METODE PENELITIAN
E. Teknik Analisis Data
1. Uji Persyaratan Analisis
a. Normalitas
Uji normalitas dimaksudkan untuk mengetahui apakah data berdistribusi normal atau tidak berdistribusi normal. Dalam penelitian ini uji normalitas dilakukan dengan mengamati penyebaran data pada sumbu diagonal suatu grafik. Menurut Singgih Santoso (2001) ketentuannya adalah sebagai berikut:
1) Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2) Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti garis diagonal, maka regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
b. Multikolinearitas
Multikolinieritas digunakan untuk menguji suatu model apakah terjadi hubungan yang sempurna atau hampir sempurna antara variabel bebas, sehingga sulit untuk memisahkan pengaruh antara variabel-variabel itu secara individu terhadap variabel terikat. Pengujian ini untuk mengetahui apakah antar variabel bebas dalam persamaan regresi tersebut tidak saling
commit to user
berkorelasi. Untuk mendeteksi multikolinieritas adalah dengan melihat nilai tolerance dan nilai Variance Inflation Factor (VIF), di mana menurut Hair et al dalam Duwi Priyatno (2009) variabel dikatakan mempunyai masalah multikolinearitas apabila nilai tolerance lebih kecil dari 0,1 atau nilai VIF lebih besar dari 10.
c. Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui apakah terjadi penyimpangan model karena gangguan varian yang berbeda antar observasi satu ke observasi lain. Damodar Gujarati (2006) mengatakan bahwa salah satu cara untuk menguji heteroskedastisitas adalah dengan pengujian rank korelasi dari Spearman dengan formula sebagai berikut:
Keterangan:
di = Perbedaan dalam rank yang ditetapkan untuk dua karakteristik yang berbeda dari individual atau fenomena ke i
N = Banyaknya individual atau fenomena yang di rank
Setelah nilai rs diketahui langkah selanjutnya adalah dengan uji t sebagai berikut:
Ketentuan pengujiannya adalah sebagai berikut:
1) Jika nilai t > t kritis maka terdapat masalah heteroskedastisitas. 2) Jika nilai t < t kritis maka tidak terdapat masalah heteroskedastisitas.
Dalam penelitian ini pengujian heteroskedastisitas dilakukan dengan mengamati grafik scatter plot pada output SPSS, dimana menurut Duwi Priyatno (2009) ketentuannya adalah sebagai berikut:
1) Jika titik-titiknya membentuk pola tertentu yang teratur maka diindikasikan terdapat masalah heteroskedastisitas.
commit to user
2) Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titiknya menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka diindikasikan tidak terdapat masalah heterokedastisitas.
d. Autokorelasi
Autokorelasi digunakan untuk menguji suatu model apakah antara variabel pengganggu masing-masing variabel bebas saling mempengaruhi. Untuk mengetahui apakah pada model regresi mengandung autokorelasi dapat digunakan pendekatan D-W (Durbin Watson) dengan rumus sebagai berikut:
Keterangan:
d = Nilai Durbin – Watson
= Jumlah kuadrat sisa (Damodar Gujarati, 2006).
Menurut Singgih Santoso (2001) kriteria autokorelasi ada 3, yaitu: 1) Nilai D-W di bawah -2 berarti diindikasikan ada autokorelasi positif. 2) Nilai D-W di antara -2 sampai 2 berarti diindikasikan tidak ada
autokorelasi.
3) Nilai D-W di atas 2 berarti diindikasikan ada autokorelasi negatif.
e. Uji Linearitas
Uji Linieritas digunakan untuk mendeteksi adanya hubungan linier antara variabel X dan Y yang bisa dilakukan, sebagai berikut :
1) Plot antara residu (e) versus Y-topi
Jika plot yang bersangkutan menggambarkan suatu scatter diagram (diagram pencar) dalam arti tidak berpola maka dapat dikatakan tidak terjadi mispesifikasi pada fungsi regresi, hal ini bararti bahwa hubungan antara variabal X dan Y adalah linier.
2) Plot antara variabel X versus Y
Jika plot menggambarkan garis lurus maka asumsi pertama ini telah terpenuhi.
commit to user 3) Plot antara residu versus X
Jika plot menggambarkan diagram pencar maka linieritas ini sudah terpenuhi.
(Siswandari, 2000:28)
2. Uji Hipotesis
a. Analisis Regresi
Analisis regresi yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi berganda dengan persamaan sebagai berikut:
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 + b6X6 (Sudjana, 2002). Keterangan:
Y = Prestasi Belajar
X1 = Perencanaan Realisasi Produk
X2 = Proses yang Terkait dengan Pelanggan X3 = Desain dan Pengembangan
X4 = Pembelian
X5 = Produksi dan Penyediaan Jasa
X6 = Pengendalian Peralatan Pemantauan dan Pengukuran. a = Bilangan konstanta
b = Koefisien regresi (nilai peningkatan ataupun penurunan).
b. Uji F
Duwi Priyatno (2009:82) mengatakan:
Uji F digunakan untuk mengetahui variabel bebas secara bersama-sama mempunyai berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat. Atau untuk mengetahui apakah model regresi dapat digunakan untuk memprediksi variabel terikat atau tidak. Signifikan berarti hubungan yang terjadi dapat berlaku untuk populasi. Tingkat signifikansi menggunakan a = 5% atau 0,05.
Adapun langkah-langkah dari uji F adalah sebagai berikut : 1) Hipotesis
commit to user
Berarti tidak ada pengaruh yang signifikan secara bersama-sama variabel independen (implementasi SMM ISO 9001:2008) terhadap variabel dependen (prestasi belajar).
Ha : b1 ≠ b2 ≠ b3 ≠ b4 ≠ b5≠ b6≠ 0
Berarti ada pengaruh yang signifikan secara bersama-sama variabel independen (implementasi SMM ISO 9001:2008) terhadap variabel dependen (prestasi belajar).
2) Tingkat signifikasi ( ) = 5 % 3) Rumus uji F Keterangan: R2 = Koefisien determinasi n = Jumlah observasi k = Jumlah variabel 4) Kriteria pengujian
Ho diterima dan Ha ditolak apabila F hitung F tabel atau probabilitas nilai F atau signifikan 0,05.
Ho ditolak dan Ha diterima apabila F hitung Ft abel atau probabilitas nilai F atau signifikansi 0,05.
Uji F dalam penelitian ini menggunakan software SPSS 17, yaitu dengan melihat tabel ANOVA dalam kolom sig, jika probabilitas < 0,05, maka dapat dikatakan terdapat pengaruh yang signifikan secara bersama-sama variabel bebas (implementasi Realisasi Produk dalam SMM ISO 9001:2008) terhadap variabel terikat (prestasi belajar) dan model regresi bisa dipakai untuk memprediksi variabel terikat.
c. Uji t
Uji t digunakan untuk menguji secara parsial masing-masing variabel. Adapun langkah-langkah dari uji t adalah sebagai berikut:
commit to user 1) Hipotesis
Ho : b1 = b2 = b3 = b4 = b5 = b6 = 0
Berarti tidak ada pengaruh yang signifikan secara parsial variabel independen (implementasi SMM ISO 9001:2008) terhadap variabel dependen (prestasi belajar).
Ha : b1 ≠ b2 ≠ b3 ≠ b4 ≠ b5≠ b6≠ 0
Berarti ada pengaruh yang signifikan secara parsial variabel independen (implementasi Realisasi Produk dalam SMM ISO 9001:2008) terhadap variabel dependen (prestasi belajar).
2) Tingkat signifikasi ( ) = 5% 3) Rumus uji t
Keterangan:
= Koefisien regresi
= Standar error koefisien regresi 4) Kriteria pengujian
Ho diterima dan Ha ditolak apabila t hitung t tabel atau probabilitas nilai t atau signifikan 0,05.
Ho ditolak dan Ha diterima apabila t hitung t tabel atau probabilitas nilai t atau signifikansi 0,05.
Uji t dalam penelitian ini menggunakan software SPSS 17, yaitu dengan melihat tabel coefficients pada kolom sig. Jika probabilitas nilai t atau signifikansi < 0,05, maka dapat dikatakan bahwa terdapat pengaruh secara parsial antara variabel bebas (implementasi Realisasi Produk dalam SMM ISO 9001:2008) terhadap variabel terikat (prestasi belajar).
commit to user
BAB IV