S PEK 1200513 Chapter3

(1)

38

Selly Nurlaili Novani Dewi, 2016

PENGARUH ANGGARAN DAN HARGA TERHADAP PREFERENSI KONSUMEN KANTIN KOPERASI MAHASISWA (KOPMA) DI KOTA BANDUNG

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

BAB III

METODE PENELITIAN

1.1 Objek Penelitian

Objek dalam penelitian ini adalah anggaran (X1), harga (X2) dan daya

tarik (X3) sebagai variabel bebas. Preferensi konsumen (Y) sebagai variabel

terikat.Sehingga yang menjadi unit analisis dalam penelitian ini yaitu Mahasiswa

Perguruan Tinggi Negeri (PTN) di Kota Bandung.

1.2 Metode Penelitian

Menurut Sugiyono (2010, hlm. 3) metode penelitian merupakan cara

ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu. Dalam

penelitian ini penulis menggunakan metode survei eksplanatory. Dalam metode

survei, informasi dikumpulkan dari responden dengan menggunakan kuesioner.

Pengertian survei dibatasi pada penelian yang datanya dikumpulkan dari sampel

atas populasi untuk mewakili seluruh populasi. Dengan demikian penelitian survei

menurut Masri Singarimbun (1995, hlm. 3) adalah “penelitian yang mengambil sampel dari suatu populasi dan menggunakan kuesioner sebagai alat pengumpul

data yang pokok”. Peneliti eksplanatory menjelaskan hubungan kausal antara variabel-variabel melalui pengujian hipotesis. Jadi metode eksplanatory ini yaitu

metode yang digunakan dengan cara mengumpulkan data dari responden melalui

kuesioner dibatasi oleh sampel yang dapat mewakili populasi dengan cara

menghubungkan variabel-variabel yang digunakan melalui suatu pengujian

hipotesis.

1.3 Populasi dan Sampel 1.3.1 Populasi

Menurut Sugiyono (2005, hlm. 90) populasi adalah wilayah generalisasi yang

terdiri atas obyek atau subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu

yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik

(2)

39

Mahasiswa PTN kota Bandung yang masih aktif mengikuti perkuliahan yaitu

(3)

Tabel 3.1

Rekapitulasi Mahasiswa Terdaftar Perguruan Tinggi Negeri Kota Bandung 2015/2016

No Nama Fakultas Jumlah

Mahasiswa

1 UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 24008

2 INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG 12656

3 UNIVERSITAS ISLAM NEGERI 19889

4 UNIVERSITAS PADJAJARAN 27972

Total 84525

Sumber : Direktorat Akademik dan Kemahasiswaan UPI, ITB, UIN dan UNPAD

Berdasarkan tabel 3.1 yang menjadi populasi pada penelitian ini adalah

84.525 Mahasiswa.

1.3.2 Sampel

Menurut Sugiyono (2008, hlm. 62) sampel adalah bagian dari jumlah dan

karakteristik yang dimiliki oleh populasi.

Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini yaitu menggunakan

simple random sampling dan proportionate stratified random sampling. Menurut

Sugiyono (2008, hlm. 118) dikatakan Simple Random Sampling karena

pengambilan anggota sampel dari populasi dilakukan secara acak tanpa

memperhatikan strata yang ada dalam populasi itu.

Adapun teknik sampling yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah

nonprobability sampling dengan teknik sampling aksidental. Sugiyono (2012,

hlm. 84) menyebutkan bahwa nonprobability sampling adalah teknik pengambilan

sampel yang tidak memberikan peluang atau kesempatan yang sama bagi setiap

unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel. Selanjutnya sampling

aksidental adalah teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja

yang secara kebetulan bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel

(4)

Metode yang digunakan untuk menentukan jumlah sampel dalam

penelitian ini adalah menggunakan rumus Taro Yamame (dalam Riduwan, 2007,

hlm. 65) sebagai berikut:

n = N

Nd2₊ Keterangan :

n = Jumlah Sampel

N = Jumlah Populasi

d = level signifikansi yang digunaakan

Suharsimi Arikunto (2010, hlm. 134) mengemukakan bahwa:

“Untuk sekedar ancer-ancer, maka apabila subjeknya kurang dari 100, lebih baik diambil semuanya sehingga penelitian ini merupakan penelitian populasi. Selanjutya bila subjeknya lebih besar dari 100 dapat diambil 10% - 12% atau 20% - 25% atau lebih, tergantung setidak-tidaknya dari : 1. Kemampuan penelitian dilihat dari segi waktu, tenaga dan dana. 2. Sempitnya wilayah pengamatan dari setiap subjek karena menyangkut

hal banyak sedikitnya data.

3. Besar kecilnya resiko yang ditanggung penelitian.”

Berdasarkan rumus tersebut, didapat sampel mahasiswa Perguruan Tinggi

Negeri di Kota Bandung sebagai berikut:

n = N

Nd2₊

n =

, 2₊

=

, +

=

, +

=

,

n = 99,88

Hasil perhitungan diatas dibulatkan menjadi 100 responden.

Penarikan sampel dalam penelitian ini dilakukan secara proporsional

(5)

teknik ini digunakan apabila populasi mempunyai anggota/ unsur yang tidak

homogen dan berstrata proporsional.

Adapun tahap-tahap dalam pengambilan sampel adalah sebagai berikut:

 Mendata seluruh mahasiswa Perguruan Tinggi Negeri di Kota Bandung yang menjadi unit analasis.

 Menentukan besarnya alokasi sampel per Universitas sebagai berikut:

Menurut Nazir (2003, hlm. 300), penentuan sampel dalam setiap

Perguruan Tinggi Negeri menggunakan metode alokasi sampel berimbang melalui

pendekatan sample fraction dihitung dengan rumus:

ni = Ni

Nx n Keterangan:

N = Jumlah populasi seluruhnya

Ni = Jumlah populasi menurut stratum

ni = Jumlah sampel menurut stratum

N = Jumlah populasi seluruhnya

Tabel 3.2

Sampel Mahasiswa Perguruan Tinggi Negeri Kota Bandung 2015/2016

No. Fakultas Jumlah Mahasiswa

Perhitungan Sampel Mahasiswa

Jumlah Sampel

1. UPI 24008 x 100 = 28,40 28

2. ITB 12656 x 100 =14,97 15

3. UIN SGD 19889 x 100 =23,53 24

4. UNPAD 27972 x 100 = 33,09 33

Jumlah 84525 - 100

Dengan demikian, yang penulis ambil sebagai sampel dalam penelitian ini

adalah para mahasiswa aktif jenjang S1 Perguruan Tinggi Negeri (PTN) yang

secara kebetulan bertemu dengan penulis dan dianggap cocok sebagai sumber data

(6)

1.4 Operasionalisasi Variabel

Untuk menguji hipotesis yang diajukan, dalam penelitian ini terlebih

dahulu setiap variabel didefinisikan, kemudian dijabarkan melalui operasionalisasi

variabel. Hal ini dilakukan agar setiap variabel dan indikator penelitian dapat

diketahui skala pengukurannya secara jelas. Operasionalisasi variabel penelitian

secara rinci diuraikan sebagai berikut :

Tabel 3.3 OperasionalVariabel

No Variabel Konsep Teoritis Konsep Empiris Konsep Analitis Skala

Variabel Dependen dalam memilih kantin Kopma dan alasan-alasan dalam pemenuhan kebutuhan. Hal ini bisa diukur dari pengalaman yang diperoleh, dan prioritas pilihan konsumen.

Jumlah skor yang diperoleh dari skala likert terkait dengan preferensi konsumen kantin Kopma. Adapun

indikator sebagai berikut: - Pengalaman yang

diperoleh (no. Item 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8) - Prioritas pilihan

konsumen (no. Item 9, 10, 11, 12) per bulan dalam suatu rupiah.

Jawaban responden yaitu mahasiswa PTN Kota Bandung terkait dengan indikator:

- Pendapatan/ uang saku - alokasi anggaran

(7)

3. Harga

Harga yang dimiliki oleh suatu produk yang akan dijadikan pilihan konsumen. Hal ini bisa dilihat dari diperoleh dari skala likert terkait dengan harga

1.5 Sumber dan Jenis Data

Menurut Suharsimi Arikunto (2010, hlm. 172), sumber data dalam

penelitian adalah subjek darimana data dapat diperoleh. Sumber data yang

diperoleh dalam penelitian ini adalah data primer. Data primer merupakan data

yang dihimpun langsung oleh peneliti. Data ini diperoleh dari seluruh mahasiswa

Perguruan Tinggi Negeri (PTN) di Kota Bandung.

1.6 Teknik Pengumpulan Data

Teknik pengumpulan data yang dipakai dalam penelitian ini adalah dengan

melalui :

1. Kuesioner atau angket.

Kuesioner yang disebut juga angket merupakan teknik pengumpulan data

melalui formulir yang berisi pertanyaan tertulis pada seseorang atau

kelompok untuk mendapatkan informasi yang diperlukan dalam penelitian

(Mardalis, 2009, hlm. 67). Dalam penelitian ini, pertanyaan berupa angket

diberikan kepada responden.

2. Studi dokumentasi.

Dokumentasi berasal dari kata dokumen, yang artinya barang-barang tertulis

(8)

adalah pengumpulan data yang ditujukan untuk memperoleh data langsung

dari tempat penelitian, meliputi buku, peraturan-peraturan, laporan kegiatan,

foto-foto, film dokumenter, dan data lainnya yang relevan. Sebagai referensi

dalam penelitian ini, penulis menggunakan jurnal, buku teks, data akademik

dan kemahasiswaan responden, thesis, skripsi, serta situs-situs internet.

1.7 Teknik Pengolahan Data

Setelah diperoleh keterangan dan data yang lengkap maka langkah

selanjutnya yang perlu dilakukan adalah pengolahan data. Adapun

langkah-langkahnya adalah sebagai berikut :

1. Penyusunan Data.

Semua data yang sudah ada dikumpulkan untuk mempermudah pengecek

apakah semua data yang dibutuhkan sudah terekap semua atau belum.

2. Klasifikasi Data.

Mengelompokkan dan memilah data berdasarkan pada klasifikasi tertentu

yang telah dibuat dan ditentukan oleh peneliti.

3. Pengolahan Data.

Pengolahan data dilakukan untuk mengkaji hipotesis yang telah dirumuskan.

4. Interpretasi Hasil Pengolahan Data.

Menginterpretasikan hasil analisis data kemudian menarik suatu kesimpulan

yang berisikan intisari dari seluruh rangkaian kegiatan penelitian dan

membuat rekomendasinya.

1.8 Instrumen Penelitian

Dalam suatu penelitian alat pengumpul data atau instrumen penelitian

akan menentukan data yang dikumpulkan dan menentukan kualitas penelitian.

Instrumen penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah angket.

Adapun langkah-langkah penyusunan angket menurut Suharsimi Arikunto

(2006, hlm. 151) adalah sebagai berikut:

1. Menentukan tujuan pembuatan angket yaitu untuk memperoleh data dari

responden mengenai anggaran dan harga terhadap preferensi konsumen

(9)

2. Menentukan objek yang menjadi responden, yaitu Mahasiswa Perguruan

Tinggi Negeri di Kota Bandung.

3. Menyusun kisi-kisi instrumen penelitian.

4. Menyusun pertanyaan-pertanyaan yang harus dijawab oleh responden.

5. Merumuskan pertanyaan-pertanyaan dan alternatif jawaban untuk jenis

jawaban yang sifatnya tertutup.

6. Menetapkan kriteria pemberian skor untuk setiap item pertanyaan yang

bersifat tertutup. Alat ukur yang digunakan dalam pemberian skor adalah

daftar pertanyaan yang menggunakan skala likert dengan ukuran ordinal,

berarti objek yang diteliti mempunyai peringkat saja.

7. Menyebarkan angket

8. Mengelola dan menganalisis angket.

Skala yang digunakan dalam instrumen penelitian ini adalah skala likert.

Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang

atau sekelompok orang tentang fenomena sosial. Dalam penelitian, fenomena

sosial ini telah ditetapkan secara spesifik oleh peneliti yang selanjutnya disebut

sebagai variabel penelitian (Riduwan, 2012, hlm. 20). Dengan skala Likert, maka

variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi indikator variabel. Kemudian

indikator tersebut dijadikan sebagai titik tolak untuk menyusun item-item

instrumen yang dapat berupa pernyataan atau pertanyaan. (Sugiyono, 2012:93).

Dalam instrumen penelitian ini skala yang digunakan adalah skala likert.

Skala likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan seorang atau

sekelompok tentang kejadian atau gejala sosial (Riduwan, 2008, hlm. 12). Dengan

menggunakan skala likert, setiap jawaban dihubungkan dengan bentuk pertanyaan

positif. Pertanyaan yang skala jawabannya memiliki beberapa ketentuan. Adapun

ketentuannya adalah sebagai berikut :

Tabel 3.4

Skor Jawaban Berdasarkan Skala Likert

Alternatif Jawaban Skor

SS = SangatSetuju 5

(10)

CS = CukupSetuju 3

KS = KurangSetuju 2

TS = TidakSetuju 1

1.9 Pengujian Instrumen Penelitian

Pengujian instrumen penelitian digunakan untuk menguji apakah

instrumen penelitian ini memenuhi syarat-syarat alat ukur yang baik atau tidak

sesuai dengan standar metode penelitian yaitu angket atau kuesioner, di uji

menggunakan uji validitas dan reabilitas. Berikut langkah-langkah untuk

melakukan uji validitas, ujireabilitas.

1.9.1 Uji Validitas Instrumen

Menurut Arikunto (2010, hlm. 211) “Validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat-tingkat kevalidan suatu instrument. Suatu instrumen

pengukuran dikatakan valid jika instrumen dapat mengukur sesuatu dengan tepat

apa yang hendak diukur, uji validitas instrumen dilakukan untuk menguji

validitas (ketepatan) tiap butir/item instrumen. Dalam uji validitas ini digunakan

teknik Korelasi Product Moment dari Karl Person, yaitu:

r

xy

=

�∑ ∑ ∑

√{�∑ 2 _∑ 2 _}{�∑ 2 _∑ 2 _}

(Riduwan, 2010, hlm. 110)

Keterangan :

r

xy

=Koefisien korelasi.

∑X = Jumlah skor item.

∑Y = Jumlah skor total (seluruh item). n = Jumlah responden.

Dengan menggunakan taraf nyata = 0,05. setelah diketahui besarnya

koefisien korelasi (r) , kemudian diperbandingkan dengan nilai dari rtabel dengan

derajat kebebasan (n-2) dimana jika rhitung>rtabel maka valid sebaliknya jika rhitung<

rtabel maka tidak valid. Koefisien korelasi ini memiliki beberapa kriteria. Adapun

kriterianya adalah sebagai berikut :

(11)

Antara 0,60 – 0,799 : Validitas tinggi

Antara 0,40 – 0,599 : Validitas sedang atau cukup Antara 0,20 – 0,399 : Validitas rendah

Antara 0,00 – 0,199 : Validitas sangat rendah (Riduwan, 2008, hlm. 228) 1.9.2 Hasil Uji Validitas

Uji validitas digunakan untuk mengukur tingkat keberhasilan suatu

instrumen. Setelah pengolahan data dilakukan dengan menggunakan bantuan Ms.

Excel, maka didapat hasil validitas untuk variabel preferensi dan atribut produk

pada tabel 3.5 berikut :

Tabel 3.5

Uji Validitas Untuk Soal Preferensi dan Harga

Variabel Item rxy rtabel Keterangan Preferensi

Konsumen (Y)

1 0,516 0,244 Valid

2 0,716 0,244 Valid

3 0,662 0,244 Valid

4 0,657 0,244 Valid

5 0,735 0,244 Valid

6 0,596 0,244 Valid

7 0,630 0,244 Valid

8 0,503 0,244 Valid

9 0,390 0,244 Valid

10 0,671 0,244 Valid

11 0,386 0,244 Valid

12 0,594 0,244 Valid

Harga (X2)

13 0,475 0,244 Valid

14 0,381 0,244 Valid

15 0,336 0,244 Valid

(12)

17 0,313 0,244 Valid

18 0,294 0,244 Valid

19 0,347 0,244 Valid

20 0,344 0,244 Valid

21 0,510 0,244 Valid

22 0,568 0,244 Valid

Sumber : Lampiran B

Dari beberapa tabel 3.5 uji validitas di atas, dapat diketahui bahwa semua

butir sejumlah 22 soal terdiri dari 12 soal variabel preferensi konsumen (Y) dan

10 soal variabel harga (X2) dinyatakan valid. Hal tersebut karena semua rhitung

yang dihasilkan lebih besar dari rtabel (0,244) yang berarti bahwa seluruh soal

tersebut layak untuk dijadikan instrumen.

1.9.3 Uji Reliabilitas Instrumen

Tes reliabilitas adalah tes yang digunakan dalam penelitian untuk

mengetahui apakah alat pengumpul data yang digunakan menunjukkan tingkat

ketepatan, tingkat keakuratan, kestabilan, dan konsistensi dalam mengungkapkan

gejala dari sekelompok individu walaupun dilaksanakan pada waktu yang

berbeda.

Rumus yang digunakan untuk menguji reliabilitas instrumen dalam

penelitian ini adalah rumus Spearman Brown yaitu:

r11 = _+��

(Umar, 2008, hlm. 54) Keterangan :

r11 = reliabilitas instrument.

r1/21/2= rxy sebagai indeks korelasi antara dua belahan instrument.

Selanjutnya, dilakukan uji t untuk masing-masing item, dengan

persamaan sebagai berikut :

t

hitung

=

�√�− √ −�²

(Riduwan, 2010, hlm. 110) Dimana :

(13)

r = koefisien korelasi hasil thitung

n = jumlah responden.

Distribusi (tabel t) untuk α = 0,05 derajat kebebasan (dk = n - 2) kaidah keputusan adalah jika thitung lebih besar dari ttabel berarti valid, dan sebaliknya jika

thitung lebih kecil dari ttabel berarti tidak valid.

1.9.4 Hasil Uji Reliabilitas

Uji reliabilitas dilakukan untuk menguji keandalan data yang dihasilkan.

Apabila suatu data yang dihasilkan dapat dipercaya, maka instrumen tersebut

dapat dikatakan reliabel. Pengujian reliabilitas instrumen dilakukan dengan

bantuan Ms. Excel. Hasil dari pengujian realibilitas dari masing-masing variabel

penelitian dapat dilihat pada tabel 3.6 berikut :

Tabel 3.6

Uji Reliabilitas Variabel

Variabel

∑ Varian

item

Varian Total

r hitung

(Alpha Cronbach)

r tabel Keterangan

Preferensi

Konsumen (Y) 11,965 48,241 0,784 0,244 Reliabel Harga (X2) 8,669 38,758 0,807 0,244 Reliabel

Sumber : Lampiran B

Dari tabel 3.6 menunjukan bahwa instrumen penelitian pada setiap variabel

penelitiannya tersebut reliabel karena r hitung (Alpha Cronbach) lebih besar dari r

tabel (>0,244). Dengan kata lain semua item dari masing-masing variabel penelitian

merupakan instrumen yang dapat dipercaya (ajeg).

1.10 Teknik Analisis Data

Dalam penelitian ini, analisis data nya menggunakan Analisis Regresi

(14)

dengan variabel terikat. Penelitian ini menggunakan alat bantu program Eviews-7.

Model analisis yang digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas

terhadap variabel terikat serta untuk menguji kebenaran dari hipotesis akan

digunakan model persamaan regresi sebagai berikut :

Y = β0 + β1X1 + β2X2 + e

Dimana:

Y = Preferensi Konsumen _{X1 = Anggaran}

β0 = Konstanta regresi β2 = Koefisien regresi X2 β1 = Koefisien regresi X1 X2 = Harga

e = Faktor pengganggu

1.11 Pengujian Hipotesis

Pengujian terhadap hipotesis yang dilakukan dalam penelitian ini dengan

cara sebagai berikut :

1.11.1 Pengujian Secara Keseluruhan (Uji F)

Uji F-statistik pada dasarnya menunjukkan semua variabel bebas yang

dimasukkan dalam model regresi mempunyai pengaruh secara bersma-sama

terhadap variabel terikat. Uji F dapat dihitung melalui rumus :

F

=

² / �−

− ² /�−�

(Yana Rohmana, 2010, hlm. 78) Kriteria Pengujian uji F adalah :

 Jika F hitung < F tabel maka Ho diterima dan Ha ditolak.

 Jika F hitung > F tabel maka Ho ditolak dan Ha diterima.

Ini berarti apabila F hitung < F tabel, maka koefisien korelasi ganda yang

dihitung tidak signifikan, dan sebaliknya apabila F hitung > F tabel, maka

koefisien korelasi ganda yang dihitung signifikan dan menunjukkan terdapat

pengaruh secara simultan.

1.11.2 Pengujian Secara Parsial (Uji T)

Menurut Rohmana (2010:48) Uji T merupakan suatu prosedur yang mana

(15)

nul (Ho). Uji parsial atau uji t ini bertujuan untuk menguji tingkat signifikansi dari

setiap variabel bebas secara parsial terhadap variabel terikat. Dalam pengujian

hipotesis melalui uji t tingkat kesalahan yang digunakan peneliti adalah 5% atau

0,05 pada taraf signifikansi 95%. Secara sederhana t hitung dapat dihitung

menggunakan rumus:

t =

βi_ᵢ

(Rohmana, 2010, hlm. 74) Kriteria keputusan :

 Jika nilai t hitung > nilai t krisis maka Ho ditolak atau menerima Ha

artinya variabel itu signifikan.

 Jika nilai t hitung < nilai t krisis maka Ho diterima atau menolak Ha

artinya variabel signifikan.

1.11.3 Koefisien Determinasi (R2)

Uji ini disebut juga koefisien regresi yaitu angka yang menunjukkan

besarnya derajat kemampuan atau distribusi variabel bebas dalam menjelaskan

atau menerangkan variabel terikatnya dalam fungsi yang bersangkutan.Besarnya

nilai R2 diantara nol dan satu (0< R2 <1). Jika nilainya semakin mendekati satu,

maka model tersebut baik dengan tingkat kedekatan antara variabel bebas dari

terikat semakin dekat pula (Rohmana, 2010:77).

Koefisien determinasi dapat dihitung menggunakan rumus :

R2

=

� , ∑ ᵢ ᵢ +� , ∑ ᵢ � ᵢ ∑ ᵢ²

(Rohmana, 2010, hlm. 76) Dengan ketentuan sebagai berikut :

 Jika R2 semakin mendekati angka 1, maka hubungan antara variabel bebas

dengan variabel terikat semakin dekat, atau dengan kata lain model tersebut

dapat dinilai baik.

 Jika R2 semakin menjauhi angka 1, maka hubungan antara variabel bebas

dengan variabel terikat semakin jauh, atau dengan kata lain model tersebut

(16)

1.11.4 Uji Asumsi Klasik

Dalam menggunakan model regresi berganda dengan metode OLS adalah

harus bebas dari uji asumsi klasik yang terdiri dari multikolinieritas,

heteroskedastisitas, dan autokorelasi.

1.11.5 Uji Multikolinieritas

Multikolinearitas adalah situasi di mana terdapat korelasi variabel bebas

antara satu variabel dengan yang lainnya. Dalam hal ini dapat disebut

variabel-variabel tidak ortogonal. Variabel yang bersifat ortogonal adalah variabel-variabel yang

nilai korelasi antara sesamanya sama dengan nol. Ada beberapa cara untuk

medeteksi keberadaan Multikolinearitas dalam model regresi OLS (Gujarati,

2001:166),yaitu:

1. Mendeteksi nilai koefisien determinasi (R2) dan nilai thitung. Jika R2 tinggi

(biasanya berkisar 0,8 – 1,0) tetapi sangat sedikit koefisien regresi yang signifikan secara statistik, maka kemungkinan ada gejala multikolinieritas.

2. Melakukan uji kolerasi derajat nol. Apabila koefisien korelasinya tinggi,

perlu dicurigai adanya masalah multikolinieritas. Akan tetapi tingginya

koefisien korelasi tersebut tidak menjamin terjadi multikolinieritas.

3. Menguji korelasi antar sesama variabel bebas dengan cara meregresi setiap

Xi terhadap X lainnya. Dari regresi tersebut, kita dapatkan R2 dan F. Jika

nilai Fhitung melebihi nilai kritis Ftabel pada tingkat derajat kepercayaan

tertentu, maka terdapat multikolinieritas variable bebas.

4. Regresi Auxiliary. Kita menguji multikolinearitas hanya dengan melihat

hubungan secara individual antara satu variabel independen dengan satu

variabel independen lainnya.

5. Variance inflation factor dan tolerance (VIF)

Dalam penelitian ini akan mendeteksi ada atau tidaknya multiko dengan uji

Variance inflation factor dan tolerance. (VIF), dengan bantuan program

SPSS 17. Untuk melihat gejala multikolinearitas, kita dapat melihat dari

hasil Collinerity Statistics. Hasil VIF yang lebih besar dari lima menunjukan

(17)

Apabila terjadi multikolinearitas menurut Yana Rohmana (2010, hlm.

149-154) disarankan untuk mengatasinya dapat dilakukan dengan cara sebagai

berikut:

1. Tanpa adaperbaikan.

2. Dengan perbaikan:

3. Adanya informasi sebelumnya (informasiapriori).

4. Menghilangkan salah satu variabelindependen.

5. Menggabungkan data Cross-Section dan data Time Series.

6. Transformasi variabel.

1.11.6 Uji Heteroskedastisitas

Salah satu asumsi pokok dalam model regresi linier klasik adalah bahwa

varian-varian setiap disturbance term yang dibatasi oleh nilai tertentu mengenai

variable-variabel bebas adalah berbentuk suatu nilai konstan yang sama dengan

δ2

. inilah yang disebut sebagai asumsi heterokedastisitas (Gujarati,2001, hlm.

177).

Heteroskedastisitas berarti setiap varian disturbance term yang dibatasi

oleh nilai tertentu mengenai variabel-variabel bebas adalah berbentuk suatu nilai

konstan yang sama dengan atau varian yang sama. Uji heteroskedasitas bertujuan

untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari

residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian residual satu

pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homokesdasitas dan

jika berbeda disebut heteroskedasitas. Keadaan heteroskedastis tersebut dapat

terjadi karena beberapa sebab, antara lain:

 Sifat variabel yang diikutsertakan kedalam model.

 Sifat data yang digunakan dalam analisis. Pada penelitian dengan

menggunakan data runtun waktu, kemungkinan asumsi itu mungkin benar.

Ada beberapa cara yang bisa ditempuh untuk mengetahui adanya

heteroskedastisitas (Widarjono, 2005, hlm. 147-161), yaitu sebagai berikut:

1) Metode grafik, kriteria yang digunakan dalam metode ini adalah:

(18)

 Jika pada grafik plot tidak mengikuti pola atau aturan tertentu maka

pada model tersebut tidak terjadi heteroskedastisitas.

2) Uji Park (Park test), yakni menggunakan grafik yang menggambarkan

keterkaitan nilai- nilai variabel bebas (misalkan X₁) dengan nilai-nilai

taksiranvariabel pengganggu yang dikuadratkan(û2).

3) Uji Glejser (Glejser test), yakni dengan cara meregres nilai taksiran absolut

variabel pengganggu terhadap variabel Xi dalam beberapa bentuk,

diantaranya:

|ûᵢ|= βᵢ + β Xᵢ + Vᵢ atau |ûᵢ|= βᵢ + β _√�ᵢ+ Vᵢ

4) Uji korelasi rank Spearman (Spearman’s rank correlation test.) Koefisien

korelasi rank spearman tersebut dapat digunakan untuk mendeteksi

heteroskedastisitas berdasarkan rumusan berikut:

rs = 1-6 [∑ ᵢ²] � �2₋

Dimana :

dᵢ = perbedaan setiap pasang rank. n = jumlah pasangan rank.

5) Uji White (White Test). Pengujian terhadap gejala heteroskedastisitas dapat

dilakukan dengan melakukan White Test, yaitu dengan cara meregresi

residual kuadrat dengan variabel bebas, variabel bebas kuadrat dan

perkalian variable bebas.

1.11.7 Uji Autokorelasi

Asumsi penting lainnya yang akan diuji dalam penelitian ini adalah uji

autokorelasi atau serial korelasi. Autokorelasi menggambarkan suatu keadaan

dimana tidak adanya korelasi antara variabel penganggu disturbance term.

Adanya gejala autokorelasi dalam model regresi OLS dapat menimbulkan:

1. Estimator OLS menjadi tidak efisien karena selang keyakinan melebar.

2. Variance populasi �² diestimasi terlalu rendah (underestimated) oleh

varians residual taksiran (�²̂)

3. Akibat butir b, R² bisa ditaksir terlalu tinggi (over estimated).

(19)

5. Pengujian signifikansi (t dan F) menjadi lemah.

Ada beberapa cara untuk mendeteksi autokorelasi pada model regresi

antaralain dengan metode Grafik, uji loncatan (Runs Test) atau uji Geary (Geary

Test), uji Durbin Watson (Durbin Watson Test), uji Breusch-Godfrey (

Breusch-Godfrey Test).

Pada penelitian ini, penulis enggunakan uji Durbin Watson (DW) untuk

endeteksi autokorelasi, yaitu dengan cara membandingkan DW statistic dengan

DW tabel. Adapun langkah uji Durbin Watsonadalah sebagai berikut :

a. Lakukan regresi OLS dan dapatkan residual e1.

b. Hitung nilai d (Durbin Watson).

c. Dapatkan nilai kritis dl-du.

d. Pengambilan keputusan, dengan aturan sebagai berikut :

Tabel 3.7

Uji Statistik Durbin-Watson 0 < d < d1, menolak hipotesis nul; ada autokorelasi positif.

0 d du, daerah keragu-raguan; tidak ada keputusan.

4 – dl< d < 4, menolak hipotesis nul; ada autokorelasi positif.

4 – du d – dl, daerah keragu-raguan, tidak ada keputusan.

du< d < 4 – d, menerima hipotesis nul; tidak ada korelasi positif, negatif.

0 dl du 4-du 4-d

Gambar 3.7 Uji Statistik Durbin-Watson

Autokorelasi

Positif

Ragu-ragu

Tidak Ada

Autokorelasi

Ragu-ragu

Autokorelasi