Analisis regresi linear berganda
46
2 Uji heteroskedestisitas Uji heteroskedestisitas bertujuan menguji apakah dalam model
regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan kepengamatan yang lain. Jika varians dari residual satu pengamatan
kepengamatan yang lain tetap maka disebut homoskedastisitas, jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah
homoskedastisitas Imam Ghazali, 2011:139. Deteksi ada atau tidaknya heteroskedestisitas dapat dialihat dari ada atau tidaknya pola
tertentu pada grafik scatterplot. Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar,
kemudian menyempit maka mengidikasikan bahwa telah terjadi heteroskedestisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik yang
menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y maka tidak terjadi heteroskedestisitas Imam Ghazali, 2011:139.
Cara untuk mendeteksinya adalah dengan melihat grafik Scater Plot antara nilai prediksi variable terikat z variabel, dengan
residualnya s residual: a Jika ada pola tertentu yang teratur, seperti titik-titik yang ada
membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang,melebar, kemudian menyempit, maka mengidentifikasikan telah terjadi
heterokesdastisitas.
47
b Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titiknya menyebar di atas dan dibawah angka nol 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi
heterokesdastisitas Ghozali, 2011:139. 3 Uji multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen Imam Ghozali, 2011: 105. Deteksi ada atau tidaknya
multikolonieritas dalam model regresi adalah dilihat dari besaran VIF Variance Inflation Factor dan tolerance TOL.Regresi bebas dari
masalah multikolonieritas jika nilai VIF 10 dan nilai TOL 0.1 Imam Ghozali, 2011: 106.
b. Koefisien Determinasi Adjusted R² Koefisien determinasi Adjusted R² bertujuan mengukur seberapa
jauh kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai
yang mendekati satu berarti variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen
Imam Ghozali, 2011: 97. Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias
terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Setiap penambahan satu variabel independen maka Adjusted R² pasti
meningkat tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara
48
signifikan terhadap variabel dependen. Oleh karena itu penelitian ini menggunakan nilai Adjusted R². Jika nilai Adjusted R² adalah sebesar 1
berarti fluktuasi variabel dependen seluruhnya dapat dijelaskan oleh variabel independen dan tidak ada faktor lain yang menyebabkan fluktuasi
variabel dependen. Nilai Adjusted R² berkisar dari 0 sampai 1. Jika mendekati 1 berarti semakin kuat kemampuan variabel independen dapat
menjelaskan variabel dependen. Sebaliknya, jika nilai Adjusted R² semakin medekati angka 0 berarti semakin lemah kemampuan variabel
independen untuk dapat menjelaskan fluktuasi variabel dependen Imam Ghozali, 2011: 97.
c. Uji Signifikansi Simultan Uji Statistik F Uji F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas
yang dimasukkan dalam model regresi mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat Imam Ghozali, 2011:98. Dalam
penelitian ini pengujian hipotesis secara simultan dimaksudkan untuk mengukur besarnya pengaruh Lokasi X
1
, Pelayanan X
2
, Religius Stimuli X
3
, Reputasi X
4
, Promosi X
5
terhadap Minat nasabah non- muslim menjadi nasabah bank syariah Y.
Untuk menguji hipotesis ini dengan kriteria dasar pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:
1 Jika nilai signifikan lebih besar dari 0,05, atau F
hitung
F
tabel
maka H diterima atau H
a
ditolak, ini berarti menyatakan bahwa semua variabel
49
independen atau bebas tidak mempunyai pengaruh secara bersama- sama terhadap variabel dependen atau terikat.
2 Jika nilai signifikan lebih kecil dari 0,05, atau F
hitung
F
tabel
maka H ditolak atau H
a
diterima, ini berarti menyatakan bahwa semua variabel independen atau bebas mempunyai pengaruh secara bersama-sama
terhadap variabel dependen atau terikat Imam Ghozali, 2011:99. d. Uji Signifikansi Parsial Uji Statistik t
Uji t digunakan untuk menguji signifikansi hubungan antara variabel X dan variabel Y secara parsial atau dapat dikatakan uji t pada dasarnya
menunjukan seberapa jauh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi-variasi dependen Ghozali, 2011:98.
Berdasarkan hipotesis yang telah dirumuskan pada bab sebelumnya, maka dalam penelitian ini uji signifikansi parameter individual Uji t
menggunakan pengujian dua arah two tail test. Peneliti menggunakan pengujian dua arah dikarenakan H
a
merupakan hipotesis komposit dua arah yang bisa menunjukkan variabel bebas dapat berpengaruh negatif atau
positif terhadap variabel terikat. Untuk menunjukkan apakah masing- masing variabel bebas mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap
variabel terikat, maka kriteria pengambilan keputusannya adalah: 1 Jika nilai signifikan lebih besar dari 0,05, atau T
hitung
T
tabel
maka H diterima atau H
a
ditolak, ini berarti menyatakan bahwa semua variabel independen atau bebas tidak mempunyai pengaruh terhadap variabel
dependen atau terikat secara parsial.
50
2 Jika nilai signifikan lebih kecil dari 0,05, atau T
hitung
T
tabel
maka H ditolak atau H
a
diterima, ini berarti menyatakan bahwa semua variabel independen atau bebas mempunyai pengaruh terhadap variabel
dependen atau terikat secara parsial Imam Ghozali, 2011:86.