41
Berdasarkan hasil uji reabilitas dalam tabel 3.5, nilai cronbach alpha adalah lebih besar dari 0,600 jadi instrumen yang diuji cobakan dalam penelitian ini
adalah reliable.
3.6.2 Pengujian Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk mengetahui apakah hasil anilisis linier berganda yang digunakan untuk menganalisis dalm penelitian memenuhi asumsi
klasik, antara lain adalah data berdistribusi normal, bebas dari multikolinearitas dan bersifat homosdedastisitas Nugroho, 2005:57. Persamaan regresi linier harus
dilakukan uji asumsi klasik antara lain :
3.6.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Untuk mengetahui
apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Menurut Santoso 2002:14 dalam Rismawati 2008:52, jika data
menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas, dan sebaliknya jika data menyebar menjauhi
garis diagonal dantidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. Secara statistik uji normalitas pada penelitian ini
juga dilakukan dengan uji Kolmogorov-Smirnov. Menurut Ghozali 2006:147, jika angka signifikan yang ditunjukkan dalam tabel lebih kecil dari alpha 5,
maka dapat dikatakan tidak memenuhi asumsi normalitas, sedangkan sebaliknya
42
jika angka signifikan dalam tabel lebih besar dari alpha 5, maka data sudah memenuhi asumsi normalitas.
3.6.2.2 Uji Heteroskedastisitas
Menurut Nugroho 2005:62 heteroskedastisitas menguji terjadi perbedaan variance residual suatu periode pengamatan ke periode pengamatan
yang lain, atau gambaran hubungan antara nilai yang diprediksi dengan Studentized Delete Residual nilai tersebut. Model regresi yang baik adalah model
regresi yang memiliki persamaan variance residual suatu periode pengamatan dengan pengamatan yang lain, atau adanya hubungan antara nilai yang diprediksi
dengan Studentized Delete Residual nilai tersebut sehingga dapat dikatakan model tersebut homokedastisitas. Menurut Nugroho 2005:62, analisis pada gambar
Scatterplot yang menyatakan model regresi linier berganda tidak terdapat heteroskedastisitas jika :
1. Titik-titik data menyebar diatas dan dibawah atau disekitar angka 0. 2. Titik-titik data tidak mengumpul hanya diatas atau dibawah saja.
3. Penyebaran titik-titik tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali.
4. Penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola.
3.6.2.3 Uji Multikolinieritas
