4.3.2 Uji Reliabilitas
Menurut Koncoro dalam Ginting dan Situmorang, 2008:179 butir pernyataan yang sudah dinyatakan valid dalam uji validitas akan ditentukan
reliabilitasnya dengan kriteria jika nilai Cronbachs Alpha 0.80 maka pertanyaan reliabel.
Tabel 4.11 Uji Reliabilitas
Cronbachs Alpha
N of Items .919
33 Sumber: Hasil Pengolahan SPSS
Pada tabel 4.11 Pernyataan dengan tingkat signifikansi 5 diketahui bahwa koefisien alpha Cronbachs Alpha adalah sebesar 0.919. Ini berarti 0.919
0.80 sehingga dapat dinyatakan bahwa kuesioner tersebut telah reliabel dan dapat disebarkan kepada responden untuk dijadikan sebagai instrumen penelitian.
4.4 Uji Asumsi Klasik
4.4.1 Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah ingin menguji apakah dalam model regresi distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi
data dengan bentuk lonceng. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid.
Salah satu cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat grafik histogram dan grafik normal plot yang membandingkan antara dua observasi
dengan distribusi yang mendekati distribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1 Grafik Histogram Uji Normalitas Sumber: Hasil Pengolahan SPSS
Gambar 4.2 Scatter Plot Uji Normalitas
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Berdasarkan Gambar 4.1 dapat diketahui bahwa variabel berdistribusi
normal, hal ini ditunjukkan oleh gambar tersebut, dimana tidak menceng ke kiri atau ke kanan, sedangkan pada Gambar 4.2 data juga berdistribusi normal ini
dapat dilihat pada scatter plot terlihat titik yang mengikuti data disepanjang garis diagonal.
Universitas Sumatera Utara
4.4.2 Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Berikut ini disajikan cara mendeteksi multikolinieritas dengan menganalisis matrik korelasi
antar variabel independen dan perhitungan nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor VIF.
Tabel 4.12 Uji Nilai Tolerance dan VIF
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardi
zed Coefficien
ts t
Sig. Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant 1.206
2.139 .564
.574 X1
-.004 .075
-.006 -.054 .957
.427 2.342
X2 .022
.074 .031
.299 .766
.424 2.358
X3 .471
.041 .794 11.615
.000 .988
1.012 a.Dependen
Variable:Y Sumber: Hasil Pengolahan SPSS
Berdasarkan Tabel 4.12 dapat dilihat bahwa: a.
Nilai VIF dari nilai lebih kecil atau dibawah 5 VIF 5, ini berarti tidak terkena multikolinieritas antara variabel independen dalam model regresi.
b. Nilai Tolerance dari lebih besar dari 0.1, ini berarti tidak terdapat
multikolinieritas antar variabel independen dalam model regresi.
Universitas Sumatera Utara
4.4.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari suatu residual pengamatan ke pengamatan lain. Jika
varians 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.
Dasar analisis adalah tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas,
sedangkan jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
Gambar 4.3 Scatter Plot Uji Heteroskedastisitas
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS Berdasarkan Gambar 4.3 dapat terlihat bahwa tidak ada pola yang jelas,
serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka berdasarkan metode grafik tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
Universitas Sumatera Utara
4.5 Analisis Regresi Linier Berganda
Kategori