b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi mempunyai korelasi antar variabel independen. Untuk menilai apakah suatu
model regresi terkena gejala multikolinearitas, dapat dilakukan tiga pendekatan, yang pertama dengan melihat nilai tolerance dan VIF
Variance Inflation Factor. Pada tabel 4.13 dapat dilihat gejala multikolinearitas, pada kolom collinearity statistics, dimana jika nilai
tolerance 0,1 dan VIF 5 maka model variabel yang digunakan diduga memiliki persoalan multikoinearitas.
Tabel 4.13 Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant 8.402
7.122 1.180
.244 Keterlibatan
-.998 .457
-.198 -2.182
.034 .667
1.498 Kemampuan
1.800 1.546
.092 1.164
.250 .888
1.126 Dukungan
1.658 .255
.647 6.503
.000 .558
1.792 Formalisasi
.600 .251
.270 2.395
.020 .436
2.294 Keberadaan
1.858 .872
.169 2.130
.038 .874
1.144 a. Dependent Variable: Kinerja_SIA
Sumber: Hasil pengolahan data, 2011 Tabel 4.13 di atas menunjukkan bahwa nilai Tolerance untuk setiap
variabel independen lebih besar dari 0.1 dan nilai VIF dari setiap variabel independen lebih kecil dari 5. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa
tidak terjadi gejala multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi. Selain melihat nilai tolerance dan VIF, uji multikolinearitas dapat
dinilai dengan melihat tabel coefficient correlation.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.14 Uji Multikolinearitas Koefisien Korelasi
Coefficient Correlations
a
Model Keberadaan Kemampuan Dukungan Keterlibatan Formalisasi
1 Correlations Keberadaan
1.000 .091
.050 -.161
-.195 Kemampuan
.091 1.000
-.026 -.290
-.005 Dukungan
.050 -.026
1.000 .086
-.626 Keterlibatan
-.161 -.290
.086 1.000
-.385 Formalisasi
-.195 -.005
-.626 -.385
1.000 Covariances
Keberadaan .761
.123 .011
-.064 -.043
Kemampuan .123
2.391 -.010
-.205 -.002
Dukungan .011
-.010 .065
.010 -.040
Keterlibatan -.064
-.205 .010
.209 -.044
Formalisasi -.043
-.002 -.040
-.044 .063
a. Dependent Variable: Kinerja_SIA
Sumber: Hasil pengolahan data, 2011 Pada tabel 4.14 diatas, dapat dilihat hasil korelasi antar variabel
independendibawah 0,9. Hal tersebut berarti tidak terjadi multikolinearitas pada model regresi ini.
c. Uji Heteroskedastisitas
Kategori