Tampilan grafik normal plot di atas menunjukkan titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal tersebut, sehingga dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal.
b. Uji Linearitas Data
Uji Linearitas dalam penelitian ini menggunakan uji statistik F. Setelah dilakukan pengolahan menggunakan SPSS dan
didapatkan nilai F hitung, maka nilai F hitung tersebut dibandingkan dengan nilai F tabel dengan taraf signifikansi 0,05
yaitu sebesar 2,67. Jika nilai F hitung F tabel, maka hubungan antara variabel bebas terhadap variabel terikat adalah linear.
Berikut ini merupakan tabel hasil uji linearitas. Tabel 21. Rangkuman Hasil Uji Linearitas Data
Variabel F Hitung
F Tabel Keterangan
X
1
dengan Y 2,419
2,67 Linear
X
2
dengan Y 2,069
2,67 Linear
X
3
dengan Y 1,789
2,67 Linear
Sumber: data primer yang diolah, 2016 Hasil uji linearitas pada tabel 21 di atas menunjukan bahwa
uji linearitas hubungan antara ketiga variabel bebas dengan variabel terikat adalah linear karena ketiganya memenuhi
persyaratan uji statistik F.
c. Uji Asumsi Klasik
1 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas dalam penelitian ini dengan melihat besarnya nilai Tolerance dan VIF Variance Inflation Factor.
Jika nilai Tolerance ≥ 0,10 dan nilai VIF ≤ 10, maka model
regresi tidak mengalami multikolinearitas. Berikut ini merupakan rangkuman hasil uji multikolinearitas pada variabel
bebas: Tabel 22. Rangkuman Hasil Uji Multikolinearitas
Variabel Tolerance
VIF Keterangan
X
1
0,567 1,765
Tidak terjadi multikolinearitas X
2
0,763 1,311
Tidak terjadi multikolinearitas X
3
0,900 1,111
Tidak terjadi multikolinearitas Z
0,706 1,416
Tidak terjadi multikolinearitas Sumber: data primer yang diolah, 2016
Hasil perhitungan analisis menunjukkan bahwa nilai tolerance
variabel bebas dan variabel moderator ≥ 0,10 dan nilai VIF ≤ 10 sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi
multikolinearitas.
2 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas dalam penelitian ini menggunakan uji glejser dan didukung dengan grafik scatterplot. Model
regresi yang baik adalah model regresi yang tidak terjadi heteroskedastisitas. Berikut merupakan rangkuman hasil uji
glejser: Tabel 23. Rangkuman Hasil Uji Glejser
Variabel Sig t
Keterangan
X
1
0,806 Tidak terjadi heteroskedastisitas
X
2
0,385 Tidak terjadi heteroskedastisitas
X
3
0,194 Tidak terjadi heteroskedastisitas
Z 0,470
Tidak terjadi heteroskedastisitas Sumber: data primer yang diolah, 2016
Hasil perhitungan analisis menunjukkan bahwa seluruh variabel memiliki nilai signifikansi t 0,05 yang berarti tidak
terjadi heteroskedastisitas dalam model regresi. Analisis ini diperkuat dengan tampilan grafik scatterplot di bawah ini:
Gambar 18. Grafik Scatterplot Pada grafik Scatterplot di atas terlihat bahwa titik-titik
tersebar secara acak dan tidak memiliki pola yang jelas serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y.
Dengan demikian,
dapat disimpulkan
bahwa baik
menggunakan uji glejser maupun grafik konsisten tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi ini.
D. Uji Hipotesis
