beberapa variabel independen. Analisis interdependensi merupakan metode statistik dalam analisis multivariat yang digunakan untuk mengetahui struktur dari
sekelompok variabel atau objek.
4.6.1. Uji Kualitas Data
Kualitas data yang dihasilkan dari penggunaan instrumen penelitian dapat dievaluasi melalui uji validitas dan realibilitas. Pengujian tersebut masing-masing
untuk mengetahui konsistensi dan akurasi data yang dikumpulkan dari penggunaan instrumen. Ada 2 prosedur yang dilakukan dalam penelitian ini untuk mengukur
kualitas data, yaitu: 1.
Uji validitas, digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya suatu kuesioner. Uji tersebut dimaksudkan untuk menjawab pertanyaan apakah
instrumen penelitian yang telah disususun benar-benar akurat sehingga mampu mengukur apa yang seharusnya diukur oleh kuesioner tersebut. Jika r
hitung untuk r tiap butir dapat dilihat pada kolom Corrected Item-Total Correlation lebih besar dari r tabel dan nilai positif, maka butir atau
pertanyaan tersebut dikatakan valid Ghozali, 2002. 2.
Uji reliabilitas, yaitu untuk menunjukkan sejauh mana suatu hasil pengukuran relatif konsisten jika diulangi beberapa kali Supramono dan Utami, 2004.
Suatu kuesioner dikatakan reliabel atau handal jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Suatu
konstruk atau variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Cronbach
Universitas Sumatera Utara
Alpha 0,60 Ghozali, 2002. Pengujian reliabilitas dilakukan dengan menggunakan alat bantu program statistik.
4.6.2. Uji Asumsi
Klasik
Sebelum melakukan pengujian hipotesis dengan menggunakan analisis regresi berganda perlu dilakukan pengujian asumsi klasik sebagai persyaratan dalam analisis
agar datanya dapat bermakna dan bermanfaat. Uji asumsi klasik meliputi: 1.
Uji normalitas, bertujuan untuk mengetahui distribusi data dalam variabel yang akan digunakan dalam penelitian. Data yang baik dan layak digunakan
dalam penelitian adalah data yang memiliki distribusi normal Nugroho, 2005. Untuk menguji apakah distribusi data normal atau tidak dapat dilihat
melalui normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dan distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus
diagonal, dan ploting data akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika disribusi data adalah normal, maka garis yang menggambarkan data
sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya Ghozali, 2002. 2.
Uji multikolinieritas, bertujuan untuk menguji apakah ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen pada model regresi. Jika terjadi
korelasi, maka dinamakan terdapat problem Multikolinieritas multiko. Multikolinieritas adalah situasi adanya korelasi variabel-variabel bebas
diantara satu dengan lainnya. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel independen Ghozali, 2002. Selain itu deteksi terhadap
Universitas Sumatera Utara
multikolinieritas juga bertujuan untuk menghindari kebiasan dalam proses pengambilan kesimpulan mengenai pengaruh pada uji parsial masing-masing
variabel independen terhadap variabel dependen. Deteksi multikolinieritas pada suatu model dapat dilihat jika nilai Variance Inflation Factor VIF tidak
lebih dari 10 dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1. Maka model tersebut dapat dikatakan terbebas dari multikolineritas. VIF = 1Tolerance, jika VIF =
10 maka Tolerance = 110 = 0,1. 3.
Uji heteroskesdastisitas, bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi perbedaan variance residual suatu periode pengamatan ke periode
pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokesdastisitas dan jika berbeda
disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Cara memprediksi ada tidaknya heteroskesdastisitas pada
suatu model dapat dilihat dari pola gambar scatterplot model tersebut Nugroho, 2005. Penelitian ini menggunakan metode grafik plot, untuk
mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas. Metode grafik plot dilakukan dengan cara mendiagnosa diagram residual plot. Residual plot
Studenzized dibandingkan dengan hasil prediksi. Jika titik-titik sebar membentuk pola tertentu dan teratur bergelombang, melebar kemudian
menyempit, maka mengidentifikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
4.6.3. Model Pengujian Hipotesis
