memberikan nilai Cronbach alpha 0.60Nunnally, dalam Sugiono, 2003. Hasil pengujian reliabilitas penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3.7 berikut:
Tabel 3.7 Hasil Uji Reliabilitas Instrumen Variabel
Variabel Cronbachs
Alpha N of
Items Keterangan
Kemampuan SDM KSU 0,793
6 6 butir reliabel
Partisipasi Anggota KSU 0,890
6 6 butir reliabel
Sistem Pelayan KSU 0,935
5 5 butir reliabel
Keberhasilan KSU 0,839
5 5 butir reliabel
Berdasarkan Tabel 3.7 diperoleh hasil pengujian reliabilitas instrumen dari variabel Kemampuan SDM KSU, Partisipasi anggota KSU, Sistem Pelayanan
KSU dan Keberhasilan KSU dengan nilai Cronbachs Alpha lebih besar dari 0.60. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa semua instrumen variabel penelitian
adalah reliabel dan dapat dipergunakan dalam penelitian.
3.8 Metode Analisis Data
3.8.1 Analisis Deskriptif
Analisis Deskriptif adalah analisis yang didasarkan pada data yang diperoleh dari para responden dan dinyatakan dalam bentuk tabulasi data. Dalam
penelitian ini analisis berdasarkan uraian hasil jawaban dari kuesioner yang telah dibagikan kepada responden yang telah ditetapkan.
3.8.2 Analisis Regresi Berganda
Alat uji statistik yang dipergunakan untuk menganalisis hipotesis dalam penelitian ini adalah Analisis Regresi Linier Berganda Multiple Regression
Analysis untuk menguji variabel bebas Kemampuan SDM KSU, Sistem
Universitas Sumatera Utara
Pelayanan KSU, Partisipasi anggota KSU terhadap variabel terikat Keberhasilan KSU. Analisis regresi linier berganda dipergunakan dalam penelitian ini karena
variabel terikat yang dicari dipengaruhi oleh lebih dari satu variabel bebas atau variabel penjelas.
Model persamaan regresi linier berganda: Y = b
+b
1
X
1
+ b
2
X
2
++ b
3
X
3
di mana: Y
= Keberhasilan KSU + e
b b
= intersep atau konstanta
1,
b
2,
b
3
= koefisien regresi variabel X
X
1
= Kemampuan X
SDM KSU
2
= Sistem X
Pelayanan KSU
3
= e
= error atau disturbance Partisipasi Anggota KSU
3.8.3 Uji Asumsi klasik 3.8.3.1 Uji Multikolonieritas
Salah satu asumsi klasik adalah tidak terjadinya multikolinearitas diantara variabel-variabel bebas yang berada dalam satu model. Pengujian asumsi ini
untuk menunjukkan adanya hubungan linear antara variabel-variabel bebas dalam model regresi maupun untuk menunjukkan ada tidaknya derajat kolinearitas yang
tinggi diantara variabel-variabel bebas.Suatu regresi dikatakan terdeteksi multikolinearitas apabila nilai VIF menjauhi 1 atau Tolerance menjauhi 1 pada
output Coefficient.
Universitas Sumatera Utara
Jika antar variabel bebas berkorelasi dengan sempurna maka disebut multikolinearitasnya sempurna perfect multicoliniarity, yang berarti model
kuadrat terkecil tersebu ttidak dapat digunakan.
3.8.3.2 Uji Heteroskedastisitas
Pengujian terhadap Multikolinieritas dilakukan untuk mengetahui apakah antara variabel bebas itu saling berkorelasi. Ada hubungan linear di antara
variabel-variabel bebas dalam model regresi. Jika hal ini terjadi maka sangat sulituntuk menentukan variabel bebas mana yang mempengaruhi variabel terikat.
Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahui apakah terjadi penyimpangan model karena varian gangguan berbeda antar satu observasi ke
observasi lain. Diagnosis adanya heteroskedastisitas secara kuantitatif dalam suatu regresi dapat dilakukan dengan spearman rank correlation, dimana data masing-
masing variabel diubah menjadi bentuk jenjang, yaitu dari nilai terendah sampai nilai tertinggi kemudian mengkorelasikan antara variabel-variabel bebas dengan
variabel gangguannya. Salah satu cara untuk mendiagnosis adanya heteroskedastisitas dalam
suatu model regresi adalah dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat Z PRED dengan residualnya S RESID.
Adapun dasar analisis dengan melihat grafik plot adalah sebagai berikut: Jika terdapat pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu
yang teratur maka menunjukkan telah terjadi heterokedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu
Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
3.8.3.3 Uji Normalitas
Uji normalitas berfungsi untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependent, variabel independent atau keduanya mempunyai
distribusi normal ataukah tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi data secara normal atau mendekati normal. Jika data menyebar disekitar garis diagonal
dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
3.8.4 Uji Hipotesis
