47
VAR00018 103.0333
85.482 .246
.875 VAR00019
102.7333 84.271
.453 .868
VAR00020 102.5333
84.671 .451
.868 VAR00021
102.5333 82.189
.612 .864
VAR00022 102.3667
84.516 .535
.867 VAR00023
102.4000 85.972
.337 .871
VAR00024 102.3333
85.126 .512
.868 VAR00025
102.9667 83.275
.445 .869
VAR00026 103.1333
82.740 .500
.867 VAR00027
103.0000 80.414
.649 .862
VAR00028 102.7667
85.771 .328
.871
3.9.2 Uji Reliabilitas
Uji reliabilitas adalah alat ukur untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari variabel. Reliabilitas adalah indeks yang menunjukkan
sejauh mana suatu alat pengukur dapat dipercaya atau dapat diandalkan. Kuesioner dikatakan reliable atau handal jika jawaban seseorang y=terhadap
pertanyaan konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. SPSS memberikan fasilitas untuk mengukur reliabilitas dengan uji statistik cronbach alpha
α. Suatu variable dikatakan reliable jika memberikan nilai α 0,60 Nunnally 1967 dalam
Ghozali 2005:42
α =
Dimana: α = Koefisien reliabilitas
r = Korelasi antar item k = Jumlah item
48
Menurut Ghozali dan Kuncoro Ginting dan Situmorang, 2008 : 179 butir pertannyaan yang sudah dinyatakan valid dalam uji validitas akan ditentukan
reliabilitasnya dengan kriteria sebagai berikut: a. Menurut Ghozali jika nilai Cronbach’s Alpha 0,60
b. Menurut Kuncoro jika nilai Cronbach’s Alpha 0,80
Tabel 3.4
Reliability Statistics
Cronbachs Alpha N of Items
.873 28
Pada tabel 3.4 dapat diketahui bahwa nilai r alpha sebesar 0,873 dan r
tabel
sebesar 0,361 sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai r alpha positif dan lebih besar dari r
tabel
0,873 0,361 maka kuesioner tersebut dinyatakan reliabel dan
dapat digunakan untuk penelitian. 3.10
Metode Analisis Data 3.10.1 Metode Analisis Deskriptif
Metode analisis deskriptif merupakan suatu metode analisis dimana data yang telah diperoleh, disusun, dikelompokkan, dinalisis, kemudian
diinterpretasikan secara objektif sehingga diperoleh gambaran tentang masalah yang dihadapi dan menjelaskan hasil perhitungan.
3.10.2 Uji Asumsi Klasik
Sebelum melakukan analisis regresi, agar dapat perkiraan yang tidak bias dan efisiensi maka dilakukan pengujian asumsi klasik yang harus dipenuhi, yaitu:
49
1. Uji Normalitas Uji normalitas dilakukan untuk melihat apakah dalam model regresi
variabel bebas dan variabel terikat memiliki data yang berdistribusi normal atau tidak.
Menurut Sugiyono 2008, bahwa “model yang paling baik adalah apabila datanya berdistribusi normal atau mendekati normal. Jika data menyebar disekitar
garis diagonal dan mengikuti arah diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. Sebaliknya jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan
atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas”.
Menurut Ghozali 2005, bahwa “Uji Normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi
normal, yaitu distribusi data dengan bentuk lonceng bell shaped. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal”.
2. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas, menguji apakah model regresi ditemukan adanya
korelasi antar variabel bebas. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi adalah melihat nilai tolerance dan nilai
VIF. Jika nilai tolerance 0,01 atau sama dengan nilai VIF10 maka menunjukkan multikolinearitas Ghozali,2005
3. Uji Heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk mengetahui apakah terjadi
perbedaan variasi residual suatu periode pengamatan ke periode pengamatan yang
50
lain atau gambaran hubungan antara nilai yang diprediksi dengan standardized delete residual nilai tersebut. Heteroskedastisitas dapat diuji dengan
menggunakan uji metode grafik, yaitu dengan melihat ada tidaknya pola tertentu yang tergambar pada grafik. Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang ada
membentuk pola teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit maka telah terjadi heteroskedastisitas pada model regresi. Sebaliknya jika tidak
terbentuk pola yang jelas dimana titik-titik meyebar diatas dan dibawah angka 0 nol pada sumbu Y maka tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
3.10.3 Metode Analisis Regresi Berganda
