BAB III METODOLOGI PENELITIAN
3.4. Teknik Analisis Data
Menurut Wina Sanjaya (2013, p. 106), analisis data adalah suatu proses mengolah dan menginterpretasikan data dengan tujuan untuk mendapatkan berbagai informasi sesuai dengan fungsinya sehingga memiliki makna.
Dapat dikatakan bahwa analisis data adalah cara peneliti dalam proses mencari dan menyusun secara sistematis data yang diperoleh dari hasil wawancara, catatan lapangan, dan dokumentasi dan menjawab pertanyaan-pertanyaan penelitian yang mengungkapkan fenomena untuk mencapai tujuan pokok peneliti.
Teknik analisis data yang digunakan peneliti adalah statistik dengan
menggunakan alat bantu program SPSS (Statistical Package for the Social
Sciences). SPSS merupakan program komputer statistik yang mampu memproses data statistik dengan cepat dan tepat. Pemilihan menggunakan program SPSS ini ditujukan untuk memudahkan perhitungan dan kecepatan penyajian data hasil pengolahan sesuai dengan yang dikehendaki peneliti. 3.4.1. Skala Pengukuran
Skala Likert yang dikembangkan oleh Rensis adalah skala yang paling sering digunakan dalam penelitian survei dimana orang mengekspresikan sikap atau tanggapan setuju atau tidak setujunya terhadap suatu pertanyaan (Neuman, 2006, p. 207). Sedangkan skala likert menurut Sugiyono (2014, p. 93), merupakan variabel yang diukur dijabarkan menjadi indikator variabel.
46
Kemudian indikator tersebut dijadikan sebagai titik tolak ukur untuk menyusun
item-item instrument penelitian yang dapat berupa pertanyaan atau
pernyataan. Jawaban dari setiap item instrumen mempunyai gradasi dari
sangat positif sampai sangat negatif yang dapat berupa kata-kata. Penelitian ini menggunakan skala likert dengan enam angka penilaian dan diurutkan dari angka terendah hingga tertinggi, sebagai berikut:
Tabel 2. Skor Jawaban Kuesioner
Keterangan Skor Positif Skor Negatif
Sangat Setuju 6 1
Setuju 5 2
Ragu-Ragu Mungkin Setuju 4 3
Ragu-Ragu Mungkin Tidak Setuju 3 4
Tidak Setuju 2 5
Sangat Tidak Setuju 1 6
Sumber : Sugiyono, 2014
Data yang didapat dari penyebaran kuesioner tersebut akan diolah
dengan menggunakan aplikasi program komputer SPSS (Statistical Package
for the Social Sciences). Selanjutnya dihitung rentang skala dengan rumus yang dijelaskan oleh Sinamora sebagai berikut :
Gambar 5. Rumus Rentang Skala, dari Simamora, 2008
Rs = m – n
b
Keterangan :
Rs : Rentang Skala
m : Bobot Terbesar
n : Bobot Terkecil
b : Banyaknya Kategori Bobot
Berdasarkan rumus tersebut, maka rentang skala yang di dapat pada penelitian ini adalah :
Gambar 6. Rumus Rentang Skala, dari Data Olahan Peneliti 2018
1 STS 1.83 TS 2.66 MTS 3.49 MS 4.32 S 5.15 SS 6 Gambar 7. Garis Rentang Skala Likert, dari Data Olahan Peneliti 2018 Dengan penjelasan sebagai berikut :
a. 1 – 1.85 : Menunjukkan sangat tidak setuju
b. 1.9 < Xi ≤ 2.7 : Menunjukkan tidak setuju
c. 2.8 < Xi ≤ 3.55 : Menunjukkan ragu-ragu mungkin tidak setuju d. 3.6 < Xi ≤ 4.4 : Menunjukkan ragu-ragu mungkin setuju e. 4.5 < Xi ≤ 5.25 : Menunjukkan setuju
f. 5.3 < Xi ≤ 6 : Menunjukkan sangat setuju
Rs = 6 – 1 = 0.83
48
3.4.2. Uji Regresi Linear
Menurut Mustikoweni (2002, p. 1), regresi ditujukan untuk mencari bentuk hubungan dua variabel atau lebih dalam bentuk fungsi atau persamaan. Menurut Kriyantono (2008, p. 181), analisis regresi dilakukan jika korelasi antara dua variabel mempunyai hubungan kausal (sebab-akibat) atau hubungan fungsional.
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan analisis regresi untuk mencari hubungan antara dua variabel atau lebih yang mempunyai hubungan fungsional atau sebab-akibat. Rumus persamaan regresi liner sederhana yaitu:
Gambar 8. Rumus Persamaan Regresi Linier Sederhana, dari Sugiyono, 2014
Keterangan :
Y = Variabel Terikat (Dependent Variable)
X = Variabel Bebas (Independent Variable)
a = konstanta regresi
b = slope atau kemiringan garis regresi Y = a + bX
3.4.3. Uji Hipotesis
Uji hipotesis ini digunakan untuk menguji kebenaran antara variabel X dan variabel Y yang ada pada penelitian. Pengertian hipotesis menurut Sugiyono (2007, p. 377), adalah dugaan atas jawaban sementara mengenai suatu masalah yang masih perlu diuji secara empiris untuk mengetahui apakah ada pernyataan atau dugaan jawaban itu dapat diterima atau tidak. Sedangkan menurut Iskandar (2008, p. 56), hipotesis merupakan pernyataan yang masih harus diuji kebenarannya secara empiris.
Oleh karena itu peneliti ingin menguji pernyataan yang telah dibuat melalui uji hipotesis untuk mengetahui apakah pernyataan tersebut dapat diterima atau tidak.
Hipotesis dalam penelitian ini antara lain:
a. Hipotesis Nol (Ho) : Berarti tidak ada pengaruh antara variabel X dan Y b. Hipotesis Alternatif (Ha) : Berarti terdapat pengaruh antara variabel X
dan Y
Rumus :
Gambar 9. Rumus Uji Hipotesis, dari Sugiyono, 2014
Ζ = �– �
50
Keterangan :
M : rata-rata populasi
�
: rata-rata sampel�
: deviasi standar populasi�
: jumlah sampel3.4.4. ANOVA
Menurut Unaradjan (2013, p. 243), analysis of variance (Anova) adalah tergolong analisis komparatif dari dua variabel atau lebih dari dua rata-rata yang digunakan untuk melihat data sampel dapat mewakili populasi. Margono menyebutkan analisis varian digunakan untuk menguji hipotesis yang
berkenaan dengan perbedaan dua mean atau lebih (Sinambela, 2014).
Sedangkan Hidayat (2012), mengemukakan bahwa Anova merupakan
salah satu uji komparatif yang digunakan untuk menguji perbedaan mean
(rata-rata) data yang lebih dari dua kelompok. Dapat dikatakan bahwa Anova
digunakan untuk menguji perbedaan mean (rata-rata) data dua kelompok atau lebih. Untuk melakukan uji Anova, harus dipenuhi beberapa asumsi yaitu:
1. Sampel berasal dari kelompok yang independen 2. Varian antar kelompok harus homogen
Uji Anova dikenal dengan uji-F (Fisher Test), sedangkan arti Variansi berasal
dari konsep “Mean Square” atau Kuadrat Rerata (KR), sehingga rumus
sistematisnya adalah:
Gambar 10. Rumus Sistematis Uji Anova, dari Unaradjan, 2013
Keterangan :
JK : jumlah kuadrat (some of squire)
dk : derajat kebebasan (degree of freedom)
Menurut Sujarweni (2014, p. 115), untuk dasar pengambilan keputusan dalam uji Anova adalah:
1. Jika nilai signifikan < 0.05 maka Ho ditolak dan Ha diterima 2. Jika nilai signifikan > 0.05 maka Ho diterima dan Ha ditolak
3.4.5. Tabel Distribusi Frekuensi
Hasibuan mengatakan bahwa distribusi frekuensi merupakan penyusunan data dalam bentuk kelompok mulai dari terkecil sampai terbesar berdasarkan kelas-kelas interval dan kategori tertentu. Alat penyajian data statistik berbentuk kolom dan lajur, yang di dalamnya dimuat angka yang dapat melukiskan atau menggambarkan pencaran atau pembagian frekuensi dari variabel yang sedang menjadi objek penelitian (Anas, 2009, p. 38).
�� = JK
52
Dengan demikian tabel distribusi frekuensi adalah penyusunan data dengan alat penyajian data statistik dalam kelas-kelas interval dan kategori tertentu.
Deskripsi profil responden termasuk di dalam tabel distribusi frekuensi. Peneliti menggunakan tabel distribusi frekuensi agar data yang telah dikumpulkan dalam jumlah banyak dapat disajikan dalam bentuk yang lebih jelas.