Data dan Sumber Data
digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id
64
b. Uji multikolinearitas Multikolinearitas adalah kejadian adaya korelasi di antara variabel
bebas. Tujuan pengujian ini adalah untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen.
Multikoliniearitas dapat dilihat dari nilai tolerance dan nilai VIF. Untuk melihat adanya multikoliniearitas dapat digunakan VIF Variance
Inflation Factor dengan rumus sebagai berikut: ��� =
1 1
− �
2
Tolerance mengukur variabilitas variabel bebas lainnya, jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF =
1tolerance dan menunjukkan adanya kolinearitas yang tinggi. Nilai cut off yang umum dipakai adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan
nilai VIF diatas 10. Apabila terdapat variabel bebas yang memiliki nilai tolerance lebih dari 0,10 nilai VIF kurang dari 10, maka dapat
disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel bebas dalam model regresi.
c. Uji heteroskedastisitas Tujuan pengujian ini adalah menguji apakah dalam model regresi
terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain tetap. Maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah
yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk
digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id digilib.uinsby.ac.id
65
mendiagnosis adanya heteroskedasitas, dalam penelitian ini digunakan pengujian rank spearman. Dalam pengujian rank spearman, dikatakan
tidak terjadi heteroskedasitas apabila nilai signifikanya 0,05. d. Uji autokorelasi
Autokorelasi adalah suatu korelasi antara nilai variabel dengan nilai variabel yang sama pada lag satu atau lebih sebelumnya.
8
Tujuan pengujian ini adalah menguji apakah dalam suatu model regresi linier ada
korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Untuk
mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi dapat dilihat dari nilai Durbin Watson. Nilai tersebut kemudian dibandingkan dengan tabel Durbin
Watson. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain atau time series. Sehingga dalam
penelitian ini uji autokorelasi tidak dilakukan karena data yang digunakan bukan data time series.
2. Regresi linier berganda Teknik analisis yang digunakan adalah regresi linear berganda yang
digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas yang terdiri dari: transaparansi laporan keuangan X
1
, pengelolaan zakat X
2
, dan reputasi organisasi X
3
, terhadap variabel terikat Y yaitu kepercayaan donatur. Dengan persamaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai
berikut:
8
Bambang Suharjo, Statistika Terapan..., 117.