77
deviasi, nilai maksimum dan nilai minimum yang nantinya akan disajikan dalam bentuk tabel, histogram dan pie chart untuk setiap variabel penelitian.
Menurut Sugiyono 2012: 36 penetapan jumlah kelas interval, rentang data dan panjang kelas ditentukan dengan rumus sebagai berikut:
a. Jumlah kelas interval dihitung menggunakan rumus Sturges, K = 1 + 3,3 Log n, dimana K adalah jumlah kelas interval, n adalah jumlah data, dan
Log adalah logaritma. b. Rentang data = data terbesar
– data terkecil + 1 c. Panjang kelas = rentang datajumlah kelas
Histogram atau grafik batang dibuat untuk menyajikan data hasil penelitian, grafik dibuat berdasarkan data frekuensi yang telah ditampilkan
dalam tabel distribusi frekuensi. Sedangkan untuk perhitungan mencari nilai kecenderungan instrumen menggunakan batasan-batasan sebagai berikut:
Tabel 10. Nilai Kecenderungan Instrumen
Kategori Rumus
Tinggi {Mi + 1Sdi}
Sedang {Mi
– 1Sdi sd Mi + 1Sdi} Rendah
{Mi – 1Sdi}
Dimana; Mi nilai rata-rata ideal = ½ nilai tertinggi + nilai terendah SDi Standar deviasi ideal = 16 nilai tertinggi
– nilai terendah.
2. Uji Prasyarat Analisis
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah data yang digunakan untuk kegiatan penelitian memiliki distribusi sebaran normal
atau tidak. Persamaan regresi dikatakan baik jika mempunyai data variabel bebas dan data variabel terikat berdistribusi mendekati normal
atau normal sama sekali Danang, 2011: 84. Alat uji normalitas
78
menggunakan Kolmogorov-Smirnov
dengan bantuan
komputer. Penerapan pada uji Kolmogorov-Smirnov jika Asymp Sig dibawah 0,05
artinya data yang akan diuji mempunyai perbedaan yang signifikan terhadap data normal baku, jadi data tersebut berdistribusi tidak normal.
Sebaliknya, jika Asymp Sig diatas 0,05 maka data tersebut berdistribusi normal.
b. Uji Linearitas
Uji linearitas merupakan uji prasayarat analisis untuk mengetahui apakah data berpola linear atau tidak. Misbahudin Iqbal, 2014: 292.
Jadi uji linearitas dilakukan untuk mencari tahu hubungan antara variabel independen dengan dependen bersifat linear garis lurus. Untuk
keperluan ini dilakukan dengan bantuan rumus:
Keterangan : F
: Harga F untuk garis Regresi N
: Jumlah data observasi M
: Jumlah variabel independen yang baru masuk R
2
new : Nilai R
2
dari persamaan regresi baru R
2
old : Nilai R
2
dari persamaan regresi awal Ghozali, 2011: 167
Hasil Fhitung dibandingkan dengan Ftabel pada tarif signifikansi 5. Apabila Fhitung
Ftabel maka pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat dikatakan linear. Selain itu, apabila signifikansi lebih
besar dari taraf signifikansi alpha yang ditentukan yaitu 0,05 5 maka pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat dikatakan linear.
79
c. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas atau kolinearitas ganda adalah keadaan antara variabel independen pada model regresi terjadi hubungan linear yang
sempurna atau mendekati sempurna Priyatno, 2013: 59 . Model regresi yang baik tidak terjadi adanya multikolinearitas. Untuk mengetahui
terjadi atau tidaknya multikolinearitas yaitu dengan melihat tolerance atai VIF Variance Inflation Factor. Semakin tinggi VIF dan semakin
kecil nilai tolerance mengindikasikan bahwa multikolinearitas diantara variabel independen semakin tinggi. Pengambilan keputusan uji
multikolinearitas dengan langkah sebagai berikut: 1 Nilai tolerance
0,2 dan nilai VIF 5 maka tidak terjadi multikolinearitas.
2 Nilai tolerance 0,2 dan nilai VIF 5 maka terjadi
multikolinearitas Priyatno, 2013: 61.
d. Uji Heteroskedastisitas
