METODE PENELITIAN
D. Analisis Data
Dalam penelitian kuantitatif, setelah mengumpulkan data dari semua responden atau sumber data lainnya, langkah selanjutnya adalah melakukan analisis data. Proses analisis data melibatkan pengelompokan data berdasarkan variabel dan jenis responden, penghitungan data untuk setiap variabel dari seluruh responden, penyajian data untuk setiap variabel yang diteliti, dan pengujian hipotesis yang telah diajukan.75 Data disajikan dalam bentuk tabel untuk memudahkan pengolahan dan analisis. Dalam penelitian ini, data akan dianalisis dan diuji menggunakan Statistic Program for Social Science (IBM SPSS versi 26). Proses pengolahan dan analisis data memiliki peran yang sangat penting dalam memastikan data yang telah dikumpulkan memiliki nilai dan dapat digunakan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan.
1. Uji Instrumen Penelitian a. Uji Validasi
Uji validitas dilakukan untuk mengevaluasi apakah sebuah instrumen pengukur telah berhasil dalam menjalankan fungsi utamanya. Menurut Sekaran, "validitas" mengacu pada kecepatan dan ketepatan instrumen dalam melaksanakan fungsinya sebagai alat pengukur. Sebuah skala pengukuran dianggap valid jika dapat
75 Sugiyono, 207.
melakukan apa yang seharusnya dilakukan dan mengukur variabel yang seharusnya diukur dengan akurat. Dengan kata lain, validitas merupakan kemampuan suatu instrumen pengukur untuk mengukur secara tepat dan akurat variabel yang dimaksudkan, sehingga hasil pengukuran dapat dipercaya dan diandalkan.76
Untuk menentukan apakah sebuah instrumen valid atau tidak, kita dapat membandingkan koefisien korelasi (r hitung) dengan nilai korelasi tabel (r tabel) dengan tingkat signifikansi 5%.
Jika r hitung > r tabel, maka instrumen dianggap valid.
Jika r hitung < r tabel, maka instrumen dianggap tidak valid.
Selain itu, jika nilai Pearson Correlation menunjukkan tanda bintang pada taraf kesalahan 5%, maka instrumen tersebut dinyatakan valid dan jika pada nilai Pearson Correlation tidak ada tanda bintang maka instrumen dianggap tidak valid.
b. Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas adalah suatu uji yang digunakan untuk mengevaluasi sejauh mana hasilnya tetap konsisten. Uji reliabilitas dilakukan untuk menentukan apakah jawaban yang diberikan oleh responden dalam kuesioner stabil dan dapat diandalkan dalam mengukur sebuah gejala atau kejadian. Imam Ghazali menyatakan bahwa untuk mengukur reliabilitas dengan hanya melakukan satu kali pengukuran dan membandingkan hasilnya dengan pertanyaan
76 Toni Wijaya, Analisis Data Penelitian Menggunakan SPSS untuk Skripsi, Tesis, dan Disertasi Contoh-contoh Penelitian dan INterprestasi Output SPSS, (Yogyakarta: Universitas Atmajaya, 2009), 109.
lain atau dengan mengukur korelasi antara jawaban pada pertanyaan tersebut. Dalam SPSS, tersedia fasilitas untuk mengukur reliabilitas menggunakan uji statistik dengan rumus Alpha Cronbach. Suatu variabel dapat dikatakan realibel:77
Jika hasil Alpha Cronbach > 0,60, maka dinyatakan reliabel.
Jika hasil Alpha Cronbach < 0,60, maka dinyatakan tidak reliabel.
2. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik adalah sebuah analisis yang digunakan untuk mengevaluasi apakah suatu model regresi memenuhi asumsi klasik atau tidak. Ada beberapa teknik yang digunakan dalam pengujian ini, yang mencakup:
a. Uji Normalitas
Menurut Ghozali(2018), Uji normalitas adalah suatu pengujian yang dilakukan untuk memeriksa apakah variabel pengganggu atau residual dalam model regresi mengikuti distribusi normal atau tidak.78 Dalam uji t dan F, diasumsikan bahwa residual mengikuti distribusi normal. Namun, jika asumsi ini tidak terpenuhi, maka uji statistik tersebut menjadi tidak valid, terutama pada jumlah sampel yang kecil. Untuk melihat apakah data terdistribusi normal atau tidak, dapat digunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Jika hasil nilai
77 Imam Ghazali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IMB SPSS 26.
(Semarang, Badang PenerbitUndip, 2018), 62.
78 Imam Ghazali, 29.
signifikansi (sig) dari uji tersebut lebih besar dari 0,5, maka dapat diinterpretasikan bahwa data tersebut terdistribusi normal.79
79 Rochmat Aldy Purnomo, Dalam Analisis Statistik Ekonomi Dan Bisnis Dengan Spss, Cetakan 1 (Ponorogo: Cv. Wade Group, 2016), 83.
b. Uji Multikolonieritas
Uji multikolinieritas digunakan untuk mengetahui apakah terdapat korelasi antara variabel bebas dalam model regresi. Sebuah model regresi yang baik seharusnya tidak memiliki korelasi yang kuat atau mendekati sempurna antara variabel bebasnya. Untuk mengidentifikasi keberadaan multikolinieritas, maka dapat dilihat dari nilai Varians Inflabtion Faktor (VIF) dan tolerance (ɑ). Batas dari nilai tolerance value adalah 0,1 dan VIF adalah 10. Apabila tolerance value dibawah 0,1 atau nilai VIF diatas 10 maka terjafi multikolonieritas.80
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah terdapat perbedaan dalam varian residual antara satu pengamatan dan pengamatan lain dalam model regresi. Salah satu cara untuk melakukan uji Heteroskedastisitas adalah dengan menggunakan uji Glejser. Uji ini melibatkan regresi antara variabel independen dengan nilai absolut residual. Jika nilai signifikansi dari keempat variabel tersebut lebih besar dari 0,05, maka tidak terdapat masalah Heteroskedastisitas. Selain itu, Heteroskedastisitas juga dapat diprediksi dengan melihat pola scatterplot pada grafik regresi.
1) Jika terdapat pola tertentu pada scatterplot, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur seperti
80 Rochmat Aldy Purnomo, 121.
bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka dapat dikatakan terjadi heteroskedastisitas.
2) jika tidak terdapat pola yang jelas dan titik-titik tersebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi tersebut.81
3. Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linier berganda adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengevaluasi pengaruh atau hubungan linear antara satu variabel dependen dan dua atau lebih variabel independen. Pada Regresi linier berganda lebih kompleks daripada regresi linier sederhana, tetapi dapat memberikan hasil yang lebih akurat dalam mengevaluasi hubungan antara variabel independen dan variabel dependen.82
Analisis ini digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel Pendapatan (X1) dan Pengetahuan (X2) secara bersama-sama terhadap variabel minat berinvestasi emas digital pada bank syariah (Y). Dalam regresi ini, yang harus dilakukan ialah mencari persamaan garis regresi ganda dengan 2 prediktor. Rumus persamaan dalam regresi ganda adalah sebagai berikut:
Y = ɑ + β1X1 + β2X2 Keterangan:
Y = Minat Nasabah
81 Rochmat Aldy Purnomo, 129.
82 Rochmat Aldy Purnomo, 161.
X1 = Pendapatan
X2 = Pengetahuan
ɑ = Konstanta
β1 dan β2 = Koefisien 4. Uji Hipotesis
Untuk mengetahui pengaruh variabel independen secara parsial (individu) maupun simultan (bersamaan) dan untuk melihat sebesar mana hubungan antara variabel. Adapaun uji hipotesis diantara sebagai berikut:
a. Uji Signifikan Parsial (Uji t)
Uji t pada dasarnya berguna untuk menilai sejauh mana pengaruh suatu variabel independen secara individual dalam menjelaskan variabel dependen. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan level signifikansi 0,05 (ɑ = 5%).83 Adapun langkah- langkah pengujian sebagai berikut:
1) Menentukan hipotesis
a. Pengaruh pendapatan terhadap minat nasabah
Ho : Pendapatan tidak berpengaruh terhadap minat nasabah dalam berinvestasi emas digital menggunakan electronic emas (e-mas) Bank Syariah Indonesia Kantor Cabang Basuki Rahmat Banyuwangi
Ha : Pendapatan berpengaruh terhadap minat nasabah dalam berinvestasi emas digital menggunakan electronic
83 Imam Ghazali, Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif, (Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006), 125.
emas (e-mas) Bank Syariah Indonesia Kantor Cabang Basuki Rahmat Banyuwangi
b. Pengaruh pengetahuan terhhadap minat nasabah
Ho : Pengetahuan tidak berpengaruh terhadap minat nasabah dalam berinvestasi emas digital menggunakan electronic emas (e-mas) Bank Syariah Indonesia Kantor Cabang Basuki Rahmat Banyuwangi
Ha : Pengetahuan berpengaruh terhadap minat nasabah dalam berinvestasi emas digital menggunakan electronic emas (e-mas) Bank Syariah Indonesia Kantor Cabang Basuki Rahmat Banyuwangi
2) Menentukan tingkat signifikan
Jika Signifikansi > 0,05 maka Ho diterima Jika Signifikansi < 0,05 maka Ho ditolak 3) Kriteria pengujian
Jika thitung < ttabel maka H0 diterima dan Ha ditolak Jika thitung > ttabel maka H0 ditolak dan Ha diterima 4) Perhitungan nilai t
5) Kesimpulan
Ho diterima, apabila tidak terdapat pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat.
Ho ditolak, apabila pengaruh signifikan antara variabel bebas dan variabel terikat.
Uji t berguna untuk menguji pengaruh pendapatan (X1) dan pengetahuan (X2) terhadap minat nasabah dalam berinvestasi emas digital menggunakan electronic emas (e-mas) Bank Syariah Indonesia Kantor Cabang Basuki Rahmat Banyuwangi.
c. Uji Signifikan Simultan (Uji F)
Uji F pada dasarnya digunakan untuk menilai apakah seluruh variabel independen yang dimasukkan dalam model memiliki pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen (variabel terikat).84 Adapun langkah-langkah pengujian sebagai berikut:
1) Menentukan Hipotesis
Ho : Pendapatan (X1) dan Pengetahuan (X2) tidak berpengaruh terhadap minat nasabah dalam berinvestasi emas digital menggunakan electronic emas (e-mas) Bank Syariah Indonesia Kantor Cabang Basuki Rahmat Banyuwangi.
Ha : Pendapatan (X1) dan Pengetahuan (X2) berpengaruh terhadap minat nasabah dalam berinvestasi emas digital menggunakan electronic emas (e-mas) Bank Syariah Indonesia Kantor Cabang Basuki Rahmat Banyuwangi
2) Menentukan F tabel
Taraf signifikan (ɑ) = 5% dan derajat kebebasan (dk) = (n-k)
84 Imam Ghazali, 63.
3) Mencari F hitung 4) Kesimpulan
Ho diterima, jika ɑ > 0,05, maka semua variabel bebas tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel bebas.
Ho diterima, jika ɑ < 0,05, maka semua variabel bebas berpengaruh signifikan terhadap variabel bebas.
d. Uji Koefisien Determinasi
Analisis R2 (AdjustR Square) atau menggunakan koefisien determinasi Untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen. Koefisien determinasi memiliki nilai antara 0 dan 1 (0 < R2 >1). Nilai Adjusted R Square atau R2 yang kecil menunjukkan bahwa variabel independen hanya mampu menjelaskan variasi yang terbatas pada variabel dependen. Sebaliknya, jika variabel independen mampu menyampaikan seluruh informasi yang diperlukan untuk memprediksi variasi variabel terikat, maka nilai Adjusted R Square atau R2 akan mendekati 1. Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur persentase varian total variabel dependen Y yang dapat dijelaskan oleh variabel independen dalam garis regresi. Semakin mendekati 1, maka model regresi semakin baik. Sebaliknya, jika nilai koefisien determinasi semakin mendekati 0, maka secara
keseluruhan variabel independen tidak dapat menjelaskan variasi variabel dependen.85
85 Riska Afriza, “Analisis Pengetahuan dan Ketertarikan Mempengaruhi Minat Nasabah Menggunakan Investasi E-mas Digital Di Bank Syariah Indonesia Kantor Cabang Pembantu Blang Pidie” (Skripsi, Universitas Islam Negeri Ar-raniry Banda Aceh 2022), 44.