konsisten jika pengukuran tersebut diulang. Umar 2008 mengatakan “
pengujian reliabilitas berguna untuk mengetahui apakah instrumen yang dalam hal ini kuesioner dapat digunakan lebih dari satu kali, paling tidak
oleh responden yang sama”. Dalam melakukan uji reliabilitas digunakan metode Cronbach’s Alpha dengan bantuan program SPSS, menurut Priyatno
2008 menyebutkan “metode alpha sangat cocok digunakan pada skor berbentuk skala”. Santosa 2005 mengatakan “suatu kuesioner dikatakan
reliabel jika Cronbach’s Alpha lebih besar dari 0,6”.
4.7.3. Uji Asumsi Klasik
Untuk dapat melakukan analisis regresi berganda perlu pengujian asumsi klasik sebagai persyaratan dalam analisis agar datanya dapat bermakna dan
bermanfaat. Menurut Lubis et.al 2007 dalam membuat uji asumsi klasik kita harus menggunakan data yang akan digunakan dalam uji regresi. Uji Asumsi klasik
meliputi uji normalitas, uji multikolinearitas, dan uji heteroskedastisitas. 4.7.3.1. Uji normalitas
Menurut Ghozali 2005 Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi atau variabel pengganggu atau residual berdistribusi normal. Jika
data yang diperoleh terdistribusi normal dan variansinya sama, maka pengujian hipotesis dilakukan dengan alat statistik parametrik. Jika data yang diperoleh tidak
terdistribusi normal danatau variansinya tidak sama, maka pengujian hipotesis dilakukan dengan alat statistik nonparametrik.
Universitas Sumatera Utara
Untuk mengetahui apakah variabel dependen, independen atau keduanya berdistribusi normal, mendekati normal atau tidak dapat dilihat dengan menggunakan
kurva normal p_plot. Penelitian ini akan melakukan uji normalitas data dengan menggunakan kurva normal p_plot di mana data dikatakan normal bila gambar
distribusi dengan titik-titik data yang menyebar di sekitar garis diagonal dan penyebaran titik-titik data searah mengikuti garis diagonal.
4.7.3.2. Uji multikolinearitas Menurut Ghozali 2005 Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji
apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel independen.
Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi umumnya di atas 0.90, maka hal ini mengindikasikan adanya multikolinearitas.
Kemiripan antar variabel independen dalam suatu model akan menyebabkan terjadinya korelasi yang sangat kuat antara suatu model independen dengan variabel
independen yang lain. Pada penelitian ini untuk mendeteksi terhadap multikolinearitas dengan melihat Variance Inflation Factor VIF pada model regresi.
Menurut Nugroho 2005 “Deteksi multikolinearitas pada suatu model dapat dilihat bila nilai Variance Inflation Factor VIF tidak lebih dari 10 dan nilai Tolerance tidak
kurang dari 0,1, maka model dapat dikatakan terbebas dari multikolinearitas VIF = 1Tolerance, dan bila VIF = 10 maka Tolerance = 110 = 0,1. Semakin tinggi VIF
maka semakin rendah Tolerance”.
Universitas Sumatera Utara
4.7.3.3. Uji heteroskedastisitas Menurut Ghozali 2005 Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji
apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual dari suatu
pengamatan ke pengamatan lainnya tetap, maka disebut Homoskedastisitas. Dan jika varians berbeda, maka disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah
yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Deteksi ada tidaknya dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot
antara SRESID dan ZPRED di mana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi dan Y sesungguhnya yang telah distudentized.
Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi
heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
4.7.4. Uji Hipotesis
