Gambar 5.2
Kurva Normalitas Tidak Penerima Beasiswa Djarum
Berdasarkan gambar di atas maka persamaan regresi dapat dikatakan telah memenuhi asusmsi normalitas. Hal ini dapat terlihat dari
persebaran data di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2. Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dari model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen.
Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel independen Ghozali, 2007:91. Persyaratan yang harus dipenuhi model
regresi adalah tidak adanya multikolinearitas. Hal ini dapat dilihat dari
nilai VIF inflation factor pada mode regresi. Jika VIF kurang dari sama dengan 10 maka tidak terjadi multikolinear Ghozali, 2007:91.
Dari data penelitian yang sudah dihitung dengan menggunakan SPSS versi 18 didapatkan tabel sebagai berikut:
Tabel 5.23
Nilai VIF Penerima Beasiswa Djarum
Variabel Nilai VIF
Program Beasiswa Pendidikan 1,701
Kualitas Produk 1,108
Citra Merek 1,828
Sumber: Data primer yang diolah, 2013.
Tabel 5.24
Nilai VIF Tidak Penerima Beasiswa Djarum
Variabel Nilai VIF
Program Beasiswa Pendidikan 1,001
Kualitas Produk 1,206
Citra Merek 1,206
Sumber: Data primer yang diolah, 2013.
Berdasarkan data di atas, diketahui bahwa nilai VIF semua variabel bebas 10 untuk responden mahasiswa penerima beasiswa pendidikan
PT. Djarum dan responden mahasiswa tidak penerima beasiswa
pendidikan PT. Djarum. Sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi multikolinieritas dalam persamaan regresi berganda tersebut.
3. Uji Heteroskedastisitas
Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi
heteroskedastisitas. Untuk
mendeteksi ada
tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan uji Scatterplot Ghozali, 2007:105.
Salah satu
cara untuk
melihat adanya
permasalahan heteroskedastisitas adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi
variabel terikat. Jika terdapat pola tertentu sepeti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar, kemudian
menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteskedastisitas. Jika tidak terdapat pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di
bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Dari data penelitian yang sudah dihitung dengan menggunakan
SPSS versi 18 didapatkan tabel sebagai berikut:
Gambar 5.3
Grafik Scatterplot Penerima Beasiswa Djarum
Gambar 5.4
Grafik Scatterplot Tidak Penerima Beasiswa Djarum
Dari grafik
di atas
dapat disimpulkan
tidak terjadi
heteroskedastisitas atau model regresi linearnya homokedastisitas baik
