Uji Reliabilitas Asumsi Klasik

4. Variabel Penggunaan Tabel 4.5 Hasil Uji Validitas Variabel Penggunaan Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbachs Alpha if Item Deleted VAR00001 16.2857 6.034 .619 .843 VAR00002 16.1714 6.617 .476 .873 VAR00003 16.0571 4.761 .786 .800 VAR00004 16.3714 5.946 .697 .826 VAR00005 16.1429 4.773 .832 .784 Sumber : Data primer yang diolah 2012. Berdasarkan tabel 4.5 terlihat bahwa hasil uji validitas menunjukkan bahwa semua pertanyaan valid karena nilai corrected item-total correlation r hitung r tabel Berdasarkan hasil ini maka variabel penggunaan dapat dinyatakan lolos uji validitas. sebesar 0.325.

4.3 Uji Reliabilitas

1. Kemudahan Penggunaan Tabel 4.6 Reliability Statistics Cronbachs Alpha N of Items .856 5 UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Hasil pengujian terhadap reliabilitas, kuesioner menghasilkan angka crocbach’s alpha lebih besar dari 0,6 yaitu sebesar 0.856. Berdasarkan hasil ini dapat disimpulkan item pertanyaan kuesioner sudah memiliki reliabilitas yang tinggi. 2. Manfaat Tabel 4.7 Reliability Statistics Cronbachs Alpha N of Items .827 5 Hasil pengujian terhadap reliabilitas, kuesioner menghasilkan angka crocbach’s alpha lebih besar dari 0,6 yaitu sebesar 0.827. Berdasarkan hasil ini dapat disimpulkan item pertanyaan kuesioner sudah memiliki reliabilitas yang tinggi. 3. Kepercayaan Tabel 4.8 Reliability Statistics Cronbachs Alpha N of Items .856 5 Hasil pengujian terhadap reliabilitas, kuesioner menghasilkan angka crocbach’s alpha lebih besar dari 0,6 yaitu sebesar 0.856. Berdasarkan hasil ini dapat disimpulkan item pertanyaan kuesioner sudah memiliki reliabilitas yang tinggi. UNIVERSITAS SUMATERA UTARA 4. Penggunaan Tabel 4.9 Reliability Statistics Cronbachs Alpha N of Items .859 5 Hasil pengujian terhadap reliabilitas, kuesioner menghasilkan angka crocbach’s alpha lebih besar dari 0,6 yaitu sebesar 0.859. Berdasarkan hasil ini dapat disimpulkan item pertanyaan kuesioner sudah memiliki reliabilitas yang tinggi.

4.4 Asumsi Klasik

1. Uji Multikolinieritas Tabel 4.10 Hasil Uji Multikolinieritas Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1 Constant X 1 =Kemudahan Penggunaan .388 2.579 X 2 =Manfaat .255 3.921 X 3 =Kepercayaan .477 2.095 Sumber : Data primer yang diolah 2012. Dari tabel 4.10 diatas dapat dihasilkan sebagai berikut: 1. variabel kemudahan penggunaan tidak terjadi multikolieneritas karena nilai tolerance sebesar 0.3880.1 dan nilai VIF sebesar 2.579 10. UNIVERSITAS SUMATERA UTARA 2. variabel kemudahan tidak terjadi multikolieneritas karena nilai tolerance sebesar 0.2550.1 dan nilai VIF sebesar 3.921 10. 3. variabel kemudahan tidak terjadi multikolieneritas karena nilai tolerance sebesar 0.4770.1 dan nilai VIF sebesar 2.095 10. 2. Uji Heteroskedastisitas Gambar 4.1 Grafik Hasil Uji Heteroskedastisitas Dari gambar 4.1 diatas dapat kita lihat bahwa titik-titik menyebar dan tidak membentuk suatu pola tertentu. Penyebaran titik-titik ini berada diatas maupun dibawah titik 0 nol pada sumbu Y, sehingga tidak terjadi heteroskedastisitas. UNIVERSITAS SUMATERA UTARA 3. Uji Normalitas Data a. Pendekatan Grafik Gambar 4.2 Scatter Plots Uji Normalitas Jika dilihat berdasarkan gambar 4.2 di atas, bahwa titik-titik menyebar mengikuti garis diagonal atau normalitas sehingga dapat dikatakan berdistrisbusi normal. b. Pendekatan Histogram Gambar 4.3 UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Dari gambar 4.3 diatas jelas bentuk kurva diagonal tidak ada terjadi kemencengan kekanan maupun kekiri sehingga data dapat dikatakan berdistribusi normal. c. Pendekatan Uji Kolmogorov-Smirnov Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Data yang terdistribusi normal akan memperkecil kemungkinan terjadinya bias. Proses uji normalitas data dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Dasar pengambilan keputusan dari uji Kolmogorov-Smirnov dapat dilihat dari: a. Jika hasil Kolmogorov Smirnov di atas tingkat signifikansi 0,05 menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. b. Jika hasil Kolmogorov Smirnov di bawah tingkat signifikansi 0,05 tidak menunjukkan pula distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas Ghozali, 2005. UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Tabel 4.11 Hasil Uji Kolmogrov-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 35 Normal Parameters a,,b Mean .0000000 Std. Deviation .71639071 Most Extreme Differences Absolute .110 Positive .077 Negative -.110 Kolmogorov-Smirnov Z .649 Asymp. Sig. 2-tailed .794 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber : Data primer yang diolah 2012. Dari hasil output spss diatas diperoleh nilai Asymp. Sig. sebesar 0.794 0.05 maka data dapat dikatakan berdistribusi normal.

4.5 Persamaan regresi