HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Objek Penelitian
C. Deskripsi Karakteristik Responden
1. Uji Validitas dan Uji Realibilitas Instrumen a. Uji Validitas
Uji Validitas digunakana untuk menguji sejauh mana alat ukur yang digunakan dapat mengukur kejadian/gejala yang akan diukur. Suatu butir penyataan valid jika nilai r-hitung > dari r-tabel (pada taraf signifikan 5%) maka pernyataan tersebut dinyatakan valid. Alat uji yang digunakan pada uji validitas adalah korelasi antara indikator masing-masing pernytaan dengan total skor dari indikator dalam satu variabel. Ketentuan valid atau tidaknya dapat ditentukan dengan Jika r hitung > r tabel maka pernyataan tersebut dianggap valid. Apabila r hitung < r tabel maka pernyataan tersebut dianggap tidak valid. Pengujian validitas dapat dilihat sebagai berikut:
1. Cognitive Style
Table 4.7 Hasil Pengujian Validitas Cognitive style (X1)
No Variabel X1 Item r Hitung r Tabel Keterangan 1. Pengetahuan
Informasi
1 0,762 0,266 Valid
2 0,730 0,266 Valid
3 0,616 0,266 Valid
2. Memcahkan Masalah 4 0,285 0,266 Valid
5 0,634 0,266 Valid
6 0,672 0,266 Valid
3. Mengelola informasi 7 0,593 0,266 Valid
8 0,787 0,266 Valid
9 0,658 0,266 Valid
Sumber: Data Diolah (Output SPSS 21), 2017
Table 4.7 menunjukkan bahwa seluruh item pernyataan memiliki nilai
corrected item-total correlation > dari r-tabel yaitu 0,266. Ini berarti seluruh item
variable cognitive style dinyatakan valid. 2. Orientasi Masa Depan
Table 4.8 Hasil Pengujian Validitas Orientasi Masa Depan (X2)
No Variabel (X2) Item r Hitung r Tabel Keterangan
1. Motivasi 1 0,688 0,266 valid
2 0,653 0,266 valid
3 0,752 0,266 valid
2. Perencanaan 4 0,621 0,266 valid
3. Evaluasi 5 0,718 0,266 valid
Table 4.8 menunjukkan bahwa seluruh item pernyataan memiliki nilai
corrected item-total correlation > dari r-tabel yaitu 0,266. Ini berarti seluruh item
variable orientasi masa depan dinyatakan valid. 3. Pengelolaan Keuangan UKM
Table 4.9 Hasil Pengujian Validitas Peengelolaan Keuangan UKM (Y) No Variable Y Item r Hitung r Tabel Keterangan
1. Menabung 1 0,557 0,266 Valid 2 0,548 0,266 Valid 3 0,549 0,266 Valid 4 0,679 0,266 Valid 2. Perencanaan Anggran 5 0,674 0,266 Valid 6 0,662 0,266 Valid 7 0,697 0,266 Valid 3. Pencatatan Keuangan 8 0,568 0,266 Valid 9 0,660 0,266 Valid 4. Investasi 10 0,708 0,266 Valid 11 0,570 0,266 Valid
Sumber: Data diolah (Output SPSS 21), 2017
Table 4.9 menunjukkan bahwa seluruh item pernyataan memiliki nilai
corrected item-total correlation > dari r-tabel yaitu 0,266. Ini berarti seluruh item
variable orientasi masa depan dinyatakan valid. b. Uji Reliabilitas
Uji realibilitas adalah uji yang digunakan untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari suatu variabel. Suatu kuesioner dikatakan realibel atau
handal jika jawaban pertanyaan adalah konsisten dari waktu ke waktu. Pengukuran realibilitas dalam penelitian ini dilakukan dengan cara One Shot atau sekali pengukuran saja. Disini pengukuran hanya sekali dan kemudian hasilnya dibandingkan dengan pernyataan lain atau mengukur realibilitas dengan uji statistik
Cronbach Alpha. Suatu variabel dikatakan realibel jika nilai cronbach Alpha > 0,6
(Siregar, 2013:57). Hasil pengujian realibilitas untuk masing-masing variabel diringkas pada tabel berikut ini:
Table 4.10 Hasil Pengujian Realibilitas Cognitive Style (X1)
Variable Cronbach’s Alpha N of Items
Cognitive Style (X1) 0,812 9
Orientasi Masa Depan (X2) 0,711 5
Pengelolaan Keuangan (Y) 0,843 11
Sumber: Data diolah (Output SPSS 21), 2017
Hasil uji realibiltas tersebut menunjukkan bahwa semua variable dinyatakan realibel kerena telah melewati batas koefisien realibilitas (0,60) sehingga untuk selanjutkan item-item pada masing-masing konsep variable tersebut layak digunakan sebagai alat ukur.
2. Uji Asumsi Klasik a. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas bertujuan menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen) (Ghozali, 2013:103-104). Dalam penelitian ini untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas dalam model regresi dilakukan dengan (1) melihat nilai tolerance berlawanan (2) variance inflation
factor (VIF). Nilai tolerance yang besarnya diatas 0.1 dan nilai VIF dibawah 10
menunjukkan bahwa tidak ada multikolineritas diantara variable bebas (Ghozali,2015: 104). Hasil uji multikolinieritas dapat ditunjukkan dalam tabel berikut:
Table 4.11 Hasil Uji Multikolinieritas
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Cognitive style .750 1.334
Orientasi masa depan .750 1.334
a. Dependent Variable: Pengeolaan keuangan
Sumber: Data Diolah (Output SPSS 21), 2017
Table 4.11 menunjukkan hasil uji multikolinieritas, dapat dilihat pada table Coefficients kolom tolerance dan VIF dapat di lihat di atas. Nilai VIF untuk variabel cognitive style yaitu 1.334 dengan Tolerance .750, VIF untuk variabel orientasi masa depan yaitu 1.334 dengan tolerance .750. Karena nilai Tolerance dari kedua variabel > 0,10 dan VIF dari kedua variabel < dari 10 maka dapat dikatakan tidak terjadi multikolinieritas pada kedua variabel bebas tersebut. Berdasarkan syarat asumsi klasik regresi linier, bahwa model regresi linier yang baik adalah yang terbebas dari adanya multikolinieritas. Dengan demikian, model di atas telah terbebas dari adanya multikolinieritas.
b. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear pada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu t-1 (sebelumnya). Dalam penelitian ini cara yang digunakan untuk menguji ada atau tidaknya korelasi antar variabel adalah Uji Durbin - Watson (DW test) yang hasilnya adalah sebagai berikut:
Tabel 4.12 Hasil uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .888a .789 .781 3.179 2.045
a. Predictors: (Constant), Orientasi masa depan, Cognitive style b. Dependent Variable: Pengeolaan keuangan
Sumber: Data Diolah (Output SPSS 21), 2017
Table 4.12 menunjukkan bahwa nilai DW sebesar 2.045. Nilai ini akan dibandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan nilai signifikansi 5%, jumlah sampel 55 (n) dan jumlah variabel independen 2 (k=2), maka di tabel durbin Watson adalah sebagai berikut:
Tabel 4.13 Tabel Durbin Watson K=2 N Dl Du 7 - - 55 0.4672 - - 1.4797 1.8964 - - 1.6359
Berdasarkan tabel tersebut nilai DW 2.045 lebih besar dari batas atas (du) 1.6359 dan kurang dari 4 – 1.6359 (4 - du) yaitu 1.955, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada autokorelasi positif atau negatif (berdasarkan tabel keputusan) atau dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi.
c. Uji Heteroskedastisitas
Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas (Ghozali, 2013:134). Untuk mendeteksi ada tidaknya heterokedastisitas pada penelitian ini, digunakan metode Uji Glejser yang dihasilkan dari output program SPSS versi 21. Hasil pengujian heterokedastisitas menunjukkan bahwa tidak ada satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen nilai Absolut Ut (AbsUt). Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5%. Jadi dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung adanya heterokedastisitas. Hasil uji heterokedastisitas dapat dilihat di bawah ini.
Tabel 4.14 Hasil Uji Heteroskedastisitas
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 2.951 1.965 1.501 .139 Cognitive style -.032 .059 -.086 -.538 .593 Orientasi masa depan .033 .093 .057 .355 .724
a. Dependent Variable: AbsUt
Berdasarkan tabel 4.14 Hasil Uji Heteroskedastisitas, hasil perhitungan lebih besar dari 5% yang dapat dilihat dari kolom significant sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat Heteroskedastisitas.
d. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Untuk mengetahui tingkat signifikansi data apakah distribusi normal atau tidak, maka dapat dilakukan dengan melakukan uji statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S) (Ghozali, 2013:158). Berdasarkan hasil uji menunjukkan bahwa data terdistribusi normal dikarenakan nilai signifikan pada uji kolmogorov-smirnov di atas dari 5% yang artinya bahwa data berdistribusi normal dan dapat dilihat pada tabel One-Sample
Kolmogorov-Smirnov Tes di bawah ini.
Tabel 4.15 Hasil Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Cognitive Style Orientasi Masa Depan
Pengelolaan Keuangan
N 55 55 55
Normal Parametersa,b Mean 34.9636 19.5455 42.9636 Std. Deviation 5.02573 3.19037 6.79314 Most Extreme Differences Absolute .143 .141 .132 Positive .068 .103 .074 Negative -.143 -.141 -.132 Kolmogorov-Smirnov Z 1.064 1.047 .977
Asymp. Sig. (2-tailed) .208 .223 .296
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Berdasarkan tabel hasil uji normalitas, diketahui bahwa nilai signifikansi X1 sebesar 0.208, X2 sebesar 0.223 dan Y sebesar 0.296 lebih besar dari 0.05 sehingga dapat disimpulkan bahwa data yang diuji terdistribusi secara normal.