68
Tabel 4.12. Hasil Uji Linieritas Data Penelitian
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.459
a
.210 .204
6.040 a. Predictors: Constant, RBK, TA, KBK
b. Dependent Variable: KA
Sumber: Data penelitian, diolah 2016 Berdasarkan uji statistik dengan progam SPSS v. 21 pada tabel 4.12. di
atas, diperoleh nilai R
2
sebesar 0,210 dengan jumlah n = 353 maka besar c
2
353x0,210=74,13. Nilai ini dibandingkan dengan c
2
tabel dengan df = 349 dan tingkat signifikansi 0,05 didapat nilai c
2
tabel 394,626. Karena nilai c
2
hitung c
2
tabel maka dapat disimpulkan bahwa model regresi berbentuk linier. Dari uji prasyarat analisis regresi berganda yang telah dilakukan dapat
diketahui bahwa data memenuhi syarat untuk analisis regresi berganda karena data mempunyai distribusi normal dan mempunyai hubungan linier antara variabel
bebas dan variabel terikat.
4.2.3. Hasil Uji Asumsi Klasik
4.2.3.1. Hasil Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen tekanan akademik,
kesempatan berbuat kecurangan, dan rasionalisasi berbuat kecurangan. Pengujian ini menggunakan bantuan sofware SPSS v. 21. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolonieritas di dalam model regresi dapat dilakukan
dengan melihat variance inflation faktor VIF. Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai tolerance 0,10 atau
69
nilai VIF10. Jika nilai Tolerance 0,10 dan VIF10 maka dapat dikatakan bahwa tidak terdapat multikolonieritas antara variabel bebas dalam model regersi
Ghozali, 2011: 106. Melalui bantuan progam SPSS v. 21, hasil uji multikolonieritas dapat
dilihat pada tabel 4.13. berikut:
Tabel 4.13. Hasil Uji Multikolonieritas Data Penelitian
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolerance
VIF 1
Constant 10.177
1.698 5.994
.000 TA
.146 .032
.240 4.578
.000 .821
1.217 KBK
.128 .034
.226 3.813
.000 .644
1.553 RBK
.085 .042
.114 2.013
.045 .708
1.413 a. Dependent Variable: KA
Sumber: Data penelitian, diolah 2016
Berdasarkan hasil uji coba multikolonieritas pada tabel 4.13. di atas, dapat diketahui bahwa hasil perhitungan nilai VIF kurang dari 10 dan nilai tolerance
lebih dari 0,1 untuk ketiga variabel. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah multikolonieritas antar variabel independen di dalam data
penelitian.
4.2.3.2. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variace dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain Ghozali, 2011: 139. Apabila variace dari residual satu ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas. Apabila berbeda
disebut heteroskedastisitas. Pengujian heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan menggunakan uji Glejer. Jika nilai probabilitas signifikansinya lebih dari 0,05,
70
maka model regresi tidak mengandung heteroskedastisitas. Hasil uji Glejer dapat terlihat pada tebel 4.14. berikut.
Tabel 4.14. Hasil Uji Heteroskedastisitas Data Penelitian
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant .352
1.071 .329
.742 TA
.038 .020
.107 1.868
.063 KBK
.042 .021
.127 1.959
.051 RBK
.020 .027
.047 .755
.451 a. Dependent Variable: RES2
Sumber: Data penelitian, diolah 2016 Berdasarkan tabel 4.14. dapat diketahui nilai t statistik dari seluruh
variabel independen tidak ada yang signifikan, yang ditunjukkan dengan tingkat probabilitas signifikansi di atas 5. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model
penelitian ini tidak mengalami heteroskedastisitas.
4.2.4. Hasil Analisis Regresi Berganda
