Gambar grafik diatas Normal Probability Plots yang ditampilkan SPSS 16.0 for windows dari hasil pengolahan data di atas, baik data dari
kelas X maupun data dari kelas XI, tampak data menyebar di sekitas garis diagonal, yang berarti data berdistribusi normal. Dengan demikian model
regresi linear berganda untuk kedua sumber data yaitu data kelas X dan data kelas Bertaraf XI, memenuhi asumsi normalitas.
2. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas dimaksudkan untuk mengertahui ada tidaknya multikolinearitas antar variabel bebas sebagai syarat digunakannya regresi
ganda dalam menguji hipotesis. Uji multikolinearitas dilakukan dengan
menghitung besarnya interkorelasi variabel bebas.
Uji Multikolinearitas dimaksudkan untuk mengetahui apakah dalam model regresi linear berganda, antar variabel bebasnya terdapat
korelasi ataukah tidak. Pada model regresi linear berganda yang baik, di antara variabel-variabel bebasnya tidak terdapat korelasi, dalam hal ini
tidak terjadi multikolinearitas. Untuk mengetahui ada atau tidaknya korelasi antar variabel bebas
dari model regresi linear berganda yang akan digunakan, dapat dilihat nilai Variance Inflation Factor VIF masing-masing variabel bebasnya. Suatu
model regresi tidak mengalami masalah multikolinearitas atau dapat dikatakan tidak ada korelasi antar variabel bebasnya jika nilai VIF tidak
melebihi 10. Nilai ini dapat dilihat pada bagian Collinearity Statistics yang dihasilkan dari pengolahan data dengan SPSS 16.0 for windows.
Berikut ringkasan output SPSS 16.0 for windows pada bagian Collinearity Statistics, yaitu nilai VIF masing-masing variabel bebas.
Tabel 4.17. Nilai VIF variabel bebas X
1
, dan X
2
Kelas X Kelas XI
Variabel Bebas Nilai VIF
Variabel Bebas
Nilai VIF X
1
1.124 X
1
1,064 X
2
1.124 X
2
1,064 Tabel 4.17 di atas, menunjukkan nilai VIF masing masing variabel
bebas dari model regresi linear berganda, baik yang bersumber dari data kelas X maupun dari kelas XI, seluruhnya kurang dari 10, yang berarti
tidak ada hubungan korelasi antar variabel bebasnya. Hal tersebut menunjukkan tidak adanya multikolinearitas pada model regresi yang akan
digunakan.
3. Uji Homoskedastisitas
Uji Homoskedastisitas dimaksudkan untuk mengetahui ragam galat dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain apakah tetap sama
ataukah tidak. Pada model regresi linear berganda yang baik, ragam galat dari pengamatan satu ke pengamatan lain tetap memenuhi asumsi
homoskedastisitas. Untuk mengetahui hal tersebut, dapat dilihat gambar grafik pada
Scatter Plots yang dihasilkan dari pengolahan data dengan SPSS 16.0 for windows. Apabila pada gambar tersebut data menyebar secara acak di
sekitar titik nol tidak membentuk pola maka model regresi memenuhi asumsi homoskedastisitas. Berikut gambar grafik Scatter Plots:
a b
Gambar 4.14. Grafik Scatter Plots: a Data Kelas X, b Data Kelas XI
Gambar grafik diatas, pada Scatter Plots yang dihasilkan dari pengolahan data dengan SPSS 16.0 for windows, baik dari data kelas X
maupun kelas XI, keduanya menunjukkan data yang menyebar di sekitar titik nol dengan tidak membentuk suatu pola tertentu. Dengan demikian
dapat dikatakan model regresi yang akan digunakan memenuhi asumsi homoskedastisitas.
4. Uji Autokorelasi
