Teknik Pengolahan dan Analisis Data

BAB II. LANDASAN TEORI

H. Validitas dan Reliabilitas Instrumen

I. Teknik Pengolahan dan Analisis Data

Teknik pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan bantuan dari aplikasi software SPSS 16. Aplikasi SPSS 16 ialah suatu program statistika yang terkenal diantara program statistika lain. SPSS sering digunakan pada penelitian riset dan sosial. ²⁷ SPSS membantu pemakainya untuk memvisualkan data, melakukan uji hipotesis serta memecahkan hubungan antar satu atau lebih variabel.

25 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 21, (Semarang : Undip Semarang, 2013), 47.

26 Syofian Siregar, Metode Penelitian Kuantitatif : Dilegasi dengan Perbandingan Perhitungan Manual dan SPSS (Jakarta: Kencana, 2017), 252 – 253.

27 Wardana, Pengantar Aplikasi SPSS Versi 20 (Baubau: LPPM Universitas Muhammadiyah Buton Press, 2020), 4.

b. Teknik Analisis Data

a) Analisis Statistika Deskriptif

Analisis statistika deskriptif adalah analisis statistika yang berkenaan bagaimana cara mendeskripsikan atau menguraikan data supaya mudah dipahami. Statistika deskriptif sekedar berhubungan akan hal menguraikan atau memberikan keterangan tentang suatu data akan keadaan atau fenomena yng terjadi.²⁸

b) Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan melihat perbandingan data yang dimiliki dengan data yang dianggap berdistribusi normal yang mempunyai standar deviasi tidak jauh berbeda atau sesuai data.²⁹ Persamaan regresi dianggap baik apabila memiliki data yang berdistribusi normal atau normal sama sekali.³⁰ Uji normalitas data dilakukan kepada sampel dengan ketentuan Kolmogorov-smirnov test dengan derajat keyakinan (α) sebesar 5%. Keputusan uji berdasarkan kriteria kolmogrov-smirnov test ialah :

 Apabila nilai signifikan > 0,05 maka data berdistribusi normal.

 Apabila nilai signifikan < 0,05 maka data tidak berdistribusi normal.

28 Nila Kesumawati, dkk, Pengantar Statistika Penelitian (Depok : Rajawali Pers, 2017), 7.

29 Retno Widyaningrum, Statistika (Yogyakarta: Pustaka Felicha, 2016), 204.

30 Ibid., 92.

b. Uji Linieritas

Guna mengetahui pola hubungan apakah linier atau tidak linier antara variabel independen terhadap variabel dependen.. Uji linieritas digunakan untuk mengkonfirmasi apakah sifat linier terdapat pada data variabel yang sudah dijelaskan secara teori sesuai.

Menentukan fungsi yang dipergunakan dalam satu ilmu empiris sebaiknya memilik bentuk linier, kubik atau kuadrat.³¹ Melihat nilai apabila Dev. from linearity Sig > 0,05 maka terjadi hubungan linier, sementara apabila Dev. from linearity Sig < 0,05 maka tidak terjadi hubungan linier.³²

c. Uji Multikolinieritas

Untuk mencari bagaimana model regresi ditemukan adanya suatu hubungan korelasi variabel bebas yang satu dengan variabel bebas yang lain, maka menggunakan uji multikolinieritas.

Multikolinieritas ialah antara variabel independen dalam model regresi memiliki hubungan linier apakah mendekati sempurna atau sangat sempurna. Gejala multikolinieritas ialah gejala korelasi pada variabel independen dengan variabel independen lain. Gejalanya ditunjukkan dengan adanya korelasi yang signifikan antar variabel independen (bebas).³³

31 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 21 (Semarang: Undip Semarang, 2013), 166.

32 Agustina Marzuki, dkk, Praktikum Statistik (Malang: Ahlimedia Press, 2020), 106-107.

33 Billy Nugraha, Pengembangan Uji Statistika : Implementasi Metode Regresi Linier Berganda Dengan Perhitungan Uji Asumsi Klasik (CV. Pradina Pustaka Grup, 2022), 13.

Gejala multikolinieritas dapat dideteks dengan melihat nilai VIF (Varian Inflation Factor) atau nilai tolerance. Apabila nilai VIF

< 10 atau nilai tolerance > 0,10 maka tidak terdapat masalah multikolinieritas dengan variabel bebas lainnya, sedangkan jika nilai VIF > 10 atau nilai tolerance < 0,10 maka terdapat masalah multikolinieritas akan varaibel bebas yang lain.

d. Uji Heterokedastisitas

Untuk menguji apakah terdapat regresi ketidaksamaan setiap varian dari residual pengamatan pada pengamatan lainnya. Uji heterokedastisitas ialah uji untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan varian dari residual untuk seluruh model regresi linier yang diamati.³⁴ Uji heterokedastisitas dalam penelitian ini menggunakan metode glejser. Dengan dasar pengambilan keputusan meluhat nilai sig., jika seluruh nilai sig > 0,05 maka tidak terjadi heterokedastisitas, sementara jika 1 nilai sig < 0,05 maka terjadi heterokedastisitas.

c) Analisis Regresi Linier Berganda

Analisis regresi berganda ialah kelanjutan perhitungan regresi linier sederhana yang merupakan suatu alat yang bertujuan untuk mempredikasi suatu permohonan di masa depan sesuai data pada masa lalu atau dapat digunakan untuk mengetahui adanya pengaruh pada satu

34 Muhammad Yusuf dan Lukman Daris, Analisis Data Penelitian: Teori & Aplikasi Dalam Bidang Perikanan (Bogor: IPB Press, 2018), 76.

atau lebih varaibel bebas (independen) dengan satu variaibel terikat (dependen).³⁵ Teknik analisis ini bertujuan untuk menguji data , dimana mengansumsikan terdapat hubungan lurus satu garis secara linier antar variabel bebas dengan setiap prediktornya. Dengan persamaan regresi linier berganda yaitu :³⁶

Y = a + b1X1 + b2X2 + ………… + bnXn + e Keterangan :

Y = jumlah angka pengaruh yang akan diprediksi a = nilai konstanta

b = nilai koefisien regresi

Xx = nilai setiap variabel dependen e = nilai residual/error

d) Uji Hipotesis

a. Uji Parsial (Uji t)

Uji ini menunjukkan bagaimana pengaruh secara parsial variabel bebas (independent) yang terhadp pada model terhadap variabel terikat (dependen). Uji tersebut digunakan pada penelitian dengan sebutan uji parsial (uji t). Dengan dasar pengambilan keputusan pada uji t, yaitu Ha diterima jika nilai sig < a (0,05), sedangkan H0 diterima jika sig > a (0,05).³⁷

35 Syofian Siregar, Metode Penelitian Kuantitatif Dilegasi Dengan Perbandingan Perhitungan Manual dan SPSS (Jakarta : Kencana, 2017), 301.

36 Simamora Bilson, Analisis Multivariate Pemasaran (Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 2005), 43.

37 Hantono, Konsep Analisis Laporan Keuangan Dengan Pendekatan Rasio & SPSS (Yogyakarta:

Deepublish, 2018), 75.

b. Uji Simultan (Uji F)

Uji F bertujuan mengetahui apakah variabel bebas berpengaruh secara simultan terhapad variabel terikat. Apabila hasil nilai sig. < 0,05 dianggap secara simultan variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat.³⁸ Dengan rumus :

F = ^𝑅

2⁄(𝑘−1) 1− 𝑅²⁄(𝑛−𝑘)

Keterangan :

F = uji simultan

R² = koefisien determinasi k = jumlah variabel n = jumlah sampel

Dengan kriteria penetapan keputusan :

1) Jika nilai Fhitung > Ftabel atau nilai sig < 0,05 maka secara bersamaan variabel independen terdapat pengaruh terhadap varaibel dependen yang berarti Ha diterima Ho ditolak .

2) Jika nilai Fhitung < Ftabel atau nilai sig > 0,05 maka secara bersamaan variabel independen tidak terdapat pengaruh terhadap varaibel dependen yang berarti Ha ditolak Ho diterima .³⁹

38 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 21 (Semarang: Undip Semarang, 2013), 99.

39 Laylan Syafina, Metode Penelitian Akuntansi Pendekatan Kuantitatif (Medan: FEBI UIN-SU Press, t.t.)., 76-77.

c. Koefisien Determinasi (R²)

Koefisien determinasi (R²) ialah pengukur seberapa jauh kemampuan model digunakan menerangkan variasi variabel terikat dengan nilai koefisien antara nol dan satu. Nilai yang mendekati nilai satu berarti variabel independen memberikan hampir semua yang dibutuhkan.⁴⁰ Nilai R² sekitar 0 hingga 1, jika semakin mendekati 1 maka pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen semakin kuat. Begitu sebaliknya .

d. Analisis Jalur (Path Analysis)

Analisis jalur merupakan kelanjutan perhitungan analisis regresi , maka analisi regresi sering disebut dengan bentuk khusus analisis jalur. Bertujuan guna menguji hubungan sebab-akibat yang terjadi.⁴¹ Path analisis merupakan metode untuk menganalisis suatu hubungan sebab dan akibat akan regresi linier berganda, maka apabila variabel independen mempengaruhi variabel dependen tidak hanya pengaruh langsung namun juga pengaruh tidak langsung.⁴²

Uji path analysis memakai cara dengan mengkalikan nilai koefisien regresi variabel. Hubungan secara langsung pada penelitian model path analisis terjadi apabila salah satu variabel mempengaruhi variabel lainnya tanpa terdapat varaibel yang memediasi (intervening) hubungan kedua tadi. Sementara hubungan

40 Algifari, Analisis Regresi Untuk Bisnis dan Ekonomi (Yogyakarta: BPFE UGM, 2014), 2.

41 Sugiyono, Statistika Untuk Penelitian (Bandung: ALFABETA, 2013), 297.

42 Jonathan Sarwono, “Mengenal Path Analysis : Sejarah, Pengertian Dan Aplikasi,” Jurnal Ilmiah Manajemen Bisnis 11, no. 2 (November 2011): 285–96.

secara tak langsung merupakan hubungan yang apabila terdapat satu variabel ketiga yang memberi mediasi akan hubungan variabel independen dan variabel dependen.

87