Teknik Analisis Data

BAB III: METODE PENELITIAN

3.4 Teknik Analisis Data

Metode analisis data yang dilakukan adalah analisis kuantitatif yang dinyatakan dengan angka-angka dan perhitungannya menggunakan metode statistik yang dibantu dengan program SPSS. Berikut ini metode-metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini:

1. Uji Instrumen validitas dan realibilitas A.Uji Instrumen validitas

Validitas adalah indeks yang menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur betul-betul mengukur apa yang akan diukur.²⁹

Langkah-langkah dalam menguji validitas dapat dijelaskan sebagai berikut: 1) Mengidentifikasi secara operasioal suatu konsep yang akan diukur. 2) Melakukan uji coba pengukuran tersebut pada sejumlah responden. 3) Mempersiapkan table tabulasi jawaban.

4) Menghitung nilai korelasi antara data pada masing-masing pernyataan dengan skor total, dengan menggunakan bantuan software SPSS versi 21.0 atau dengan memakai rumus teknik korelasi Pearson product moment berikut:

29_{Juliansyah Noor,}

Metodelogi Penelitian: Skripsi, Tesis , Disertasi, dan Karya Ilmiah Edisi Pertama, (Jakarta: Kencana Prenada Media Group, 2011), h.130.

R

_y.x1.x2

= √

dimana³⁰:

R

y.x1.x2 ^{= Korelasi antara ariabel X}1 ^{dengan X}2 ^secara

bersama-sama dengan variabel Y

r

yx1 ^{= Korelasi product moment antara X}1 ^{dengan Y}

r

yx2 = ^{Korelasi product moment antara X}2 ^{dengan Y}

r

_{x1x2 =} Korelasi product moment antara X1 ^{dengan X}2

B. Uji Instrumen reabilitas

Reabilitas/keterandalan ialah indeks yang menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur dapat dipercaya atau diandalkan.³¹ Hal ini berarti menunjukkan sejauh mana akat pengukur dikatakan konsisten, jika dilakukan pengukuran dua kali atau lebih terhadap gejala yang sama.

Hasil penelitian dikatakan terpercaya (reliabel), apabila terdapat kesamaan data dalam waktu yang berbeda. Menghitung reliabilitas menggunakan rumus Alpha Cronbach, maka batasan reliabilitas sebenarnya sudah ditentukan.³² Batasan tersebut adalah:

- Koefisien Alpha mendekati 1 sangat baik - Koefisien Alpha berada di atas angka 0,8 baik

30

Sugiyono, Statistika untuk Penelitian (Bandung: Alfabeta, 2014), h. 233.

31

Ibid , h.130.

32 _{Mustafa Edwin Nasution dan Hardius Usman,}

Proses Penelitian Kuantitatif (Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, 2007), h. 116.

- Koefisien Alpha berada di bawah 0,6 tidak reliable 2. Analisis deskriptif

Analisis yang ditunjukkan pada perkembangan dan pertumbuhan dari suatu keadaan dan hanya memberikan gambaran tentang keadaan tertentu dengan cara menguraikan tentang sifat-sifat dari objek penelitian tersebut.³³

3. Analisis kuantitatif

Analisis kuantitatif merupakan suatu analisis data yang diperlukan terhadap data yang diperoleh dari hasil kuesioner yang diberikan kepada responden, kemudian dilakukan analisa berdasarkan metode statistik dan data tersebut diklasifikasikan kedalam kategori tertentu dengan menggunakan tabel untuk mempermudah dalam menganalisa. Adapun alat analisis kuantitatif adalah sebagai berikut:

a. Uji Asumsi Klasik

Model regresi linear berganda dapat disebut sebagai model yang baik jika model tersebut memenuhi asumsi normalitas data dan terbebas dari asumsi klasik statistik yang meliputi uji normalitas, multikolineritas, dan heteroskedastisitas.

1) Uji Multikolinearitas

Uji asumsi klasik Multikolinieritas ini digunakan untuk mengukur tingkat asosiasi (keeratan) hubungan/pengaruh antar variabel bebas tersebut melalui besaran koefisien korelasi (r).

Uji multikolinerietas pada suatu model dapat dilihat dari nilai VIF (Variance Inflation Factor) tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak kurang dari 0,1.

33_{Husein Umar,}

Metodologi Penenlitian Aplikasi Dalam Pemasaran (Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama, 2001, Cet. Pertama), h. 36.

Semakin tinggi VIF maka tolerance semakin rendah. Sehingga model dapat dikatakan terbebas dari multikolinerietas.

2) Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual data yang ada. Model regresi yang baik adalah model regresi yang tidak mengalami gejala heteroskedastisitas. Cara yang digunakan dalam pengujian ini adalah dengan analisa grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat (ZPRED) dengan residualnya (SRESID). Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatter plot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y (prediksi) – Y (sesungguhnya) yang telah di studentized. Dasar analisis:

(a) Jika ada pola tertentu yaitu terdapat titik-titik yang ada membentuk sebuah pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian, menyempit) maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.

(b) Jika tidak ada pula yang jelas yaitu terdapat titik-titik yang menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. 3) Uji Autokorelasi

Persamaan regresi yang baik adalah tidak memiliki masalah autokorelasi. Jika terjadi autokorelasi maka perasamaan tersebut menjadi tidak baik atau tidak layak dipakai prediksi. Ukuran dalam menentukan ada tidaknya masalah autokorelasi dengan uji Durbin-Watson (DW), dengan ketentuan sebagai berikut:

 Terjadi autokorelasi positif jika DW di bawah -2 (DW < -2).

 Tidak terjadi autokorelasi jika DW berada di antara -2 dan +2 atau -2 < DW +2

4) Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah modal regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas adalah dengan melihat histrogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Model regresi yang baik adalah model regresi yang memiliki distribusi data normal atau mendekati normal, artinya kriteria sebuah model regresi berdistribusi normal apabila tampilan grafiknya menunjukkan pola penyebaran disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal.³⁴

b. Analisis Regresi Berganda

Analisis regresi adalah salah satu teknik statistik yang dapat digunakan untuk menggambarkan hubungan antara dua variable atau lebih untuk variable kuantitatif.³⁵

Analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel (variabel dependent) yang disebabkan variabel lain (variabel

34_{Imam Ghozali,}

Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS (Semarang: Universitas Diponogoro, 2001), h. 74.

35_{Ety Rochaety, dkk,}

Metodologi Penelitian Bisnis: Dengan Aplikasi SPSS (Jakarta: Penerbit Mitra Wacana Media, 2009), h. 135.

independent). Analisis regresi berganda menggunakan suatu model matematis berupa persamaan garis lurus yang mampu mendefinisikan hubungan antar variabel sesuai dengan tujuan penelitian, dengan disiplin kerja karyawan sebagai variabel dependent (terikat) dan upah dan loyalitas sebagai variabel independent (bebas) maka persamaan regresi berganda dapat ditulis sebagai berikut:

Y = a + b1X1+ b2X2 Keterangan:

Ý = Disiplin Kerja Karyawan

a = Konstanta

b1, b2 = Koefisien variabel X1 ,X2

X1 = Upah

X2 = Loyalitas

Formulasi untuk a, b1^{, dan b}2³⁶

1. ∑ X1^{Y = b}1 ∑ X1 ^{2 + b}2 ∑ X1^X2

2. ∑ X2Y = b1 ∑ X1X2 + b2 ∑ X2 ²

a = Y – b1 ^X1– b2 ^X2

c. Koefisien Determinasi

Menurut Ghozali bahwa koefisien determinasi pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model regresi dalam menerangkan variasi-variabel dependent-nya.³⁷ Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai

36_Sugiyono,

Statistika untuk Penelitian (Bandung: Alfabeta, 2014), h. 286.

37_{Imam Ghozali,}

Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS (Semarang: Universitas Diponogoro, 2007), h. 83.

koefisien determinasi yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independent dalam menjelaskan variasi-variabel dependent yang amat terbatas. Untuk menentukan nilai koefisien determinasi dinyatakan dengan nilai Adjusted R Square. Adapun rumus koefisien determinasinya, adalah sebagai berikut:³⁸

= SS

_reg

SS

_y

4. Pengujian hipotesis

Dalam pengujian hipotesis penelitian, dilakukan dengan dua teknik pengujian, yaitu:

1) Uji t

Uji t ini dilakukan untuk menguji hipotesis 1 dan hipotesis 2, pengujiannya dilakukan dengan membandingkan antara nilai t signifikan dengan 0,05 (nilai batas signifikan). Untuk menguji hipotesis 1 dan 2 perumusannya sebagai berikut, yaitu:

Hipotesis 1 (H1)

H0 : upah tidak berpengaruh signifikan terhadap disiplin kerja karyawan pada Bank BRISyariah Cabang Bogor.

Ha : upah berpengaruh signifikan terhadap disiplin kerja karyawan pada Bank BRISyariah Cabang Bogor.

Hipotesis 2 (H2)

H0 : loyalitas tidak berpengaruh signifikan terhadap disiplin kerja

38 _{J. Supranto,}

Analisis Multivariat Arti dan Interpretasi (Jakarta: Rineka Cipta, 2010, Cet. Kedua), h. 66.

karyawan pada Bank BRISyariah Cabang Bogor.

Ha : loyalitas berpengaruh signifikan terhadap disiplin kerja karyawan pada Bank BRISyariah Cabang Bogor.

Pengujian hipotesis tersebut adalah sebagai berikut:

a) Bila nilai t signifikan < 0,05,maka; H0 di tolak dan Ha diterima. b) Bila nilai t signifikan > 0,05, maka; H0 diterima dan Ha ditolak.

2) Uji F

Uji F ini dilakukan untuk menguji hipotesis 3, pengujiannya dilakukan dengan membandingkan antara nilai F signifikan dengan 0,05 (nilai batas signifikan). Untuk menguji hipotesis 3 perumusannya sebagai berikut, yaitu:

Hipotesis 3 (H3)

H0 : upah dan loyalitas tidak berpengaruh terhadap disiplin kerja karyawan pada Bank BRISyariah Cabang Bogor.

Ha : upah dan loyalitas berpengaruh terhadap disiplin kerja karyawan pada Bank BRISyariah Cabang Bogor.

Pengujian hipotesis tersebut adalah sebagai berikut:

a) Bila nilai F signifikan < 0,05,maka; H0 di tolak dan Ha diterima. b) Bila nilai F signifikan > 0,05, maka; H0 diterima dan Ha ditolak.