52
Tabel 4.7
Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer Kuesioner, SPSS 16.00, 2016
Berdasarkan Tabel 4.7 dapat dilihat bahwa nilai Cronbach’s Alpha 0,60 yaitu 0,728 0,60 sehingga konstruk atau variabel dalam penelitian ini dinyatakan
reliabel.
4.2.3 Uji Asumsi Klasik
4.2.3.1 Uji Normalitas
Tiga pendekatan yang digunakan untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal yaitu
pendekatan histogram, pendekatan grafik, dan pendekatan Kolmogorv- Smirnov.
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha
N of Items .728
19
Universitas Sumatera Utara
53 1. Pendekatan Histogram
Pendekatan ini menganalisis grafik histogram di mana data yang baik adalah data yang mempunyai pola berbentuk lonceng, yakni distribusi
data tersebut tidak menceng ke kiri atau menceng ke kanan
.
Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer Kuesioner, SPSS 16.00, 2016
Gambar 4.2 Histogram
Grafik histogram pada Gambar 4.2 menunjukkan bahwa distribusi data yang berbentuk lonceng tidak menceng ke kiri atau menceng ke
kanan. Oleh karena itu, data dikatakan berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
54 2. Pendekatan Grafik
Pendekatan ini melihat uji normalitas dengan melihat titik-titik di sepanjang garis diagonal. Pada scatter plot, titik yang mengikuti data di
sepanjang garis normal berarti data berdistribusi normal.
Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer Kuesioner, SPSS 16.00, 2016
Gambar 4.3 Normal Probability Plots
Gambar 4.3 menunjukkan bahwa titik-titik yang ada mengikuti data di sepanjang garis diagonal. Oleh karena itu, data dikatakan
berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
55 3. Pendekatan Kolmogrov-Smirnov
Pendekatan ini memastikan data di sepanjang garis diagonal berdistribusi normal dengan melihat data residualnya apakah berdistribusi
normal atau tidak.
Tabel 4.8
Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer Kuesioner, SPSS 16.00, 2016
Pada Tabel 4.8 terlihat bahwa nilai Asymp.Sig.2-tailed adalah 0,869 di mana angka ini di atas nilai signifikan 0.05. Dengan kata lain
variabel tersebut berdistribusi normal
.
4.2.3.2 Uji Heteroskedastisitas
Ada dua cara untuk mendeteksi keberadaan heteroskedastisitas, yaitu metode informal Grafik Scatterplot dan metode formal Uji Glejser.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 62
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 1.52188757
Most Extreme Differences Absolute
.076 Positive
.076 Negative
-.050 Kolmogorov-Smirnov Z
.596 Asymp. Sig. 2-tailed
.869 a. Test distribution is Normal.
Universitas Sumatera Utara
56 1. Grafik Scatterplot
Pada metode grafik, sumbu vertikal menjelaskan nilai prediksi disturbance term error dan sumbu horisontal menjelaskan niai prediksi
variabel regression
.
Gambar 4.4 Scatterplot
Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer Kuesioner, SPSS 16.00, 2016
Gambar 4.4 Scatterplot di atas menunjukkan bahwa titik-titik yang ada menyebar secara acak, tersebar baik di atas maupun di bawah angka nol
pada sumbu Y dan tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas. Oleh karena itu, model regresi dikatakan tidak mengalami heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
57 2. Uji Glejser
Tabel 4.9 Uji Glejser
Sumber: Hasil Pengolahan Data Primer Kuesioner, SPSS 16.00, 2016
Pada Tabel 4.9 terlihat bahwa tidak ada variabel bebas atau variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi
variabel terikat atau variabel dependen. Hal ini ditunjukkan dari nilai Sig. variabel- variabel bebas yang lebih besar dari nilai signifikan 0,05. Jadi,
model regresi tidak mengalami heteroskedastisitas.
4.2.3.3 Uji Multikolinieritas
