32
32
3.7 Uji Instrumen
Ada dua syarat penting yang berlaku untuk sebuah kuisioner yaitu valid dan reliabelnya instrument yang ada dalam kuisioner tersebut, untuk itu perlu dilakukan uji
validitas dan uji reliabilitas.
3.7.1 Uji Validitas Data
Dalam penelitian ini yang akan diukur adalah kuisioner sebagai alat pengumpul data. Uji validitas data dilakukan dengan menggunakan metode Product Moment
Pearson Correlation. Validitas data ditentukan dengan membandingkan nilai r table Santoso, 2002:227. Jika nilai r hitung lebih besar r table korelasi pada derajat bebas db
n-2 dengan tingkat signifikansi 5 maka pertanyaan valid dan sebaliknya.
3.7.2 Uji Reliabilitas Data
Uji reliabilitas data dilakukan untuk mengetahui bahwa alat ukur yang digunakan dapat memberikan hasil yang tidak berbeda jika dilakukan pengukuran kembali pada
obyek yang sama pada waktu yang berbeda. Uji reliabilitas yang digunakan dalam analisa adalah uji reliabilitas dengan Cronbach Alpha. Suatu instrument dianggap andal apabila
koefisien reliabilitas r hitung lebih kecil dari r table atau jika alpha lebih besar dari 0,50 Suratman, 2001:227
3.7.3 Uji Asumsi Klasik
Metode analisis data dalam penelitian ini adalah regresi yang sesuai dengan standar, maka pengolahan data selanjutnya adalah dilakukan pendugaan parameter sesuai
dengan model yang telah dikembangkan. Adapun metode perdugaan yang dilakukan adalah BLUE Best Linear Unbiased Estimator. Asumsi BLUE yang harus dipenuhi
antara lain: tidak ada multikolinearitas, tidak ada autokorelasi, dan homokedastisitas.
3.7.3.1 Uji Multikolinearitas
Menurut Gujarati 2001:157 multikolinieritas berarti adanya hubungan linear sempurna atau pasti diantara atau semua variabel yang menjelaskan dari model regresi.
Uji multikolinieritas digunakan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan terdapat
33
33 problem Multikolinieritas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi
diantara variabel independen. Untuk mendeteksi adanya multikolinieritas dapat dilihat dari Value Inflantion
Factor VIF. Apabila nilai VIF10 maka terjadi multikolinieritas, sehingga vriabel tersebut harus dibuang. Dan sebaliknya apabila VIF10 maka tidak terjadi
multikolinieritas.
3.7.3.2 Uji Heteroskedastisitas
Uji Non Heteroskedastisitas menurut Santosa 2000:208, uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians
dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Heteroskedastisitas akan mengakibatkan penaksiran koefisien-koefisien regresi menjadi tidak efisien. Hasil
penaksiran akan menjadi kurang dari semestinya. Heteroskedastisitas bertentangan dengan salah satu asumsi dasar regresi linier, yaitu bahwa variasi residual sama untuk
semua pengamatan atau disebut homokedastisitas. Untuk menguji tidak terjadinya heterosdastisitas dilakukan dengan melakukan uji Glejser. Rule of thumb yang digunakan
adalah bila nilai t
hitung
t
tabel
, berarti terjadi heteroskedastisitas namun sebaliknya apabila nilai t
hitung
t
tabel
maka akan terjadi homokedastisitas.
3.7.3.3 Uji Autokorelasi
Gujarati 2001:201 berpendapat bahwa autokorelasi merupakan korelasi antara anggota serangkaian observasi yang diuraikan menurut waktu seperti dalam deretan
waktu atau ruang seperti dalam data Cross Sectional. Jika ada autokorelasi maka dapat dikatakan bahwa koefisien korelasi yang diperoleh kurang akurat. Untuk mengetahui
adanya autokorelasi digunakan uji Durbin-Watson yang bisa dikatakan bahwa suatu persamaan regresi dikatakan telah memenuhi asumsi autokorelasi jika nilai dari uji
regresi berganda. Secara konvensional dapat dikatakan bahwa suatu persamaan regresi dikatakan telah memenuhi asumsi autokorelasi jika nilai dari uji Durbin Watson
mendekati dua atau lebih.
34
34
3.8 Metode Analisis Data
Kategori