Uji Validasi b,c,d b,c

variabel bebas yang satu dengan variabel bebas yang lain, dalam hal ini disebut variabel bebas ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi antarvariabel bebas tersebut sama dengan nol. Jejak multikolinearitas dalam penelitian ini dapat dilihat dari nilai korelasi antarvariabel yang terdapat dalam matriks korelasi. Hasil uji gejala multikolinearitas disajikan pada tabel 4.3 berikut ini: Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinearitas I Correlation Matrix Constant X1 X2 X3 X4 X5 Step 1 Constant 1.000 .109 -.177 .057 -.249 -.629 X1 .109 1.000 -.724 .502 -.645 -.674 X2 -.177 -.724 1.000 -.807 .857 .778 X3 .057 .502 -.807 1.000 -.569 -.734 X4 -.249 -.645 .857 -.569 1.000 .632 X5 -.629 -.674 .778 -.734 .632 1.000 Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2010 Dari hasil pengujian diatas, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolonieritas antar variabel independen. Gejala multikolonieritas terjadi apabila nilai korelasi antar variabel independen lebih besar dari 0.95 atau 95. Berdasarkan hasil ini maka dapat disimpulkan bahwa variabel lolos uji gejala multikolonieritas.

2. Pengujian Hipotesis

a. Uji Validasi

Universitas Sumatera Utara Uji ini digunakan untuk menilai model yang telah dihipotesiskan telah fit atau tidak dengan data. Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai antara -2 log likelihood pada awal block number =0 dengan nilai -2 log likelihood pada akhir block number =1. Nilai -2 log likelihood awal pada block number = 0, dapat ditunjukkan pada tabel 4.4 berikut ini : Tabel 4.5 Nilai -2 Log Likelihood -2LL Awal Sumber: Hasil Pengolahan SPSS, 2010 Nilai -2 log likelihood akhir pada block number = 1, dapat dilihat pada tabel 4.5 berikut ini : Tabel 4.6 Nilai -2 Log Likelihood -2 LL Akhir Iteration History

a,b,c,d

Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constant X1 X2 X3 X4 X5 S t e p 1 1 10.873 -3.619 2.698 -.137 12.016 .147 1.024 2 4.678 -5.975 4.220 -.079 19.164 .306 1.688 3 1.904 -8.452 5.023 .451 24.284 .592 2.524 4 .732 -11.028 6.217 1.125 28.984 .897 3.383 5 .274 -13.651 7.912 1.739 34.318 1.186 4.175 6 .102 -16.330 9.768 2.305 40.009 1.467 4.960 Iteration History

a,b,c

Iteration -2 Log likelihood Coefficients Constant Step 0 1 39.431 -.533 2 39.429 -.547 3 39.429 -.547 a. Constant is included in the model. b. Initial -2 Log Likelihood: 39,429 c. Estimation terminated at iteration number 3 because parameter estimates changed by less than ,001. Universitas Sumatera Utara 7 .038 -19.063 11.679 2.851 45.894 1.744 5.756 8 .014 -21.842 13.620 3.387 51.918 2.021 6.566 9 .005 -24.658 15.581 3.918 58.043 2.299 7.388 10 .002 -27.503 17.554 4.448 64.243 2.577 8.219 11 .001 -30.371 19.534 4.977 70.497 2.856 9.060 12 .000 -33.260 21.517 5.508 76.787 3.136 9.908 13 .000 -36.166 23.501 6.040 83.100 3.417 10.764 14 .000 -39.087 25.485 6.574 89.422 3.699 11.628 15 .000 -42.022 27.467 7.110 95.743 3.982 12.498 16 .000 -44.968 29.448 7.649 102.054 4.266 13.375 17 .000 -47.927 31.427 8.191 108.345 4.550 14.260 18 .000 -50.896 33.403 8.736 114.610 4.836 15.150 19 .000 -53.875 35.377 9.284 120.842 5.122 16.048 20 .000 -56.863 37.349 9.836 127.033 5.409 16.953 a. Method: Enter b. Constant is included in the model. c. Initial -2 Log Likelihood: 39,429 d. Estimation terminated at iteration number 20 because maximum iterations has been reached. Final solution cannot be found. Sumber: Hasil Pengolahan SPSS, 2010 Dari tabel 4.5 dan tabel 4.6 di atas dapat dilihat bahwa nilai -2 log likelihood awal pada block number = 0, yaitu model yang hanya memasukkan konstanta yang dapat dilihat pada step 2, memperoleh nilai sebesar 39,429. Kemudian pada tabel selanjutnya dapat dilihat nilai -2 log likelihood akhir dengan block number = 1, nilai -2 log likelihood pada tabel 4.2 mengalami perubahan setelah masuknya beberapa variable independen pada model penelitian, akibatnya nilai -2 log likelihood akhir pada step 20 menunjukkan nilai 0,000. Adanya pengurangan nilai antara -2 log likelihood awal dengan nilai -2 log likelihood akhir menunjukkan bahwa model yang dihipotesiskan fit dengan data Universitas Sumatera Utara Ghozali, 2005:219. Penurunan nilai -2 log likelihood menunjukkan bahwa model penelitian ini dinyatakan fit. Menilai model fit dapat juga dilihat melaui tabel omnibus test of model coefficients berikut ini : Tabel 4.7 Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square df Sig. Step 1 Step 39.429 5 .000 Block 39.429 5 .000 Model 39.429 5 .000 Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2010 Tabel tersebut menunjukkan nilai signifikansi chi square dimana tingkat signifikansinya adalah 0,000 lebih kecil dari 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa model yang terdiri dari beberapa variabel independen tersebut berpengaruh dan dapat digunakan untuk menilai variabel dependen. Nilai chi square di atas adalah hasil dari selisih -2LL awal dengan -2LL akhir.

b. Menguji Kelayakan Model Regresi