Uji Reliabilitas Profil Responden

normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya mengikuti garis diagonalnya. Salah satu cara melihat data adalah dengan Probability Plot normal. Berikut ini adalah gambar dari hasil analisis uji normalitas data. Gambar 4.7 Hasil Uji Normalitas Sumber : Data Primer Output SPSS Dengan melihat normal P- P plot diatas gambar 4.7 ternyata dari gambar tersebut diketahui bahwa titik-titiknya mendekati garis diagonal, maka menunjukkan bahwa data yang digunakan atau dengan kata lain berarti memenuhi asumsi normalitas. b. Hasil Uji Heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dengan sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari suatu pengamatan kepengamatan yang lain. deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat tidak adanya pola tertentu pada grafik scatterplot antara ZRESID dan ZPRED. Yang diperlihatkan pada gambar berikut: Gambar 4.8 Hasil Uji Heteroskedastisitas Sumber : Data Primer Output SPSS Berdasarkan gambar 4.8 grafik scatterplot menunjukkan bahwa data tersebar di atas dan di bawah angka 0 nol pada sumbu Y dan tidak terdapat suatu pola yang jelas pada penyebaran data tersebut. Hal ini berarti tidak terjadi masalah heteroskedastisitas pada model persamaan regresi, sehingga model regresi layak digunakan untuk memprediksi model regresi kognitif, afektif dan konatif yang berpengaruh pada manfaat investasi produk mitra amanah. c. Uji Multikolinearitas Untuk mendeteksi adanya problem multiko, maka dapat dilakukan dengan melihat nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor VIF serta besaran korelasi antar variabel independen. Berikut adalah hasil uji multikolinieritas: Tabel 4.6 Uji Multikolinearitas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant 3,867 3,843 1,006 ,321 Kognitf ,250 ,127 ,341 1,973 ,056 ,586 1,705 Afektif ,163 ,160 ,171 1,024 ,313 ,626 1,598 Konatif ,228 ,130 ,251 1,749 ,089 ,849 1,177 a. Dependent Variable: Manfaat Investasi Produk Mitra Amanah Sumber : Data Primer Output SPSS Berdasarkan tabel 4.6 diatas terlihat bahwa nilai Tolerance mendekati angka 1 yaitu total kognitif sebesar 0,586, total afektif sebesar 0,626, total konatif sebesar 0,849. Nilai Variance Inflation Factor VIF disekitar angka 1 yaitu total kognitif sebesar 1,705, total afektif sebesar 1,598, total konatif sebesar 1,177. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa model persamaan regresi tidak terdapat problem multikolinieritas dan dapat digunakan dalam penelitian ini. d. Uji Autokorelasi Pengujian autokorelasi dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model terdapat hubungan antara residual antar waktu pada model penelitian yang digunakan, sehingga estimasi menjasi bias. Uji autokorelasi mengunakan nilai pada Durbin Watson untuk mendeteksi apakah didalam data yang digunakan untuk sebuah penelitian mengandung autokorelasi. Untuk mendiagnosis adanya auto korelasi dalam suatu model regresi dilakukan melalui pengujian terhadap nilai Uji durbin Watson.Jika nilai Durbin Watson berada diantara -2 dan +2, maka tidak ada masalah autokorelasi pada data tersebut. Hasil pengujian DW juga disediakan dalam analisis regresi berganda. Jika n15 pembuktian bisa dilakukan dengan tabel langsung klasifikasi nilai d Tabel 4.7. Tabel 4.7 Klasifikasi Nilai d digunakan untuk n15 Nilai d Keterangan 1.10 Ada autokorelasi 1.10 – 1,54 Tidak ada kesimpulan 1,55 – 2,46 Tidak ada autokorelasi 2,46 – 2,90 Tidak ada kesimpulan 2.91 Ada autokorelasi Sumber : Aplikasi Statistik Praktis, 2003 Tabel 4.8 Hasil Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,608 a ,370 ,317 1,692 1,968 a. Predictors: Constant, Konatif, Afektif, Kognitf b. Dependent Variable: Manfaat Investasi Produk Mitra Amanah Sumber : Data Primer Output SPSS Tabel 4.8 menunjukkan bahwa nilai diketahui nilai uji Durbin Watsonsebesar 1,968 yang pada tabel 4.7 terletak antara 1,55 – 2,46. Maka dapat disimpulkan bahwa asumsi tidak terdapat autokorelasi telah terpenuhi.

4. Persamaan Regresi Linear Berganda

Penelitian ini mengunakan model analisis regresi linier untuk pembuktian hipotesis penelitian. Analisis ini untuk menggunakan input berdasarkan data yang diperoleh dari kuesioner. Pada output ini, dijelaskan nilai koefisien dari persamaan regresi dalam kasus ini, persamaan regresi berganda yang digunakan adalah sebagai berikut: Y = + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 Tabel 4.9 Hasil Regresi Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 Constant 3,867 3,843 1,006 ,321 Kognitf ,250 ,127 ,341 1,973 ,056 ,586 1,705 Afektif ,163 ,160 ,171 1,024 ,313 ,626 1,598 Konatif ,228 ,130 ,251 1,749 ,089 ,849 1,177 a. Dependent Variable: Manfaat Investasi Produk Mitra Amanah Sumber : Data Primer Output SPSS Dimana: : Nilai konstanta, yaitu 3,867 β 1 : Koefisien variabel kognitif, yaitu 0,250 β 2 : Koefisien variabel afektif, yaitu 0,163 β 3 : Koefisien variabel konatif, yaitu 0,228 Y : Manfaat Investasi Produk Mitra Amanah X 1 : Kognitif X 2 : Afektif X 3 : Konatif Berdasarkan tabel tersebut di atas coefficients, nilai-nilai pada output kemudian dimasukkan ke dalam persamaan regresi linear berganda berikut: Y = a3,867+ X 1 0,250+ X 2 0,163+ X 3 0,228 Maksud dari persamaan tersebut adalah: a Nilai konstanta a adalah 3,867. Hal ini berarti jika kognitif. Afektif, dan konatif kontan atau bernilai 0, maka manfaat investasi produk mitra amanah bernilai positif 3,867. b Nilai koefisien regresi variabel kognitif X 1 bernilai positif yaitu 0,250. Hal ini diartikan setiap ada penambahan satu persen variabel kognitif maka akan menaikan manfaat investasi produk mitra amanah sebesar 0,250. Sebaliknya setiap ada penurunan satu persen variabel kognitif maka akan menurunkan manfaat investasi sebesar 0,250. Jika koefisien bernilai positif berarti terjadi hubungan positif antara variabel respon kognitif dengan manfaat investasi produk mitra amanah. c Nilai koefisien regresi variabel afektif X 2 bernilai positif yaitu 0,163. Hal ini diartikan setiap ada penambahan satu persen variabel afektif maka akan menaikan manfaat investasi produk mitra amanah sebesar 0,163. Sebaliknya setiap ada penurunan satu persen variabel afektif maka akan menurunkan manfaat investasi sebesar 0,163. Jika koefisien bernilai positif berarti terjadi hubungan positif antara