adalah melakukan uji reliabilitas data yaitu dengan melihat nilai cronbach’s alpha. Uji reliabilitas dilakukan untuk menunjukkan sejauhmana suatu alat pengukur
dapat dipercaya. Secara umum suatu instrumen dikatakan bagus jika memiliki koefisien Cronbach’s alpha 0,6 maka kuesioner penelitian tersebut dinyatakan
reliabel. Hasil pengujian data menunjukkan bahwa nilai cronbach’s alpha 0,6. Hal ini menunjukkan bahwa data penelitian dinyatakan reliabel.
Tabel 4.4. Hasil pengujian reliabitas
Variabel
Alpha Cronbach’s
Batasan Reliabilitas
Keterangan
Y X1
X2 X3
0.927 0.906
0.825 0.757
0,6 0,6
0,6 0,6
Reliabel Reliabel
Reliabel Reliabel
Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer 2013 Lampiran 3
4.1.7. Pengujian asumsi klasik
Dalam análisis ini perlu dilihat terlebih dahulu apakah data bisa dilakukan pengujian model regresi. Pengujian asumsi klasik dilakukan untuk menentukan
model regresi yang dapat diterima secara ekonometrik. Pengujian asumsi klasik ini terdiri dari pengujian normalitas, multikolinier dan heteroskedastisitas.
4.1.7.1. Pengujian normalitas
. Berdasarkan hasil uji normalitas data dengan menggunakan uji Kolmo
gorov-Smirnov dan dengan melihat uji grafik, maka dapat disimpulkan bahwa data mempunyai distribusi normal. Hal ini dapat diketahui dengan melihat nilai
Kolmogorov-Smirnov 0,806 dengan tingkat signifikasi sebesar 0,535. Jika signifikansi nilai Kolmogorov-Smirnov 0,05, maka dapat dinyatakan bahwa
data mempunyai distribusi normal. Hal ini juga didukung dengan grafik Normal Probability Plot. Grafik uji normalitas dapat dilihat pada gambar 4.14 berikut ini.
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
4.17.2. Pengujian heteroskkedastistas
Pengujian asumsi heteroskedastitas menyimpulkan bahwa model regresi
tidak terjadi heteroskedastisitas. Dengan kata lain terjadi kesamaan varian dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Kesimpulan ini diperoleh
dengan melihat penyebaran titik-titik yang menyebar secara acak, tidak membentuk sebuah pola tertentu yang jelas, serta tersebar baik diatas maupun
dibawah angka 0 pada sumbu Y. Hasil pengujian heteroskedastisitas dapat dilihat pada gambar 4.15 berikut ini.
Gambar 4.14. Pengujian normalitas
Gambar 4.15. Uji Heteroskedastisistas
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
4.1.7.3. Uji multikolinieritas Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi
yang terbentuk ada korelasi yang tinggi atau sempurna di antara variabel bebas atau tidak. Jika dalam model regresi yang terbentuk terdapat korelasi yang tinggi
atau sempurna di antara variabel bebas maka model regresi tersebut dinyatakan mengandung gejala multikolinier.
Pengujian multikolinearitas dapat dilakukan dengan melakukan korelasi antara variabel bebas independent variable. Jika nilai koefisien determinasi R
2
lebih besar dari nilai koefisien korelasi parsial semua variabel bebasnya maka model tersebut tidak mengandung multikoliner Suliyanto, 2011. Disamping
dengan melakukan uji korelasi tersebut, pengujian ini juga dapat dilakukan dengan melihat nilai VIF Variance Inflation Factor dari model penelitian, jika
nilai VIF tidak lebih dari 10 Suliyanto, 2011, maka model dinyatakan tidak terdapat gejala multikolinier.
Table 4.5. Uji Multikolinieritas Model
Collinearity Statistics Toleransi
VIF
Constant X1
X2 X3
0.449 0.356
0.447 2.229
2.810 2.235
Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer 2013 lampiran 7 Dengan melihat tabel 4.6. bahwa nilai koefisien determinasi R
2
secara
keseluruhan sebesar 0,583 lebih besar dari koefisien korelasi parsial disparitas
pembangunan fisik, ekonomi dan sosial yang masing-masing sebesar 0.181, 0.254 dan 0.350, maka pada model regresi yang terbentuk tidak terjadi gejala
multikolinier. Pada tabel. 4.5 terlihat bahwa nilai TOL Tolerance variabel disparitas pembangunan fisik X
1
, ekonomi X
2
dan sosial X
3
masing-masing
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
sebesar 0,449, 0,356, 0,447, sedangkan nilai VIF Variance Infloating Factor variable disparitas pembangunan fisik X
1
, ekonomi X
2
dan sosial X
3
masing- masing sebesar 2,229 , 2,810 dan 2,235. Dengan melihat nilai VIF 10, maka
pada model regresi yang terbentuk tidak terjadi gejala multikolinier.
4.1.8 Pengujian Hipotesis