Rumus formula Alpha Cronbach adalah sebagai berikut :
÷ ÷
ø ö
ç ç
è æ
- ÷
ø ö
ç è
æ -
=
å
2 2
1 1
t b
k k
r
tt
s s
Keterangan :
tt
r = reliabilitas instrumen.
2
t
s
= variabel total.
å
s
2
b
= jumlah varians butir. k = banyaknya butir pertanyaan atau jumlah soal.
4. Pengujian Model
Setelah model kita peroleh, maka harus menguji model tersebut sudah termasuk BLUE Best Linear Unbiased Estimator atau tidak
Sulaiman, 2004. Untuk mengetahui apakah persamaan sudah memiliki sifat BLUE maka perlu dilakukan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik
yang digunakan adalah :
a. Multikolinearitas Salah satu asumsi model regresi linear klasik adalah bahwa
tidak terdapat masalah multikolinearitas diantara variabel yang menjelaskan yang termasuk dalam model regresi. Multikolinearitas
adalah hubungan sempurna atau pasti, diantara beberapa variabel atau semua variabel yang menjelaskan dari model regresi Gujarati,
1987. Jika dalam model terdapat multikolinearitas, maka model tersebut memiliki standar yang besar, sehingga koefisien tidak dapat
ditaksir dengan ketepatan tinggi.
Cara untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas salah satunya yaitu dilakukan dengan melihat Tolerance Value dan
Variance Inflation factor VIF Gujarati, 1987 member Rule of Thumb. Dimana bahwa bila VIF 10 atau nilai tolerance 0,10
maka terjadi multikolinearitas.
b. Heterokedastisitas Heteroskedastisitas terjadi jika gangguan muncul dalam
fungsi regresi yang mempunyai varian yang tidak sama, sehingga penaksir Ordinary Least Square OLS tidak efisien baik dalam
sampel kecil maupun besar. Salah satu cara untuk mendeteksi masalah heteroskedastisitas adalah dengan uji Park, yaitu :
1 Melakukan regresi terhadap model regresi yang disusun, kemudian dilihat nilai residualnya.
2 Mengkuadratkan nilai residual, lalu diregresikan dengan variabel independen sehingga diperoleh persamaan sebagai
berikut : ui=
3 Dari regresi tahap 2 kemudian dilakukan Uji t. Kemudian dilihat nilai probabilitas t statistiknya. Dengan derajat keyakinan
tertentu α, maka: 1
Jika probabilitas t statistik α, maka koefisien regresi tersebut signifikan atau ada masalah heterokedastisitas
dalam model regresi tersebut.
2 Jika probabilitas t
statistik α, maka koefisien regresi tersebut tidak signifikan atau tidak ada masalah
heteroskedastisitas dalam model regresi tersebut.
c. Autokorelasi Dilakukan untuk mengetahui apakah diantara kesalahan
pengganggu yang saling berurutan terdapat korelasi atau tidak. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi maka dilakukan
pengujian Durbin-Watson DW dengan ketentuan sebagai berikut: a du dw 4-du
→ tidak ada autokorelasi b dl dw du atau 4-du dw 4-dl
→ tidak dapat disimpulkan c dw dl atau dw 4-dl
→ terjadi autokorelasi
d. Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi,
variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Untuk mengetahui model tersebut memiliki distribusi normal dapat
dilakukan uji statistik non-parametik Kolmogorov-Smirnov K-S. Uji K-S dilakukan dengan membuat hipotesis :
H : Data residual berdistribusi normal
H
a
: Data residual tidak berdistribusi normal
5. Uji Hipotesis
