Tabel 4.11 Uji Reabilitas
Cronbachs Alpha
N of Items .872
18
Sumber : Hasil pengolahan SPSS 16. Febuari, 2011
Pada Tabel 4.11 dapat dilihat nilai Cronbach’s Alpha 0,872 lebih besar dari 0,8. Dengan demikian, kuesioner penelitian dinyatakan reliabel, sehingga
dapat disebarkan kepada responden yang terpilih untuk dijadikan instrumen dalam penelitian ini.
4.2.3 Uji Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk mengetahui sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan
pendekatan grafik dan pendekatan Kolmogorov Smirnov.
a. Pendekatan Grafik
Pada uji ini keputusan yang diambil adalah apabila pola-pola terletak di sepanjang garis diagonal, maka sebaran data dinyatakan normal.
Pengujian Normalitas P-P Plot dapat dilihat pada Gambar 4.1. 52
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2 Pengujian Normalitas P-P Plot Sumber : Hasil pengolahan SPSS 16.0 Febuari, 2011
Berdasarkan Gambar 4.2 dapat dilihat titik-titik mengikuti data di sepanjang garis diagonal, hal ini berarti data berdistribusi normal. Namun
untuk lebih memastikan data berdistribusi normal maka dilakukan uji Kolmogorov-Smirnov.
b. Pendekatan Kolmogorov-Smirnov
Pada uji ini keputusan yang diambil adalah apabila sig 0,05 maka distribusi data bersifat normal dan apabila sig 0,05 maka distribusi data
tidak normal. Uji Kolmogorov-Smirnov dapat dilihat pada Tabel 4.12. Berdasarkan Tabel 4.12 diperoleh nilai Asymp. Sig. 2-tailed sebesar
0,249 yang lebih besar dari 0,05 0,249 0,05 yang berarti bahwa variabel residual berdistribusi normal.
53
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.12 Uji Kolmogorov-Smirnov
Unstandardiz ed Residual
N 69
Normal Parameters
a
Mean .0000000
Std. Deviation 1.70930295
Most Extreme Differences
Absolute .087
Positive .087
Negative -.087
Kolmogorov-Smirnov Z .725
Asymp. Sig. 2-tailed .670
Sumber : Hasil pengolahan SPSS 16.0 Febuari, 2011
Berdasarkan Tabel 4.12 diperoleh nilai Asymp. Sig. 2-tailed sebesar 0,670 atau lebih besar dari 0,05 0,670 0,05 yang berarti bahwa variabel
residua l berdistribusi normal. 2. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah sebuah grup dalam model regresi terdapat ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan
ke pengamatan lainnya. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas yang dapat diuji dengan menggunakan pendekatan grafik
dan pendekatan statistik.
a. Pendekatan Grafik
Pada uji ini keputusan yang diambil adalah apabila titik-titik menyebar secara acak baik di atas maupun di bawah angka nol pada
sumbu Y, maka dinyatakan tidak terjadi heteroskedastisitas. Pengujian heteroskedastisitas dengan Scatterplot dapat dilihat pada Gambar 4.2.
54
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.3 Pengujian Heteroskedastisitas Scatterplot
Sumber : Hasil pengolahan SPSS 16.0 Febuari, 2011
Gambar 4.3 memperlihatkan titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu yang jelas serta tersebar baik di atas
maupun di bawah angka nol pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak
dipakai.
55
Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara
b. Pendekatan Statistik Tabel 4.13
