BAB IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
C. Analisis Data Penelitian
Sebelum dilakukan analisis data untuk melakukan uji hipotesis, maka data penelitian harus dilakukan uji asumsi dasar dan uji asumsi klasik terlebih dahulu. Uji asumsi dasar meliputi uji normalitas dan uji linearitas. Uji asumsi klasik meliputi uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi,. Perhitungan analisis dalam perhitungan ini menggunakan program Statistical Product and Service Solution (SPSS) versi 17.0.
1. Uji asumsi Dasar
a. Uji normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data penelitian berdistribusi normal atau tidak. Data yang mempunyai distribusi normal
berarti mempunyai sebaran yang normal pula, yang berarti data dianggap dapat mewakili populasi. Uji ini dilakukan dengan menggunakan teknik Kolmogorov-Smirnov Goodness of Fit Test. Apabila signifikansi untuk seluruh variabel lebih besar dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa data pada variabel berdistribusi normal (Priyatno, 2008). Hasil uji normalitas ketiga variabel dapat diihat pada tabel berikut:
Tabel 14 Hasil Uji Normalitas
Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Statistic Df Sig. Statistic Df Sig.
Stres padaIbu yang Memiliki Anak Autis .137 38 .071 .943 38 .053 Penerimaan Diri .084 38 .200* .975 38 .557 Dukungan Sosial .139 38 .060* .957 38 .146
a. Lilliefors Significance Correction
*.This is a lower bound of the true significance
Tabel pada kolom Kolmogorov-Smirnov di atas menunjukkan bahwa nilai signifikansi untuk stres pada ibu yang memiliki anak autis sebesar 0,071; untuk penerimaan diri sebesar 0,200; dan untuk dukungan sosial sebesar 0,060. Signifikansi untuk seluruh variabel lebih besar dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa data pada variabel stres pada ibu yang memiliki anak autis, penerimaan diri, dan dukungan sosial berdistribusi normal. angka statistik menunjukkan semakin kecil nilainya, maka distribusi data semakin normal.
b. Uji linearitas
Uji linearitas bertujuan untuk mengetahui apakah dua variabel mempunyai hubungan yang linear atau tidak secara signifikan. Uji ini biasanya digunakan sebagai prasyarat dalam analisis korelasi atau regresi linear. Pengujian pada taraf signifikansi 0,05 mempunyai arti bahwa dua variabel dikatakan mempunyai hubungan yang linear apabila signifikansi (linearity) kurang dari 0,05 (Priyatno, 2008).
Tabel 15
Hasil Uji Linearitas Penerimaan Diri dengan Stres ANOVA Table Sum of Squares df Mean Square F Sig. Stres pada Ibu yang Memiliki Anak Autis * Penerimaan Diri Between Groups (Combined) 4009.395 25 160.376 1.612 .195 Linearity 1990.602 1 1990.602 20.006 .001 Deviation from Linearity 2018.793 24 84.116 .845 .652 Within Groups 1194.00 12 99.500 Total 5203.395 37 Tabel 16
Hasil Uji Linearitas Dukungan Sosial dengan Stres ANOVA Table Sum of Squares df Mean Square F Sig. Stres pada Ibu yang Memiliki Anak Autis* Dukungan Sosial Between Groups (Combined) 4544.728 26 174.797 2.919 .033 Linearity 2031.380 1 2031.380 33.925 .000 Deviation from Linearity 2513.348 25 100.534 1.679 .186 Within Groups 658.667 11 59.879 Total 5203.395 37
Tabel di atas menunjukkan bahwa hubungan antara variabel penerimaan diri dengan stres pada ibu yang memiliki anak autis menghasilkan nilai signifikansi pada linearity sebesar 0,001. Signifikansi kurang dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan yang linier antara variabel penerimaan diri dengan stres pada ibu yang memiliki anak autis. Pada pengujian linearitas variabel dukungan sosial dengan stres pada ibu yang memiliki anak autis dihasilkan nilai signifikansi 0,000. Signifikansi kurang dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan yang linier antara variabel dukungan sosial dengan stres pada ibu yang memiliki anak autis.
2. Uji Asumsi Klasik
a. Uji multikolinearitas
Uji multikolinearitas dilakukan untuk mengetahui ada atau tidaknya korelasi antar variabel prediktor pada model regresi. Pada model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel prediktor. Jika nilai Variance Inflation Factor (VIF) tidak lebih dari 5 dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,10, maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolinearitas (Priyatno, 2008). Hasil uji multikolinearitas dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 17
Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 184.105 17.765 10.363 .000 Penerimaan Diri -.320 .151 -.360 -2.126 .041 .538 1.860 Dukungan Sosial -.313 .140 -.380 -2.243 .031 .538 1.860
a. Dependent Variable: Stres pada Ibu yang Memiliki Anak Autis
Dari hasil di atas dapat diketahui nilai Variance Inflation Factor (VIF) kedua variabel prediktor, yaitu Penerimaan Diri dan Dukungan Sosial adalah 1,860. Nilai tersebut lebih kecil dari 5 dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,10, sehingga dapat diketahui bahwa tidak terjadi persoalan multikolinearitas antarvariabel independen.
b. Uji heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk mengetahui adanya penyimpangan asumsi klasik heteroskedastisitas, yaitu adanya ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi (Priyatno, 2008). Hasil uji heteroskedastisitas dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 18
Hasil Uji Heteroskedastisitas Lnei2 dengan LnX1
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 31.377 20.675 1.518 .138 lnx1 -5.656 4.139 -.222 -1.367 .180
a. Dependent Variable: lnei2
Tabel 19
Hasil Uji Heteroskedastisitas Lnei2 dengan LnX2
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 13.043 21.256 .614 .543 lnx2 -1.962 4.206 -.078 -.467 .644
a. Dependent Variable: lnei2
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai Thitung adalah -1,367 dan -0,467, sedangkan nilai Nilai t tabel dapat dicari dengan df = n 2 atau df = 38 2 = 36 pada pengujian dua ekor (signifikansi 0,025), didapat nilai Ttabel sebesar 2,028. Karena nilai Thitung (-1,367 dan -0,467) berada pada
Lnei2 dengan LnX1 dan Lnei2 dengan LnX2 tidak ada gejala heterokedastisitas.
c. Uji Autokorelasi
Pengujian autokorelasi adalah suatu model yang bertujuan untuk mengetahui adakah korelasi antara variabel pengganggu pada periode tertentu dengan variabel pengganggu periode sebelumnya. Cara untuk menguji autokorelasi ini menggunakan teknik uji Durbin Watson. Apabila nilai DW lebih besar dari dL dan tidak melebihi dari 4-dL, maka tidak terdapat autokorelasi. Selain itu, apabila nilai DW terletak antara dU dan 4-dU, maka hipotesis nol diterima, yang berarti tidak ada autokorelasi (Priyatno, 2008). Hasil uji autokorelasi dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 20 Hasil Uji Autokorelasi
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .678a .460 .429 8.959 1.681
a. Predictors: (Constant), Dukungan Sosial, Penerimaan Diri b. Dependent Variable: Stres pada Ibu yang Memiliki Anak Autis
Tabel di atas menunjukkan bahwa hasil uji Durbin-Watson sebesar 1,681, sedangkan dari tabel DW dengan signifikansi 0,05 dan jumlah data (n) = 38, k (jumlah variabel independen) = 2, diperoleh nilai dL sebesar 1,373 serta dU sebesar 1,594. Nilai DW lebih besar dari dL dan tidak melebihi dari 4-dL (2,627), selain itu nilai DW juga terletak antara dU dan 4-dU (2,406), maka hipotesis nol diterima, yang berarti tidak ada autokorelasi. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar berikut ini:
negatif no autocorrelation positif
autocorrelation autocorrelation
0 dL dU 4-dU 4-dL
1,373 1,594 1,681 2,406 2,627 (Nilai hitung Durbin Watson)
Gambar 2 Uji Autokorelasi 3. Uji hipotesis
a. Uji Simultan F
Pengujian hipotesis dengan F test bertujuan untuk mengetahui hubungan antara variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan (bersama-sama). Hasil F-test menunjukkan variabel independen secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen jika nilai p-value (pada kolom Sig.) lebih kecil dari level of significant yang ditentukan, yaitu taraf signifikansi 0,05 atau nilai F hitung (pada kolom F) lebih besar dari nilai F tabel. Signifikan berarti hubungan yang terjadi dapat berlaku untuk populasi, atau dengan kata lain dapat digeneralisasikan (Priyatno, 2008). Hasil F-test dari output program Statistical Product and Service Solution (SPSS) versi 17.0 dapat dilihat pada tabel Anova.
Nilai koefisien korelasi ganda (R) pada Model Summary digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel independen terhadap
variabel dependen secara serentak. Koefisien ini menunjukkan seberapa besar hubungan yang terjadi antara variabel independen (X1 dan X2) secara serentak terhadap variabel dependen (Y). Nilai R berkisar antara 0 sampai dengan 1. Apabila nilai R semakin mendekati 1 berarti hubungan yang terjadi semakin kuat, sebaliknya apabila nilai R semakin mendekati 0 maka hubungan yang terjadi semakin lemah (Priyatno, 2008).
Sugiyono (dalam Priyatno, 2008) memberikan pedoman untuk interpretasi koefisien korelasi ganda, adalah sebagai berikut:
Tabel 21
Pedoman Interpretasi Koefisien Korelasi Ganda (R)
No. Interval Nilai R Interpretasi
1. 0,000 0,199 Sangat Rendah
2. 0,200 0,399 Rendah
3. 0,400 0,599 Sedang
4. 0,600 0,799 Kuat
5. 0,800 1,000 Sangat Kuat
Pada Model Summary juga ditunjukkan nilai koefisien determinasi (R2) untuk mengetahui persentase sumbangan pengaruh variabel independen (X1 dan X2) secara serentak terhadap variabel dependen (Y). Apabila nilai R2 sama dengan 0, maka tidak ada sedikitpun persentase sumbangan pengaruh yang diberikan variabel independen terhadap variabel dependen, sebaliknya apabila nilai R2 sama dengan 1, maka persentase sumbangan pengaruh yang diberikan variabel independen terhadap variabel dependen adalah sempurna.
Tabel 22 Hasil Uji F-Test
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 2394.265 2 1197.133 14.916 .000a
Residual 2809.129 35 80.261
Total 5203.395 37
a. Predictors: (Constant), Dukungan Sosial, Penerimaan Diri b. Dependent Variable: Stres
Berdasarkan tabel hasil uji F di atas, hasil uji simultan p=0,000 yang berarti signifikan (p<0,05). F tabel dengan menggunakan tingkat signifikansi 5%, df1 (jumlah variabel-1) = 2, dan df2 (n-k-1) atau 38-2-1 = 35 diperoleh hasil Ftabel 3,267. Karena Fhitung 14,916 > Ftabel 3,267, maka dapat dinyatakan bahwa variabel Penerimaan Diri dan Dukungan Sosial memiliki hubungan terhadap variabel Stres pada Ibu yang Memiliki Anak Autis.
Tabel 23
Hasil Analisis Regresi Ganda
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 .678a .460 .429 8.959
a. Predictors: (Constant), Dukungan Sosial, Penerimaan Diri b. Dependent Variable: Stres pada Ibu yang Memiliki Anak Autis
Nilai koefisien korelasi ganda (R) yang dihasilkan sebesar 0,678 menunjukkan bahwa terjadi hubungan yang kuat antara penerimaan diri dan dukungan sosial dengan stres pada ibu yang memiliki anak autis. Hasil penghitungan tersebut juga menunjukkan nilai koefisien determinasi (R2). Nilai ini digunakan untuk mengetahui persentase sumbangan pengaruh variabel independen (X1 dan X2) secara serentak terhadap variabel
dependen (Y). Nilai R2 (R Square) sebesar 0,460 atau 46%, yang berarti bahwa persentase sumbangan pengaruh variabel independent, yaitu penerimaan diri dan dukungan sosial, terhadap variabel dependen, yaitu stres pada ibu yang memiliki anak autis, sebesar 46%. Sisanya sebesar 54% dipengaruhi atau dijelaskan oleh variabel lain yang tidak termasuk dalam penelitian ini.
b. Uji Korelasi Parsial
Uji korelasi parsial dilakukan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel di mana variabel lain yang dianggap berpengaruh dikendalikan atau dibuat tetap (Priyatno, 2008). Nilai korelasi (r) berkisar antara 1 sampai -1, nilai semakin mendekati 1 atau -1 berarti hubungan antara dua variabel semakin kuat. Sebaliknya nilai mendekati 0 berarti hubungan antara dua variabel semakin lemah.
Sugiyono (dalam Priyatno, 2008) memberikan pedoman untuk interpretasi koefisien korelasi, adalah sebagai berikut:
Tabel 24
Pedoman Interpretasi Koefisien Korelasi (r)
No. Interval Koefisien
Korelasi (r) Interpretasi 1. 0,000 0,199 Sangat Rendah 2. 0,200 0,399 Rendah 3. 0,400 0,599 Sedang 4. 0,600 0,799 Kuat 5. 0,800 1,000 Sangat Kuat
Tabel 25
Hasil Analisis Korelasi Parsial antara Penerimaan Diri dengan Stres pada Ibu yang Memiliki Anak Autis
Correlations
Control Variables
Stres pada Ibu yang Memiliki Anak Autis Penerimaan Diri Dukungan Sosial
Stres pada Ibu yang Memiliki Anak Autis Correlation 1.000 -.338 Significance (2-tailed) . .041 Df 0 35 Penerimaan Diri Correlation -.338 1.000 Significance (2-tailed) .041 . Df 35 0
Hasil tabel di atas menunjukkan bahwa dari korelasi parsial antara variabel penerimaan diri dengan variabel stres pada ibu yang memiliki anak autis diperoleh hasil rx1y sebesar -0,338. Hasil ini menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang rendah antara antara penerimaan diri dengan stres pada ibu yang memiliki anak autis. Arah hubungan yang terjadi adalah negatif, karena r negatif, artinya semakin tinggi penerimaan diri akan menyebabkan semakin rendah tingkat stres pada ibu yang memiliki anak autis.
Tabel 26
Hasil Analisis Korelasi Parsial antara Dukungan Sosial dengan Stres Correlations
Control Variables
Stres pada Ibu yang Memiliki Anak Autis Dukungan Sosial Penerimaan Diri
Stres pada Ibu yang Memiliki Anak Autis Correlation 1.000 -.354 Significance (2-tailed) . .031 Df 0 35 Dukungan Sosial Correlation -.354 1.000 Significance (2-tailed) .031 . Df 35 0
Hasil tabel di atas menunjukkan bahwa dari korelasi parsial antara variabel dukungan sosial dengan variabel stres pada ibu yang memiliki anak autis diperoleh hasil rx2y sebesar -0,354. Hasil ini menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang rendah antara antara dukungan sosial dengan stres pada ibu yang memiliki anak autis. Arah hubungan yang terjadi adalah negatif, karena r negatif, artinya semakin tinggi dukungan sosial akan menyebabkan semakin rendah tingkat stres pada ibu yang memiliki anak autis.
4. Analisis deskriptif
Tujuan analisis deskriptif adalah untuk memberi gambaran umum mengenai kondisi responden yang diteliti mengenai stres pada ibu yang memiliki anak autis, penerimaan diri, dan dukungan sosial. Berikut adalah hasil analisis deskriptif berdasarkan data penelitian.
Tabel 27 Analisis Deskriptif Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean
Std. Deviation Stres pada ibu yang
memiliki anak autis
38 53 117 87.45 11.859
Penerimaan Diri 38 121 187 148.24 13.343
Dukungan Sosial 38 133 193 157.13 14.387
Valid N (listwise) 38
Berdasarkan data yang telah didapatkan, responden dalam penelitian dapat dikatagorisasikan menjadi 3, yaitu rendah, sedang, dan tinggi. Kategorisasi tersebut meliputi ketiga variabel dalam penelitian ini, yaitu stres pada ibu yang memiliki anak autis, penerimaan diri, dan dukungan sosial. Kategorisasi responden dilakukan setelah menghitung mean empiric (ME), mean hipotetik (MH), nilai tengah skor skala, skor tinggi, skor rendah, rentang skor, dan standar deviasi (SD) dari ketiga variabel penelitian.
Tabel 28
Hasil Perhitungan ME, MH, Nilai Tengah Skor, Skor Tinggi, Skor Rendah, Rentang Skor, dan SD Variabel Penelitian
Variabel Penelitian ME MH Nilai Tengah Skor Tinggi Skor Rendah Rentang Skor Skala SD Stres pada Ibu
yang Memiliki Anak Autis
87,45 112,5 2,5 180 45 135 22,5
Penerimaan Diri 148,24 125 2,5 200 50 150 25
Dukungan Sosial 157,13 125 2,5 200 50 150 25
Berdasarkan pada perhitungan di atas, responden penelitian pada masing-masing variabel dikategorisasikan menjadi rendah, sedang, dan tinggi, dengan norma yang dikemukakan oleh Azwar (2009), sebagai berikut :
X < (MH - 1SD) = rendah
(MH - 1SD) + 1SD) = sedang
X MH + 1SD) = tinggi
Berdasarkan hasil perhitungan di atas, responden penelitian pada tiap-tiap variabel dapat dikategorisasikan menjadi rendah, sedang, dan tinggi. Kategorisasi responden penelitian dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 29
Kriteria Kategorisasi Responden Penelitian Berdasar Skor Skala Stres pada Ibu yang Memiliki Anak Autis
Kategorisasi Norma Jumlah
Responden % Mean Empirik Rendah X < 90 21 55,26 87,45 Sedang 17 44,74 Tinggi 0 0 Jumlah 38 100
Hasil perhitungan menunjukkan bahwa dari 38 responden penelitian terdapat 21 reponden atau sekitar 55,26% responden memiliki tingkat stres yang rendah, 17 responden atau sekitar 44,74% responden memiliki tingkat stres yang sedang, dan tidak ada yang memiliki tingkat stres yang tinggi. Mean empirik sebesar 87,45. Berdasarkan data tersebut, maka dapat diketahui bahwa responden secara umum memiliki tingkat stres yang rendah.
Tabel 30
Kriteria Kategorisasi Responden Penelitian Berdasar Skor Skala Penerimaan Diri
Kategorisasi Norma Jumlah
Responden % Mean Empirik Rendah X < 100 0 0 148,24 Sedang 20 52,63 Tinggi 18 47,37 Jumlah 38 100
Hasil perhitungan menunjukkan bahwa dari 38 responden penelitian terdapat 20 reponden atau sekitar 52,63% responden memiliki penerimaan diri yang sedang, 18 responden atau sekitar 47,37% responden memiliki penerimaan diri yang tinggi, dan tidak ada yang memiliki penerimaan diri rendah. Mean empirik sebesar 148,24. Berdasarkan data tersebut, maka dapat diketahui bahwa responden secara umum memiliki penerimaan diri yang sedang.
Tabel 31
Kriteria Kategorisasi Responden Penelitian Berdasar Skor Skala Dukungan Sosial
Kategorisasi Norma Jumlah
Responden % Mean Empirik Rendah X < 100 0 0 157,13 Sedang 15 39,47 Tinggi 23 60,53 Jumlah 38 100
Hasil perhitungan menunjukkan bahwa dari 38 responden penelitian terdapat 15 reponden atau sekitar 39,47% responden memiliki dukungan sosial yang sedang, 23 responden atau sekitar 60,53% responden memiliki dukungan sosial yang tinggi, dan tidak ada yang memiliki dukungan sosial yang rendah. Mean empirik sebesar 157,13. Berdasarkan data tersebut, maka dapat diketahui bahwa responden secara umum memiliki dukungan sosial yang tinggi.
5. Analisis Crosstab
Berikut tabel crosstab stres pada ibu yang memiliki anak autis berdasarkan lama ibu yang memiliki anak autis mengetahui diagnosis autis untuk pertama kali sampai dengan dilaksanakan penelitian.
Tabel 32
Crosstab antara Stres pada Ibu yang Memiliki Anak Autis dengan Lama Individu Mengetahui Diagnosis Autis
Stres pada Ibu yang Memiliki Anak Autis * Lama Mengetahui Diagnosis Autis Crosstabulation
Count
Lama Mengetahui Diagnosis Autis
Total Kurang dari sama
dengan 5 tahun Lebih dari 5 tahun Stres pada Ibu
yang Memiliki Anak Autis
Rendah 5 16 21
Sedang 5 12 17
Total 10 28 38
Berdasarkan tabel crosstab stres pada ibu yang memiliki anak autis dengan lama individu mengetahui diagnosis autis dari pertama kali sampai dengan dilaksanakan penelitian, dapat diketahui bahwa jumlah responden yang mengetahui diagnosis autis lebih dari lima tahun berjumlah 28, sedangkan jumlah responden yang mengetahui diagnosis kurang dari sama dengan lima tahun sebanyak 10 orang.
6. Sumbangan relatif dan sumbangan efektif
Sumbangan relatif dan efektif memberikan informasi tentang besarnya sumbangan pengaruh tiap variabel prediktor terhadap variabel kriterium dalam
yakni sumbangan relatif menunjukkan besarnya sumbangan variabel prediktor terhadap keseluruhan efektifitas garis regresi yang digunakan sebagai dasar prediksi, sedangkan sumbangan efektif menunjukkan ukuran besarnya sumbangan dari variabel prediktor terhadap jumlah kuadrat regresi.
Berdasarkan perhitungan manual, didapatkan hasil sumbangan relatif penerimaan diri terhadap stres pada ibu yang memiliki anak autis sebesar 48,42% dan sumbangan relatif dukungan sosial terhadap stres pada ibu yang memiliki anak autis sebesar 51,58%. Sumbangan efektif penerimaan diri terhadap stres pada ibu yang memiliki anak autis sebesar sebesar 22,27%, sedangkan sumbangan efektif dukungan sosial terhadap stres pada ibu yang memiliki anak autis sebesar 23,73%. Total sumbangan efektif penerimaan diri dan dukungan sosial terhadap stres pada ibu yang memiliki anak autis sebesar 46%, yang ditunjukkan pada nilai koefisien determinasi (R Square) yaitu 0,460. Sisanya sebesar 54% dijelaskan atau dipengaruhi oleh faktor lainnya.