49
4. Menentukan kelas interval Kelas interval dalam penelitian ini dibagi menjadi lima 5,
yaitu : sangat tinggi, tinggi, sedang, rendah, dan sangat rendah. 5. Menentukan panjang kriteria,
Panjang interval adalah sebesar 16 dan presentase terendah 20 sehingga dapat dibuat kriteria sebagai berikut :
Tabel 3. 5 Kelas Interval
Interval Kriteria
84,00 – 100 Sangat Tinggi
68,00 – 83,99 Tinggi
52,00 – 67,99 Sedang
36,00 – 51,99 Rendah
20,00 – 35,99 Sangat Rendah
Sumber : Data Primer Diolah
3.4.2. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk mengetahui apakah hasil analisis regresi linier berganda yang digunakan untuk menganalisis
dalam penelitian memenuhi asumsi klasik, antara lain adalah data terdistribusi normal, bebas dari multikoliearitas, dan bersifat
homoskedasticity. Persamaan regresi linear harus dilakukan uji asumsi klasik antara lain :
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui distribusi data dalam variabel yang digunakan dalam penelitian. Suatu
50
data berdistribusi normal atau tidak dapat dilihat dengan grafik normal probability plot. Data yang berdistribusi normal maka
pada grafik probability plot akan membentuk suatu garis lurus diagonal dan ploting data akan mengikuti garis diagonal atau
garis 45 derajat. Jika data berdistribusi normal maka garis yang menggambarkan data yang sesungguhnya akan mengikuti garis
diagonalnya. Uji normalitas selain menggunakan grafik normal
probability plot, dalam pengujian ini juga mengunakan uji Kolmogorov-Smirnov dengan membandingakan nilai signifikasi
Kolmogrov dengan signifikasi alfa pada 0,05. Apabila nilai signifikasi Kolmogorov dari 0,05 maka data berdistribusi
normal.
2. Uji Multikolineritas
Uji multikolineritas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam regresi terjadi hubungan antara variabel-variabel bebas
dan hubungan yang terjadi cukup besar. Menurut Nugroho 2005:58, deteksi multikolineritas pada suatu regresi adalah
dengan melihat nilai Variance Inflation factor VIF dan Tolerance. Jika nilai VIF tidak lebih dari 10 dan nilai Tolerance
tidak kurang dari 0.1, maka dapat dikatakan regresi terbebas dari multikolineritas. VIF = 1Torerance, jika VIF = 10 maka
51
Tolerance = 110 = 0,1. Semakain tinggi VIF maka semakin rendah Tolerance.
3. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas dalam penelitian ini dengan cara melihat grafik scatterplot. Menurut Nugroho 2005:62,
analisis pada gambar Scatterplot yang menyatakan regresi
linier berganda tidak terdapat heteroskedastisitas jika :
1. Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0.
2. Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja.
3. Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar
kembali. 4. Penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola.
Selain menggunakan grafik scatterplot, uji heterokedastisitas juga bisa dilakukan dengan uji Glejser.
Menurut Gujarati 2003, uji Glejser mengusulkan untuk meregresi nilai absolute terhadap variabel independen. Data
terbebas dari herorekedastisitas jika p-value pada kolom sig dari masing-masing variabel independen tingkat signifikansi
sebesar 5.
52
1.1.1. Analisis Regresi Linier Berganda
