31
Tabel 3.3 Uji Reliabilitas
Cronbach’s Alpha Jumlah Pernyataan
0.905 20
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Maret 2014
Pada 20 pernyataan dengan tingkat signifikansi 5 di ketahui bahwa koefisien apha Cronbach’s Alpha adalah sebesar 0.905.Ini berarti 0.905 0.80 sehingga dapat
dinyatakan bahwa kuesioner tersebut telah reliabel dan dapat disebarkan kepada responden untuk dijadikan sebagai instrumen penelitian.
3.10 Teknik Analisis
Metode analisis data menggunakan statistik deskriptif, uji asumsi klasik, uji regersi berganda, dan uji hipotesis penelitian.
3.10.1 Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga memberikan informasi yang
berguna. Statistika deskriptif hanya memberikan informasi mengenai data yang dipunyai dan sama sekali tidak menarik inferensia atau kesimpulan apapun tentang
induknya yang lebih besar. Dengan statistika deskriptif, kumpulan data yang diperoleh akan tersaji dengan ringkas dan rapi serta dapat memberikan informasi inti
dari kumpulan data yang ada. Informasi yang dapat diperoleh dari statistika deskriptif ini antara lain ukuran pemusatan data, ukuran penyebaran data, serta kecenderungan
suatu gugus data.
32
3.10.2 Uji Asumsi Klasik
Untuk melakukan uji asumsi klasik terhadap data primer ini, maka peneliti melakukan uji normalitas, uji multikolonieritas, uji heteroskedastisitas, dan uji
autokeralasi. a. Uji Normalitas
Salah satu uji persyaratan yang harus dipenuhi dalam penggunaan analisis parametrik yaitu uji normalitas data populasi.Menurut Imam Ghozali,
2011:160, uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.
Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengansumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal.Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik
menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan
melihat grafik histrogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal.Namun demikian
hanya dengan melihat histrogram hal ini dapat menyesatkan khususnya untuk jumlah sampel kecil.Metode yang lebih handal adalah dengan
melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal Imam Ghozali, 2011:160.Untuk menafsirkan
apakah data yang diuji berdistribusi normal atau tidak, maka dapat dilakukan dengan cara menggunakan harga koefisien Skewness atau
Kurtosis.Jika koefisien Skewness atau Kurtosis berada pada rentangan
33 nilai -0,5 sampai dengan 0,5 maka dapat dikatakan bahwa data masing-
masing variabel penelitian terdistribusi secara normal. b. Uji Multikolinearitas
Uji multikoleniaritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas atau independen Imam
Ghozali, 2011:105. Cara umum untuk mendeteksi adanya multikolinear dalam model ini ialah dengan melihat bahwa adanya
�
2
yang tinggi dalam model tetapi tingkat signifiknasi t-statistiknya sangat kecil dari hasil
regresi tersebut dan cenderung banyak yang tidak signifikan. Selain itu untuk menguji multikoleniaritas, bisa dilihat matrik korelasinya.Jika
masing-masing variabel bebasberkorelasi lebih besar dari 80 maka termasuk yang memiliki hubungan yang tinggi atau ada indikasi
multikolinearitas. Uji multikonearitas dapat dilakukan untuk hasil regresi untuk kedua model
yang akan diestimasi. Caranya adalah dengan mencari angka tolerance, dimana tolerance adalah nilai 1-
�
2
. �
2
disini adalah koefisien determinasi dari regresi atas suatu variabel bebas terhadap sisa variabel bebas lainnya.
Setelah angka tolerance diperoleh selanjutnya dicari angka VIF.Angka VIF variance inflation factor yang merupakan kebalikan resiprokal
dari tolerance.Dengan demikian semakin tinggi nilai tolerance semakin rendah derajat kolinearitas yang terjadi.Sedangkan untuk VIF, semakin
34 rendah nilai VIF semakin rendah derajat kolinearitas yang terjadi.Batasan
nilai maksimum VIF yang biasa digunakan untuk menjustifikasi adanya kolineritas adalah 10. Apabila menggunakan pendekatan Variance
Inflation Factor VIF untuk menguji hipotesisnya maka kriteria atau ukuran yang akan digunakan adalah:
1. apabila harga koefisien VIF hitung pada Collinearity Statistics sama dengan atau lebih kecil daripada 10 VIP hitung
≤ 10 maka H diterima yang berarti tidak terdapat hubungan antar variabel
independen tidak terjadi gejala multikolinearitas, 2. apabila harga koefisien VIP hitung pada Collinearity Statistics lebih
besar daripada 10 VIP hitung 10, maka H ditolak yang berarti
terdapat hubungan antar variabel independen terjadi gejala multikolinearitas.
c. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah variasi
residual absolut sama atau tidak sama untuk semua pengamatan Sudarmanto, 2005. Apabila asumsi tidak terjadinya heteroskedastisitas
ini tidak terpenuhi, maka penaksir menjadi tidak lagi efisien baik dalam sampel kecil maupun besar dan estimasi koefisien dapat dikatakan
menjadi kurang akurat.Jika menerapkan uji heteroskedastisitas menggunakan korelasi Rank-Order dari Spearman, maka kriteria atau
ketentuan yang digunakan untuk menyatakan apakah terjadi hubungan
35 antara data hasil pengamatan dengan nilai residual absolutnya atau tidak
heteroskedastisitas, dapat dilakukan dengan cara: 1. apabila koefisien Signifikansi nilai probabilitas lebih besar dari alpha
yang ditetapkan Sig. alpha, maka dapat dinyatakan tidak terjadi heteroskedastisitas diantara data pengamatan dengan nilai residual
mutlaknya berarti H diterima,
2. apabila koefisien Signifikansi nilai probabilitas lebih kecil dari alpha yang ditetapkan Sig. alpha, maka dapat dinyatakan terjadi adanya
heteroskedastisitas diantara data pengamatan dengan nilai residual mutlaknya berarti H
ditolak. d. Uji Autokorelasi
Pengujian autokorelasi dalam penelitian ini tidak digunakan, karena penelitian ini melakukan pengolahan data dengan menggunakan data
primer.Sehingga tidak menggunakan autokorelasi karena tidak menggunakan time series.
3.10.3 Uji Regresi Berganda
