51
seluruh variabel yang digunakan dalam penelitian adalah berdistribusi normal, sehingga dapat digunakan dalam penelitian.
4.3.2. Uji Asumsi Klasik
Berdasarkan hasil uji asumsi klasik dengan alat bantu komputer yang menggunakan Program SPSS. 16.0 For Windows. diperoleh hasil
sebagai berikut
1. Autokorelasi
Pada penelitian ini data yang digunakan bukan data time series,
sehingga untuk Uji Autokorelasi tidak dilakukan. Gujarati, 1999 : 201.
2. Multikolinieritas
Salah satu cara untuk mengetahui adanya multikoliniaritas adalah dengan melihat nilai VIF Variance Inflation Factor.
Dasar analisis yang digunakan yaitu jika nilai VIF Variance Inflation Factor 10, maka hal ini berarti dalam persamaan regresi
tidak ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas atau bebas Multikolinieritas Ghozali, 2007 : 57-59
Berdasarkan hasil Uji Multikolinieritas dengan alat bantu komputer yang menggunakan Program SPSS. 16.0, dapat dilihat pada
tabel 4.9, sebagai berikut
Tabel 4.9. Hasil Uji Multkolinieritas
Variabel VIF Keterangan
Lingkungan mahasiswa X1 1,328
Bebas Multikolinieritas Karakteristik pribadi mahasiwa X2 1,016
Bebas Multikolinieritas
Pelayanan akademik X3 1,435 Bebas
Multikolinieritas
52
Pelayanan administrasi X4 1,108 Bebas
Multikolinieritas
Sumber : Lampiran 12
Berdasarkan pada tabel 4.9 menunjukkan bahwa seluruh variabel bebas X yang digunakan dalam penelitian ini baik X
1
, X
2,
X
3
, dan X
4
, mempunyai nilai VIF Variance Inflation Factor 10, dan sesuai dengan dasar analisis yang digunakan, maka hal ini berarti
bahwa dalam persamaan regresi tidak ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas atau bebas Multikolinieritas.
3. Heteroskedastisitas
Salah satu cara untuk mendeteksi ada atau tidak adanya heteroskedastisitas adalah dengan uji korelasi rank spearman
Dasar analisis yang digunakan menurut Ghozali 2005: 77 yaitu Apabila nilai signifikan hitung sig tingkat signifikan
α = 0,05 maka H
diterima berarti tidak terjadi heteroskedastisitas atau dalam model regresi tidak terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan lainnya atau bebas Heteroskedastisitas Berdasarkan hasil Uji Heteroskedastisitas dengan alat bantu
komputer yang menggunakan Program SPSS. 16.0., dapat dilihat pada tabel 4.10, sebagai berikut
Tabel 4.10. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Variabel Nilai signifikan
Keterangan
Lingkungan mahasiswa X1 0,511
Bebas Heteroskedastisitas Karakteristik pribadi mahasiwa X2
0,757 Bebas Heteroskedastisitas
Pelayanan akademik X3 0,292
Bebas Heteroskedastisitas Pelayanan administrasi X4
0,901 Bebas Heteroskedastisitas
Sumber : Lampiran 13
53
Berdasarkan pada tabel 4.10 menunjukkan bahwa seluruh variabel bebas X yang digunakan dalam penelitian ini baik X
1
, X
2,
X
3
, dan X
4
, mempunyai nilai signifikan hitung sig tingkat signifikan
α = 0,05, dan sesuai dengan dasar analisis yang digunakan, maka H
diterima, hal ini berarti bahwa dalam model regresi tidak terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lainnya atau bebas Heteroskedastisitas Setelah dilakukan Uji Asumsi Klasik tersebut di atas, maka dapat
disimpulkan bahwa model persamaan regresi linier dalam penelitian ini, bebas dari asumsi dasar klasik tersebut, sehingga pengambilan keputusan
melalui uji F dan uji t yang akan dilakukan dalam penelitian ini tidak akan bias atau sesuai dengan tujuan penelitian.
4.3.3. Teknik Analisis Regresi Linier Berganda
Berdasarkan hasil dari hasil olah data dengan alat bantu komputer yang menggunakan program SPSS.16.0, dapat dilihat pada tabel 4.11,
sebagai berikut
Tabel 4.11. Hasil Pendugaan Parameter Regresi Linier Berganda
Unstandardized Coefficients Model
B Std. Error
Constant 0,825
0,866 Lingkungan mahasiswa X1
0,300 0,080
Karakteristik pribadi mahasiwa X2 0,231
0,058 Pelayanan akademik X3
-0,223 0,057
1
Pelayanan administrasi X4 0,195
0,048
Sumber : Lampiran. 12
Berdasarkan pada 4.11 dapat diperoleh model persamaan regresi sebagai berikut :
54
Y = 0,825 + 0,300 X
1
+ 0,231 X
2
- 0,223 X
3
+ 0,195 X
4
Dari model persamaan regresi linier tersebut di atas, dapat diinterprestasikan, sebagai berikut :
Konstanta β
Nilai konstanta β
sebesar 0,825 menunjukkan bahwa, apabila variabel lingkungan mahasiswa, karakteristik pribadi mahasiwa, pelayanan
akademik, dan pelayanan administrasi konstan, maka besarnya nilai Herregitrasi yaitu sebesar 0,825 satuan
Koefisien β
1
Untuk Variabel Lingkungan Mahasiswa X
1
Besarnya nilai koefisien regresi β
1
sebesar 0,300, nilai β
1
yang positif menunjukkan adanya hubungan yang searah antara Herregitrasi Y
dengan lingkungan mahasiswa X
1
yang artinya jika lingkungan mahasiswa X
1
naik sebesar satu satuan, maka besarnya nilai Herregitrasi Y akan naik sebesar 0,300 satuan dengan asumsi bahwa variabel bebas
lainnya bersifat konstan.
Koefisien β
2
Untuk Variabel Lingkungan Mahasiswa X
2
Besarnya nilai koefisien regresi β
2
sebesar 0,231, nilai β
2
yang positif menunjukkan adanya hubungan yang searah antara Herregitrasi Y
dengan karakteristik pribadi mahasiwa X
2
yang artinya jika karakteristik pribadi mahasiwa X
2
naik sebesar satu satuan, maka besarnya nilai Herregitrasi Y akan naik sebesar 0,231 satuan dengan asumsi bahwa
variabel bebas lainnya bersifat konstan.
55
Koefisien β
3
Untuk Variabel Pelayanan Akademik X
3
Besarnya nilai koefisien regresi β
3
sebesar -0,223, nilai β
3
yang negatif menunjukkan adanya hubungan yang berlawanan arah antara
Herregitrasi Y dengan pelayanan akademik X
3
yang artinya jika pelayanan akademik X
3
naik sebesar satu satuan, maka besarnya nilai Herregitrasi Y akan turun sebesar 0,223 satuan dengan asumsi bahwa
variabel bebas lainnya bersifat konstan.
Koefisien β
4
Untuk Variabel Pelayanan Administrasi X
4
Besarnya nilai koefisien regresi β
4
sebesar 0,195, nilai β
4
yang positif menunjukkan adanya hubungan yang searah antara Herregitrasi Y
dengan pelayanan administrasi X
4
yang artinya jika pelayanan administrasi X
4
naik sebesar satu satuan, maka besarnya nilai Herregitrasi Y akan naik sebesar 0,195 satuan dengan asumsi bahwa variabel bebas
lainnya bersifat konstan.
4.3.4. Uji Hipotesis
4.3.4.1. Uji Kesesuaian Model
Uji Kesesuaian Model atau Uji F ini digunakan untuk mengetahui sesuai tidaknya model regresi yang dihasilkan guna melihat pengaruh dari
faktor lingkungan mahasiswa, karakteristik pribadi mahasiwa,. pelayanan akademik, dan pelayanan administrasi terhadap Herregitrasi.
56
Dari hasil Uji Kesesuaian Model dengan menggunakan alat bantu komputer dengan program SPSS.16.0, For Windows mengenai analisis
hubungan kesesuaian, dapat dilihat pada tabel 4.12, sebagai berikut
Tabel 4.12. Hasil Analisis Hubungan Kesesuaian Model
ANOVA
b
Model Sum of Squares
Df Mean Square
F Sig.
Regression 197,378
4 49,344
11,676 0,000
Residual 262,025
62 4,226
1 Total
459,403 66
Sumber ; Lampiran. 12
Berdasarkan pada tabel 4.12 menunjukkan bahwa besarnya nilai F hitung
sebesar 11,676, dengan tingkat taraf signifikansi sebesar 0,000 lebih kecil dari 0,05, maka H
ditolak dan H
1
diterima yang berarti model regresi yang dihasilkan cocok guna melihat pengaruh dari faktor
lingkungan mahasiswa, karakteristik pribadi mahasiwa, pelayanan akademik, dan pelayanan administrasi terhadap Herregitrasi.
Untuk mengetahui seberapa besar pengaruhnya faktor lingkungan mahasiswa, karakteristik pribadi mahasiswa,. pelayanan akademik, dan
pelayanan administrasi terhadap Herregitrasi pada mahasiswa program studi akuntansi di UPN “Veteran” Jawa Timur, dapat dilihat dari nilai
adjusted R square Dari hasil pengujian juga diperoleh nilai R square yang dapat
dilihat pada tabel 4.13, sebagai berikut:
Tabel. 4.13 : Koefisien Determinasi R square R
2
Model Summary
b
57
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 0,655
0,430 0,393
2,056
Sumber ; Lampiran. 12
Berdasarkan tabel 4.13 menunjukkan besarnya nilai koefisien Determinasi adjusted R square sebesar 0,393, hal ini menunjukkan
bahwa perubahan yang terjadi pada variabel Herregitrasi sebesar 39,3 dipengaruhi oleh variabel lingkungan mahasiswa, karakteristik pribadi
mahasiwa,. pelayanan akademik, dan pelayanan administrasi, sedangkan sisanya 60,7 dijelaskan oleh faktor lain yang tidak termasuk dalam
model.
4.3.4.2. Uji Parsial
Uji Parsial atau Uji t ini digunakan untuk mengetahui dan membuktikan secara empiris pengaruh dari lingkungan mahasiswa,
karakteristik pribadi mahasiswa,. pelayanan akademik, dan pelayanan administrasi secara parsial terhadap Herregitrasi.
Dari hasil pengujian dengan menggunakan alat bantu komputer dengan program SPSS.16.0, For Windows mengenai analisis hubungan
secara parsial, dapat dilihat pada tabel 4.14, sebagai berikut :
Tabel 4.14 : Hasil Analisis Varians Hubungan Secara Parsial
Variabel t hitung
Sig Keterangan
Lingkungan mahasiswa X1 3,734 0,000
Berpengaruh Signifikan Karakteristik pribadi mahasiwa X2
3,978 0,000 Berpengaruh Signifikan
Pelayanan akademik X3 -3,939 0,000
Berpengaruh Signifikan Pelayanan administrasi X4
4,068 0,000 Berpengaruh Signifikan
Sumber ; Lampiran. 12
58
Berdasarkan dari tabel 4.14 dapat diinterprestasikan, yaitu sebagai berikut :
1. Pengaruh Lingkungan Mahasiswa X
1
Secara Parsial terhadap Herregitrasi Y
Berdasarkan tabel 4.14 menunjukkan besarnya nilai t hitung
sebesar 3,734, dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000 lebih kecil dari 0,05, maka H
ditolak dan H
1
diterima yang berarti lingkungan mahasiswa secara parsial dan signifikan berpengaruh terhadap
Herregitrasi
2. Pengaruh Karakteristik Pribadi Mahasiswa X
2
Secara Parsial terhadap Herregitrasi Y
Berdasarkan tabel 4.14 menunjukkan besarnya nilai t hitung
sebesar 3,978, dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000 lebih kecil dari 0,05, maka H
ditolak dan H
1
diterima yang berarti karakteristik pribadi mahasiswa. secara parsial dan signifikan berpengaruh
terhadap Herregitrasi
3. Pengaruh Pelayanan Akademik X
