BAB II TINJAUAN PUSTAKA
3.6 Metode Analisis Data
Menurut Sugiono (2015), kegiatan dalam analisis data adalah mengelompokkan data berdasarkan variabel dan jenis responden, mentabulasi data berdasarkan variabel dari seluruh responden, menyajikan data tiap variabel yang diteliti, melakukan perhitungan untuk menjawab rumusan masalah, dan melakukan perhitungan untuk menguji hipotesis yang telah diajukan.
3.6.1 Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif merupakan alat analisis untuk menjelaskan, meringkas, mereduksi, menyederhanakan, mengorganisasi dan menyajikan data ke dalam
bentuk yang teratur, sehingga mudah dibaca, dipahami dan disimpulkan (Wiyono, 2001).
Analisis ini digunakan untuk mengetahui deskripsi masing-masing variabel penelitian yang terdiri dari keterlibatan dalam pengembangan sistem, dan dukungan manajemen puncak. Analisis deskriptif ini digunakan untuk mempermudah pemahaman tentang pengukuran indikator-indikator dalam setiap variabel yang diungkap.
3.6.2 Pengujian Kualitas Data
Kualitas data penelitian suatu hipotesis sangat tergantung pada kualitas data yang dipakai dalam penelitian tersebut. Kualitas dan penelitian ditentukan oleh instrumen yang digunakan untuk mengumpulkan data untuk menghasilkan data yang berlaku. Adapun uji yang digunakan untuk menguji kualitas data dalam penelitian ini adalah uji validitas dan uji reliabilitas, (Iskandar, 2010 : 68).
3.6.2.1 Uji Validitas
Uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika pertanyaan pada kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner tersebut.
Uji validitas dilakukan untuk menguji kelayakkan kuesioner. Pengukuran uji validitas dapat dilakukan dengan cara membandingkan nilai r hitung dengan r tabel untuk degree of freedom (df) = n-2, dimana n adalah jumlah responden.
Apabila π hππ‘π’ππ > π π‘πππl = valid.
Pengujian validitas ini menggunakan Pearson Correlation yaitu dengan cara menghitung korelasi antara skor masing-masing butir pertanyaan dengan total skor. Jika korelasi antara skor masing-masing butir pertanyaan dengan total skor
mempunyai tingkat signifikansi di bawah 0,05 maka butir pertanyaan tersebut dinyatakan valid dan sebaliknya (Ghozali, 2009:49).
3.6.2.2 Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas data adalah suatu uji yang dilakukan untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari suatu variabel atau konstruk. Suatu kuesioner dikatakan reliable atau handal jika jawaban seseorang dalam kuesioner konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Suatu kuesioner dikatakan relaibel atau handal jika memberikan nilai cronbach alpha di atas 0,6 (Ghozali, 2009:45). jika nilai cronbach alpha > 0,60 maka pernyataan variabel tersebut reliabel dan sebaliknya jika nilai cronbach alph < 0,60 maka pernyataan variabel tersebut tidak reliabel.
3.6.3 Pengujian Asumsi Klasik 3.6.3.1 Uji Normalitas Data
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data yang dianalisis berdistribusi normal atau tidak. Uji kenormalan data dapat dilakukan dengan menggunakan program SPSS. Penelitian ini mengutamakan uji non parametrik Kolmogorov-Smirnov untuk mengetahui signifikansi data yang terdistribusi normal disertai dengan normal grafik histogram sebagai pendukung kesimpulan pengujian. Dalam uji Kolmogorov-Smirnov, suatu data dikatakan normal jika significant atau nilai sig (signifikansi) > 0,05 dan data akan dikatakan berdistribusi tidak normal, jika nilai sig (signifikansi) > 0,05 (Ghozali, 2016).
Kriteria pengambilan keputusannya adalah:
a. Signifikansi > 0,05 berarti data terdistribusi normal b. Signifikansi < 0,05 berarti data tidak terdistribusi normal
3.6.3.2 Uji Multikolinearitas
Untuk menguji adanya Multikolineritas dilakukan dengan VIF (Variance Inflating Factor) < 10 dan tolerance > 0,10.
Menurut Ghozali (2007:42), βnilai toleransi yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF = 1/tolerance) nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan tidak adanya multikoleniaritas adalah nilai toleransi > 0,10 atau sama dengan< 10β.
3.6.3.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas atau dapat dikatakan homokesdastisitas. Pengujian dilakukan dengan menggunakan uji Glejser. Data dikatakan bebas heteroskedastisitas jika sig. > 0,05.
3.6.4 Analisis Regresi Berganda
dikatakan regresi berganda jika variabel bebas lebih dari satu. Regresi berganda Digunakan untuk mengetahui apakah Antara variabel dependen dengan variabel independen mempunyai pengaruh yang berarti atau tidak. Model persamaan regresi dari penelitian ini :
Keterangan :
Y : Kinerja SIA Ξ± : Konstanta
Y = Ξ± + Ξ²1X1 + Ξ²2X2 + e
X1 : Keterlibatan Pemakai dalam Proses Pengembangan Sistem X2 : Dukungan manejemen puncak
Ξ²1-Ξ²2 : Koefisien Regresi e : Error
3.6.5 Uji Hipotesis
Untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat maka dilakukan pengujian terhadap hipotesis. Metode pengujian terhadap hipotesis yang diajukan, dilakukan dengan pengujian secara parsial menggunakan uji t dan uji F serta pengujian koefisien determinasi (R2 ).
1. Uji F (uji Simultan)
Analisis ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh secara simultan atau bersama-sama antar variabel independen terhadap variabel dependen. Pengaruh tersebut memiliki tingkat signifikansi pada alpha 5%. Adapun metode untuk menentukan apabila nilai signifikan < 0,05 dan Fhitung > Ftabel.
Penolakannya hipotesis atas dasar signifikansi pada taraf nyata 5% (taraf kepercayaan) dengan kriteria:
a. Jika F hitung > F tabel, maka H0 ditolak dan Ha diterima, yang berarti ada pengaruh secara simultan antara variabel bebas terhadap variabel terikat.
b. Jika F hitung < F tabel, maka H0 diterima dan Ha ditolak, yang berarti tidak ada pengaruh secara simultan antara variabel bebas terhadap variabel terikat.
2. Uji t (signifikan parsial)
Uji t menunjukkan seberapa besar pengaruh variabel independen secara individual terhadap variabel dependen (Murniati dkk, 2013). Pengujian ini
dilakukan untuk mengetahui apakah variabel bebas (X) secara tunggal berpengaruh terhadap variabel terikat (Y) dengan membandingkan antara nilai thitung masing-masing variabel bebas dengan nilai ttabel dengan derajat kesalahan 5% (Ξ± = 0.05). Apabila nilai thitung β₯ ttabel, maka variabel bebasnya memberikan pengaruh bermakna terhadap variabel terikat.
3. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variable- variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas.
Semakin kecil nilai koefisien determinasi, maka semakin kecil pengaruh variabel independen terhadap pengaruh dependennya. Sebaliknya, jika nilai koefisien determinasi semakin mendekati 1, maka semakin kuat pengaruh variabel independen dalam menjelaskan variabel independen (Ghozali, 2016).
Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan dalam model. Setiap tambahan satu independen maka R2 pasti akan meningkat tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan atau tidak (Ghozali, 2016). Oleh karena itu, adjusted R2 lebih dianjurkan untuk digunakan karena tidak seperti R2.
Nilai adjusted R2 dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan kedalam model.