METODE PENELITIAN
H. Uji Instrumen Penelitian 1.Uji Validitas 1.Uji Validitas
Menurut Hadi dalam Bawono (2006: 68) uji validitas yaitu analisis yang dipakai untuk mengukur cermat suatu test melakukan fungsi ukurnya atau telah benar-benar dapat mencerminkan variabel yang diukur. Sedangkan dalam Supriyanto dan Mahfudz (2010: 249) uji validitas yaitu uji yang digunakan untuk menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur itu mengukur apa yang diukur. Untuk mengukur tingkat validitas dapat dlihat dari korelasi masing-masing score butir pertanyaan terhadap total scorre butir-butir pertanyaan untuk toleransi menunjukkan hasil yang signifikan. Signifikan atau tidaknya korelasi ini dapat
53
dilihat pada kolom atau baris total score (toleransi), apabila nilai pearson corelationberbintang dua, maka tingkat korelasi signifikan pada level 1% dan berbintang satu, maka tingkat korelasi signifikan pada level 5%.
2. Uji Reliabilitas
Menurut Bawono (2006: 63) uji reliabilitas adalah menguji data yang kita peroleh sebagai misal dari kuesioner yang kita bagikan. Jika kuesioner tersebut handal atau reliabel, maka jawaban respondentersebut konsisten dari waktu ke waktu. Sedangkan menurut Hadi dalam Bawono (2006: 63-64)uji reliabilitas adalah analisis yang dipakai untuk mengetahui sejauh mana pengukuran data dapat memberikan hasil relatif konsisten atau tidak berbeda jika diukur ulang pada subyek yang sama, sehingga dapat diketahui konsistensi atau keterandalan alat ukur (kuesioner). Teknik yang digunakan dalam pengukuran reliabilitas ini adalah teknik cranbach alpha. Daftar pertanyaan yang akan diuji dikatakan reliabel
apabila nilai cranbach alpha > 0,60. 3. Uji Statistik
a. Uji t Test (Uji secara individu)
Uji ini digunakan untuk melihat tingkat signifikansi variabel independent
mempengaruhi variabel dependentsecara individual atau sendiri-sendiri. Pengujian dilakukan dengan menggunakan uji t statistik untuk masing-masing variabel bebas dengan tingkat kepercayaan tertentu (Bawono, 2006: 80-90). Untuk mengetahui tingkat signifikansi variabel independent mempengaruhi variabel secara individual atau sendiri-sendiri dengan melihat nilai signifikansinya pada tabel coefficientspada hasil regresi, apakah kurang dari 5% atau 0,05. Jika nilai signifikannya <5%, maka variabel independentsecara parsial mempengaruhi variabel dependent, sebaliknya jika nilai signifikannya
54
> 5%, maka variabel independent secara parsial tidak mempengaruhi variabel
dependent.
b. Uji F (Uji secara serempak)
Menurut Bawono ( 2006: 91) uji F ini dilakukan untuk mengetahui seberapa jauh semua variabel bebas secara bersama-sama dapat mengetahui variabel terikat. Untuk mengetahui seberapa jauh semua variabel independent secara bersama-sama dapat mempengaruhi variabel dependent yaitu dengan melihat signifikannya pada tabel Anova dari persamaan regresi, apakah kurang dari 5% atau 0,05. Apabila nilai signifikannya <5%, maka variabel
independent secara silmutan mempengaruhi variabel dependent, sebaliknya jika nilai signifikannya > 5%, maka variabel independent secara simultan tidak mempengaruhi variabel dependent.
c. Uji R2 (Koefisien determinasi)
Uji koefisien determinasi (R2) menujukkan sejauh mana tingkat hubungan antara variabel dependent (Y) dengan variabel independent
(X123...), atau sejauh mana kontribusi variabel independent mempengaruhi variabel dependent. Untuk mengetahui sejauh mana kontribusi variabel
independent mempengaruhi variabel dependent yaitu dengan melihat nilai R2 pada tabel model summary dari persamaan regresi yang diperoleh. Apabila angka koefisien determinan (R2) semakin mendekati 1 berarti model regresi yang digunakan sudah semakin tepat sebagai model penduga terhadap variabel
dependent (Bawono, 2006: 92-93). 4. Analisis Regresi Berganda
55
Menurut Bawono (2006: 84-85) regresi ini digunakan untuk menganalisis data yang bersifat multivariate. Analisis ini digunakan untuk meramalkan nialai variabel dependent dengan variabel independent yang lebih dari satu. Persamaan regresi berganda dapat berupa sebagai berikut :
Y = β0+ β1X1+ β2X2+ β3X3+ € Dimana :
Y = Keputusan nasabah
β0 = Konstanta dari persamaan regresi
β123 = Koefisien dari variabel X123 X1 = Kualitas Jasa
X2 = Tingkat Kepercayaan
X3 = Tingkat Risiko
€ = Residual
5. Uji Asumsi Klasik a. Uji Multikolineritas
Menurut Bawono (2006: 115) uji Multikolineritas adalah uji yang digunakan untuk mengetahui situasi dimana terdapat korelasi variabel-variabel bebas diantara satu dengan yang lainnya. Masalah multikolineritas biasanya muncul pada date time series yang apabila masalah multikolineritas ini serius dapat mengakibatkan berubahnya tanda dari parameter estimasinya. Sedangkan menurut Ghozali (2001: 77) Multikolineritas tujuannya adalah untuk menguji apakah ada korelasi antara sesama variabel independent
(multikolineritas). Jika terjadi korelasi antara variabel bebas cukup tinggi atau di atas 0,90 maka mengidentifikasikan adanya multikolineritas. Selain itu
56
dapat juga dengan melihat Tolerance lebih besar dari 0,10 (10%) atau nilai VIF lebih kecil dari 10 maka tidak terjadi multikolineritas.
b. Uji Heteroskedastisitas
Menurut Bawono (2006: 133) uji heteroskedastisitas terjadi apabila varian dari variabel pengganggu tidak sama untuk semua observasi, akibat yang timbul apabila terjadi heteroskedastisitas adalah penaksir tidak bias tetapi tidak efisien lagi baik dalam sampel besar maupun sampe kecil, serta uji t-test dan F-test akan menyebabkan kesimpulan yang salah. Cara mendeteksi heteroskedastisitas yaitu dengan menggunakan metode white test. Secara manual uji ini dilakukan dengan meregres residual kuadrat (U2i) dengan variabel bebas dan perkalian variabel bebas. Dapatkan nilai R2 untuk menghitung X2 dimana x2 = n*R2 . Pengujiannya yaitu jika x2 hitung < x2 tabel, maka hipotesis adanya heteroskedatisitas dalam model ditolak (Bawono, 2006: 145).
Menurut Bawono (2006: 145) dengan uji white test ini, model persamaan kita terjadi sebagai berikut :
U2i = β0+ β1 X1 + β2 X2+ β3 X3+ β4 X12+ β5 X22+ β6 X32+ β7 X1 X2 X3
c. Uji Normalitas
Menurut Bawono (2006: 174-176) Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi kita, data variabel dependent dan independent yang kita pakai apakah berditribusi normal atau tidak. Sebuah data penelitian yang baik adalah yang datanya berdistribusi normal. Data normal yaitu data yang dipakai atau didapat dari lapangan itu sesuai dengan teoritiknya atau sampel yang diambil untuk penelitian tersebut mewakili
57
populasi yang dapat digunakan oleh peneliti. Untuk menguji data apakah berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan cara melihat histrogram dan normal probability plot. Grafik histrogram berdistribusi normal jika pola mendekati normal dan bisa kita lihat adalah perbandingan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Grafik normal
probability plot berdistribusi normal jika titik-titik yang menyebar berada disekitar garis diagonal sedangkan penyebarannya mengikuti arah garis diagonalnya.
I. Alat Analisis Data
Penelitian ini menggunkan data kuantitaif, yaitu data yang berbentuk agka kemudian diproses dan diolah menggunakan SPSS (Statistical Packagefor Social Science) 21 sesuai dengan keinginan oleh pengguna (user) secara tepat dan cepat. Hasil atau output dari SPSS 21 tersebut kemudian dianalisis dan diinterprestasikan berdasarkan data yang telah ada.
58 BAB IV