64 akanmemberikan hasil yang sama dengan beberapa kali pengukuran selama
aspek yang diukur tidak berubah Kuncoro, 2003:154 dalam Lingga 2012. Secara empiris tinggi rendahnya reliabilitas ditunjukkan oleh suatu angka yang
disebut koefisien reliabilitas. Pengujian reliabilitas menggunakan teknik koefisien Cronbach Alpha
รก dengan bantuan SPSS.Cronbach Alpha adalah koefisien keandalan yang menunjukkan seberapa baik item dalam suatu kumpulan secara positif
berkorelasi satu sama lain Sekaran, 2006:177 dalam Lingga 2012. Suatu variabel dapat dikatakan reliabel jika memberikan nilai cronbach alpha 0,70.
3.5.3 Uji Asumsi Klasik
3.5.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal Ghozali,
2006.Seperti diketahui uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal.Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik
menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil.Model regresi yang baik adalah yang mempunyai distribusi data normal atau mendekati normal.Uji normalitas
pada penelitian ini didasarkan pada uji statistik sederhana dengan melihat nilai kurtosis dan skewness untuk semua variabel dependen dan independen.
Universitas Sumatera Utara
65
3.5.3.2 Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain Ghozali, 2006. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap maka disebut homoskedastisitas, dan jika berbeda
maka disebut heteroskedastisitas. Regresi yang baik adalah homoskesdastisitas atau tidak terjadi heteroskedasitas. Heteroskedasitas dapat dilihat melalui grafik
plot antara nilai prediksi variabel terikat dengan residualnya. Apabila pola pada grafik ditunjukkan dengan titik-titik menyebar secara acak tanpa pola yang
jelas serta tersebar di atas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
3.5.3.3 Uji Multikolinieritas
Uji ini diperlukan untuk mengetahui ada tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan dengan variabel independen lain dalam satu model.
Kemiripan antar variabel independen dalam satu model akan menyebabkan terjadinya korelasi yang sangat kuat antara suatu variabel independen dengan
variabel independen yang lainnya. Ketentuan untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas yaitu :
1. Jika nilai Variance Inflation Factor VIF tidak lebih dari 10 dan nilai
Tolerance tidak kurang dari 0,1, maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolinieritas VIF = 1Tolerance, jika VIF = 0 maka Tolerance = 110 =
0,1. Semakin tinggi VIF maka semakin rendah Tolerance.
Universitas Sumatera Utara
66 2.
Jika nilai koefisien korelasi antar masing-masing variabel independen kurang dari 0,70, maka model dapat dinyatakan bebas dari asumsi klasik
multikolinieritas. Jika lebih dari 0,7 maka diasumsikan terjadi korelasi yang sangat kuat antar variabel independen sehingga terjadi multikolinieritas.
3.5.4 Uji Regresi Linear Berganda
