normal atau tidak Ghozali, 2011. Untuk menguji normalitas, penelitian ini menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Kriteria penilaian uji ini
adalah, jika signifikansi hasil perhitungan data sig 5, maka data berdistribusi normal dan jika signifikansi hasil perhitungan data Sig
5, maka data tidak berdistribusi normal.
b. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pada periode t dengan periode t-1
sebelumnya penganggu pada periode t dengan kesalahan penganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi maka dinamakan
ada masalah autokorelasi Ghozali, 2011. Untuk menguji ada atau tidaknya gejala autokorelasi maka dapat dideteksi dengan uji Durbin-
Watson DW test. Berikut ini adalah tabel autokorelasi Durbin-Watson: Tabel 1. Tabel Pengambilan Keputusan Uji Autokorelasi
Nilai Statistik d Hasil Hasil
0 d dl Ada autokorelasi
dl d du Tidak ada keputusan
du d 4-du Tidak ada autokorelasi
4-du d 4-dl Tidak Ada Keputusan
4-dl d 4 Ada autokorelasi
Sumber: Ghozali, 2011
c. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen
Ghozali, 2011. Jika ada korelasi yang tinggi antar variabel independen
tersebut, maka hubungan antara variabel dependen dan independen menjadi terganggu. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi
Multikoliniearitas. Multikolinearitas dapat dilihat dari nilai tolerance dan VIF Variance Inflation Factor. Nilai yang biasa dipakai untuk
menunjukkan adanya masalah multikoliniearitas adalah tolerance ≤
0,10 dan nil ai VIF ≥10. Ghozali, 2011.
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain Ghozali, 2011. Pengujian dilakukan dengan uji Glejser yaitu dengan meregres variabel
independen terhadap absolute residual. Jika variabel independen signifikan secara statistik memengaruhi variabel dependen, maka ada
indikasi terjadi heteroskedastisitas. Kriteria yang biasa digunakan untuk menyatakan apakah terjadi heteroskedastisiatas atau tidak diantara data
pengamatan dapat dijelaskan dengan menggunakan koefisien signifikansi. Koefisien signifikansi harus dibandingkan dengan tingkat
signifikansi yang ditetapkan sebelumnya α= 5. Apabila koefisien
signifikansi nilai probabilitas lebih besar dari tingkat signifikansi yang ditetapkan, maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas
