BAB IV : HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
METODOLOGI PENELITIAN
D. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini ialah:
39
Nugraha Setiawan, “Penentuan Ukuran Sampel Memakai Rumus Slovin dan Tabel Krejcie-Morgan: Telaah Konsep dan Aplikasinya” diakses pada 17 Oktober 2015 dari http://pustaka.unpad.ac.id/wpcontent/upload/2009/03/penentuan_sampel_memakai_rumus_ slovin.pdf
40
Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, Dan R&D, (Bandung : Alfabeta, 2013), hlm.122
1. Kuesioner/Angket
Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberikan seperangkat pertanyaan tertulis kepada responden untuk dijawabnya.41
Pertanyaan yang akan diberikan pada kuesioner ini adalah pertanyaan menyangkut fakta dan pendapat responden. Sedangkan jenis pertanyaan yang digunakan pada penelitian ini adalah pertanyaan tertutup. Pertanyaan tertutup yakni dimana responden diminta menjawab pertanyaan dan menjawab dengan memilih dari sejumlah alternatif (pilihan ganda).
2. Penelitian Pustaka (Library Research)
Kepustakaan merupakan bahan utama penelitian data sekunder42. Penelitian ini memperoleh data yang berkaitan dengan masalah yang sedang diteliti melalui buku, jurnal, skripsi, internet, dan perangkat lain yang berkaitan dengan kinerja individual.
E. Teknik Analisis Data 1. Statistik Deskriptif
Menurut Imam Ghozali dalam Aplikasi Multivariate Program SPSS, menyatakan bahwa statistik deskriptif memberikan gambaran suatu
41
Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, Dan R&D, (Bandung : Alfabeta, 2013), hlm. 142.
42
Nur Indriantoro, dan Bambang Supomo, Metodologi Penelitian Bisnis Untuk Akuntansi dan manajemen (Jogjakarta: BPFE, 2004), hlm. 150.
data yang dilihat dari mean, standar deviasi, varian, maksimum, minimum.43
2. Uji Kualitas Data
Untuk melakukan uji kualitas data, maka peneliti menggunakan uji validitas dan uji reliabilitas.
a. Uji Validitas
Uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau tidak kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut. Pengujian validitas ini menggunakan Pearson Correlation yaitu dengan cara menghitung korelasi antara nilai yang diperoleh dari pertanyaan-pertanyaan. Apabila Pearson Correlation yang didapat memilik nilai di bawah 0,05 berarti data yang diperoleh adalah valid.44
b. Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel. Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika seseorang terhadap pernyataan tersebut konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Uji reliabilitas digunakan untuk mengukur bahwa variabel yang digunakan benar-benar bebas dari kesalahan sehingga menghasilkan hasil yang konsisten meskipun diuji berkali-kali.45
43
Imam Ghozali, Aplikasi Multivariate Program SPSS, (Semarang: Universitas Diponegoro, 2009), hlm. 19
44
Imam, Aplikasi Multivariate Program SPSS, hlm. 45. 45
3. Uji Asumsi Klasik
Untuk melakukan uji asumsi klasik atas data primer ini, maka peneliti melakukan uji multikolonieritas, uji normalitas dan uji heteroskedastisitas.
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependen dan variabel independen atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Cara mendeteksinya yaitu dengan penyebaran data pada sumbu diagonal dari grafik. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Sedangkan jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal, maka regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Selanjutnya dilakukan uji one sample Kolmogrov – Smirnov test yang digunakan untuk mengetahui distribusi data, uji one sample Kolmogrov – Smirnov test ini biasanya digunakan untuk menguji normalitas data berskala interval atau rasio.46
b. Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Uji multikolonieritas dilihat dari nilai tolerance dan Variance Inflantion Factor (VIF). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan
46
Nur Indriantoro dan Bambang Supomo, Metodologi Penelitian Bisnis Untuk Akuntansi dan Manajemen (Yogyakarta: BPFE, 2004), hlm. 212-214
terdapat problem multikolonieritas (multikom). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Uji multikolonieritas dilihat dari nilai tolerance dan Variance Inflantion Factor (VIF) serta besaran korelasi antar variabel independen.47 Suatu model regresi dapat dikatakan bebas multiko jika mempunyai nilai VIF disekitar angka 1 dan mempunyai angka tolerance, sedangkan dilihat dengan besaran korelasi antar variabel independen, maka suatu model regresi dapat dikatakan bebas multiko jika koefisien korelasi antar variabel independen haruslah lemah (dibawah 0,5). Jika korelasinya kuat, maka terjadi problem multiko.48
Untuk teknik analisa data ini, peneliti menggunakan survei langsung kelapangan melalui penyebaran kuesioner. Setelah dihitung dan data kuesioner didapatkan maka harus dihitung validitasnya. Dimana arti validitas itu sendiri adalah instrumen tersebut dapat digunakan untuk mengukur apa yang seharusnya diukur. Untuk mengetahui pengaruh kualitas pustakawan layanan sirkulasi terhadap peningkatan jumlah Anggota dengan menggunakan Regresi Linier.
Hal ini peneliti ambil karena Regresi Linier ialah bentuk hubungan di mana variabel bebas X maupun variabel tergantung Y sebagai faktor yang berpangkat satu. Regresi linier ini dibedakan menjadi:
47
Imam Ghozali, Aplikasi Multivariate Program SPSS, (Semarang: Universitas Diponegoro, 2009), hlm. 95.
48
Santoso Singgih, Statistik Parametrik Konsep dan Aplikasi dengan SPSS (Jakarta: PT. Alex Media Komputindo, 2010), hlm. 213.
a. Regresi linier sederhana dengan bentuk fungsi: Y = a + bX + e,
b. Regresi linier berganda dengan bentuk fungsi: Y = b0 + b1X1 + . . + bpXp + e
Dari kedua fungsi di atas 1) dan 2); masing-masing berbentuk garis lurus (linier sederhana) dan bidang datar (linier berganda).49
Analisis regresi linier sederhana adalah hubungan secara linear antara satu variabel independen (X) dengan variabel dependen (Y). Analisis ini untuk mengetahui arah hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen apakah positif atau negatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen apabila nilai variabel independen mengalami kenaikan atau penurunan.. Data yang digunakan biasanya berskala interval atau rasio. Rumus regresi linear sederhana sebagi berikut:
Keterangan:
Y’ = Variabel dependen (nilai yang diprediksikan) X = Variabel independen
a = Konstanta (nilai Y’ apabila X = 0) b = Koefisien regresi
49
I M. Narka Tenaya, “Regresi Linear Sederhana”, Bahan Kuliah Ekonometrika Program Studi Agribisnis, diakses dari
http://www.fp.unud.ac.id/ind/wp-content/uploads/mk_ps_agribisnis/ekonomitrika/2_.%20%20Analisis%20Regresi%20Linier%20S ederhana.pdf, pada tanggal 18 Maret 2015 pukul 14:19, hlm. 8.
Nilai-nilai a dan b dapat dihitung dengan menggunakan Rumus dibawah ini:50 a = (Σy) (Σx²) - (Σx) (Σxy) n(Σx²) – (Σx)² b = n(Σxy) – (Σx) (Σy) n(Σx²) – (Σx)²
Berikut ini adalah Langkah-langkah dalam melakukan Analisis Regresi Linear Sederhana:51
1. Tentukan Tujuan dari melakukan Analisis Regresi Linear Sederhana 2. Identifikasikan Variabel Faktor Penyebab (Predictor) dan Variabel
Akibat (Response)
3. Lakukan Pengumpulan Data
4. Hitung X², Y², XY dan total dari masing-masingnya 5. Hitung a dan b berdasarkan rumus di atas.
6. Buatkan Model Persamaan Regresi Linear Sederhana.
7. Lakukan Prediksi atau Peramalan terhadap Variabel Faktor Penyebab atau Variabel Akibat.
Terkait dengan penggunaan alat uji regresi linier sederhana terdapat beberapa analisis yang digunakan, antara lain:
50
Diergaz Febregaz. Modul Regresi Linier Sederhana, diakses dari http://www.ilab.gunadarma.ac.id/modul/NewATA/Modul%20ATA/Statistika%202%20&%20Prak /M7.pdf pada 20 Oktober 2015 pukul 14:18
51
Dickson Kho, Analisis Regresi Linear Sederhana (Simple Liear Regression), diakses dari http://teknikelektronika.com/analisis-regresi-linear-sederhana-simple-linear-regression/ pada 20 Oktober 2015 pukul 14:25
1. Koefisien Determinasi
Koefisien Determinasi (R₂) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara 0 dan 1. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independent memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.52 2. Uji Signifikan Simultan (Uji Statistik F)
Uji Statisitk F menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat. Uji F digunakan untuk rnengetahui pengaruh semua variabel independen yang dimasukkan dalam model regresi secara bersama-sama terhadap variabel dependen yang diuji pada tingkat signifikan 0,05.53 Dasar pengambil keputusan adalah sebagai berikut:
a. Jika nilai probabilitas lebih besar dari 0,05, maka H₀ diterima atau Ha ditolak, ini berarti menyatakan bahwa semua variabel independen atau bebas tidak mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat.
b. Jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05, maka H₀ ditolak atau Ha diterima, ini berani menyatakan bahwa semua variabel
52
Imam Ghozali, Aplikasi Multivariate Program SPSS, (Semarang: Universitas Diponegoro, 2009), hlm. 83
53
independen atau bebas mempunyai pengaruh secara bersamasama terhadap variabel dependen atau terikat.
3. Uji Signifikansi Parsial (Uji Statistik t)
Uji statisitik t menunjukkan seberapa jauh pengaruh suatu variabel penjelas atau independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen dan digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh masing-masing variabel independen secara individual terhadap variabel dependen yang diuji pada tingkat signifikansi 0,05.54 Dasar pengambilan keputusannya adalah sebagai berikut:
a. Jika nilai probabilitas lebih besar dari 0,05, maka H₀ diterima atau Ha ditolak, ini berarti menyatakan bahwa variabel independen atau bebas tidak mempunyai pengaruh secara individual terhadap variabel dependen atau terikat.
b. Jika nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05, maka H₀ ditolak atau Ha diterima, ini berarti menyatakan bahwa variabel independen atau bebas mempunyai pengaruh secara individual terhadap variabel dependen atau terikat.
4. Analisis Korelasi
Metode korelasi bertujuan untuk mengetahui dan menemukan ada tidaknya antara variabel yang telah ditetapkan untuk penelitian hingga dapat mengukur karakteristik hubungan, serta arti maupun implikasinya dari hubungan positif (+) maupun negatif (-). Dalam korelasi ada dua arah korelasi, yaitu searah dan tidak searah. Pada IBM
54
SPSS hal ini ditandai dengan pesan two tailed. Arah korelasi dilihat dari angka koefesien korelasi. Jika koefesien korelasi positif, maka hubungan kedua variabel searah. Searah artinya jika variabel X nilainya tinggi, maka variabel Y juga tinggi. Jika koefesien korelasi negatif, maka hubungan kedua variabel tidak searah. Tidak searah artinya jika variabel X nilainya tinggi, maka variabel Y akan rendah. Metode yang digunakan untuk menghitung karakteristik besarnya korelasi adalah metode korelasi multivariat, yaitu metode statistik yang dapat menggambarkan dan menemukan hubungan antara beberapa variabel. Untuk mentafsirkan angka tersebut digunakan kriteria sebagai berikut55:
0 – 0,25 : Korelasi sangat lemah (dianggap tidak ada) > 0,25 – 0,5 : Korelasi cukup kuat
> 0,5 – 0,75 : korelasi kuat > 0,75 – 1 : Korelasi sangat kuat
Untuk pengujian lebih lanjut, maka diajukan hipotesis:
Ho; p = 0: tidak ada hubungan (korelasi) yang signifikan antara dua variabel.
Ha; p ≠ 0: ada hubungan (korelasi) yang signifikan antara dua variabel. Pengujian berdasarkan signifikan: Jika probabilitas >0,05 maka Ho diterima Jika probabilitas < 0,05 Ho ditolak.
55
Jonathan Sarwono dan Ely Suhayati, Riset Akuntansi Menggunakan SPSS, Yogyakarta: Graha Ilmu, [s.a]), hlm. 200.