Dalam penelitian kuantitatif, analisis data merupakan kegiatan mengelompokkan data berdasarkan variabel dan jenis responden, mentabulasi data berdasarkan variabel dari seluruh responden, menyajikan data tiap variabel yang diteliti, melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah, dan melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis yang telah diajukan. Teknik analisis data dalam penelitian kuantitatif dapat menggunakan statistik deskriptif atau statistik inferensial.37
35 Ibid., 137.
36 Suharsimi Arikunto, Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktek, (Jakarta:PT Rineka Cipta, 1998), 149.
37 Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R & D, (Bandung:Alfabeta, 2014), 147.
Pada penelitian ini analisis data yang digunakan adalah analisis data statistik deskriptif, yaitu statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum. Penyajian data yang dilakukan dapat berupa tabel, grafik, diagram lingkaran, pictogram, perhitungan penyebaran data melalui perhitungan rata-rata dan sebagainya sehingga diperlukan adanya bantuan menggunakan program SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). Adapun uji instrumen data yang dilakukan adalah sebagai berikut :
1. Uji Instrumen Penelitian
Pada prinsipnya, meneliti adalah melakukan pengukuran terhadap fenomena sosial maupun alam. Karena pada prinsipnya meneliti adalah melakukan pengukuran, maka harus ada alat ukur yang baik.
Alat ukur dalam penelitian biasanya dinamakan instrumen penelitian.
Jadi instrumen penelitian merupakan alat ukur yang digunakan untuk mengukur fenomena alam maupun sosial yang diamati.38
a. Uji Validitas
Instrumen yang valid berarti alat ukur yang digunakan untuk mendapatkan data (mengukur) itu valid. Valid berarti instrumen tersebut dapat digunakan untuk mengukur apa yang hendak diukur. Meteran yang valid dapat digunakan untuk mengukur panjang dengan teliti, karena meteran memang alat
38 Ibid., 102.
untuk mengukur panjang. Meteran tersebut menjadi tidak valid jika digunakan untuk mengukur berat.39
Rumusan yang digunakan untuk menguji tingkat validitas instrumen dalam penelitian ini adalah menggunakan rumus korelasi. Analisis ini dilakukan dengan menghitung korelasi antara skor butir instrumen dengan skor total. Untuk memutuskan valid tidaknya instrumen maka besarnya korelasi (r hitung) tersebut dibandingkan dengan t tabel dengan taraf signifikan sebesar 5%.
Suatu variabel dikatakan valid apabila : r hitung > t tabel = valid
r hitung < t tabel = tidak valid b. Uji Reliabilitas
Instrumen yang reliabel berarti instrumen yang jika digunakan beberapa kali untuk mengukur obyek yang sama akan menghasilkan data yang sama. Alat ukur panjang dari karet adalah contoh instrumen yang tidak reliabel/konsisten. Pengukuran yang digunakan untuk menguji tingkat reliabilitas dalam penelitian ini dapat dilakukan dengan One Shot atau pengukuran sekali saja, kemudian hasilnya dibandingkan dengan pernyataan lain atau mengukur korelasi antar jawaban pernyataan. Suatu variabel dikatakan reliabel apabila :
Hasil Alpha Cronbach > 0,60 = reliabel Hasil Alpha Cronbach < 0,60 = tidak reliabel
39 Ibid., 121.
c. Uji Asumsi Klasik 1) Uji Normalitas
Uji normalitas adalah sebuah uji yang dilakukan dengan tujuan untuk menilai sebaran data atau variabel, apakah sebaran data tersebut berdistribusi normal atau tidak.40 Untuk mengetahui apakah model regresi berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan melihat grafik normal probability plot, dimana jika titik-titik plot menyebar disekitar garis diagonal dan tidak melebar dari garis diagonal maka model regresi tersebut dapat dikatakan berdistribusi normal.
2) Uji multikolinieritas
Multikolinieritas berarti antara variabel bebas yang satu dengan variabel bebas yang lain dalam model regresi saling berkorelasi linier. Biasanya, korelasinya mendekati sempurna atau sempurna (koefisien korelasinya tinggi atau bahkan satu).41
Jika dalam model regresi ditemukan adanya korelasi maka terdapat masalah multikolinieritas yang harus diatasi. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel bebas. Untuk mengetahui ada tidaknya korelasi tersebut dapat dideteksi menggunakan nilai Tolerance dan VIF (Variance Inflation Faktor), dimana apabila :
40 http://www.statistikian.com/, diakses pada 10 Februari 2019 pukul 15:24 WIB.
41 M. Iqbal Hasan, Pokok-Pokok Materi Statistik 2 (Statistik Inferensif), (Jakarta:PT Bumi Aksara, 2002), 292.
Tolerance > 0,10 dan VIF < 10 = tidak terjadi multikolinieritas Tolerance < 0,10 dan VIF > 10 = terjadi multikolinieritas 3) Uji heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas berarti variasi (varians) variabel tidak sama untuk semua pengamatan. Pada heteroskedastisitas, kesalahan yang terjadi tidak random (acak) tetapi menunjukkan hubungan yang sistematis sesuai dengan besarnya satu atau lebih variabel bebas.42 Salah satu cara untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas adalah dengan menggunakan grafik scatterplot. Dapat dikatakan heteroskedastisitas jika:43
1) Titik-titik data menyebar di atas dan dibawah atau sekitar angka 0.
2) Titik-titik data tidak mengumpul hanya diatas atau dibawah saja.
3) Penyebaran titik-titik data tidak membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali.
4) Penyebaran titik-titik data tidak berpola.
d. Analisis regresi linier berganda
Analisis regresi ganda digunakan oleh peneliti bila peneliti bermaksud meramalkan keadaaan (naik turunnya) variabel
42 Ibid., 281.
43 V. Wiratma Sujarweni, SPSS Untuk Penelitian, (Yogyakarta:Pustaka Baru Press, 2015), 186-187.
dependen, bila dua atau lebih variabel independen sebagai faktor prediktor dimanipulasi (dinaik turunkan nilainya).44
Dalam analisis ini yang menjadi variabel bebas adalah kemudahan (X1) dan kemanfaatan (X2) sedangkan yang menjadi variabel terikat adalah kepuasan nasabah (Y). Adapun persamaan regresi linier berganda tersebut, yaitu sebagai berikut:
Y= α + β1X1 + β2X2 + є Keterangan:
Y : Variabel Kepuasan nasabah α : Konstanta
β1 : Koefisien Variabel Kemudahan X1 : Variabel Kemudahan
β2 : Koefisien Variabel Kemanfaatan X2 : Variabel Kemanfaatan
є : Error
Untuk mengetahui dan menentukan arah besarnya koefisien antara variabel bebas dengan variabel terikat maka digunakan teknik bantuan SPSS.
e. Uji Hipotesis
1) Koefisien Determinasi (R2)
R2 disebut dengan koefisien determinasi dalam regresi menggambarkan besarnya kemampuan suatu variabel X menjelaskan variabel Y sebagai variabel terikat. Nilai koefisien
44 Sugiyono, Statistika Untuk Penelitian, (Bandung:Alfabeta, 2010), 275.
determinasi adalah antara nol dan satu. Untuk menunjukkan nilai koefisien determinasi pada output SPSS dinyatakan dengan nilai Adjusted R Square pada tabel Model Summary.
Adapun rumus koefisien determinasi adalah:
R2 = (r)2 x 100%
Dimana:
R2 : koefisien determinasi r : koefisien korelasi 2) Uji F (Simultan)
Untuk menguji signifikansi pengaruh variabel bebas secara simultan terhadap variabel terikat dapat dilakukan dengan uji F dengan cara membandingkan antara Fhitung dengan Ftabel. Jika Fhitung > Ftabel maka H0 ditolak dan Ha diterima yang menyatakan bahwa masing-masing variabel independen secara simultan mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen.
Jika Fhitung < Ftabel maka H0 diterima dan Ha ditolak yang menyatakan bahwa masing-masing variabel independen secara simultan tidak mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen.
3) Uji t (Parsial)
Uji t digunakan untuk membandingkan rata-rata dua populasi dengan data yang berskala interval.45
45 Jonathan Sarwono, Metode Penelitian Kuantitatif & Kualitatif, (Yogyakarta:Graha Ilmu, 2006), 154.
Adapun kriteria dari uji t, yaitu:
a. Jika thitung > ttabel maka H0 ditolak dan Ha diterima, menyatakan bahwa variabel independen (X) secara parsial mempengaruhi variabel dependen (Y).
b. Jika thitung < ttabel maka H0 diterima dan Ha ditolak, menyatakan bahwa variabel independen (X) secara parsial tidak mempengaruhi variabel dependen (Y).