Tabel 3.12. Kriteria Analisis Deskriptif Variabel Praktik Kerja Industri
No. Interval
Keterangan
1 103-110
Sangat Baik 2
95-102 Baik
3 87-94
Cukup Baik 4
79-86 Kurang
5 71-78
Sangat Kurang
Sumber : Data Penelitian yang diolah tahun 2015 3.7.2
Uji Asumsi Klasik
Analisis regresi yang baik harus memenuhi asumsi klasik. Pengujian dengan menggunakan uji asumsi klasik dimaksudkan untuk mengetahui apakah model
regresi linier berganda yang digunakan untuk menganalisa penelitian memenuhi asumi klasik atau tidak. Adapun pengujian asumsi klasik meliputi :
3.7.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variable pengganggu atau residual memiliki distribusi normal atau tidak. Seperti diketahui
bahwa uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk
jumlah sampel kecil Ghozali, 2011:160. Uji normalitas pada penelitian ini dengan menggunakan Kolmogorov-Smirnov K-S. Normalitas data dicari dengan
rumus Kolmogorov-Smirnov dengan bantuan program SPSS Windows Release 20. Dasar pengambilan keputusan berdasarkan probabilitas, jika probabilitas atau
signifikansi lebih besar dari 0,05 maka data dalam penelitian berdistribusi normal.
3.7.2.2 Uji Linearitas
Uji linearitas ini digunakan untuk melihat apakah spesifikasi model yang digunakan sudah benar atau tidak. Apakah fungsi yang digunakan dalam suatu
studi empiris sebaiknya berbentuk linear, kuadrat atau kubik. Dengan uji linearitas akan diperoleh informasi apakah model empiris sebaiknya linear, kuadrat atau
kubik Ghozali, 2011:166. Jika data berbentuk linear, maka penggunaan model regresi pada pengujian hipotesis dapat dipertanggungjawabkan. Akan tetapi jika
tidak linear maka harus digunakan analisis non linear.Linearitas dapat dicari dengan bantuan program SPSS for Windows release 20.0. Dasar pengampilan
keputusan dapat dilihat dari nilai signifikansinya, yaitu jika nilainya lebih besar dari 0,05 dapat disimpulkan bahwa hubungannya bersifat linear.
3.7.2.3 Uji Multikolinieritas
Pengujian ini untuk bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebasindependen. Model Regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independen Ghozali, 2011:105 Multikolonearitas dapat dilihat dengan dua cara, yaitu dengan melihat nilai
tolerance dan VIF Variance Inflation Factor. Nilai cut off yang umunya dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai tolerance
≥ 0,10 atau sama dengan nilai VIF ≤ 10 Ghozali,2011.
3.7.2.4 Uji Heteroskedastisitas
