Tabel 3.5 Kategori variabel penelitian
Interval Persen Kriteria
84 Skor ≤ 100 Sangat Baik
68 Skor ≤ 84 Baik
52 Skor ≤ 68 Cukup
36 Skor ≤52 Tidak baik
≤ 36 Sangat tidak baik
Sumber: Data yang diolah, 2013
3.6.2 Uji Asumsi Klasik
Uji Asumsi Klasik dilakukan untuk mengetahui apakah model regresi yang dibuat dapat digunakan sebagai alat prediksi yang baik. Uji asumsi klasik yang
akan dilakukan adalah uji normalitas, uji multikolineritas, dan uji heteroskedastisitas.
3.6.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah model regresi memiliki distribusi normal atau tidak Ghozali, 20011:160. Model regresi yang baik adalah
model regresi yang memiliki distribusi normal atau mendekati normal, sehingga layak dilakukan pengujian secara statistik. Cara untuk mendeteksi apakah residual
berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan uji statistik. Uji statistik yaitu dengan Kolmogorov-Smirnov test, jika nilai sig 2-tailed lebih besar daripada 5
, maka data berdistribusi normal Ghozali, 20011:160. Dasar pengambilan
keputusan dapat dilakukan berdasarkan probabilitas Asymtotic Significance,
yaitu:
1 Jika probabilitas 0,05 maka distribusi dari populasi adalah normal. 2 Jika probabilitas 0,05 maka populasi tidak berdistribusi secara normal.
3.6.2.2 Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel bebas independen. Model yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas Ghozali, 2011:105. Deteksi terhadap ada tidaknya multikolinearitas yaitu dengan melihat pada nilai
tolerance serta nilai Variance Inflation Factor VIF. Jika nilai VIF tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak kurang dari 0.1, maka dapat dikatakan terbebas dari
multikolinearitas.
3.6.2.3 Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas, dan jika berbeda disebut
heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas. Dasar analisis uji heteroskedastisitas ini Ghozali, 2011:139:
1. Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang ada membentuk pola teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka
mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.
2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
3.6.3 Pengujian Hipotesis
