Skala merupakan suatu prosedur pemberian angka atau simbol lain kepada sejmlah ciri atau objek. Sedangkan pengukuran merupakan pemberian angka-angka terhadap benda atau peristiwa dengan kaidah tertentu dan menunjukkan bahwa kaidah yang berbeda menghendaki skala dan pengukuran yang berbeda (Umar, 2003:95). Dalam penelitian ini peneliti menggunakan skala interval. Skala interval adalah memberikan ranking terhadap responden. Dalam penskalaan dengan skala interval ini banyak juga yang menyebut dengan skala linkert (Bawono, 2003:31). Berikut ini rentang penilaian yang digunakan dalam penelitian ini : Sangat tidak
setuju
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Sangat setuju
F. Variabel Pengukuran
1) Variabel bebas ( Independent Variables)
Variabel indepanden (bebas) adalah variabel yang menjelaskan atau mempengaruhi variabel yang lain (Umar, 2003:62). Dalam
penelitian ini variabel bebasnya adalah persepsi, agama, tingkat pendapatan dan motivasi.
2) Variabel terikat (dependen)
Variabel dependen adalah variabel yang dijelaskan atau yang dipengaruhi oleh variabel independen (Umar, 2003:62) dalam penelitian ini variabel dependennya adalah pemanfaatan jasa.
3) Pengertian operasional variabel
Definisi operasional adalah penjelasan dari variabel serta indikator yang menyusun setiap variabel yang digunakan dalam penelitian ini
Tabel 3.1
Variabel dan Indikator Penelitian
Variabel Konsep Variabel Indikator Skala Ukur Persepsi(P) Menurut Robbin Judge
(2008:175) persepsi adalah proses dimana individu mengatur dan mengintepretasikan kesan-kesan sensoris mereka guna memberikan arti bagi lingkungan mereka 1.Informasi 2. Pemahaman 3.Interpretasi Skala Interval Keberagamaan (K) Menurut Thouless dalam Jalaluddin (1995, 14) agama didefinisikan sebagai sikap (cara penyesuaian diri )
1. Keyakinan 2. Praktik agama 3. Pengalaman
terhadap dunia yang mencakup acuan yang menunjukkan
lingkungan lebih luas daripada lingkungan dunia fisik yang terikat dengan ruang dan waktu. 4. Pengetahuan agama 5. Pengalaman dan konsekuensi Tingkat Pendapatan (TP) Pendapatan (Income)
adalah uang yang diterima atau didapatkan seseorang baik berupa gaji, bunga, sewa, laba, upah dan tunjangan lainnya dalam kurun waktu satu bulan atau satu tahun.
1.Gaji 2.Bunga
2.Laba dan sewa 3.Upah
4.Tunjangan
Skala Rasio
Motivasi (M) Menurut Maslow dalam Robbin Judge (2008: 228) motivasi adalah proses yang menjelaskan intensitas, arah dan ketentuan usaha untuk mencapai tujuan. 1. Fisiologis 2. Rasa aman, 3. Sosial 4. Penghargaan 5. Aktualisasi diri Skala Interval Pemanfaatan Jasa (PJ) Menurut Kotler 1994 dalam Fandy Tjiptono hal 6
“Jasa adalah setiap
tindakan atau perbuatan yang dapat ditawarkan oleh suatu pihak kepada pihak lain, yang pada dasarnya bersifat intangible atau tidak berwujud fisik dan tidak menghasilkan kepemilikan sesuatu. Produksi jasa bisa
1. Bukti langsung (intangible) 2. Keandalan (reliability) 3. Daya tanggap (responsiveness) 4. Jaminan (assurance) 5. Empati Skala Interval
berhubungan dengan produk fisik maupun
tidak’’
G. Metode Analisis
Analisis data dalam penelitian ini adalah analisis kuantitatif. 1. Uji Instrumen
1) Uji Reliabilitas
Uji Reliabilitas adalah menguji data yang kita peroleh sebagai misal hasil dari jawaban quisioner yang kita bagikan. Teknik yang digunakan dalam pengukuran reliabilitas adalah teknik Alpha dari Cronbach. Suatu variabel dikatakan reliabel jika nilai Cronbach Alpha > 0.06. Sehingga data tersebut bisa dikatakan reliabel untuk pengukuran dan meneliti selanjutnya (Bawono, 2006:68).
2) Uji Validitas
Uji validitas dilakukan untuk mengungkapkan apakah pertanyaan pada quisioner tersebut sahih atau tidak (Bawono, 2006:68) menurut Sutrisno Hadi dalam Bawono (2006) analisis ini dipakai untuk mengukur seberapa cermat suatu test melakukan fungsi ukurnya atau telah benar-benar dapat mencerminkan variabel yang diukur. Significan tidaknya penelitian yang kita lakukan dapat dilihat pada tabel
scorenya. Jika berbintang satu itu berarti korelasi signifikan pada level 5% (0,05) untuk dua sisi. Sedangkan kalau bebintang dua itu berarti korelasi signifikan pada level 1% (0,01) untuk dua sisi (Bawono, 2006:76).
2. Uji Statistik
Uji statistik disini digunakan untuk melihat tingkat ketepatan atau keakuratan dari suatu fungsi atau persamaan untuk menaksir dari data yang kita analisa.
1) Uji ttest (uji secara individu)
Uji ini digunakan untuk melihat tingkat signifikansi variabel independen mempengaruhi variabel dependen secara individu atau secara sendiri sendiri. Pengiujian ini dilakukan secara parsial atau individu, dengan menggunakan uji t statistik untk masing masing variabel bebas, dengan tingkat kepercayaan tertentu. Langkah- langkah pengujiannya :
a) Menentukan hipotesis
Ho: β= 0,= artinya variabel independen (Xi) tidak berpengaruh terhadap variabel dependen (Y)
Ho: β ≠ 0, = artinya variabel independen (Xi) berpengaruh terhadap variabel dependen (Y)
b) Menentukan tabel
Untuk menentukan t tabel dengan menggunakan tingkat α 5% dan derajat kebebasan (dk = n-1-k). Dimana :
N : jumlah data
K : jumlah variabel yang dipakai c) Pengambilan keputusan
Jika t hitung < t tabel, maka Ho diterima. Artinya tidaka ada pengaruh yang signifikan antara variabel independen dengan variabel dependen.
Jika t hitung ≥ tabel, maka Ho ditolak. Artinya ada
pengaruh yang signifikan antara variabel independen dengan variabel dependen.
2) Uji Ftest (uji secara serempak)
Uji F dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui seberapa jauh semua variabel X1,2,3...(independen) secara
bersama-sama dapat mempengaruhi variabel Y(dependen) Langkah pengujiannya sebagai berikut :
a) Menentukan hipotesis
Ho : β1, β2,β3... ,βn=0, artinya variabel independen
(X1,2,3..) secara bersama-sama tidak berpengaruh
Ho : β1,β2,β3... ,βn≠0 artinya variabel independen (X1,2,3..)
secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen (Y).
b) Menentukan F tabel
Untuk memperoleh F tabel digunakan taraf
signifikansi α = 5% dan derajat kebebasan (dk) = (n-k). c) Pengambilan keputusan
Jika F hitung < F tabel, maka Ho akan diterima artinya tidak ada pengaruh yang signifikan antara variabel independen (X) secara bersama-sama dengan
variabel dependen (Y). Jika F hitung≥ F tabel maka Ho
ditolak artinya ada pengaruh yang signifikan antara variabel independen secara bersama-sama (X) terhadap variabel dependen (Y)
3) Uji R2 (koefisien determinasi)
Koefisien determinasi (R2) menunjukkan sejauh mana tingkat hubungan antara variabel dependen(Y) dengan variabel independen (X1,2,3) atau sejau mana
kontribusi variabel independen (X1,2,3) mempengaruhi
variabel dependen (Y) (Bawono, 2003:92). Ciri-ciri nilai R2 adalah:
a) Besarnya nilai koefisien determinasi terletak antara 0 sampai dengan 1 jadi nilai R2 terletak antara 0≤ R2≤1.
b) Nilai 0 menunjukkan tidak adanya hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen.
c) Sedangkan nilai 1 menunjukkan adanya hubungan yang sempurna antara variabel independen dengan variabel dependen.
d) Menghitung koefisien determinasi (R2) untuk menilai besarnya sumbangan antara kontribusi variabel independen (X1,2,3) terhadap nilai variabel dependen(Y).
3. Uji asumsi klasik
a) Pengujian Multicolliniearity
Multicolliniearity adalah situasi di mana terdapat korelasi variabel-variabel bebas di antara satudengan yang lainnya, dalam hal ini dapat disebut variabel-variabel ini tidak orthogonal. Variabel yang bersifat orthogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi antar sesamanya sama demgam nol. Masalah multikolinieritas biasanya muncul pada datatime series, yang apabila masalah multikoliniearitas ini serius dapat mengakibatkan berubahnya tanda dari parameter estimasi (Bawono, 2003:116).
Salah satu metode yang dipakai dalam uji multikolinieritas adalah dengan melakukan auxilary regresi antar variabel independen untuk mendapatkan r2, kemudian dibandingkan dengan R2 dari persamaan utama. Jika nilai r2
lebih tinggi dari R2 dari persamaan utama maka di dalam model terdapat Multicoliniearty (Bawono, 2006:122).
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi , maka variabel variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol (Ghozali, 2013:105)
b) Pengujian Heteroscedasticity
Uji heteroskendastistas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap maka disebut homoskendastisitas dan jika berbeda disebut heteroskendastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskendastisitas atau tidak terjadi heteroskendastisitas (Ghozali, 2013:139).
Heteroskendastisitas terjadi apabila varian dari variabel penggangu tidak sama untuk semua observasi akibat yang timbul apabila terjadi heteroskendastistas adalah penaksir tidak bias tetapi tidak efisien lagi baik dalam sampel besar maupun
dalam sampel kecil serta uji t-test dan uji F-test akan menyebabkan kesimpulan yang salah. Ada beberapa cara yang biasa digunakan mendeteksi ada tidaknya heteroskendasticity di dalam model, salah satunya dengan Uji White. Uji white dilakukan dengan meregresikan residual kuadrat dengan variabel bebas dan perkalian variabel bebas. Dapatkan nilai R2 untuk menghitung X2. Pengujiannya adalah jika X2 hitung < X2 tabel maka hipotesis adanya heteroskendastisity di tolak (Bawono, 2008:146).
c) Pengujian Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model dalam regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal (Ghazali, 2013:160).
Uji ini untuk menguji apakah dalam model regresi kita ,data variabel dependen dan independen yang kita pakai apakah berdistribusi normal atau tidak. Sebuah data penelitian yang baik adalah datanya berdistribusi normal. Ada beberapa cara yang metode yang digunakan untuk menguji apakah data yang kita pakai berdistribusi normal atau tidak, alah satu yang digunakan adalah analisa grafik. Dengan metode grafik kita dapat melihat data yang kita gunakan berdistribusi normal atau tidak dengan melihat histogram dan normal probability plot (Bawono, 2008:174).
d) Pengujian Liniearitas
Uji liniertas digunakan untuk melihat apakah spesifikasi model yang digunakan sudah benar atau tidak. Dengan uji linieritas akan diperoleh apakah model empiris sebaiknya berbentuk linier,kuadrat atau kubik (Ghazali, 2013:166)
Pengujian linieritas digunakan untuk menguji apakah spesifikasi model yang kita gunakan sudah tepat atau lebih baik dalam spesifikasi model bentuk lain. Spesifikasi model dapat berupa linier, kuadratik, atau bentuk kubik (Bawono,2008:179)