pada penelitian ini digunakan “ Teknik Analisis Regresi Dua Prediktor dan Korelasi Parsial”.
Tujuan digunakan analisis regresi linier dua prediktor adalah mencari korelasi antara kretirium dengan prediktor, menguji apakah
korelasi itu signifikan atau tidak, mencari persamaan garis regresi, dan menemukan sumbangan relatif antara sesama prediktor. Sebelum
dilakukan pengujian hipotesis, terlebih dahulu dilakukan serangkaian uji persyaratan untuk analisis regresi yaitu :
a. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah sampel random yang diambil berasal dari populasi yang berdistribusi
normal, dalam penelitian ini data setiap variabel diuji normalitasnya.
Menguji normalitas data yang diperoleh baik variabel bebas maupun variabel terikat digunakan rumus :
χ
2
= ∑
Keterangan : χ
2
= Chi kuadrat. fo
= Frekuensi yang diperoleh dari sampel. fh
= Frekuensi yang diharapkan dalam sampel sebagai persamaan dari frekuensi yang diharapkan dalam
populasi. Fh
= Frekuensi yang diharapkan.
Derajat kebebasan db = banyak kelas – 1 kemudian dikonsultasikan dengan tabel.
Bila χ
2
χ
2
t : maka data tidak berdistribusi normal χ
2
χ
2
t : maka data berdistribusi normal
b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk mengetahui besarnya koefisien interkorelasi antara variabel bebas sebagai syarat
digunakannya teknik analisis regresi ganda dengan dua prediktor. Analisis yang digunakan di sini adalah korelasi produk moment,
dengan diketahuinya
ada tidaknya
hubungan antara
multikolinieritas antara variabel bebas akan menentukan langkah analisis selanjtunya yaitu analisis regresi ganda dengan dua
prediktor. Analisis regresi ganda dapat dilakukan apabila variabel bebas tidak terjadi korelasi yang tinggi, sehingga tidak terjadi
multikolinieritas antara variabel bebas. Uji multikolineritas data ini dilakukan dengan menggunakan bantuan program komputer yaitu
menggunakan SPSS 17. Uji asumsi klasik seperti multikolinearitas dapat dilaksanakan dengan jalan meregresikan model analisis dan
melakukan uji korelasi antar independent variabel
dengan menggunakan Variance Inflation Factor VIF . Batas dari VIF
adalah 10. Jika nilai VIF lebih besar dari 10 maka terjadi multikolinearitas dan tidak dapat ditoleransi. Bila terdapat gejala
multikolinieritas di
antara variabel
independen, maka
penanggulangannya adalah dengan mengeluarkan salah satu variabel tersebut darimode, dan jika VIF 10 maka tingkat
kolonieritas dapat ditoleransi Imam Ghojali 2005: 169.
3. Uji Hipotesis
