PEMBAHASAN DAN ANALISIS
4.3 Analisis Statistik Inferensial
Pada Bab 3 metodologi penelitian telah dijelaskan mengenai statistika deskriptif, dan statistika inferensial. Dimana statistik inferensial mencakup semua metode yang berhubungan dengan analisis sebagian data (contoh) atau
25 juga sering disebut dengan sampel untuk kemudian diolah dan hasilnya sampai pada peramalan atau penarikan kesimpulan mengenai keseluruhan data induknya (populasi).
4.3.1 Uji Reliabilitas
Suatu instrumen pengukuran (misalnya kuesioner) dikatakan reliabel bila memberikan hasil skor yang konsisten pada pengukuran, tetapi suatu pengukuran tidak bisa dikatakan valid bila tidak reliabel. Hal ini berarti reliabilitas merupakan prasyarat mutlak tapi tidak cukup untuk validitas (Stanislaus S. Uyanto, 2009).
1. Uji Reliabilitas Variabel Website Jakarta smart city
Menurut Nunnaly seperti yang dikutip oleh Imam Ghozali (2009) bahwa untuk mengukur reliabilitas dengan uji statistik Cronbach’s Alpha (α) dimana suatu konstruk atau konsep variabel dikatakan reliabel (reliable) jika memberikan minimal nilai Cronbach Alpha> 0,60. Melalui output SPSS 20 mengenai Reliability Statistics pada Tabel 4.8 dapat diketahui bahwa nilai dari Cronbach’s Alphalebih dari 0,60 seperti yang dipersyaratkan yaitu tepatnya adalah 0,926sehingga dapat dikatakan bahwa instrumen penilaian adalah layak atau reliabel. Sementara itu, bila melihat output tentang Item Total Statistics pada Tabel 4.8 kolom Cronbach's Alpha if Item Deleted dapat diperoleh pernyataan bahwa seluruh indikator memiliki instrumen penilaian yang lebih besar 0.60 Cronbach's Alpha yang dipersyaratkan maka dapat dikatakan seluruh indikator dari px1 sd px15 adalah layak atau tidak reliabel.
Tabel 4.8
Reliability Statistics & Item-total Statistics Website Jakarta Smart City
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.926 15
Sumber: Data diolah memakai SPSS20
2. Uji Reliabilitas masyarakat provinsi Dki Jakarta.
Berdasarkan hasil uji reliabilitas kepuasan nasabah dari output SPSS 20 pada Tabel 4.9yaitu mengenai Reliability Statistics dapat diperoleh nilai Cronbach’s Alpha
26 sebesar 0,930dari nilai yang dipersyaratkan yaitu 0,60 sehingga instrumentpenilaian pada Masyarakat pemrov Dki Jakarta adalah layak atau reliabel. Sedangkan bila mengacu indikator pada instrumen dijabarkan seperti pada Item Total Statistics pada Tabel 4.9 pada kolom Cronbach's Alpha if Item Deletedterlihat jelas bahwa hasil yang ditampilkan py1 sampai dengan py15memiliki nilai Cronbach’s Alpha lebih dari 0,60 sehingga semua indikator dapat dinyatakan layak atau reliabel.
Tabel 4.9
Reliability Statistics & Item-total Statistics masyarakat pemrov Dki
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.930 15
Sumber: Data diolah memakai SPSS20 4.3.2 Uji validitas
Valid atau validitas berasal kata validity yang mempunyai arti sejauh mana ketepatan dan kecermatan alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya (Sofian Yamin & Herry Kurniawan (2009).
1. Uji validitas website Jakarta smart city
Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan SPSS 20 seperti yang terlihat pada Tabel 4.10 mengenai validitas website Jakarta smart cityterlihat bahwa nilai total korelasi antara masing-masing indikator terhadap skor konstruk atau konsep, dengan melihat pearson correlation menunjukkan hasil yang signifikan untuk seluruh indikator (px1 sampai dengan px15), menunjukkan hasil signifikan pada taraf kepercayaan 99% atauCorrelation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
2. Uji validitas masyrakat provinsi Dki Jakarta
Berdasarkan tampilan output SPSS 20 terlihat pada Tabel 4.11 validitas masyarakat provinsi Dki Jakarta bahwa nilai total korelasi antara masing-masing indikator (py1 sampai dengan py15) terhadap skor konstruk atau konsep menunjukkan hasil yang signifikan pada taraf kepercayaan 99% atau Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
27 4.3.3 Analisis Regresi Pengaruh Website Jakarta Smart City terhadap Masyarakat
provinsi Dki Jakrta
Analisis ini bertujuan untuk mengetahui seberapa jauh hubungan dan pengaruh yang ada diantara dua variabel yakni variabel website Jakarta smart city dan variabel masyrakat provinsi Dki Jakarta.Dengan menggunakan analisis ini dapat digambarkan hubungan dua variabel yangdiinginkan dalam bentuk persamaan garis lurus (linear) dan dapat diketahui keeratan hubungan serta ramalan (predictions) dari dua variabel tersebut dalam bentuk pengaruh.
1. Angka Korelasi (R)
Tabel 4.12Model Summarybmerupakan output olah data menggunakan SPSS 20 mengenai variabel website Jakarta Smart City terhadap Masyarakat provinsi Dki Jakarta.
Tabel 4.12 Model Summary Model Summaryb Mode l R R Squar e Adjuste d R Square Std. Error of the Estimat e Change Statistics R Square Chang e F Change df 1 df 2 Sig. F Chang e 1 .874a .763 .761 4.05556 .763 299.63 7 1 93 .000 a. Predictors: (Constant), Total nilai x
b. Dependent Variable: Total nilai y Sumber: Data diolah memakai SPSS20
Koefisien korelasi sering dilambangkan dengan huruf (R). Koefisien korelasi dinyatakan dengan bilangan, bergerak antara 0 sampai +1 atau 0 sampai -1. Notasi positif (+) atau negatif (-) menunjukkan arah hubungan antara kedua variabel tersebut. Notasi positif (+) berarti hubungan antara kedua variabel searah (positive correlation), jika variabel satu naik maka variabel yang lain juga naik. Notasi negatif (-) berarti kedua variabel berhubungan terbalik (negative correlation), artinya kenaikan satu variabel akan diikuti dengan penurunan variabel lainnya.
28
Jika nilai r > 0, artinya telah terjadi hubungan yang linier positif (positive correlation), yaitu makin besar nilai variabel X makin besar pula nilai variabel Y, atau demikian juga sebaliknya, makin kecil nilai variabel X makin kecil pula nilai variabel Y.
Jika nilai r < 0, artinya telah terjadi hubungan yang linier negatif (negative correlation), yaitu makin besar nilai variabel X makin kecil nilai variabel Y, atau demikian juga sebaliknya, makin kecil nilai variabel X maka makin besar pula nilai variabel Y.
Jika nilai r = 0, artinya tidak ada hubungan sama sekali antara variabel X dan variabel Y.
Jika nilai r = 1 atau r = -1, maka dapat dikatakan telah terjadi hubungan linier sempurna, berupa garis lurus, sedangkan untuk r yang makin mengarah ke arah angka 0 (nol).
Maka kesimpulan yang dapat diambil untuk korelasi website Jakartasmart city terhadap masyarakat provinsi Dki Jakarta menggunakan rumus Pearson Correlation dengan uji satu sisi (Sig. (1-tailed)) diperoleh angka 0,874seperti yang terlihat di Tabel 4.6. Hal ini berarti:
Arah korelasi positif
Besarnya koefisien korelasi yang diperoleh yaitu 0,874yang menurut Sugiyono (2007) seperti yang dijelaskan pada bab 3 bahwa pada interval koefisien korelasi 0,60–0,79 adalah memiliki hubungan yang positif dan baik.
2. Angka Determinasi (R2)
Jika nilai R2 sama dengan 0, maka tidak ada sedikitpun prosentase sumbangan pengaruh yang diberikan variabel independen terhadap variabel dependen.Sebaliknya nilai R2sama dengan 1, maka prosentase sumbangan pengaruh yang diberikan variabel independen terhadap variabel dependen adalah sempurna.Pada Tabel 4.12Model Summaryb diperoleh nilai R2(pada kolom R square) adalah 0,763.Sehingga dapat dinyatakan bahwa variabel website Jakarta smart city memiliki pengaruh
29 terhadap variabel masyarakat provinsi DKI Jakartasebesar 0,761atau sumbangan prosentase sebesar 76,3%. Dengan kata lain masih ada faktor lain sebesar 0,606 atau 60,60% yang turut berpengaruh terhadap variabel masyarakat provinsi DKI Jakarta.
3. Signifikan Hasil Regresi
Hipotesis pada penelitian ini adalah:
Ho : Tidak Ada Pengaruh Website Jakarta smart city Terhadap masyarakat provinsi Dki Jakarta .
Ha : Ada Pengaruh Website Jakarta smart city Terhadap masyarakat provinsi Dki Jakarta.
Dasar pengambilan keputusan didasarkan pada probabilitas dengan uji statistik menggunakan software SPSS 20 yang dilakukan dua sisi maka:
Jika probabilitas (Sig. F Change)>0,05 (α) maka H1 diterima
Jika probabilitas (Sig. F Change)<0,05 (α) maka H0, ditolak
Hasil luaran (output) pengolahan data menggunakan program aplikasi SPSS 20 seperti diperlihatkan pada Tabel 4.12Model Summaryb pada kolom Sig. F Change = 0,000. Oleh karena Nilai Sig. F Change = 0,000 lebih kecil dari nilai α = 0,05 maka H0 ditolak yang artinya ada pengaruh yang signifikan antara Website Jakarta Smart City terhadap masyarakat provinsi Dki Jakarta.
4. Persamaan Linear
Untuk selanjutnya akan digunakan SPSS 20 untuk menghitung persamaan linear. Pada Tabel 4.13Coefficients dapat dibuatkan persamaan regresi linear sebagai berikut :
y = a + bx dimana :
y = masyarakat pemrov Dki Jakarta x = website Jakarta smart city a = konstanta
30 Jadi persamaan linearnya adalah sebagai berikut:
y = 5,392 + 0,899x
Keterangan persamaan tersebut adalah sebagai berikut:
Nilai Konstanta sebesar 5,392menyatakan bahwa bilamana tidak ada wesite Jakarta smart city terhadap masyarakat provinsi Dki Jakartasebesar 5,392. Tabel 4.13 Coefficents Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standar dized Coeffic ients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Consta nt) 5.392 3.082 1.749 .084 Total nilai x .899 .052 .874 17.31 0 .000 a. Dependent Variable: Total nilai y
Sumber: Data diolah memakai SPSS20
Nilai Koefisien Regresi sebesar 0,899menyatakan bahwa setiap penambahan 1 (satu) poin wesite Jakarta smart city maka akan menambah jumlah informasi masyarakat sebesar 6,291 { y = 5,392 + 0,899* (1) = 6,291}demikian pula sebaliknya, pengurangan 1 (satu) poin website Jakarta smart city maka akan mengurangi iformasi masyarakat provinsi Dki Jakarta sebesar 4,493 { y = 5,392 + 0,899* (-1) = 4,493}.
5. Uji Normalitas
Uji Normalitas Data merupakan prasyarat kebanyakan prosedur statistika inferensial (Stanisslaus S. Uyanto, 2009). Dari Normal Probability Plot of Regression Standardized Residuals pada Gambar 4.2 di bawah menunjukkan bahwa butir-butir nilai data terletak kurang lebih dalam suatu garis lurus, sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai skor antara
31 website Jakarta Smart City Terhadap Masyarakat provinsi Dki Jakarta adalah berasal dari populasi yang terdistribusi normal.
Gambar 4.2
32