61 Grafik p-plot pada gambar 4.6 memperlihatkan penyebaran data titik di
sekitar garis regresi diagonal dan penyebaran titik-titik data searah mengikuti garis diagonal, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi layak digunakan karena
memenuhi asumsi normalitas
Gambar 4.7 Grafik
P-Plot
Sumber : data primer yang diolah, 2014
2. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh linier antar variabel independen dalam model regresi. Syarat yang harus terpenuhi
dalam model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas. Peneliti melakukan uji multikolinearitas dengan melihat nilai Inflation Faktor VIF pada model regresi.
62 Pada umunya jika nilai tolerance lebih dari 0,1 dan jika VIF kurang dari 10, maka
variabel tersebut tidak mempunyai masalah multikolinieritas.
Tabel 4.19 Hasil Uji Multikolinearitas
Collinearity statistics Variabel
Tolerance VIF
Faktor Budaya x1 0.985
1.015 Faktor Sosial x2
0.991 0.009
Faktor Pribadi x3 0.963
1.039 Faktor Psikologi x4
1.000 1.000
Berdasarkan tabel 4.19 terlihat bahwa faktor budaya x1 memiliki nilai tolerance 0.985 yang lebih dari 0.1 dan nilai VIF didapat 1.015 kurang dari 10. Faktor
sosial memiliki nilai tolerance 0.991 lebih dari 0.1 dan nilai VIF kurang dari 10. Untuk faktor pribadi x3 nilai tolerance 0.963 lebih dari 0.1 dan nilai VIF 1.039
kurang dari 10. Kemudian untuk faktor psikologi x4 nilai tolerance 1.000 lebih dari 0.1 dan nilai VIF didapat 1.000 kurang dari 10. Maka dapat disimpulkan dari keempat
variabel tersebut tidak memiliki masalah multikolinearitas.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya ketidaksamaan varian dari residual pada model regresi. Syarat yang harus terpenuhi
dalam model regresi adalah tidak adanya masalah heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dengan melihat pola titik-titik pada
scatterplot regresi. Jika titik menyebar dengan pola yang tidak jelas di atas dan
63 dibawah angka 0 pada sumbu Y maka tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.
Scatterplot dapat dilihat pada output regresi ini dan disajikan sebagi berikut.
Gambar 4.8 Grafik scatterplot
Berdasarkan gambar 4.7 scatterplot diatas dalam penelitian ini terlihat titik menyebar tidak membentuk pola yang tidak jelas diatas dan dibawah angka 0 pada
sumbu Y, maka pada model regresi tidak terjadi masalah heteroskedastisitas.
4. Uji Autokorelasi
