Untuk menganalisa data yang diperoleh dari responden digunakan analisis kuantitatif, yaitu analisa berdasarkan metode statistik dan mengklasifikasikan data ke dalam kategori tertentu dengan menggunakan tabel untuk mempermudah analisa. Analisis data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan :
1. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan jawaban responden pada angket penelitian. Kemudian untuk menentukan kategori jawaban responden terhadap masing-masing alternatif jawaban apakah tergolong sangat tidak setuju, tidak setuju, ragu-ragu, setuju dan sangat setuju terlebih dahulu menentukan interval dengan cara:
bilangan Banyaknya dah Skor teren -nggi Skor terti Sehingga diperoleh : 8 . 0 5 1 -5
Dengan demikian, dapat ditentukam kategori jawaban responden masing-masing variabel yaitu :
a. Skor untuk kategori sangat setuju = 4,20 > rata-rata > 5,00
b. Skor untuk kategori setuju = 3,42 > rata-rata > 4,20 c. Skor untuk kategori ragu-ragu
=2,61 > rata-rata > 3,42
d. Skor untuk kategori tidak setuju =1,80 > rata-rata > 2,61
e. Skor untuk kategori sangat tidak setuju =1,00 > rata-rata > 1,80
2. Analisa Regresi Berganda
Digunakan untuk mengetahui apakah antara variabel bebas dengan variabel terikat mempunyai pengaruh yang berarti atau tidak, dan di uji hanya menggunakan satu variabel bebas. Apabila masing- masing variabel bebas mempunyai kontribusi terhadap perubahan naik atau turunnya nilai variabel terkait, maka ada pengaruh secara signifikan terhadap variabel Y (Gujarati, 1999 : 91), dengan rumus sebagai berikut :
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 +……+ e ...(3.3) Dimana:
Y = Variabel terikat a = Konstanta/intersept X1 = dimensi kualitas
X2 = pengendalian mutu kualitas X3 = kondisi sanitasi
X4 = standar kualitas air bersih X5 = proses pengolahan air bersih X6 = proses penjernihan air
b1 = Koefisien regresi antara X1 dan Y b2 = Koefisien regresi antara X2 dan Y b3 = Koefisien regresi antara X3 dan Y b4 = Koefisien regresi antara X4 dan Y b5 = Koefisien regresi antara X5 dan Y b6 = Koefisien regresi antara X6 dan Y e = Standar error
3. Pengujian Hipotesis (Statistik) a. Uji Linearitas (F)
Uji linearitas digunakan untuk mengetahui hubungan linear atau tidak antara variabel X terhadap variabel Y. Hal ini dilakukan sebagai syarat dilakukannya uji pengaruh. Artinya jika hubungan kedua variabel linear, maka uji pengaruh dapat dilakukan dan
sebaliknya jika hubungan kedua variabel tidak linear, maka uji pengaruh tidak dapat dilakukan.
1) Hipotesis yang diuji
Asumsi/dasar dalam uji pengaruh yang digunakan adalah:
- Jika F hitung < dari F tabel (0,05), atau dengan melihat nilai Sig. > dari F tabel, maka tidak signifikan (menolak Ha dan menerima Ho).
- Jika F hitung > dari F tabel (0,05), atau dengan melihat nilai Sig. < dari F tabel, maka dapat dikatakan signifikan (menerima Ha dan menolak Ho).
2) Taraf uji α = 0,05 dengan derajat kebebasan dk = n - k – 1 Merumuskan Hipotesis Statistik.
a) Ho : = 0
Artinya : Dimensi Kualitas, Pengendalian Mutu, Kondisi Sanitasi, Standar Kualitas Air Bersih, Proses Pengolahan air Bersih, Proses Penjernihan Air (sendiri-sendiri) tidak berpengaruh terhadap Kualitas Air.
b) Ha : ≠ 0
Artinya Dimensi Kualitas, Pengendalian Mutu, Kondisi Sanitasi, Standar Kualitas Air Bersih, Proses Pengolahan air Bersih, Proses Penjernihan Air (sendiri-sendiri) berpengaruh terhadap Kualitas Air.
3) F hitung dengan rumus: F = R2/ K ...(3.4) (1-R)2/(n-k-1) Dimana: F = F hitung R2/ k = kosfisien determinasi n-k-1 = derajat kebebasan b. Uji Parsial (t)
Uji parsial digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel X terhadap variabel Y secara tersendiri.
1) Hipotesis yang diuji
Asumsi/dasar pengambilan penelitian yang digunakan adalah: - Jika t hitung < dari t tabel (0,05), atau dengan melihat nilai Sig.
> dari t tabel, maka tidak signifikan (menolak Ha dan menerima Ho). Artinya variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat.
- Jika t hitung > dari t tabel (0,05), atau dengan melihat nilai Sig. < dari F tabel, maka dikatakan signifikan (menerima Ha dan menolak Ho). Artinya variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat.
2) Taraf uji α = 0,05 dengan derajat kebebasan dk = n - (k +1) 3) T hitung dengan rumus:
t = b1 ...(3.5) SEb1
Dimana :
t = t hitung
b1 = koefisien regresi
SEb1 = standar error koefisien regresi c. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengetahui besarnya sumbangan atau kontribusi dari keseluruhan variabel bebas (X1, X2, X3, X4, X5,X6) pengaruhnya terhadap variabel terkait (Y), sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel bebas yang tidak dimasukkan kedalam model regresi. Model dianggap baik apabila hasil dari koefisien determinasi sama dengan nilai satu, atau mendekati nilai satu (Gujarati, 1995 : 131)
2. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel terkait dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Pada prinsipnya normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal pada grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambilan keputusan menurut Ghozali (2002: 79), yaitu :
1) Jika data (titik) menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2) Jika data (titik) menyebar jauh dari garis diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah homoskedastisitas atau tidak heteroskedastisitas. Menurut Gujarati dalam Ghozali (2005) bahwa salah satu cara utuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas adalah dengan melakukan uji Glejer yaitu dengan meregres nilai absolut residual terhadap variabel independen. Uji Glejer dengan menggunakan SPSS 12.0 for Windows, apabila variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel independen nilai absolut Ut (Abs Ut), maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas.
c. Uji Autokolerasi
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi berganda ada kolerasi atara variabel pengganggu (et) pada periode
tertentu dengan variabel pengganggu periode sebelumnya (et-1). Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokolerasi (Alhusin, 2003: 102). Model regresi yang bebas dari autokolerasi dapat dilihat dari nilai Durbin- Waston yang diinterpretasikan sebagai berikut :
< 1,10 adalah ada autokolerasi 1,10 – 1,54 adalah tidak ada kesimpulan 1,55 - 2,46 adalah tidak ada autokolerasi 2,46 – 2,90 adalah tidak ada kesimpulan > 2,91 adalah ada autokolerasi