59
analisis meliputi uji normalitas, uji linieritas, dan uji multikolinieritas. Berikut penjelasannya.
a. Uji Normalitas
Normalitas data menentukan tahap pengolahan data selanjutnya. Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui distribusi data. Apabila data normal, data dapat dikenai
rumus-rumus statistika tertentu atau dengan kata lain dapat dilanjutkan pada tahap selanjutnya. Dalam penelitian ini, uji normalitas dilakukan terhadap nilai residual.
Yakni nilai yang diperoleh dari hasil pengurangan data prediksi Y dengan data fakta Y.
Setelah dilakukan uji Kolmogorov-Smirnov, diperoleh hasil sebesar 0,181 pada taraf 5 sehingga dapat dinyatakan normal karena nilai P0,05 hasil penghitungan
lengkap dapat dilihat pada hal. 161.
b. Uji Linieritas
Uji linieritas dimaksudkan untuk menguji masing-masing variabel bebas dengan varibel terikat. Dikatakan linear apabila nilai F
hitung
lebih kecil dibanding nilai F
tabel
. Serta nilai signifikansi lebih besar dari 0,05. Dengan kata lain garis korelasi antara variabel bebas dan variabel terikat mengikuti garis linier. Hasil uji
linieritas dapat dilihat pada tabel 20 selengkapnya terlampir pada hal. 161.
Tabel 20: Rangkuman Hasil Uji Linieritas
Model Df
Harga F P
Keterangan Hitung
Tabel 5
X
1
– Y 70; 238
1,260 1,35
0,104 Linear
X
2
– Y 21;287
1,400 1,62
0,116 Linear
Sumber: Data yang Diolah, 2016
60
Dari tabel uji linieritas di atas, menunjukkan harga F
hitung
dari masing-masing variabel lebih kecil dari F
tabel
pada taraf kesalahan 5. Ini menunjukkan bahwa semua pola hubungan antarvariabel bersifat linear.
c. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas dimaksudkan untuk mengetahui ada tidaknya korelasi antarvariabel bebas dalam model regresi. Model regresi yang baik seharusnya tidak
terjadi korelasi antarvariabel bebas tidak terjadi multikolinearitas. Dalam pengujian ini, hasil ada tidaknya multikolinearitas dapat dillihat pada
nilai toleransi dan nilai VIF Variance Inflation Factor. Bila dilihat dari nilai toleransi, tidak terjadi multikolinearitas apabila nilai toleransi lebih besar dari 0,10
dan terjadi multikolinearitas apabila nilai toleransi lebih kecil atau sama dengan 0,10. Apabila dilihat dari nilai VIF, tidak terjadi multikolinearitas jika nilai VIF lebih kecil
dari 10,00 dan terjadi multikolinearitas jika nilai VIF lebih besar dari 10,00. Berdasarkan hasil uji multikolinieritas antarvariabel didapat nilai toleransi
sebesar 0,975 dan nilai VIF sebesar 1,025 penghitungan lengkap dapat dilihat pada hal. 162. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi interkorelasi
antarvariabel bebas karena nilai toleransi 0,975 lebih besar dari 0,10 dan nilai VIF yang sebesar 1,025 lebih kecil dari 10,00. Dengan demikian tidak terjadi
multikolinieritas, dan analisis korelasi ganda dapat digunakan.
61
3. Pengujian Hipotesis
Kategori