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.