2 Tehnik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan:
a. Kuesioner
Penelitian menyebarkan kuesioner yang berisi daftar pernyataan kepada
responden
penelitian
mengenai
pengaruh
faktor
pemasaran
dan
pemahaman terhadap diversifikasi produk.
Universitas Sumatera Utara
b. Studi dokumentasi
Studi dokumentasi dilakukan dengan memperoleh data dengan cara
mengumpulkan dan mempelajari data dari buku-buku pendukung, jurnal
mahasiswa, data internet yang berhubungan dengan peneliti.
2.3 Populasi dan Sampel
Suharsimi Arikunto (1998) pengumpulan sumber informasi yang tersedia secara
tepat dimaksudkan untuk mengoptimalkan informasi dari target yang lebih
spesifik, atau sesuai dengan kriteria yang diinginkan oleh peneliti.
Pengambilan sampel didasarkan atas tujuan tertentu dengan pertimbangan
seperti: fokus penelitian, pertimbangan ilmiah, alasan keterbatasan waktu, tenaga
dan dana, sehingga tidak dapat mengambil sampel yang besar dan jauh.
Suharsimi arikunto (1998) mengatakan untuk menyempurnakan penggunaan
teknik sampel berstrata dan atau wilayah, dimana banyaknya subyek yang belum
tentu berstrata dan atau perbedaan ciri wilayah yang tidak sama, sehingga
ditentukan seimbang atau sebanding dengan banyaknya subyek dalam masingmasing strata dan atau wilayah.
Populasi dalam penelitian ini adalah desa yang mempunyai luas lahan
salak yang lebih luas di Kecamatan Angkola Barat di Kabupaten Tapanuli
Selatan. Pada tahun 2015 Kecamatan Angkola Barat mempunyan 14
desa/kelurahan, peneliti memilih 6 desa yang dapat mewakili golongan. peneliti
mengambil 30 sampel dan dibagi secara merata ditiap desa. Setiap desa memiliki
5 responden yang dilakukan secara acak.
Penggolongan pengambilan sampel penelitian berdasarkan banyak desa
yang memiliki luas lahan salak lebih luas adalah sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
Table 2.3. Penggolongan Sampel Penelitian
No
Desa/kelurahan
Luas (Km2)
1
Parsalakan
28,60
2
Simatorkis
26,70
3
Sitinjak
18,70
4
Panobasan
14,60
5
Sitaratoit
12,00
6
Sibangkua
7,10
Sumber : Kantor camat Kecamatan Angkola Barat
2.3.1
Jenis dan Sumber Data
Peneliti menggunakan 2 (dua) jenis data didalam melakukan penelitian untuk
membantu memecahkan masalah, yaitu:
c.
Data primer
Menurut Suliyanto (2006:131) Data primer adalah data yang dikumpulkan sendiri
oleh peneliti langsung dari sumber pertama. Dalam penelitian ini data primer
diperoleh secara langsung dari responden terpilih pada lokasi penelitian yaitu
petani salak Kecamatan Angkola Barat Kabupaten Tapanuli Selatan. Data primer
diperoleh dengan menggunakan kuisioner kepada responden terpilih yang
berisikan pernyataan mengenai variabel penelitian.
d. Data Sekunder
Menurut suliyanto(2006:131) Data sekunder adalah data yang diterbitkan atau
digunakan oleh organisasi yang bukan pengelolanya. Data sekunder ini diperoleh
peneliti dari sumber sumber lain yang telah diolah seperti buku-buku penunjang,
jurnal mahasiswa, hasil lapangan dan data internet yang berhubungan dengan
penelitian.
Universitas Sumatera Utara
2.4 Uji Asumsi Klasik
Valid artinya data yang diperoleh melalui kuesioner dapat menjawab tujuan
penelitian ini, sedangkan realiabel artinya konsisten atau stabil bila digunakan
untuk penelitian lain.
a.
Uji normalitas
Menurut Umar (2008, hal :77), uji normalitas berguna untuk mengetahui apakah
variabel dependen, independen atau keduanya berdistribusi normal, mendekati
distribusi normal atau tidak. Mendeteksi apakah data berdistribusi normal atau
tidak, dapat diketahui dengan menggambarkan penyebaran data melalui sebuah
grafik.
Jika data menyebar disekitar garis diagonalnya, model regresi memenuhi
asumsi normalitas dan jika data menyebar jauh dari garis diagonal (tidak
mengukiti arah garis diagonal), maka model regresi tidak memenuhi asumsi
normalitas.
2.5 Uji Validitas dan realiabilitas Instrumen
a. Uji Validitas
Menurut Sugiyono (2006:106), instrument yang valid berarti alat ukur yang
digunakan untuk mendapatkan data (mengukur) itu valid. Teknik yang digunakan
untuk mengukur validitas butir pertanyaan kuesioner adalah korelasi produk
momen (correlation product moment, bivariate correlation ) antara skor setiap
butir pertanyaan dengan skor total sehingga sering disebut sebagai inter item –
total correlation. Formula yang digunakan untuk itu adalah sebagai berikut :
√∑
∑
∑
̈
Universitas Sumatera Utara
Keterangan:
Xij
= Skor responden ke-j pada butir pertanyaan i
Ẍi
= Rata – rata skor butir pertanyaan i
tj
= Total skor seluruh pertanyaan untuk responden ke-j
̈
= Rata – rata Total skor
ri
= Korelasi antara butir pertanyaan ke-I dengan total skor
dalam uji validitas pengambilan keputusan adalah:
1. Jika r hitung > r tabel, maka pernyatan tersebut dinyatakan valid
2. Jika r hitung < r tabel maka pernyataan tersebut dinyatakan tidak valid
b. Uji realiabilitas
Uji reabilitas dilakukan untuk mengukur tingkat konsistensi antara hasil
pengamatan dengan instrument atau alat ukur yang digunakan pada waktu yang
berbeda. Pernyatan yang sudah valid dalam uji validitas akan ditentukan reabilitas
dengan kriteria sebagai berikut:
1. Jika r alpha positif atau > r tabel maka pernyataan reliabel
2. Jika r alpha negative atau < r tabel maka pernyatan tidak reliabel
2.6 Pengujian Hipotesis
a. Uji Signifikan Parsial atau Individu (Uji-t)
Dilakukan untuk menguji secara parsial setiap variabel bebas (X) yaitu
pemasaran dan pemahaman apakah mempunyai pengaruh yang signifikan
terhadap variabel terikat (Y) yaitu diversifikasi produk.
Kriteria pengujiannya adalah sebagai berikut:
H0 : b1 = 0 (faktor pemasaran tidak berpengaruh secara parsial terhadap
diversifikasi produk buah salak)
H1 : b1 ≠ 0 (faktor pemasaran berpengaruh secara parsial terhadap
diversifikasi produk buah salak)
Universitas Sumatera Utara
H0
: b2 = 0 (faktor pemahaman tidak berpengaruh secara parsial
terhadap diversifikas produk buah salak)
H1
: b2 ≠ 0 (faktor pemahaman berpengaruh secara parsial terhadap
diversifikasi produk buah salak)
Rumus:
Ketarangan :
b1 = koefisien regresi untuk variabel independen
standar error koefisien regresi untuk variabel independen
Dalam hal ini, t
hitung
dibandingkan dengan t
tabel
dengan tingkat kepercayan
(confidence interval) 95% atau a= 5% dengan ketentuan sebagai berikut :
1. Jika t hitung ≤ t tabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak.
2. Jika t hitung > t tabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima
b. Uji Signifikan Simultan atau Gabungan (Uji F)
Kriteria Pengujian hipotesis untuk uji serempak (uji F) adalah:
H0 : b1, b2 = 0 (Faktor pemasaran dan pemahaman tidak berpengaruh
terhadap diversifikasi produk)
H1 : b1, b2 ≠ 0 (Faktor pemasaran dan pemahaman berpengaruh terhadap
diversifikasi produk.
Rumus:
Universitas Sumatera Utara
Keterangan:
K
= jumlah variabel
n
= jumlah sampel
JKreg
= jumlah kuadrat regresi
JKres
= jumlah kuadrat residu
Dalam hal ini, Fhitung dibandingkan dengan Ftabel dengan tingkat kepercayan
(confidence interval) atau a = 5% dengan ketentuan sebagai berikut:
1. Jika Fhitung ≤ Ftabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak
2. Jika Fhitung > Ftabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima
2.7 Pengertian Regresi
Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Sir Francis Galton pada tahun
1886. Secara umum, analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai
ketergantungan satu variabel dependen (terikat) dengan satu atau lebih variabel
independent (variabel penjelas/bebas), dengan tujuan untuk mengestimasi atau
memprediksi rata-rata populasi atau nilai rata-rata variabel dependen berdasarkan
nilai variabel independen yang diketahui. Hasil analisis regresi adalah berupa
koefisien regresi untuk masing-masing variabel independent. Koefisien ini
diperoleh dengan cara memprediksi nilai variabel dependen dengan suatu
persamaan.
2.8 Analisis Regresi Linier
Analisis regresi linier adalah salah satu analisis yang paling populer dan luas
pemakaiannya. Analisis regresi dipakai secara luas untuk melakukan prediksi dan
ramalan, Analisis ini juga digunakan untuk memahami variabel bebas mana saja
yang berhubungan dengan variabel terikat, dan untuk mengetahui bentuk-bentuk
hubungan tersebut. Untuk mempelajari hubungan-hubungan antara beberapa
variabel, analisis ini terdiri dari dua bentuk, yaitu:
Universitas Sumatera Utara
1. Analisis Regresi Sederhana (simple analisis regresi)
2. Analisis Regresi Berganda (multipe analisis regresi)
Analisis regresi sederhana merupakan hubungan antara dua variabel yaitu variabel
bebas (independent variabel) dan variabel tak bebas (dependent variabel).
Sedangkan analisis regresi berganda merupakan hubungan antara tiga variabel
atau lebih, yaitu sekurang-kurangnya dua variabel bebas dan satu variabel tak
bebas.
2.9 Regresi Linier Sederhana
Regresi linier sederhana adalah hubungan secara linier antara satu variabel
independen (X) dengan variabel dependen (Y). Analisis regresi linier sederhana
dipergunakan untuk mengetahui arah hubungan antara variabel tidak bebas
dengan variabel bebas apakah positif atau negatif dan untuk memprediksi nilai
dari variabel tak bebas apabila nilai variabel bebas mengalami kenaikan atau
penurunan. Data yang digunakan biasanya berskala interval atau rasio.
Rumus regresi linier sederhana adalah sebagai berikut:
̂=
Dengan:
̂
X
+
x
= Variabel tak bebas
= Variabel bebas
= Parameter intercept
= Parameter koefisien regresi variabel bebas
2.10
Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda adalah hubungan secara linier antara dua atau
lebih variabel bebas (X1, X2,…, X ) dengan variabel tidak bebas (Y). Analisis ini
digunakan untuk mengetahui arah hubungan antara variabel tak bebas dengan
Universitas Sumatera Utara
variabel tidak bebas apakah masing-masing variabel bebas berhubungan positif
atau negatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel tidak bebas apabila nilai
variabel bebas mengalami kenaikan atau penurunan. Data yang digunakan
biasanya berskala interval atau rasio.
Analisis regresi linier berganda sebenarnya sama dengan analisis regresi
linier sederhana, hanya variabel bebasnya lebih dari satu variabel penduga. Tujuan
analisis regresi linier berganda adalah untuk mengukur intensitas hubungan antara
dua variabel atau lebih dan memuat prediksi/perkiraan nilai
atas nilai . Bentuk
persamaan regresi linier sederhana yang mencakup dua atau lebih variabel, yaitu:
= β0 + β1
1
+ β2
dengan:
2
+ ⋯ + β1
�
= Pengamatan ke-i pada variabel tak bebas
= Pengamatan ke-i pada variabel bebas
β0
= Parameter intercept
β1, β2, …, β = Parameter koefisien regresi variabel bebas
�
= Parameter ke-i variabel kesalahan
Model diatas merupakan model regresi untuk populasi, sedangkan apabila hanya
untuk menarik sebagian berupa sampel untuk populasi secara acak, dan tidak
mengetahui regresi populasi, sehingga model populasi perlu diduga berdasarkan
model populasi sebagai berikut:
̂ = b 0+
dengan:
̂
1 1+
2 2 +⋯+
= Variabel tidak bebas (dependent)
0,
a 1, a 2,...,a n = koefisien regresi
X1, X2, X3,...,Xn = variabel bebas (independent)
Universitas Sumatera Utara
Untuk hal ini, penulis menggunakan regresi linier berganda satu variabel terikat
(dependent variabel) dan dua variabel bebas (independent variabel). Bentuk umum
regresi linier berganda tersebut, yaitu:
̂ = b� + 1X1 +
+
2X2
3X3
+⋯+ X
dengan:
= produk diversifikasi
X1 = faktor pemasaran
X2 = faktor pemahaman
= 1,2,3,...,
Untuk rumus diatas, dapat diselesaikan oleh tiga persamaan variabel yang
terbentuk:
∑ =
0
∑
1=
∑
2=
+
1∑ 1
0∑ 1 +
0∑ 2+
+
2∑ 2
1∑
+
2∑ 1 2
1∑ 2 1 +
2∑
Dengan b0, b1, b2 adalah koefisien yang ditentukan berdasarkan data hasil
pengamatan. Untuk menghitung nilai
2.11
=
− ̂ , X1 = X1 − ̂ 1 dan X2 = X2 − ̂ 2
Kesalahan Standard Estimasi
Untuk mengetahui ketepatan persamaan estimasi dapat digunakan kesalahan
standar estimasi (standard error estimate). Besarnya kesalahan standar estimasi
Universitas Sumatera Utara
menunjukkan ketepatan persamaan estimasi untuk menjelaskan nilai variabel tidak
bebas yang sesungguhnya. Semakin kecil nilai kesalahan standar estimasi, makin
tinggi ketepatan persamaan estimasi yang dihasilkan untuk menjelaskan nilai
variabel tidak bebas sesungguhnya. Sebaliknya, semakin besar nilai kesalahan
standar estimasi, makin rendah ketepatan persamaan srandar estimasi yang
dihasilkan untuk menjelaskan nilai variabel tidak bebas sesungguhnya. (Algifari,
2000. Analisa Regresi Teori, kasus dan solusi, Edisi 2) Kesalahan standar estimasi
dapat ditentukan dngan rumus:
,1,2,…,
=
√
dengan:
= nilai data sebenarnya
̂
2.12
= nilai taksiran
Koefisien Determinan
Koefisien determinasi ( 2) adalah satu ukuran yang digunakan untuk mengukur
pengaruh variabel bebas terhadap variansi variabel tidak bebas, dengan 0 <
2
< 1.
Koefisien determinasi pada regresi linear sering diartikan sebagai seberapa besar
kemampuan semua variabel bebas dalam menjelaskan varians dari variabel
terikatnya.
Secara
sederhana
koefisien
determinasi
dihitung
dengan
mengkuadratkan Koefisien Korelasi (r). Secara umum koefisien determinasi
digunakan sebagai informasi mengenai kecocokan suatu model. Dalam regresi,
koefisien determinasi di jadikan sebagai pengukuran seberapa baik garis regresi
mendekati nilai data asli yang dibuat model. Jika R2 sama dengan 1, maka angka
tersebut menunjukkan garis regresi cocok dengan data secara sempurna.
Universitas Sumatera Utara
Hipotesa:
�0: Tidak terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara semua faktor
yang mempengaruhi terhadap faktor yang dipengaruhi.
�1: Terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara semua faktor yang
mempengaruhi terhadap faktor yang dipengaruhi.
Koefisien determinasi yang dinyatakan dengan
2
digunakan untuk pengujian
regresi linier berganda yang mencakup lebih dari dua variabel adalah untuk
mengetahui proporsi keragaman total dalam variabel terikat (Y) yang dapat
dijelaskan atau diterangkan oleh variabel-variabel bebas (X) yang ada dalam
model persamaan regresi linier berganda secara bersama-sama. Maka R2
ditentukan dengan rumus, yaitu:
2
=
dengan:
� = Jumlah Kuadrat Regresi
Harga
2
yang diperoleh sesuai dengan variansi yang dijelaskan masing-masing
variabel yang tinggal dalam regresi. Hal ini mengakibatkan variasi
yang
dijelaskan penduga yang disebabkan oleh variabel yang berpengaruh saja.
2.13
Koefisien Korelasi
Setelah mendapatkan hasil jumlah pengaruh pada variabel yang diteliti
selanjutnya penulis akan mencari seberapa besar hubungan antara variabel terikat
dengan variabel bebas atau antara variabel bebas itu sendiri. Koefesien korelasi
ialah pengukuran statistik kovarian atau asosiasi antara dua variabel. Besarnya
koefesien korelasi berkisar antara +1 s/d -1. Koefesien korelasi menunjukkan
kekuatan hubungan linear dan arah hubungan dua variabel acak. Jika koefesien
Universitas Sumatera Utara
korelasi positif, maka kedua variabel mempunyai hubungan searah. Artinya jika
nilai variabel X tinggi, maka nilai variabel Y akan tinggi pula. Sebaliknya, jika
koefesien korelasi negatif, maka kedua variabel mempunyai hubungan terbalik.
Artinya jika nilai variabel Y tinggi, maka nilai variabel Y akan menjadi rendah dan
sebaliknya. Dengan kata lain koefisien korelasi sederhana (r) merupakan akar dari
koefisien determinasi. Besarnya hubungan antara variabel yang satu dengan
variabel yang lain dinyatakan dengan koefisien korelasi yang disimbolkan dengan
huruf “r”. Besarnya koefisien korelasi akan berkisar antara -1 (negatif satu)
sampai dengan +1 (positif satu).
dengan:
+ menunjukkan korelasi positif
- menunjukkan korelasi negatif
0 menunjukkan tidak adanya hubungan
Apabila koefisien korelasi mendekati + 1 atau – 1, berarti hubungan antar variabel
tersebut semakin kuat. Sebaliknya, apabila koefisien korelasi mendekati angka 0,
berarti hubungan antar variabel tersebut semakin lemah. Dengan kata lain,
besarnya nilai korelasi bersifat absolut, sedangkan tanda “ + “ atau “–“ hanya
menunjukkan arah hubungan saja.
Untuk menganalisis keterkaitan antar variabel, perlu diukur besarnya nilai
koefisien korelasi. Untuk menghitung koefisien korelasi (r) antara dua variabel
dapat digunakan rumus:
=
√
dengan:
= Koefisien korelasi antara
dan
= Variabel bebas
= Variabel terikat
Universitas Sumatera Utara
Nilai r selalu terletak antara −1 dan 1, sehingga nilai r tersebut dapat ditulis
−1≤
≤+1. Untuk
sebaliknya jika
= +1, berarti ada korelasi positif sempurna antara X dan X,
= −1, berarti korelasi negatif sempurna antara X dan Y,
sedangkan = 0, berarti tidah ada korelasi antara X dan Y.
Jika kenaikan di dalam suatu variabel diikuti dengan kenaikan didalam
variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa kedua variabel tersebut mempunyai
korelasi yang positif. Tetapi jika kenaikan didalam suatu variabel diikuti oleh
penurunan didalam variabel lain, maka dapat dikatakan bahwa variabel tersebut
mempunyai korelasi yang negatif. Dan jika tidak ada perubahan pada variabel
walaupun variabel lainnya berubah maka dikatakan bahwa kedua variabel tersebut
tidak mempunyai hubungan. Interpretasi harga r akan disajikan dalam Tabel 2.4
Tabel 2.4 Interpretasi Koefisien Korelasi r
r
Interpretasi
0
Tidak berkorelasi
0,01 – 0,20
Sangat Rendah
0,21 – 0,40
Rendah
0,41 – 0,60
Agak Rendah
0,61 – 0,80
Cukup
0,81 – 0,99
Tinggi
1
Korelasi Sempurna
dengan:
= koefisien korelasi
+
= menunjukkan korelasi positif
–.
= menunjukkan korelasi negatif
0
= menunjukkan tidak ada korelasi (korelasi nihil)
Universitas Sumatera Utara
Hubungan antara variabel dapat dikelompokkan menjadi tiga jenis:
1. Korelasi positif
Terjadinya korelasi potitif apabila perubahan antara variabel yang satu
diikuti dengan variabel yang lainnya dengan arah yang sama (berbanding
lurus). Artinya variabel yang satu meningkat, maka akan diikuti
peningkatan variabel yang lainnya.
2. Korelasi negatif
Terjadinya korelasi negatif apabila perubahan antara variabel yang satu
diikuti dengan variabel yang lainnya dengan arah yang berlawanan
(berbanding terbalik). Artinya apabila variabel yang satu meningkat, maka
akan diikuti penurunan variabel lainnya.
3. Korelasi nihil
Korelasi nihil artinya tidak adanya korelasi antara variabel. Dalam hal ini
penulis menggunakan tiga variabel dalam penelitiannya, untuk hubungan
empat variabel dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai
berikut:
a.
Koefisien Korelasi antara Y dan X1
=
√
b. Koefisien Korelasi antara Y dan X2
=
√
c. Koefisien Korelasi antara X1 dan X2
=
√
Universitas Sumatera Utara