dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan rumus Croanbachs alpha Malhotra, 1996 : 305 yaitu mencari realibilitas instrumen bilamana 0,6 maka instrumen
dikatakan reliabel. Dengan rumus :
r
11
=
[k] [1-
²
b
] [k-1 ] [
²
t
] Dimana :
r
11
= Reliabilitas instrumen k
= Bayaknya butir pertanyaan
²
= Varians total
²
b
= Jumlah Varians butir Diselesaikan dengan menggunakan SPSS 13.0 for windows. Koefisisen
reliabilitas ini selanjutya agan dibandingkan dengan koefisien tabel r dengan terlebih dahulu dibuat hipotesanya sebagai berikut :
Ho : Instrumen penelitian tidak reliabel Ha : Instrumen penelitian reliabel
Denga ketentuan – ketentuan sebagai berikut : Jika r Alpha r tabel maka Ho ditolak dan jika r Alpha r tabel maka Ho
diterima r tabel diperoleh dari tabel r.
3. Uji Linearitas
Uji linearitas digunakan untuk mengetahui apakah model regresi berbentuk linear atau tidak, karena salah satu syarat penggunaan regresi linear adalah data harus bersifat
linear. Berdasarkan hasil pengolahan yang dilakukan melalui program SPSS versi 13.
4. Uji Asumsi Klasik Regresi Linier Berganda
Tujuan dari uji asumsi klasik linier brganda adalah untuk melihat asumsi tertentu tentang pola perilaku variable yang dikenal dengan nama asumsi dasar model regresi
yaitu: a. Uji Normalitas
Uji normalitas data bertujuan mengetahui distribusi data dalam variable yang akan digunakan dalam penelitian. Data yang baik dan layak digunakan dalam penelitian
adalah yang memiliki distribusi normal. Normalitas data dapat dilihat dengan beberapa cara, diantaranya yakni dengan melihat kurva Normal P-plot. Suatu variable dikatakan
normal jika gambar distribusi dengan titik-titik data yang menyebar di sekitar garis diagonal, dan penyebaran titik titik data searah mengikuti garis diagonal.
b. Uji Multikolinearitas Multikolinearitas digunakan untuk menunjukkan adanya hubungan linier antara
variable-variabel bebas independent dalam model regresi. Jika variable bebas berkorelasi sempurna maka dapat disebut dengan multikolinearitas sempurna.
Untuk mengetahui ada atau tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi adalah dengan melihat nilai tolerance dan Varian Inflation Factor VIF. Model regresi
yang bebas motikolinearitas dilakukan dengan cara melihat nilai VIF regresi jika nilai VIF variable independent lebih besar dari 10 maka dapat disimpulkan bahwa variable
tersebut mempunyai hubungan yang sangat kuat dengan variable bebasyang lain. Adapun untuk menghilangkan multikolinearitas adalah dengan menghilangkan variable
bebas tersebut dari persamaan regresi. c. Uji Heteroskedastisitas
Asumsi ini digunakan apabila variasi dari factor pengganggu selalu sama pada data pengamatan yang satu terhadap pengamatan yang lainnya. Jika hal ini dapat
terpenuhi, berarti variasi faktor pengganggu pada kelompok data tersebut bersifat homoskedastik. Jika asumsi ini tidak dapat dipenuhi maka dapat dikatakan terjadi
penyimpangan. Dalam penyimpangan ini terdapat beberapa faktor pengganggu yang disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik yaitu homoskedastik dan tidak
terjadi heteroskedastisitas. Kemudian, menurut pandangan Ghuono 2005: 62 untuk mengutahui ada atau
tidaknya heterokedastisitas, terdapat beberapa cara diantaranya : 1. Dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variable terikat ZPRED
dengan residunya SRESID. Diteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dengan melihat antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalahyang diprediksi
dan sumbu X adalah residual. 2. Dasar analisis, jika pola tertentu seperti titik yang membentuk suatu pola
yang teratur, maka mengidikasikan telah terjadi heterokedastisitas. Tetapi jika tidak ada pola yang jelas secara titik - titik menyebar di atas dan di
bawah angka nol, maka tidak terjadi heterokedastisitas. Artinya heteroskedastisitas dan layak digunakan dalam penelitian.
5. Uji Korelasi
