analisis data yang digunakan adalah statistik deskriptif, yakni untuk mendeskripsikanvariabel - variabel dalam penelitian ini. Analisis data yang
digunakan dengan bantuan perangkat lunak SPSS. Sebelum data dianalisis, maka untuk keperluan analisis data tersebut, terlebih dahulu dilakukan uji asumsi klasik
sebelum pengujian hipotesis.
3.6.1 Statistik Deskriptif
Menurut Ghozali 2006: 19, statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata mean,
standar deviasi, maksimum, dan minimum, sehingga secara kontekstual dapat lebih mudah dimengerti oleh pembaca.
3.6.2 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dalam penelitian ini dilakukan untuk menguji apakah model regresi yang digunakan layak atau tidak layak untuk
digunakan, sehingga perlu dilakukan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik yang digunakan adalah uji multikolinearitasdikarenakan uji yang
digunakan adalah regresi logistik logistic regression. Menurut Ghozali 2006: 8, analisis regresi logistik cocok
digunakan untukpenelitian variabel dependennya bersifat kategorikal dummy atau nonmetric atau nominal dan variabel independennya
kombinasi antara variabel kontinyu metric dan kategorial non metric, seperti halnya dalam penelitian ini. Dalam teknik analisis ini tidak
melakukan uji normalitas data, karena menurut Ghozali 2006: 225 regresi logistik tidak memerlukan asumsi normalitas pada variabel
Universitas Sumatera Utara
bebasnya maupun uji asumsi klasik karena asumsi multivariate normal distribution tidak dapat dipenuhi karena variabel bebasnya merupakan
campuran antara variabel kontinyu metric dan kategorial non metric. Selanjutnya, Gujarati 2003:597 menyatakan bahwa “regresi logistik juga
mengabaikan masalah heteroskedastisitas, karena variabel dependen tidak memerlukanhomoskedastisitas
untuk masing-masing variabel independennya”. Untuk asumsi multikolinearitas, karena hanya melibatkan
variabel-variabel bebas, maka masih perlu untuk dilakukan pengujian.
3.6.2.1 Uji Multikolinearitas
Menurut Lubis dkk 2007: 32, “uji multikolinearitas diperlukan karena untuk mengetahui ada tidaknya variabel
independen yang memiliki kemiripan dengan variabel independen lain dalam satu model”. Model regresi yang baik seharusnyatidak
terjadi korelasi diantara variabel bebasnya Ghozali,2006: 91. Jika terjadimultikolinearitas, maka dapat menyebabkan bias hasil
penelitian terutama dalam proses pengambilan kesimpulan mengenai pengaruh uji parsial masing-masing variabel independen
terhadap variabel dependen. Ada tidaknya multikolinearitas dapat dideteksi dengan
melihat nilai korelasi antar variabel independen, jika nilai korelasi antar variabel independen lebih besar dari 0.9 maka dapat
disimpulkan bahwa terdapat gejala multikolonieritas antara variabel independen dalam penelitian tersebut.
Universitas Sumatera Utara
3.6.3 Uji Model
