bab iii metode penelitian 3.1 objek...

42

Indah Mulyani, 2014 Pengaruh Kompetensi Guru Sarana Prasarana Sekolah Dan Motivasi Belajar Terhadap Hasil Belajar Siswa pada Mata Pelajaran Ekonomi Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Objek Penelitian

Penelitian ini menganalisis mengenai pengaruh kompetensi guru yang

dipersepsikan siswa, sarana prasarana sekolah dan motivasi belajar terhadap Hasil

belajar siswa SMAN 1 Tasikmalaya pada Mata Pelajaran Ekonomi. Objek dalam

penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X SMAN 1 Tasikmalaya dengan variabel

eksogennya (variabel yang tidak ada variabel eksplisitnya) adalah Kompetensi

guru (X1) dan Sarana prasarana Sekolah (X2), sedangkan variabel endogennya

(variabel perantara dan tergantung) adalah Motivasi belajar siswa (X3) dan Hasil

belajar (Y), dan yang dijadikan variabel antaranya yaitu motivasi belajar.

3.2 Metode Penelitian

Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode survey

explanatory. Menurut Singarimbun dan Efendi (2006 :4), “survey explanatory

adalah Penelitian yang mengambil sampel dari suatu populasi dan menggunakan

kuesioner sebagai alat pengumpul data yang pokok, dengan tujuan untuk

menjelaskan atau menguji hubungan antar variabel yang diteliti.”

Kerlinger dalam Sugiyono (Fitriani 2011:78) mengemukakan bahwa, “Penelitian

survey adalah penelitian yang dilakukan pada populasi besar maupun kecil tetapi

data yang dipelajari adalah data dari sampel yang diambil dari populasi tersebut,

sehingga ditemukan kejadian-kejadian relatif, distribusi, dan hubungan-hubungan

antarvariabel sosiologi maupun psikologis.”

3.2.1 Populasi dan Sampel

3.2.1.1 Populasi

Menurut Sugiyono (Fitriani 2011:78), “Populasi adalah wilayah generalisasi yang

terdiri atas: obyek/subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu

yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik

kesimpulannya”.

43


Dalam penelitian ini, populasinya adalah jumlah seluruh siswa kelas X SMAN 1

Tasikmalaya, dan akan mempersepsikan kompetensi guru. Menurut Pangky

(Wulandari 2010:68) yang dimaksud persepsi terhadap kompetensi guru adalah,

“Proses ketika siswa menerima, mengorganisasikan dan menginterpretasikan

kemampuan, pengetahuan, keterampilan dan perilaku yang dimiliki gurunya saat

mengajar”. Dalam penelitiannya, Pangky mempersepsikan kompetensi guru kepada

siswa, sehingga penulis mengambil populasi siswa untuk mempersepsikan

kompetensi guru kepada siswa.

Pada penelitian ini adalah siswa kelas X SMAN 1 Tasikmalaya. Adapun populasi

dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

Tabel 3.1

Populasi Kelas X SMA Negeri 1 Tasikmalaya

Tahun Pelajaran 2012/2013

No Nama kelas Jumlah siswa

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Kelas X1

Kelas X2

Kelas X3

Kelas X4

Kelas X5

Kelas X6

Kelas X7

Kelas X8

Kelas X9

Kelas X10

38

38

38

38

38

37

38

38

38

37

Jumlah 378

sumber:data sekolah

3.2.1.2 Sampel

Menurut Sugiyono (Wulandari 2010:73), “Sampel adalah bagian dari jumlah

dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut”. Bila populasi besar, dan

peneliti tidak mungkin mempelajari semua yang ada pada populasi, misalnya karena

keterbatasan dana, tenaga dan waktu, maka peneliti dapat menggunakan sampel yang

diambil dari populasi itu. Apa yang dipelajari dari sampel itu, kesimpulannya akan

44


diberlakukan untuk populasi, untuk itu sampel yang diambil dari populasi harus

betul-betul representatif (mewakili).

Dalam penelitian ini teknik penentuan sampel dilakukan melalui metode

Stratified Random Sampling, yaitu metode pengambilan sampel yang bertujuan agar

dapat menggambarkan secara tepat sifat populasi yang heterogen yang dilakukan

dalam beberapa tahap, sedangkan teknik pengambilan sampel menggunakan rumus

Sari Taro Yamane atau Slovin dalam Riduwan dkk (2011: 210) sebagai berikut:

Dimana:

n = jumlah sampel

N = jumlah populasi

= presisi (ditetapkan 5% dengan tingkat kepercayaan 95%)

Berdasarkan rumus tersebut diperoleh jumlah sampel sebagai berikut:

( )

dari perhitungan diatas maka ukuran sampel minimal dalam penelitian ini adalah

194.34 yang dibulatkan menjadi 195 orang. Adapun kerangka sampelnya sebagai

berikut:

Tabel 3.2

Kerangka Sampel

No Kelas Ukuran sampel

1 X1 19

2 X2 19

3 X3 20

4 X4 20

5 X5 20

6 X6 19

45


7 X7 20

8 X8 19

9 X9 19

10 X10 20

Jumlah 195

sumber:hasil pengolahan data

3.3 Operasional Variabel

Tabel 3.3

Operasional Variabel

Variabel Konsep Teoritis Konsep

Empiris

Konsep Analisis Skala

Kompetens

i Pedagogik

Guru (X1.1)

Sejumlah

kemampuan guru

yang berkaitan

dengan ilmu dan

seni mengajar

siswa.

(Fachruddin dan

Ali, 2008)

Pengaruh

eksternal yang

dihadapi

peserta didik

yang

menyangkut

kemampuan

guru dalam

mengelola

pembelajaran

dari sudut

pandang

peserta didik

pada mata

pelajaran

ekonomi

Skor kompetensi

pedagogik ini dapat

diukur dengan skala

likert, melalui:

Mengidentifikasi

bekal-ajar awal

siswa

Mengidentifikasi

kesulitan belajar

siswa

Menerapkan

berbagai metode

pembelajaran

yang mendidik

secara kreatif

dalam Mata

Pelajaran

Ekonomi

Menggunakan

media

pembelajaran dan

sumber belajar

yang relevan

dengan

karakteristik

peserta didik

untuk mencapai

tujuan

pembelajaran

ordinal

46


yang utuh

Menentukan

prosedur

penilaian dan

evaluasi proses

dan hasil belajar

Menggunakan

informasi hasil

penilaian dan

evaluasi untuk

merancang

program

remedial dan

pengayaan

Kompetens

i

Profesional

Guru (X1.2)

Kemampuan

penguasaan materi

pembelajaaran

secara luas dan

mendalam yang

memungkinkanny

a membimbing

peserta didik

memenuhi standar

kompetensi yang

dittetapkan dalam

Standar Naional

Pendidikan.

(PP No.19 tahun

2005)

Pengaruh

eksternal yang

dihadapi

peserta didik

yang

menyangkut

kemampuan

guru dalam

menguasai

materi dari

sudut pandang

peserta didik

pada mata

pelajaran

ekonomi

Skor kompetensi

profesional ini dapat

diukur dengan skala

likert, melalui:

Memahami

materi, struktur

dan konsep yang

mendukung mata

pelajaran yang

diampu

Memilih dan

mengolah materi

pembelajaran

sesuai dengan

tingkat

perkembangan

siswa

Melakukan

refleksi terhadap

kinerja guru

secara terus

menerus

Mengikuti

kemajuan zaman

dengan belajar

dari berbagai

sumber

ordinal

Kompetens Kemampuan Pengaruh Skor kompetensi ordinal

47


i Personal

Guru (X1.3)

personal yang

mencerminkan

kepribadian yang

mantap, stabil,

dewasa, arif dan

berwibawa,

menjadi teladan

bagi peserta didik

dan berakhlak

mulia.

(Budiwati dan

Permana,

2010:57)

eksternal yang

dihadapi

peserta didik

yang

menyangkut

kepribadian

guru ekonomi

yang

dipersepsikan

siswa

personal ini dapat

diukur dengan skala

likert, melalui:

Menghargai

siswa tanpa

membedakan

keyakinan yang

dianut, suku, adat

istiadat, daerah

asal dan gender

Memiliki pribadi

yang jujur, tegas,

arif, dapat

diteladani oleh

siswa dan

anggota

masyarakat di

sekitarnya

Kompetens

i Sosial

Guru (X1.4)

Kemampuan

pendidik sebagai

bagian dari

masyarakat untuk

berkomunikasi

dan bergaul secara

efektif dengan

peserta didik,

sesame pendidik,

tenaga

kependidikan,

orang tua/wali

peserta didik dan

masyarakat

sekitar.

(Budiwati dan

Permana,

2010:57)

Pengaruh

eksternal yang

dihadapi

peserta didik

yang

menyangkut

kemampuan

guru dalam

mengelola

pembelajaran

dari sudut

pandang

peserta didik

pada mata

pelajaran

ekonomi

Skor kompetensi

sosial ini dapat

diukur dengan skala

likert, melalui:

Berkomunikasi

dengan teman

sejawat, siswa,

orang tua siswa

dan masyarakat

secara santun

Mengikutsertaka

n orang tua siswa

dalam program

pembelajaran dan

mengatasi

kesulitan belajar

siswa

ordinal

Sarana

prasarana

Sekolah

(X2)

Sarana belajar

merupakan

kelengkapan

mengajar yang

harus dimiliki

Ketersediaan

fasilitas belajar

yang

mendukung

berlangsungny

fasilitas belajar di

sekolah dan di rumah

di ukur menurut

persepsi siswa yang

meliputi:

ordinal

48


sekolah, sehingga

fasilitas belajar

mempengaruhi

kegiatan belajar

mengajar

disekolah

(Djamarah 2011:

184-185)

a proses

belajar

mengajar pada

mata pelajaran

ekonomi.

1. Prasarana

belajar di

sekolah.

2. Sarana

belajar di

sekolah.

3. Fasilitas

belajar di

rumah

1. Kondisi gedung

sekolah

2. Kondisi ruang

kelas.

3. Kondisi meja dan

kursi.

4. Kondisi ruang

perpustakaan

1. Ketersediaan

buku-buku

pelajaran ekonomi

di perpustakaan

2. Ketersediaan

Komputer dan

fasilitas internet

3. Ketersediaan alat

pembelajaran

4. Ketersediaan

media

pembelajaran

5. Ketersediaan

laboratorium

6. Ketersediaan alat-

alat laboratorium

1. Kondisi ruang

belajar dirumah.

2. Kondisi Meja dan

kursi untuk

belajar.

3. Ketersediaan Alat

tulis.

4. Ketersediaan

Buku pelajaran.

5. Komputer.

Kalkulator

Motivasi

Belajar

Suatu kekuatan

atau tenaga atau

Dorongan atau

motif belajar

Skor motivasi belajar

mengunakan skala

ordinal

49


(X3)

daya, atau suatu

keadaan yang

kompleks dan

kesiapsediaan

dalam diri

individu atau

bergerak kearah

tujuan tertentu,

baik disadari

maupun tidak

disadari.

(Syamsudin,

2007:37).

siswa dalam

rangka

mencapai hasil

belajar yang

optimal pada

mata pelajaran

ekonomi.

Likert, yaitu:

Waktu yang

digunakan untuk

belajar

Ketepatan pada

tujuan kegiatan

Berusaha

mempelajari

materi yang tidak

dimengerti

Pengorbanan

untuk mencapai

tujuan

Tingkat aspirasi

yang hendak

dicapai dengan

kegiatan yang

dilakukan

Hasil

Belajar (Y)

Hasil Belajar

Kognitif

merupakan

keberhasilan

peserta didik

dalam

Mengoptimalkan

kemampuan ranah

kognitifnya

sehingga terjadi

perubahan tingkah

laku dalam

dirinya (Sudjana

2010: 3)

Nilai yang

diperoleh

siswa pada

mata pelajaran

ekonomi.

Data diperoleh dari

pihak sekolah tentang

nilai UAS kelas X

semester ganjil tahun

ajaran 2012/2013

pada mata pelajaran

ekonomi.

interva

l

3.4 Teknik Pengumpulan Data

Menurut Sugiyono (2004:129), “Pengumpulan data dapat menggunakan

sumber primer dan sumber sekunder”. Sumber primer yaitu sumber data yang

langsung memberikan data kepada pengumpul data, misalnya kuesioner atau angket,

dan sumber sekunder yaitu sumber yang tidak langsung memberikan data kepada

50


pengumpul data misalnya melalui dokumen. Adapun alat pengumpul data dalam

penelitian ini adalah:

1. Wawancara, yaitu pengumpulan data secara lisan yang bertujuan untuk

menemukan permasalahan yang harus diteliti dan untuk mengetahui jumlah

respondennya sedikit/banyak.

2. Kuesioner (angket) merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan

cara memberi seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis kepada responden

untuk dijawabnya. Adapun kuesioner yang digunakan dalam penelitian ini adalah

bentuk kuesioner tertutup.

3. Studi dokumentasi, yaitu studi untuk mencari data mengenai hal-hal atau variabel

yang diteliti berupa dokumen-dokumen yang ada pada unit analisis, dalam hal ini

nilai rapor siswa kelas X semester ganjil tahun ajaran 2012/2013 pada mata

pelajaran ekonomi di SMA Negeri yang diteliti.

3.5 Instrumen Penelitian

Menurut Sugiyono (2004:84), “Instrumen penelitian merupakan alat yang

digunakan untuk mengukur variabel yang diteliti”. Dalam penelitian ini, instumen

yang digunakan adalah kuesioner atau angket, yaitu sejumlah pertanyaan tertulis yang

digunakan untuk memperoleh informasi dari responden yang berhubungan dengan

variabel yang diteliti. Adapun langkah-langkah penyusunan angket menurut

Suharsimi (2006:151) adalah sebagai berikut:

a. Menentukan tujuan pembuatan angket yaitu untuk memperoleh data dari

responden mengenai kompetensi pedagogik guru dan iklim sekolah yang

dipersepsikan siswa, motivasi dan prestasi belajar siswa pada Mata Pelajaran

Ekonomi.

b. Menentukan objek yang menjadi responden, yaitu siswa kelas X yang menjadi

sampel.

c. Menyusun kisi-kisi instrumen penelitian.

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

51


e. Merumuskan pertanyaan-pertanyaan alternatif jawaban untuk jenis jawaban yang

sifatnya tertutup. Jenis instrument yang bersifat tertutup yaitu seperangkat daftar

pertanyaan tertulis yang disertai alternatif jawaban yang sudah disediakan.

f. 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. Sedangkan untuk data yang bersifat

interval, para responden diberi kebebasan untuk mengisi angket yang telah

disediakan.

g. Menyebarkan angket

h. Mengelola dan menganalisis angket.

3.6 Pengujian instrument penelitian

Uji Validitas

Menurut Arikunto (2006:168), “Validitas adalah suatu ukuran yang menunjukan

tingkat kevalidan atau kesahihan suatu instrument”. Menurut Riduwan dan Kuncoro

(2011:217), untuk menguji validitas alat ukur, terlebih dahulu dicari nilai korelasi

antara bagian-bagian dari alat ukur secara keseluruhan dengan cara mengkorelasikan

setiap butir alat ukur dengan skor total yang merupakan jumlah tiap skor butir. Dalam

uji validitas ini digunakan rumus Pearson Product Moment sebagai berikut:

(∑ ) (∑ )(∑ )

√{ ∑ (∑ ) } { ∑

(∑ ) }

Riduwan dkk (2011:217)

Dimana:

= koefisien relasi

Xi = jumlah skor item

Yi = jumlah skor total (seluruh item)

n = jumlah responden

52


Selanjutnya dihitung dengan uji-t dengan menggunakan rumus:

√

√

Riduwan dkk (2011:217)

Dimana:

t = nilai t hitung

r = koefisien korelasi hasil r hitung

n = jumlah responden

Distribusi (tabel t) untuk α = 0.05 dan derajat keabsahan (dk=n-2), maka keputusan

yang diambil adalah:

a. Jika t hitung > t tabel berarti valid

b. Jika t hitung < t tabel berarti tidak valid

Uji Reliabilitas

Menurut Riduwan dan Kuncoro (2011:220), “Uji reliabilitas dilakukan untuk

mendapatkan tingkat ketepatan (keterandalan atau keajegan) alat pengumpul data

(instrument) yang digunakan”. Sedangkan Menurut Arikunto (2006:178),

“Reliabilitas menunjuk pada satu pengertian bahwa sesuatu instrument cukup dapat

dipercaya untuk digunakan sebagai alat pengumpul data karena instrumen tersebut

sudah baik. Reliabilitas menunjuk pada tingkat keterandalan sesuatu. Reliabel arinya

dapat dipercaya, jadi dapat diandalkan”.

Adapun uji reliabilitas instrument penelitian ini dilakukan dengan menggunakan

rumus Alpha Cronbach. Menurut Riduwan dan Kuncoro (2011:221), langkah-

langkah mencari nilai reliabilitas dengan metode Alpha sebagai berikut:

1. Menghitung varians skor tiap-tiap item dengan rumus:

∑

(∑ )

Dimana:

Si = varians skor tiap-tiap item

Xi2 = jumlah kuadrat item Xi

53


(Xi)2 = jumlah item Xi dikuadratkan

N = jumlah responden

2. Menjumlahkan varians semua item dengan rumus:

Si = S1 + S2 + S3 +… + Sn

Dimana:

Si = jumlah varians semua item

S1 + S2 + S3 +… + Sn = varians item ke-1, 2, 3, …, n

3. Menghitung varians total dengan rumus:

∑

(∑ )

Dimana:

St = varians total

Xi2 = jumlah kuadrat X total

(Xi)2 = jumlah X total dikuadratkan

N = jumlah responden

4. Masukkan nilai Alpha dengan rumus:

(

)(

∑ )

Dimana:

= nilai reliabilitas

Si = jumlah varians skor tiap-tiap item

St = varians total

k = jumlah item

Untuk mengetahui koefisien korelasinya signifikan atau tidak, digunakan distribusi

table-r (tabel-r) untuk α = 0.05 dan df (dk = n-2) dengan keputusan jika r11> rtabel

berarti reliabel dan sebaliknya jika r11< rtabel berarti tidak reliabel.

54


3.7 Teknik Analisis Data dan Pengujian Hipotesis

Teknik Analisis Data

Jenis data yang terkumpul dalam penelitian ini adalah data ordinal yang

meliputi kompetensi guru, sarana prasarana dan motivasi belajar sedangkan data

interval adalah hasil belajar siswa sehingga menurut Riduwan dan Kuncoro

(2011:30), “Data ordinal harus ditransformasi menjadi data interval dengan

menggunakan teknik transformasi yang paling sederhana yaitu MSI (Method of

Successive Interval)” dengan menggunakan software Microsoft Excel.

Dalam Riduwan dan Kuncoro (2011:222), langkah-langkah atau prosedur pengolahan

data adalah sebagai berikut:

a. Menyeleksi data agar dapat diolah lebih lanjut, yaitu dengan memeriksa

jawaban responden sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan;

b. Menentukan bobot nilai untuk setiap kemungkinan jawaban pada setiap item

variabel penelitian dengan menggunakan skala penilaian dengan

menggunakan skala penilaian yang telah ditentukan, kemudian menentukan

skornya;

c. Melakukan analisis secara deskriptif untuk mengetahui kecenderungan data.

Dari analisis ini dapat diketahui rata-rata, median, standar deviasi dan

varians data dari masing-masing variabel;

3.8 Uji Prasyarat Analisis

1. Uji Normalitas

Uji signifikansi pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen

melalui uji-t hanya akan valid jika residual yang kita dapatkan mempunyai

distribusi normal. Ada beberapa metode yang bisa digunakan untuk mendeteksi

apakah residual mempunyai distribusi normal atau tiak. (Rohmana, 2010:52)

Untuk mendeteksi normal atau tidaknya variabel pengganggu dapat melihatnya

dari normal probability yang membentuk suatu garis lurus diagonal, dan ploting

data yang akan dibandingkan dengan garis diagonalnya. Menurut Imam Ghazali

(Andriani, 2013:49) jika akan menyebar disekitar garis diagonalnya dan

55


mengikuti arah garis diagonalnya/grafik historis maka, menunjukan pola

distribusi normal dan sebaliknya.

2. Uji Multikolinieritas

Multikolinieritas adalah hubungan linier yang sempurna atau pasti diantara

beberapa variabel atau semua variabel yang menjelaskan dari model regresi.

Multikolinieritas merupakan salah satu bentuk pelanggaran terhadap asumsi model

regresi linier klasik karena bisa mengakibatkan estimator OLS memiliki :

1. Kesalahan baku sehingga sulit mendapatkan estimasi yang tepat.

2. Akibat poin satu, maka interval estimasi akan cenderung lebih lebar dan nilai

hitung statistik uji t akan kecil sehingga membuat variabel devenden secara

statistik tidak signifikan mempengaruhi variabel independent.

3. Walaupun secara individu variabel independent tidak berpengaruh terhadap

variabel dependen melalui uji statistik t, namun nilai koefisien determinasi masih

relatif tinggi.

Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas dalam suatu model OLS, maka

menurut Rohmana (2010:143) dapat dilakukan beberapa cara berikut ini :

1. Multikolinieritas diduga ketika R2 tinggi yaitu antara 0,7-1,00 tetapi hanya

sedikit variabel independent yang signifikan mempengaruhi variabel

dependen melalui uji t namun berdasarkan uji F secara statistic signifikan

yang berarti semua variabel independent secara bersama-sama

mempengaruhi variabel dependen. Dalam hal ini menjadi kontradiktif

dimana berdasarkan uji t secara individual variabel independent tidak

berpengaruh terhadap variabel dependen, namun secara bersama-sama

variabel independent berpengaruh terhadap variabel dependen.

2. Dengan koefisien korelasi sederhana (zero coefficient of correlation), jika

nilainya tinggi menimbulkan dugaan terjadi multikolinier tetapi belum

tentu dugaan itu benar.

3. Dengan melihat hubungan tidak hanya satu variabel akan tetapi

multikolinieritas bisa terjadi karena kombinasi linier dengan variabel

independent lain. Keputusan ada tidaknya unsur multikolinier dalam model

ini biasanya dengan membandingkan nilai hitung F dengan nilai kritis F,

jika nilai hitung F lebih besar dari nilai kritis F dengan tingkat signifikansi

a dan derajat kebebasan tertentu maka dapat disimpulkan model

mengandung unsur multikolinier.

56


4. Dengan metode Klien, klien menyarankan untuk mendeteksi multikolinier

dengan membandingkan koefisien determinasi aukiliary dengan koefisien

determinasi model regresi aslinya yaitu Y dengan variabel independent.

Sebagai rule of thumb uji klien ini, jika R2

x1x2x3…x4 lebih besar dari R2

maka model mengandung unsur multikolinier antara variabel independent

dan jika sebaliknya maka tidak ada korelasi antar variabel independent.

Apabila terjadi multikolinieritas menurut Rohmana (2010:149), disarankan untuk

mengatasinya dengan cara :

1. Penambahan sampel.

2. Mengilangkan variabel independent.

3. Menggabungkan data cross-section dan data time series.

4. Transformasi variabel.

5. Penambahan data.

3. Heteroskedastisitas

Salah satu asumsi pokok lain dalam model regresi linier klasik ialah bahwa

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

variabel-variabel bebas adalah berbentuk suatu nilai konstan yang sama dengan 2.

Inilah yang disebut sebagai asumsi homoskedastisitas, (Rohmana, 2010:160),

Konsekuensi logis dari adanya heteroskedastisitas adalah menyebabkan perhitungan

standard error metode OLS menjadi tidak bisa dipercaya kebenarannya, akibatnya

interval estimasi maupun uji hipotesis yang didasarkan pada distribusi t maupun uji F

tidak bisa lagi dipercaya untuk evaluasi hasil regresi.

Heteroskedastisitas dapat dideteksi melalui beberapa cara antara lain : melalui metode

grafik, test park (uji park), uji glejser (glejser test), uji korelasi spearmant, uji

goldfield-Quandt, uji Breusch-Pagan-Godfrey, uji umum heteroskedastis white, uji

heteroskedastis berdasarkan residual OLS atau model ekonometrika linier. Pada

penelitian ini peneliti akan mendeteksi heteroskedastis dengan metode grafik, dengan

kriteria sebagai berikut:

1. Jika grafik mengikuti pola tertentu misal linier, kuadratik, atau hubungan lain

berarti pada model tersebut terjadi heteroskedastis

57


2. Jika pada grafik plot tidak mengikuti aturan atau pola tertentu maka pada model

tersebut tidak terjadi heteroskedastis.

4. Autokorelasi

Asumsi penting lainnya yang akan diuji dalam penelitian ini adalah uji

autokorelasi atau serial korelasi. Autokorelasi menggambarkan adanya korelasi antara

anggota observasi satu dengan observasi lain yang berlainan waktu. Dalam kaitannya

dengan asumsi OLS, autokorelasi merupakan korelasi antara satu variabel gangguan

dengan variabel gangguan yang lain (Rohmana 2010:192). Adanya gejala

autokorelasi dalam model regresi OLS dapat menimbulkan:

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

2. Variance populasi 𝜎2 diestimasi terlalu rendah (underestimated) oleh varians

residual taksiran ( ^𝜎2).

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

4. Jika 𝜎2 tidak diestimasi terlalu rendah, maka varians estimator OLS ( ^ )

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

Ada beberapa cara untuk mendeteksi autokorelasi pada model regresi, diantaranya

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

Test), uji Durbion Watson (Durbin Watson d test), uji Breusch-Godfrey (Breusch-

Godfrey test). Pada penelitian ini, penulis menggunakan uji Durbin Watson (D-W)

untuk mendeteksi autokorelasi, yaitu dengan cara membandingkan DW statistik

dengan DW tabel.

Adapun langkah uji Durbin Watson adalah sebagai berikut :

1. Lakukan regresi OLS dan dapatkan residual e1.

2. Hitung nilai d (Durbin-Watson).

3. Dapatkan nilai kritis dL-du.

4. Pengambilan keputusan, dengan aturan sebagai berikut :

58


Tabel 3.4

Uji Statistik Durbin-Watson

Nilai Statistik d Hasil

0 ≤ d ≤ dL

dL ≤ d ≤ du

du ≤ d ≤ 4 – du

4 – du ≤ d ≤ 4 - dL

4- dL ≤ d ≤ 4

Menolak hipotesis nol; ada autokorelasi positif

Daerah keragu-raguan; tidak ada keputusan

Menerima hipotesis nol; tidak ada autokorelasi

positif/negatif

Daerah keragu-raguan; tidak ada keputusan

Menolak hipotesis nol; ada autokorelasi positif

Sumber: Rohmana (2010:195)

3.9 Pengujian Hipotesis

3.9.1. Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien determinasi (

) menunjukan besarnya pengaruh secara bersama

atau serempak variabel eksogen yang terdapat dalam model struktural yang dianalisis.

Koefisien determinasi dihitung dengan menggunakan program SPSS versi 17.0. Nilai

berikisar antara 0-1 (0< <1), dengan ketentuan:

a. Jika semakin mendekati angka 1 maka hubungan antar variabel eksogen

dengan variabel endogen semakin erat atau dengan kata lain model tersebut dapat

dinilai baik

b. Jika semakin menjauhi angka 1, maka hubungan antar variabel eksogen

dengan variabel endogen jauh, dengan kata lain model tersebut kurang baik

3.9.2. Pengujian Hipotesis secara Simultan (Uji F)

Uji secara simultan (keseluruhan) hipotesis statistik dirumuskan sebagai

berikut:

Ho : yx3 = yx2 = yx1 = 0

Ha : yx3 = yx2 = yx1 0

Makna pengujian signifikansinya yaitu:

a. Jika nilai probabilitas 0.05 lebih kecil atau sama dengan nilai probabilitas Sig

atau [0.05 ≤ Sig] maka H0 diterima dan Ha ditolak, artinya tidak signifikan.

59


b. Jika nilai probabilitas 0.05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig

atau [0.05 ≥ Sig] maka H0 ditolak dan Ha diterima, artinya signifikan.

Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah pengujian bisa dilanjukan atau tidak.

Jika Ha terbukti diterima maka pengujian secara individual (pengujian antarvariabel

dapat dilanjutkan)

3.9.3. Pengujian Hipotesis Secara Parsial (Uji t)

Pengujian t statistik bertujuan untuk menguji signifikansi masing-masing

variabel bebas dalam mempengaruhi variabel terikat. pengujian t statistik ini

merupakan uji signifikansi satu arah dengan menggunakan program SPSS versi 17.0.

Adapun kriteria uji t ini dengan cara membandingkan antara nilai probabilitas 0.05

dengan nilai probabilitas Sig dengan dasar pengambilan keputusan sebagai berikut:

a. Jika nilai probabilitas 0.05 lebih kecil atau sama dengan nilai probabilitas Sig atau

[0.05 ≤ Sig] maka H0 diterima dan Ha ditolak, artinya tidak signifikan.

b. Jika nilai probabilitas 0.05 lebih besar atau sama dengan nilai probabilitas Sig

atau [0.05 ≥ Sig] maka H0 ditolak dan Ha diterima, artinya signifikan.

bab iii metode penelitian 3.1 objek...

Documents