Berdasarkan tabel 14 uji normalitas dapat diketahui bahwa nilai statistik Kolmogorov-smirnov yang diperoleh mempunyai taraf signifikan asym. Sig
sebesar 0.128 dimana lebih besar dari 0.05 5 serta menunjukkan bahwa distribusi normal.
4.4.2 Hasil Pengujian Multikolinieritas
Uji asumsi multikolinieritas mengartikan bahwa antara variabel independent yang satu dengan yang lain dalam regresi berhubungan secara sempurna atau
mendekati kesempurnaan.
Dugaan secara
sederhana terhadap
adanya multikolinearitas didalam model regresi.
Dari dugaan adanya multikolinearitas tersebut maka perlu adanya pembuktian atau identifikasi secara statistik ada atau tidaknya gejala multikolinearitas yang
dilakukan dengan cara menghitung Varance Inflations Factor VIF. VIF menyatakan tingkat pembengkakan variance, apabila VIF dari 10 hal
ini berarti terdapat multikolinearitas pada persamaan linear Ghozali 2006:95. Tabel 4-16
Hasil Uji Mulitikolinieritas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
Constant PEMAHAMAN_X1
0.649 1,541
KESADARAN_X2 0.653
1,531 SOSIALISASI_X3
0.720 1,389
a. Dependent Variable: KEBERHASILAN_Y
Sumber : Lampiran 6
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Berdasarkan tabel 15 di atas maka dapat diketahui bahwa nilai dari VIF yang diperoleh dari masing – masing variabel bebas dalam penelitian ini adalah kurang
dari 10. Dapat disimpulkan bahwa data dalam penelitian ini telah terbebas dari penyimpangan multikolinieritas.
4.4.3 Hasil Pengujian Heteroskedastisitas
Tujuan dari penelitian adalah menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang
lainnya. Jadi variance dari residual satu ke pengamatan lain tetap, maka disebut dengan
Homokedastisitas, sedangkan
jika berbeda
maka disebut
Heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak mempunyai heterokedastisitas Santoso, 2000:208.
Menurut Santoso 2000:210, untuk mendeteksi adanya heterokedastisitas adalah :
- Nilai probabilitas 0,05 berarti bebas dari heterokedastisitas
- Nilai probabilitas 0,05 berarti terkena heterokedastisitas
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 4-17 Hasil Uji Heterokedastisitas
Unstandardized Residual
X1 X2
X3 Spearmans rho
Unstandardized Residual
Correlation Coefficient
1.000 -.051
-.050
.026
Sig. 2-tailed .
.617 .620
.796
N 100
100 100
100
PEMAHAMAN _X1
Correlation Coefficient
-.051 1.000
.520
.423
Sig. 2-tailed .617
. .000
.000
N 100
100 100
100
KESADARAN_ X2
Correlation Coefficient
-.050 .520
1.000
.477
Sig. 2-tailed .620
.000 .
.000
N 100
100 100
100
SOSIALISASI_ X3
Correlation Coefficient
.026 .423
.477
1.000
Sig. 2-tailed .796
.000 .000
.
N 100
100 100
100
. Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed.
Sumber : Lampiran 7 Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa nilai probabilitas yang
diperoleh lebih besar dari 0,05 sehingga tidak terjadi penyimpangan heteroskedastisitas.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
4.5 Hasil Pengujian Regresi Linier Berganda
