Uji Kualitas Instrumen dan Data
statistik berjenis parametrik secara visual dan menggunakan metode Kolmogorov-Smirnov. Metode Kolmogorov-Smirnov memiliki kriteria
pengujian, yaitu sebagai berikut : 1 Apabila nilai signifikan 0,05 memiliki arti data berdistribusi normal.
2 Apabila nilai signifikan 0,05 memiliki arti data tidak berdistribusi normal.
b. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas digunakan untuk menguji terdapat atau
tidaknya hubungan linier antara variabel penjelas dalam suatu model regresi. Ragner Frisch 1934 dalam Basuki dan Yuliadi 2014,
menyatakan bahwa
suatu model
regresi dikatakan
terkena multikolinearitas bila terjadi hubungan linier yang sempurna perfect
atau pasti exact di antara beberapa atau semua variabel bebas dari suatu model regresi. Dengan begitu, akan kesulitan dalam melihat pengaruh
antar variabel penjelas terhadap variabel yang dijelaskan. Pendeteksian multikolinearitas dapat dilihat dari nilai Variance Inflation Factors
VIF. Apabila nilai VIF 10, maka tidak terdapat gejala multikolinearitas antara independent variables.
c. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas untuk menguji terdapat ketidaksamaan
varian dari keseluruhan residual dalam model regresi. Pengujian heteroskedastisitas menggunakan statistik Uji Glejser. Untuk mengetahui
adanya penyimpangan dari syarat-syarat asumsi klasik pada model
regresi perlu dilakukan uji heteroskedastisitas. Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan cara meregresikan nilai absolute residual dengan
variabel bebas. Apabila dalam model regresi tidak terdapat gejala heterokedastisitas bisa dilihat dari masing-masing variabel bebas tidak
berpengaruh signifikan terhadap absolute residual α = 0,05. 2. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linier berganda merupakan teknik statistika untuk membuat model dan menyelidiki pengaruh antara satu atau beberapa
variabel bebas independent variables terhadap satu variabel respon dependent variables. Analisis regresi linier berganda merupakan analisis
regresi dengan dua atau lebih independent variables, dengan formulasi umum yang dirumuskan seperti Basuki dan Yuliadi, 2014 :
Y = b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
+ b
5
X
5
+ e
Di mana: Y
= preferensi mahasiswa b
1
...b
3
= koefisien masing-masing independent variables X
1
= kualitas pengajaran dan tenaga pendukung X
2
= biaya pendidikan dan biaya hidup X
3
= lokasi X
4
= fasilitas X
5
= persepsi kualitas lulusan e
= residualerror
3. Uji Hipotesis a. Uji T Uji Parsial
Uji T dilakukan untuk mengetahui pengaruh masing-masing dari variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen. Rumus
hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut : H0 = Variabel independen X
n
tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen Y.
H1 = Variabel independen X
n
berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen Y.
Pengujian dilakukan dengan membandingkan antara nilai t
hitung
dari masing-masing variabel independen dengan nilai t
tabel
, dengan tingkat signifikansi 5 α = 0,05. Apabila nilai signifikansinya 0,05 artinya
H0 ditolak dengan kata lain variabel independen yang diteliti berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Namun,
apabila nilai signifikansi 0,05 artinya H0 diterima dengan kata lain variabel independen yang diteliti tidak berpengaruh secara signifikan
terhadap variabel dependen. b. Uji F Uji Simultan
Uji F dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui apakah variabel- variabel yang dilibatkan dalam model regresi mempengaruhi secara
simultan terhadap variabel dependen. Hipotesis akan diuji menggunakan tingkat signifikansi 5 α = 0,05. Kriteria pengujiannya yaitu sebagai
berikut :