3.9. Uji Validitas dan Reliabilitas
Uji validitas dan reliabilitas instrumen dibutuhkan untuk menguji kelayakan dan jawaban kebenaran dari teknik kuesioner berjenjang. Skala yang
digunakan adalah skala likert. Untuk penelitian ini uji validitas dan reliabilitas kurang diperlukan karena berbeda dalam teknik pengumpulan data.
3.10. Teknik Analisis
Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik dengan bantuan software SPSS 17.0. Sebelum dianalisis, peneliti
terlebih dahulu melakukan uji asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis.
3.10.1. Pengujian Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk mengetahui apakah hasil analisis regresi linier berganda yang digunakan untuk menganalisis dalam penelitian ini
terbebas dari penyimpangan asumsi klasik yang meliputi uji normalitas, multikolinieritas, heteroskedastisitas dan autokoerlasi. Adapun masing-masing
pengujian tersebut dapat dijabarkan sebagai berikut:
3.10.1.1. Uji Normalitas
Menurut Erlina 2008:102, “tujuan uji normalitas adalah ingin mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual
memiliki distribusi normal”. Pengujian ini diperlukan karena untuk melakukan uji T dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Uji
normalitas bertujuan untuk menguji apakah variabel independen dan variabel dependen berdistribusi normal Ghozali, 2005:110. Model regresi yang baik
Universitas Sumatera Utara
adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk melihat normalitas data dapat dilakukan dengan melihat histogram atau pola distribusi
data normal. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari nilai
residualnya. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka
model regresi memenuhi asumsi normalitas. Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi normalitas data dapat dilakukan dengan pengujian berikut:
1. Uji Kolmogrov Smirnov
a Jika nilai signifikan 0.05 maka distribusi normal, dan
b Jika nilai signifikan 0.05 maka distribusi tidak normal
Hipotesis yang digunakan dalam uji ini adalah: Ho : Data residual berdistribusi normal
Ha : Data residual tidak berdistribusi normal 2.
Histogram Pengujian dengan model histogram memiliki ketentuan bahwa data norma
berbentuk lonceng. Data yang baik adalah data yang memiliki pola distribusi normal. Jika data melenceng ke kanan atau melenceng ke kiri berarti data
tidak terdistribusi secara normal. 3.
Grafik Normality Probability Plot a
Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Universitas Sumatera Utara
b Jika data menyebar jauh dari diagonal danatau tidak mengikuti arah
garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Jika data tidak normal, ada beberapa cara mengubah model regresi menjadi normal menurut Syafrizal 2008:62 yaitu: 1 lakukan transformasi data,
misalnya mengubah data menjadi bentuk logaritma Log atau natural ln, 2 menambah jumlah data, 3 menghilangkan data yang dianggap sebagai penyebab
tidak normalnya data, dan 4 menerima data apa adanya.
3.10.1.2. Uji Multikolinearitas
Kategori