HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN
4.5 Uji Kualitas Data
4.5.1 Uji Reliabilitas
Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan adalah konsisten 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. Penghitungan reliabilitas ini dilakukan dengan metode cronbach
alpha (Ghozali, 2009). Uji reliabilitas dilakukan dengan uji cronbach alpha
menggunakan SPSS. Jika hasil cronbach alpha diatas 0,60, maka data tersebut mempunyai keandalan yang tinggi (Ghozali, 2009). Hasil uji reliabilitas penelitian sebagai berikut:
Tabel 4.4 Hasil Uji Reliabilitas
Variabel Nilai Cronbach alpha Keterangan Sikap 0,624 Reliabel Norma Subyektif 0,908 Reliabel Kewajiban Moral 0,717 Reliabel Kontrol Perilaku Yang Dipersepsikan 0,712 Reliabel Niat 0,790 Reliabel Sumber : Data diolah dengan SPSS
Tabel 4.4 menunjukkan bahwa variabel sikap mempunyai nilai cronbach
alpha 0,624. Nilai tersebut di atas 0,60 sebagai nilai cutoff, maka semua
pertanyaan tentang sikap adalah reliabel. Variabel norma subyektif mempunyai
nilai cronbach alpha 0,908. Nilai tersebut di atas 0,60 sebagai nilai cutoff, maka semua pertanyaan tentang norma subyektif adalah reliabel. Variabel kewajiban moral mempunyai nilai cronbach alpha 0,717. Nilai tersebut di atas 0,60 sebagai nilai cutoff, maka semua pertanyaan tentang kewajiban moral adalah reliabel. Variabel kontrol perilaku yang dipersepsikan mempunyai nilai cronbach alpha 0,712. Nilai tersebut di atas 0,60 sebagai nilai cutoff, maka semua pertanyaan tentang kontrol perilaku yang dipersepsikan adalah reliabel. Variabel niat ketidakpatuhan mempunyai nilai cronbach alpha 0,790. Nilai tersebut di atas 0,60 sebagai nilai cutoff, maka semua pertanyaan tentang niat ketidakpatuhan adalah
reliabel.
4.5.2 Uji Validitas
Uji validitas dilakukan dengan menggunakan teknik korelasi Product
Moment dari Pearson yang dilakukan dengan menggunakan bantuan
komputer program SPSS versi 17.00 for Windows. Uji validitas dilakukan untuk mengukur valid atau sah tidaknya suatu kuesioner. Kuesioner dikatakan
valid jika pertanyaan dalam kuesioner mampu mengungkapkan sesuatu yang akan
diukur oleh kuesioner tersebut (Ghozali, 2009). Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan Pearson Correlation. Pedoman suatu model dikatakan valid jika tingkat signifikan dibawah 0,05 maka butir pertanyaan itu dikatakan valid. Hasil uji validitas alat ukur penelitian sebagai berikut:
Tabel 4.5
Hasil Uji Validitas Variabel Sikap
Variabel Pearson Correlation Sig.(2-tiled) Keterangan SK1 0,550 0,000 Valid SK2 0,699 0,000 Valid SK3 0,496 0,000 Valid SK4 0,605 0,000 Valid SK5 0,529 0,000 Valid SK6 0,581 0,000 Valid SK7 0,444 0,000 Valid Sumber : Data diolah dengan SPSS
Hasil pengujian validitas dari variabel sikap dapat dilihat dalam tabel 4.5. Tabel 4.5 di atas menunjukkan variabel sikap terbukti valid karena pada masing-masing pertanyaan memiliki nilai signifikansi di bawah 0,05 atau sig < 0,05.
Tabel 4.6
Hasil Uji Validitas Variabel Norma Subyektif
Variabel Pearson Correlation Sig.(2-tiled) Keterangan NS1 0,761 0,000 Valid NS2 0,785 0,000 Valid NS3 0,774 0,000 Valid NS4 0,803 0,000 Valid NS5 0,808 0,000 Valid NS6 0,879 0,000 Valid NS7 0,810 0,000 Valid Sumber : Data diolah dengan SPSS
Hasil pengujian validitas dari variabel Norma Subyektif dapat dilihat dalam tabel 4.6. Tabel 4.6 di atas menunjukkan variabel Norma Subyektif terbukti
valid karena pada masing-masing pertanyaan memiliki nilai signifikansi di bawah
0,05 atau sig < 0,05.
Tabel 4.7
Hasil Uji Validitas Variabel Kewajiban Moral
Variabel Pearson Correlation Sig.(2-tiled) Keterangan KM1 0,704 0,000 Valid KM2 0,735 0,000 Valid KM3 0,713 0,000 Valid KM4 0,755 0,000 Valid Sumber: Data diolah dengan SPSS
Hasil pengujian validitas dari variabel Kewajiban Moral dapat dilihat dalam Tabel 4.7. Tabel 4.7 di atas menunjukkan variabel Kewajiban Moral terbukti valid karena pada masing-masing pertanyaan memiliki nilai signifikansi di bawah 0,05 atau sig < 0,05.
Tabel 4.8
Hasil Uji Validitas Variabel Kontrol Perilaku yang Dipersepsikan
Variabel Pearson Correlation Sig.(2-tiled) Keterangan KPD1 0,756 0,000 Valid KPD2 0,546 0,000 Valid KPD3 0,804 0,000 Valid KPD4 0,804 0,000 Valid Sumber: Data diolah dengan SPSS
Hasil pengujian validitas dari variabel Kontrol Perilaku yang Dipersepsikan dapat dilihat dalam Tabel 4.8. Tabel 4.8 di atas menunjukkan variabel Kontrol Perilaku yang Dipersepsikan terbukti valid karena pada masing-masing pertanyaan memiliki nilai signifikansi di bawah 0,05 atau sig < 0,05.
Tabel 4.9
Hasil Uji Validitas Variabel Niat Ketidakpatuhan
Variabel Pearson Correlation Sig.(2-tiled) Keterangan NT1 0,818 0,000 Valid NT2 0,808 0,000 Valid NT3 0,730 0,000 Valid NT4 0,775 0,000 Valid Sumber: Data diolah dengan SPSS
Hasil pengujian validitas dari variabel Niat Ketidakpatuhan dapat dilihat dalam tabel 4.9. Tabel 4.9 di atas menunjukkan variabel Niat Ketidakpatuhan terbukti valid karena pada masing-masing pertanyaan memiliki nilai signifikansi di bawah 0,05 atau sig < 0,05.
4.6 Uji Asumsi Klasik
4.6.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah data penelitian memiliki distribusi normal. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan One
Sample Kolmogorov-Smirnov Test dan Normal P-Plot. Distribusi data normal,
apabila nilai p dari One Sample Kolmogorov-Smirnov Test > 0,05 atau data berada di sekitar garis diagonal pada Normal P-Plot. Hasil uji normalitas dapat dilihat pada Tabel di bawah ini:
Tabel 4.10 Hasil Uji Normalitas
Unstandardized Residual N 76
Normal Parameter Mean 0000000 Std.Deviation 1.88189295 Most extrem Diferences Absolute .086 Positive .056 Negative -086 Kolmogorov-smirnovz .753 Asymp.sig.(2-tailed) .622 Sumber : Data diolah dengan SPSS
Berdasarkan Tabel 4.10 diketahui bahwa nilai p dari One Sample
Kolmogorov-Smirnov Test adalah 0.622 (p > 0,05), yang artinya distribusi data
penelitian normal. Hasil ini diperkuat dengan hasil Normal P-Plot yang menunjukkan bahwa data berada di sekitar garis diagonal (Gambar 4.1). Hal ini menunjukkan bahwa asumsi normalitas terpenuhi.
Gambar 4.1
Normal P-Plot
4.6.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel bebas memiliki hubungan atau tidak. Suatu data penelitian dinyatakan bebas multikolinieritas apabila memiliki nilai VIF < 10. Asumsi multikolinearitas mengharuskan tidak adanya korelasi yang sempurna atau besar di antara variabel-variabel independen. Nilai korelasi antar variabel
observed yang tidak diperbolehkan adalah 0,9 atau lebih (Ghozali, 2008). Hasil uji multikolinieritas sebagai berikut:
Tabel 4.11
Hasil Uji Multikolinearitas
Model Tolerance VIF 1 SK .902 1.109 NS .532 1.880 KM .753 1.328 KPD .558 1.792 Sumber : Data diolah dengan SPSS
Berdasarka Tabel 4.11 dapat diketahui bahwa nilai VIF kurang dari 10, yang artinya masing-masing variabel bebas tidak memiliki hubungan. Hasil ini menunjukkan bahwa asumsi multikolinieritas terpenuhi.
4.6.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk mengetahui apakah model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residu satu pengamatan ke pengamatan lain atau tidak, dan hal tersebut dapat dilihat dari hasil uji Scatter Plot.
Gambar 4.2
Sumber : Data diolah dengan SPSS
Dari gambar 4.2 di atas diketahui bahwa titik-titiknya menyebar di atas dan di bawah angka nol dan tidak membentuk pola tertentu, sehingga asumsi
heteroskedastisitas terpenuhi.