Analisis ini memberikan deskripsi mengenai variabel penelitian yang menggambarkan mean, standar deviasi, jumlah jawaban keseluruhan dari
responden serta jumlah jawaban maksimum dan minimum.
2. Uji Kualitas Data
a. Uji Reliabilitas Uji reabilitas digunakan untuk menunjukkan ukuran kestabilan dan konsistensi
dari konsep ukuran instrument atau alat ukur, sehingga nilai yang diukur tidak berubah dalam nilai tertentu. Menurut Nunnaly 1978 dalam Ghozali 2002,
instrumen penelitian dikatakan reliable jika nilai cronbach alpha lebih besar dari 0,6.
b. Uji Validitas Validitas yaitu sejauh mana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam
melakukan fungsi ukurnya Hair, et. Al., 1998. Validitas digunakan untuk mengetahui kesamaan antara data yang dikumpulkan dengan data yang
sesungguhnya terjadi pada proyek yang diteliti, sehingga dapat diperoleh data yang valid. Instrumen dikatakan valid apabila mampu mengukur apa yang
seharusnya diukur dan mampu mengungkap data yang diteliti secara tepat. Berdasarkan keterangan diatas, maka pendekatan yang digunakan untuk
mengukur validitas dalam penelitian ini adalah validitas konstruksi construct validity dengan teknik korelasi product moment.
Universitas SUmatera Utara
Pengujian validitas memiliki kriteria : 1 jika r
hitung
positif dan r
hitung
r
tabel
, maka butir pertanyaan valid. 2 jika r
hitung
negatif atau r
hitung
r
tabel
, maka butir pertanyaan tersebut tidak valid.
3. Uji Asumsi Klasik
Penggunaan analisis regresi dalam statistik harus bebas dari asumsi-asumsi klasik seperti normalitas data, multikolineritas, heteroskedastisitas an auto
korelasi. Uji asumsi klasik dalam penelitian ini hanya terbatas pada uji normalitas, uji multikolineritas dan uji heteroskadastisitas. Uji autokorelasi tidak digunakan
karena autokorelasi sering ditemukan pada data runtut waktu time series sedangkan penelitian ini memiliki dimensi waktu cross section.
1 Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah guna mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal Erlina dan
Mulyani, 2007. Ada dua cara yang dapat digunakan yaitu yang pertama dengan melihat grafik histogram dan normal probability plot. Jika data menyebar
disekitar garis diagonal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas, demikian sebaliknya. Cara yang kedua dengan menggunakan Kolmogorov
Smirnof Test dengan mencari nilai n value. Apabila nilai probabilitas melebihi taraf signifikan yang ditetapkan yaitu 0,05 maka data yang dijadikan dalam
penelitian ini berdisribusi normal. Sebaliknya, jika nilai probabilitas kurang dari 0,05 maka data yang dijadikan dalam penelitian ini tidak berdistribusi normal.
Universitas SUmatera Utara
2 Uji Multikolineritas
Uji ini diperlukan untuk mengetahui ada tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan dengan variabel independen lain dalam satu model. Untuk
mendeteksi terhadap ada tidaknya multikolineritas dapat dilihat pada nilai VIF Variance Inflation Factor dan nilai toleransi. Kedua ukuran ini menunjukkan
setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Pada pengujian ini regresi yang bebas multikolineritas adalah yang
mempunyai nilai VIF kurang dari 10. 3
Uji Heteroskedastisitas Metode ini digunakan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi
ketidaksamaan variabel dari suatu residual satu pengamatan ke pengamatan lain Erlina, 2007. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi
heteroskedastisitas. Uji ini dilakukan dengan mengamati pola tertentu pada grafik scatterplot dengan kriteria :
a jika titik yang ada membentuk suatu pola tertentu, bergelombang, melebar,
kemudian menyempit maka terjadi heteroskedastisitas, b
jika tidak ada pola yang jelas, titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y maka terjadi heteroskedastisitas.
4 Uji Autokorelasi Menurut Erlina dan Mulyani 2007, uji ini bertujuan untuk menguji apakah
dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada perode t dengan kesalahan pada periode t-1 atau sebelumnya.
Universitas SUmatera Utara
4. Pengujian Hipotesis
