37 jawaban pertanyaan. Uji ini dapat dilihat dari nilai Cronbach Alpha.
Suatu konstruk dikatakan relialibel jika memberikan nilai Cronbach Alpha 0,60 Nunnally dalam Ghozali, 2009 : 33.
3.7.2. Uji Asumsi Klasik
Sebelum dilakukan pengujian hipotesis dengan menggunakan analisis regresi, maka diperlukan pengujian asumsi klasik yang meliputi pengujian:
1 normalitas, 2 multikolinearitas, dan 3 heteroskedastisitas.
3.7.2.1.Uji Normalitas
Menurut Ghozali 2009 : 35 “uji Normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati
distribusi normal, yaitu distribusi data dengan bentuk lonceng bell Shaped. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti
distribusi normal”. Pedoman pengambilan keputusan dengan uji Kolmogorov-
Smirnov tentang data tersebut mendekati atau merupakan distribusi
nomal dapat dilihat dari :
1. Nilai Sig. Atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi
data adalah tidak normal. 2.
Nilai Sig. Atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka ditribusi data adalah normal.
3.7.2.2.Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen
Universitas Sumatera Utara
38 Ghozali, 2006 : 91. Ketentuan untuk mendeteksi ada tidaknya
multikolinieritas yaitu jika nilai Variance Inflation Factor VIF tidak lebih dari 10 dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1, maka model
dapat dikatakan terbebas dari multikolinieritas Fatma Akhmad, 2007 : 32. VIF = 1Tolerance, jika VIF = 0 maka Tolerance = 110 = 0,1.
Semakin tinggi VIF maka semakin rendah Tolerance. Jika nilai koefisien kolerasi antara masing-masing variabel independen kurang
dari 0,70, maka model dapat dinyatakan bebas dari asumsi klasik multikolinieritas. Jika lebih dari 0,70 maka diasumsikan terjadi kolerasi
yang sangat kuat antar variabel independen sehingga terjadi multikolinieritas.
3.7.2.3.Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas menguji terjadinya perbedaan variance residual suatu periode pengamatan ke periode pengamatan yang lain,
atau gambaran hubungan antara nilai yang diprediksi dengan Studentized Delete Residual nilai tersebut. Model regresi yang baik
adalah model regresi yang memiliki persamaan variance residual suatu periode pengamatan dengan periode pengamatan yang lain, atau adanya
hubungan antara nilai yang diprediksi dengan Studentized Delete Residual nilai tersebut sehingga dapat dikatakan model tersebut
homoskedastisitas Fatma Akhmad, 2007 : 34. Cara memprediksinya adalah jika pola gambar Scatterplot
model tersebut adalah :
Universitas Sumatera Utara
39 1.
Titik – titik data menyebar di atas dan 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
Uji asumsi klasik yang digunakan hanya terbatas pada ketiga uji di atas, sedangkan uji autokorelasi tidak digunakan. Hal ini dikarenakan
uji autokorelasi yang bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pada periode t-1 atau sebelumnya muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu
dengan lainnya. Maka uji autokorelasi ini sering ditemukan pada time series, sedangkan data yang dikumpulkan oleh penulis ada data
crosssection , maka masalah autokorelasi relatif tidak terjadi.
3.7.3. Uji Hipotesis
