Uji Instrumen Uji Asumsi Klasik

3.5 Analisis Data

ntuk m e lisis t peneliti n y ng diperoleh m el lui kuesioner dil n de n m engg n progr m lisis y ng dil n ter p t peneliti n m eliputi

3.5.1 Uji Instrumen

ji ini dil n untuk m e lisis lit s t peneliti eliputi

3.5.1.1 Uji Validitas

ji lidit s l h uji y ng dil n untuk m enget hui s t + t , r t tu t - . - y zw r 1995 t s 01 - Pr 1, t 2 1 t

3.5.1.2 Uji Reliabilitas

r 3 t s 4 - tu + - + t + r , y zw r 1995 P y . t s u 4 r 3 t s st t st 5 r 1 3 , + tu 1 4 r t r 3 3 r + , r 1 3 , 6 7 8 1 9 : 667

3.5.2 Uji Asumsi Klasik

y u 4 s - r y rus + + r - 3 rt r st t 1 - r t 3 s y t r 3 r 1 r - y + r 1 r t 1 - t t r , D t r + y - t r 3 4 y + r 1 + t 3 - t t t u ; = m deng n keny t n ? A pun sum si - = BC s D EF= DE y GH A DF E B E G A FC IJGJFD t D G D GD C J F DI B K D L MNO FDP QRRST :

3.5.2.1 Normalitas

UV D GN W C FD t s X J rt B V B G B GKB E C J GH B V D I E M A F C C N A J F r JH W J = D P Y r DX JF A J IJG A JG A G Y r DX JF D G A JIJG A JG EJ A B G y C J C I B G y D A D str D XB = D GN WC F t B E M t D A E? Z NA JF r JH WJ= D y GH X D E A F M C J C DF DED A D str DXB = D A t GN WC F t u C J G A JE t D GN WC F?U GK B E C J G A J t J E= D GN W C FD t s AI t A D F E B E G A JGH G B VD st t D st DE? [ J st st t D st D E y GH A D H B G E G GK r F DG G F D= D s H W \DE MD st NH r C P GN W C F I W N X X D FD ty IF NK s A G ] NF C NH N W NY - C D r GNY t J st L MN z F D P 2 RRST ?

3.5.2.2 Uji Multikolinearitas

P JGH B VD G = BC = D EJ AB AF M B VD C B F t DENF DGJ r D t s C u F t D _ NFF DGJ r D ty T GK r Y r DX JF - Y r D X JF D G A JIJ G A JG y GH C = B E EJ A F C C N A JF? Z J t N A J B GK B E C JG A D HGN= A G y CB F t D _ NF FD GJ r D ty A D F E B E G A J GH G A DAB H G y EN W J F = D r T A D t s RP ` R GK N= N P 2 RRaTP A G EJ t DE EN WJF = D A J r V t GNF VB H t D GHHD P t J t ID t E = t B I BG t u = GH t = J A D ED t EN J\D= DJG r JH WJ= D I r = D F y GH = J _ r DG A D YD AB = DHGD \ D E G = J _ r st t D st D E t s A= r I JGH B VD G t y GH ENGYJG= D NG F LB V r t DP 2 RR b T ? D D = C IDGH D tu VB H AI t A DH B G E G B VD c ariance d nflation efg tor h i F T y GH A D MD t B GH A J G H G WBC us = J X H D X J r DE ut: h i F = 1 [ NF J r G _ J j DE h i F FJ X DM X J= r A r D 1 RP C E GK r Y r DX JF X J X s D G A J IJG A JGK Y r DX FJ T t J r V A D I J r = N F G C B F t DENF DGJ r D t s L M NOF D P 2 RRST? UV D GN WC FD t s kl j mno po q o t dili r o t po ri nil o i pearson correlation y o ng ti po k stu e h le sv h s wx o r po ri y z{r t | o u v} ~€ ‚

3.5.2.3 Uji Heteroskedastisitas

P wƒ nm „ v o ƒ ox m … x v † w t v no opouo r heteroscedasticity m ƒ‡ m† … w ƒ n w t o r mv opo t v po † ƒ y o rw t w r tx † w po t vx v t o s y o ƒ n pv uo†m†oƒ p wƒ no ƒ ˆ lejser -test y oƒ n pv r v t m ƒ n p wƒ no ƒ ‰m … us x wsonov s w r v†m ‡ : {m „ o r o t v } 2  Š  ‚ [ w ‹ Œ =  1 Ž ‹ +v ‹ Ž ‹ :  o r v os w u v ƒ p wq wƒ p wƒ y o ƒ n pvqw r †v r o†o ƒ … w… q m ƒ y o v r msm ƒ no ƒ w r o t p wƒ no ƒ  o r v o ƒ w ‹ 2  ; po ƒ ‘ ‹ : m ƒ x m ‰ † w x ouo r o ƒ‚ ’ „ v H w t w r tx † w po st v x v t o s „ mno pvu o †m†o ƒ m ƒ‡ m† … w ƒ p w t w †x v o po ƒ y o qwƒ y w so r o ƒ o t o u q o ƒ o r oƒ po r v  o r vosw u -  o r vos w u ‚ “ w u o vƒ v tu „ mno m ƒ‡ m† …wƒ nm „ v o q o†o r p o u o … x w sm o r … t p w u r w n ‰ wx v t w r „ opv † w t v po† x o … oo ƒ  o r vo ƒ p o r v r w x vp mou po r v x o tu qwƒ no … o t o ƒ † w q wƒ no … o t o ƒ y o ƒ n u ov ƒ‚ ” v†o  o r v o ƒ po r v r w x vpmou po r v qwƒ no … o t o ƒ † w q wƒ no … o t o ƒ y o ƒ n u o vƒ t w t o q } … o † o pv x wsm ‡ r t … t† w p o st v x v t o s } po ƒ „ v †o  o r v o ƒ s w r s w p o pv x w sm ‡ rw t w r tx † w po st vx v t ox ‚ •tp w u r w n ‰w x v y o ƒ n sov† o pou o r t v po† t w r „ opv r w t w r tx †w p o st v x v t o s { r t | ou v} 2 €  ‚ ’„ v rw t w r tx † w p o st v x v t o s q opo qwƒw uv t vo ƒ v ƒ v …wƒ nnm ƒ o †o ƒ … w t tp w n ‰ o – v† m ƒ‡ m† … w uvr o t q tu o po r v v o r vosw u y oƒ n opo s w r m q o x ws o r o ƒ p o t o ‚—w t w r tx † wpo st vx v t o s … w r m „ m† q o po op o ƒ y o disturbance o t o u variance y oƒ n  o r vo x v ƒ y o … w ƒ p w†o t v ƒ tu o t o u x w so u v† ƒ y o v o r vo ƒ w y o ƒ n t w r uou u …wƒ tu t† ‚ ’ƒ‡ m† … w uvr o t opo ƒ y o rw t w r tx † w po st v x v t o s po q o t pv uvr o t po r v x o tt w r q u t ‡ƒ y o pv … o ƒ o x w so r o ƒ p o t o ƒ y o s w r x v – o t v ƒ r wox v ƒ n v o r vo ƒ w po r v } ˜™ decreasing variance š› ri š› œ žŸ ¡ œ ›¢ ¡  £š¤› œ y › ¥¦ £§ ›¡ œ ¡ tu ¨¤©› š ›ª › t š ¡§ ¡«› t Ÿ£§ ›§¤ ¡ ©¬›­¡  œ ž¬ Ÿ ›§ ¡ t ›¢ œ y › t £ r «›š › ª ® › r ¡ › £§ y › œ © š ¡©¤ œ ››œ¥¯ ¡› š› t › y › œ © š ¡ Ÿ ¡ § ¡  ¡ t £ r §£ t › Ÿ£ œ y £ › r š ¡¢ £  ¡ t › r © › r ¡ s š ¡ ›© ž œ ›§ š› œ Ÿ £œ © ¡¤° ¡ › r › « ©› r ¡ s š ¡ ›©ž œ ›§ Ÿ›› Ÿžš£§ r £ ©¬£ ¢ ¡ Ÿ £ Ÿ £ œ ¤« ¡ ›¢ ¤Ÿ ¢ ¡ œ ž¬Ÿ › § ¡ t › s š› œ t ¡š›  ›š › y › œ © £ r ª £ œ±› r Ÿ› › š› ª › t š ¡ › t ›› œ t ¡š›  t £ r ¨› š ¡ «£ t £ r ž¢ £š › st ¡¢ ¡ t › s t £ t › ª¡ «žŸž£š› st ¡¢ ¡ t ›¢ ¥

3.5.3 Uji Regresi Linear Berganda