Sumber: Hasil Penelitian 2011 data diolah
Pada Gambar 4.3 Grafik Normal Plot terlihat bahwa titik-titik menyebar di sekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Dari grafik
ini dapat disimpulkan bahwa model garis regresi memenuhi asumsi normalitas.
4.1.4.2. Uji Multikolinieritas
Pengujian multikolinieritas pada penelitian ini dilakukan dengan melihat Collienarity Statistics dan nilai koefisien korelasi diantara variabel bebas. Uji
multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya
Gambar 4.3. Hasil Uji Normalitas P-P Plot
Universitas Sumatera Utara
korelasi antar variabel bebas. Multikolinieritas terjadi apabila 1 nilai Tolerance Tolerance 0.10 dan 2 Variance Inflation Faktor VIF10. Berdasarkan Tabel
4.13 terlihat nilai VIF untuk variabel lokasi, harga, kualitas pendidikan, dan fasilitas lebih kecil dari 10. Sedangkan nilai tolerance-nya lebih besar dari 0.10, hal ini
menunjukkan bahwa variabel bebas dalam penelitian ini tidak saling berkolerasi atau tidak ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas.
Tabel 4.13. Hasil Uji Multikolinieritas Hipotesis Pertama
Coefficients
a
Collinearity Statistics Model
Tolerance VIF
Constant LOKASI
.781 1.281
HARGA .788
1.269 KUALITAS
PENDIDIKAN .869
1.150 1
FASILITAS .860
1.163 a. Dependent Variable: MINAT
Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah
4.1.4.3. Uji Heteroskedastisitas
Uji homoskedastisitas pada prinsipnya ingin menguji apakah sebuah grup mempunyai varians yang sama di antara anggota grup tersebut. Jika varians sama,
dan ini yang seharusnya terjadi maka dikatakan ada homoskedastisitas. Sedangkan jika varians tidak sama dikatakan terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
Salah satu cara yang digunakan untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas adalah dengan menggunakan uji glejser glejser test, yaitu dengan menguji hubungan
antara absolut residual model selisih Y
Observasi
dengan Y
Prediksi
dengan setiap
variabel independennya. Hasil pengujian terlihat pada Tabel 4.14.
Tabel 4.14. Hasil Uji Heteroskedastisitas Hipotesis Pertama
Coefficients
a
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
Model B
Std. Error Beta
t Sig.
Constant .504
1.286 .392
.696 LOKASI
-.024 .041
-.078 -.596
.553 HARGA
.001 .040
.003 .023
.981 KUALITAS PENDIDIKAN
.138 .073
.236 1.893
.063 1
FASILITAS -.030
.014 -.274
-2.192 .332
a. Dependent Variable: Absut
Sumber : Hasil Penelitian, 2011 data diolah Berdasarkan Tabel 4.14 jelas menunjukkan tidak satupun variabel
independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen absolut Ut AbsUt. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat
kepercayaan 5, jadi disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.
Cara lain untuk mendeteksi apakah ada tidak ada gejala heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan menganalisis penyebaran titik-titik yang terdapat pada
Universitas Sumatera Utara
Scaterplot yang dihasilkan program SPSS dengan memplotkan nilai ZPRED nilai prediksi dengan SRESID nilai residualnya.
Sumber: Hasil Penelitian, 2011 data diolah
Gambar 4.4. Scatterplot
Dari hasil tampilan output SPSS dengan jelas menunjukkan bahwa tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y,
maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
4.1.5. Analisis Regresi Linier Berganda 4.1.5.1. Hasil Pengujian Hipotesis Pertama
