Hasil pengujian validitas dan reliabilitas instrumen daerah kota pada tabel 4.21 menunjukkan nilai Corrected Item Total Correlation keseluruhan item
pertanyaan lebih besar dari 0,30. Nilai Sig.2 Tailed juga menunjukkan angka lebih kecil dari 0,05. Dengan demikian, instrument variable-variabel penelitian yang
diuji dinyatakan valid. Hasil pengujian reliabilitas daerah kota menunjukkan bahwa nilai koefisien
Cronbach Alpha lebih besar dari 0,60 untuk semua variabel, yaitu sebesar 0,897 untuk variabel kepatuhan, sebesar 0,838 untuk variabel pelayanan, sebesar 0,842
untuk variabel sanksi, sebesar 0,873 untuk variabel NJOP, sebesar 0,880 untuk variabel kesadaran, dan sebesar 0,835 untuk variabel pengetahuan. Dengan
demikian, keseluruhan variabel penelitian lulus dalam pengujian reliabilitas dan dinyatakan reliabel handal.
4.5 Uji Asumsi Klasik
Pengujian gejala asumsi klasik pada penelitian ini dilakukan agar hasil analisis regresi memenuhi kiteria Blue Best, Linear, Unbiased, Estimator. Uji
asumsi klasik ini terdiri dari uji normalitas data, uji multikolinieritas dan uji heteroskedastisitas.
4.5.1 Uji Normalitas Data
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal atau tidak dengan
melihat nilai signifikansi pada uji statistik Kolmogorov-Smirnov K-S. Residual yang normal adalah yang memiliki nilai signifikan 0,05. Hasil uji normalitas
pada daerah desa dapat di lihat pada tabel di bawah.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.22. Hasil Uji Normalitas Daerah Desa Hasil
Unstandardized Residual Test Statistic
0,076
Asymp. Sig. 2-tailed 0,200
Sumber: Output SPSS, 2014
Dari tabel hasil pengujian normalitas data daerah desa diatas menunjukkan nilai Kolmogorov-Smirnov K-S sebesar 0,076 dan nilai Signifikannya sebesar
0,200 atau lebih besar dari 0,05. Dapat disimpulkan, data yang diteliti untuk daerah desa berdistribusi normal. Untuk hasil uji normalitas data daerah kota
ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 4.23. Hasil Uji Normalitas Daerah Kota Hasil
Unstandardized Residual Test Statistic
0,068
Asymp. Sig. 2-tailed 0,200
Sumber: Output SPSS, 2014
Dari tabel hasil pengujian normalitas daerah kota diatas menunjukkan nilai Kolmogorov-Smirnov K-S sebesar 0,068 dan nilai Signifikannya sebesar 0,200
atau lebih besar dari 0,05. Dapat disimpulkan, data yang diteliti untuk daerah kota juga berdistribusi normal.
4.5.2 Uji Multikolinearitas
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel independen saling berhubungan secara linear dalam penggunaan regresi linear.
Apabila hubungan antara semua atau beberapa variabel penjelas sangat erat berarti terjadi multikolinearitas, akibatnya variabel penaksir cenderung menjadi terlalu
besar sehingga t hitung menjadi terlalu kecil dan tidak signifikan. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas dapat dilakukan dengan mengukur
nilai Tolerance dan menguji Variance Inflation Factor VIF. Suatu model regresi
Universitas Sumatera Utara
yang bebas dari multikolinieritas adalah jika mempunyai nilai VIF kurang dari 10 dan nilai Tolerance Value diatas 0,1 Ghozali, 2006. Berikut hasil pengujian
multikolinearitas di daerah desa dan kota.
Tabel 4.24. Hasil Uji Multikolinearitas Daerah Desa No.
Variabel Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Pelayanan
0,597 0,10 1,674 10,00
2 Sanksi
0,841 0,10 1,190 10,00
3 NJOP
0,602 0,10 1,661 10,00
4 Kesadaran
0,746 0,10 1,340 10,00
5 Pengetahuan
0,852 0,10 1,174 10,00
6 Pendapatan
0,910 0,10 1,099 10,00
Sumber: Output SPSS, 2014
Tabel 4.24 di atas menunjukkan bahwa seluruh variabel bebas yang diteliti memiliki nilai Tolerance lebih besar dari 0,10 dan nilai VIF lebih kecil dari 10,00.
Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi untuk daerah desa.
Tabel 4.25. Hasil Uji Multikolinearitas Daerah Kota No.
Variabel Collinearity Statistics
Tolerance VIF
1 Pelayanan
0,564 0,10 1,774 10,00
2 Sanksi
0,790 0,10 1,266 10,00
3 NJOP
0,544 0,10 1,839 10,00
4 Kesadaran
0,701 0,10 1,426 10,00
5 Pengetahuan
0,612 0,10 1,635 10,00
6 Pendapatan
0,936 0,10 1,069 10,00
Sumber: Output SPSS, 2014
Tabel 4.25 di atas menunjukkan bahwa seluruh variabel bebas yang diteliti memiliki nilai Tolerance lebih besar dari 0,10 dan nilai VIF lebih kecil dari 10,00.
Jadi, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi untuk daerah kota.
Universitas Sumatera Utara
4.5.3 Uji Heteroskedastisitas
