2005:41.Suatu instrumen dikatakan reliabel apabila nilai Alpha α 0,6 dimana
pada pengujianreliabilitas ini menggunakan bantuan komputer program SPSS versi 22.0.
3.8.2 Uji Asumsi Klasik
Sebelum melakukan analisis regresi, perlu dilakukan pengujian asumsi klasik terlebih dahulu agar data sampel yang diolah benar-benar dapat mewakili
populasi secara keseluruhan. Uji asumsi klasik yang peneliti gunakan dalam
penelitian ini yaitu uji normalitas. 3.8.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas merupakan sebuah syarat untuk mengetahui apakah data yang dimiliki dalam sebuah penelitian terdistribusi normal atau tidak, sehingga
dapat dilakukan analisis parametrik.Uji normalitas ini dilakukan sebelum uji parametric seperti uji regresi misalnya.Uji normalitas digunakan untuk
mengetahui apakah populasi data terdistribusi normal atau tidak, karena data-data yang akan dianalisis parametrik harus terdistribusi normal Priyatno, 2011:45.
Ada beberapa cara untuk mengukur normalitas sebuah data pada penelitian.Namun, penelitian ini akan menggunakan uji normalitas dengan
menggunakan one sample kolmogrow smirnov dan dibantu dengan software SPSS 22.0.Konsep dasar dari Uji Normalitas Kolmogorov Smirnov adalah dengan
membandingkan distribusi data yang akan diuji normalitasnya dengan distribusi normal baku.Distribusi normal baku adalah data yang telah ditransformasikan ke
dalam bentuk Z-Score dan diasumsikan normal. Penerapan pada uji Kolmogorov Smirnov adalah bahwa jika signifikan di bawah 0,05 berarti data yang akan diuji
mempunyai perbedaan yang signifikan dengan data normal baku, berarti data
Universitas Sumatera Utara
tersebut tidak normal.Sedangkan jika signifikan diatas 0,05 maka tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara data yang akan diuji dengan data normal baku
atau dengan kata lain data tersebut berdistribusi normal.
3.8.3 Analisis Regresi Liniear Sederhana
Analisis regresi mempelajari bentuk hubungan antara satu atau lebih peubah
variabel bebas X dengan satu peubah tak bebas Y. Dalam penelitian,
peubah bebas X biasanya peubah yang ditentukan oleh peneliti secara bebas. Sedangkan peubah tak bebas Y dalam penelitian berupa respon yang diukur
akibat perlakuanpeubah bebas X. Bentuk hubungan antara peubah bebas X dengan peubah tak bebas Y
bisa dalam bentuk polinom derajat satu linear, polinom derajat dua kuadratik, polinom derajat tiga kubik, dan seterusnya.Disamping itu bisa juga dalam
bentuk lain misalnya eksponensial, logaritma, sigmoid, dan sebagainya.Bentuk- bentuk ini dalam analisis regresi-korelasi biasanya dilakukan transformasi supaya
menjadi bentuk polinom. Model persamaan regresi linear sederhana adalah seperti berikut ini :
Y = a + bX
dimana : Y
= Variabel response atau variabel akibat dependent X
= Variabel predictor atau variabel faktor penyebab independent a
= Konstanta b = Koefisien regresi kemiringan; besaran respon yang ditimbulkan oleh
predictor.
Universitas Sumatera Utara
Nilai-nilai a dan b dapat dihitung dengan menggunakan rumus dibawah ini:
a =
Σy Σx² – Σx Σxy n
Σx² – Σx²
.
b =
n Σxy – Σx Σy
n Σx² – Σx²
Dalam pengertian fungsi persamaan garis Y + a + bx hanya ada satu yang dapat dibentuk dari dua buah titik dengan koordinat yang berbeda yaitu X
1
, Y
1
dan X
2,
Y
2
3.8.4 Uji T
