48
1. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan untuk melihat yang diestimasi telah memenuhi asumsi klasik dari regresi berganda atau belum, sehingga nilai
koefisien regresinya mendeteksi nilai sebenarnya. Jika model yang digunakan memenuhi syarat tersebut, berarti tidak ada masalahnya dalam menggunakan
metode regresi berganda. untuk memperoleh model yang baik, model harus terbebas dari
masalah-masalah dalam regresi yaitu
multikolinearitas, heterokedastisitas, dan autokorelasi. Gujarati, 2006: 183.
a. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi variabel terikat dan variabel bebasnya mempunyai model regresi yang
baik. Model regresi yang baik adalah jika distribusi data normal atau mendekati normal. Pengujian dilakukan dengan menggunakan Uji Jargue-Bera Test atau J-B
test. Langkah-langkah pengujian sebagai berikut:
Hipotesis Ho: residual berdistribusi tidak normal
Ha: residual berdistribusi normal Pengambilan keputusan dilakukan dengan kriteria:
• Bila probabilitas obsR
2
0.05 maka signifikan, Ho ditolak distribusi data normal
• Bila probabilitas obsR
2
0.05 maka tidak signifikan Ha ditolak distribusi data tidak normal
49
b. Uji Linieritas
Uji yang sangat populer untuk menguji masalah linieritas adalah uji yang dikembangkan oleh J.B Ramsey tahun 1969 untuk lebih dikenal dengan nama
Ramsey RESET test. Uji ini biasanya didesain untuk menguji apakah suatu
variabel penjelas cocok atau tidak dimasukan dalam suatu model estimasi. Akan tetapi menurut Kennedy 1996 uji yang dikembangkan oleh J.B Ramsey ini
digunakan untuk menguji apakah bentuk fungsi suatu model estimasi linier atau tidak linier.
Langkah-langkah pengujian sebagai berikut: Hipotesis
Ho: model tidak linier Ha: model linier
Pengambilan keputusan dilakukan dengan kriteria: •
Bila probabilitas obsR
2
0.05 maka signifikan, Ho ditolak model linier •
Bila probabilitas obsR
2
0.05 maka tidak signifikan Ha ditolak model tidak linier.
c. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya hubungan linier yang sempurna antara semua variabel bebas.
Jika terjadi hubungan linear yang sempurna maka terdapat problem multikolinearitas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi hubungan
yang linear diantara variabel bebasnya.
50 Menurut Montgomery dan Hinies dalam blog Dicky Rahardiyantoro
2006 dijelaskan bahwa multikolinearitas data mengakibatkan koefisien regresi yang dihasilkan oleh analisis regresi berganda menjadi sangat lemah atau tidak
dapat memberikan hasil analisis yang mewakili sifat atau pengaruh dari variable bebas yang bersangkutan. Dalam banyak masalah multikolinearitas dapat
menyebabkan uji t menjadi tidak siginifikan. Pengujian dilakukan dengan menggunakan matriks korelasi Corelation
Matrix .
Dengan langkah pengujian sebagai berikut: Hipotesis:
Ho: tidak bersifat Multikolinearitas Ha: bersifat Multikolinearitas
Pengambilan keputusan dilakukan dengan kriteria: •
Bila hubungan antara X
1
dan X
2
0.8 → Ho ditolak, model bersifat multikolinearitas
• Bila hubungan antara X
1
dan X
2
0.8 → Ho diterima, model tidak bersifat multikolinieritas
d. Uji Heteroskedastisitas
Kategori