2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji dalam persamaan regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas
independence. Jika nilai Variance Inflation Factor VIF tidak lebih dari 10 dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1 maka model
dapat dikatakan terbebas dari multikolinearitas Imam Ghozali, 2011 : 108. Ada tidaknya dapat dideteksi dengan menggunakan
Pearson Correlation, dilihat dari besarnya Tolerance Value dan Variance Inflantion Factor yang dapat dicari dengan rumus:
VIF= 1
Tolerance Value
3. Uji Hipotesis
Pengujian hipotesis adalah suatu prosedur yang akan menghasilkan keputusan menerima atau menolak hipotesis. Uji hipotesis dilakukan untuk
mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikatnya. Uji hipotesis yang dilakukan menggunakan analisis regresi linear sederhana dan
analisis regresi linear berganda.
a. Analisis Regresi Linier Sederhana
Persamaan regresi sederhana dapat digunakan untuk memprediksi seberapa tinggi hubungan kausal satu variabel bebas dengan variabel
terikatnya. Langkah-langkah dalam melakukan regresi linier sederhana yaitu:
1 Membuat garis linier sederhana Y’ = a + bX
Keterangan: Y’ : Nilai yang diprediksikan
a : Konstanta atau apabila harga X = 0
b : Koefisien regresi
X : nilai variabel bebas
Sugiyono, 2011: 247 2 Menguji signifikansi uji t
Uji t dilakukan untuk menguji signifikansi konstanta dan variabel bebas dengan satu variabel terikat yaitu dengan rumus:
= − 2
√1 − r
2
Keterangan: t : t hitung
r : Koefisien korelasi n : Jumlah sampel
Husein Umar, 2011: 132 Harga t hitung selanjutnya dibandingkan dengan nilai t tabel
pada taraf signifikansi 5. Apabila t hitung lebih besar atau sama dengan t tabel berarti ada pengaruh antara variabel bebas dengan
variabel terikat secara individual. Sebaliknya apabila t hitung lebih kecil dari t tabel berarti tidak ada pengaruh antara variabel
bebas terhadap variabel terikat secara individual. Selain itu hipotesis dalam penelitian ini juga didukung apabila nilai
signifikansi lebih kecil dari pada level of significant sig. berarti terdapat pengaruh signifikan antara variabel bebas
terhadap variabel terikat secara individual.
