mengemukakan “faktor-faktor yang mengurangi validitas data antara lain kepatuhan responden mengikuti petunjuk pengisian kuesioner dan tidak
tepatnya formulasi alat pengukur yaitu bentuk dan isi kuesioner”. Pengujian validitas dilakukan dengan menggunakan alat bantu
program statistik, dengan kriteria sebagai berikut : - jika r
hitung
positif dan r
hitung
r
tabel
maka butir pertanyaan tersebut valid.
- jika r
hitung
negatif dan r
hitung
r
tabel
maka butir pertanyaan tersebut tidak valid.
- r
hitung
dapat dilihat pada kolom Corrected Item Total Correlation.
G. Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas Data
“Tujuan uji normalitas data adalah ingin mengetahui apakah distribusi sebuah data mendekati atau mengikut i distribusi normal, yaitu
distribusi data dengan bentuk lonceng bell shaped” Umar : 2008. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal.
Pedoman pengambilan keputusan dengan uji Kolmograv- Sminov tentang data tersebut mendekati atau merupakan distribusi normal
dapat dilihat dari :
Universitas Sumatera Utara
- Nilai Sig. atau signifikan atau probabilitas 0.05, maka distribusi data adalah tidak normal.
- Nilai Sig. atau signifikan atau probabilitas 0.05, maka distribusi data adalah normal
2. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah situasi adanya korelasi variabel-variabel independen antara yang satu dengan yang lainnya. Dalam hal ini kita
sebut variabel-variabel bebas ini tidak ortogonal. Variabel-variabel bebas yang bersifat ortogonal adalah variabel bebas yang memiliki nilai korelasi
di antara sesamanya sama dengan nol. Jika terjadi korelasi sempurna di antara sesama variabel bebas, maka konsekuensinya adalah: 1
Koefisien-koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir. 2 Nilai standar error setiap koefisien regresi menjadi tak terhingga. Pengujian ini
bermaksud untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan
terdapat problem multikolinearitas. Ada dua cara yang dapat dilakukan jika terjadi multikolinearitas, yaitu: a mengeluarkan salah satu variabel
dari model regresi, b menggunakan metode lanjut seperti Regresi Bayesian atau Regresi Ridge.
Universitas Sumatera Utara
3. Uji Heterokedastisitas
Menurut Erlina 2008 : 106 tujuan dari pengujian ini adalah “untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan
varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan lain”. Deteksi ada tidaknya gejala heteroskedastisitas adalah dengan melihat ada tidaknya
pola tertentu pada grafik scatterplot di sekitar nilai X
1
, X
2
, dan Y”. Jika ada pola tertentu, maka telah terjadi gejala heteroskedastisitas.
H. Model Analisis Data
