Uji Asumsi Klasik Penemuan dan Pembahasan

pertanyaan-pertanyaan dalam kuesioner memiliki nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,955. Berdasarkan kriteria yang telah dijelaskan sebelumya, maka dapat disimpulkan bahwa pertanyaan-pertanyaan dalam kuesioner penelitian ini adalah reliabel.

3. Uji Asumsi Klasik

a. Uji Normalitas Data Uji normalitas ini dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau paling tidak mendekati normal. Untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik. Jiaka data titik menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka menunjukkan pola distribusi normal yang mengindikasikan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas. Jika data titik menyebar menjauh dari garis diagonal danatau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka tidak menunjukkan pola distribusi normal yang mengindikasikan bahwa model regresi tidak memenuhi asumsi normallitas Ghozali, 2001:10. Gambar 4.1 Hasil Uji Normalitas 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Observed Cum Prob 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 E x p e c te d C u m P ro b Dependent Variable: SPI Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer dengan SPSS Pada gambar 4.1 grafik normal probability plot menunjukkan adanya persebaran data titik pada sumbu diagonal. Berdasarkan pedoman uji normalitas mengatakan bahwa jika persebaran data titik mengikuti atau mendekati garis normal, maka suatu penelitian dapat dikatakan normal. Pada gambar histogram juga menunjukkan adanya normalitas dalam penelitian ini. Melihat hal tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa penelitian ini memenuhi uji normalitas. b. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi terdapat persamaan atau perbedaan varian yang dapat dilihat dari grafik plot. Deteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scaterrplot antara SRESID dan ZPRED, dimana sumbu Y adalah Y telah diprediksi dan sumbu X adalah residual Y prediksi – Y sesungguhnya yang telah di-studentized. Jika plot membentuk pola tertentu bergelombang, melebar, kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika plot tidak membentuk pola tertentu, seperti titik-titik menyebar di atas dan dibawah angka O pada sumbu Y, maka mengindikasikan telah terjadi homokedastisitas. Dan model regresi yang baik adalah yang mengindikasikan homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas Ghozali, 2001:105. Gambar 4.2 Hasil Uji Heteroskedastisitas -2 -1 1 2 3 Regression Standardized Predicted Value -4 -3 -2 -1 1 2 R e g re s s io n S tu d e n ti ze d R e s id u a l Dependent Variable: SPI Scatterplot Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer dengan SPSS Pada gambar 4.2, menunjukkan tidak terjadi pola tertentu yang teratur seperti bergelombang, melebar dan lain-lain. Sesuai dengan pedoman uji heterokedastisitas, maka dalam penelitian ini tidak terjadi heterokedastisitas atau dapat disebut homokedastisitas. Hal ini dibuktikan dengan grafik plot diatas yang tidak membentuk pola tertentu yang teratur, sehingga penelitian ini layak dilakukan pengujian lebih lanjut. c. Uji Multikolinearitas Deteksi terhadap multikolinearitas dapat dilihat dari variance inflation factor VIF dan tolerance TOL. Tabel 4.9 Hasil Uji Multikolinearitas Coefficientsa Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 Constant PKA ,615 1,625 PSA ,615 1,625 a Dependent Variable: SPI Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer dengan SPSS Berdasarkan tabel 4.9 terlihat bahwa nilai tolerance tidak kurang dari 0,1 dan nilai varian inflation factor VIF tidak lebih dari 10, dapat disimpulkan hasil tersebut mengindikasikan tidak terdapat gejala multikolinearitas terhadap variabel penelitian. Sehingga model regresi berganda dapat digunakan dalam penelitian.

4. Uji Hipotesis