Pengujian Persyaratan Analisis Analisis Data
45
distribusi dengan titik data yang menyebar disekitar garis diagonal dan penyebaran titik-titik data searah mengikuti garis diagonal.
Hasil perhitungan uji normalitas dapat dilihat pada lampiran 6. Dari hasil uji normalitas tersebut dapat dilihat bahwa distribusi data
menyebar disekitar garis diagonal dan penyebaran titik-titik data searah mengikuti garis diagonal, maka dengan demikian model regresi
memenuhi persyaratan asumsi klasik tentang normalitas. b. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas ini dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antar variabel independen. Analisis regresi yang baik tidak
mengandung multikolinearitas. Uji multikolinearitas ini dilakukan dengan mendeteksi nilai VIF Variance Inflation Factor tidak lebih
dari 10 dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1 maka model regresi dinyatakan bebas dari multikolinearitas.
Dari hasil perhitungan uji multikolinearitas pada lampiran 5 dapat dilihat bahwa nilai VIF Variance Inflation Factor adalah 1.073 dan
nilai Tolerance adalah 0.932. Jadi, tidak terdapat multikolineraitas antar variabel independennya dan model regresi memenuhi persyaratan
asumsi klasik tentang multikolinearitas. c. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual suatu
pengamatan ke pengamatan lain. Model regresi yang baik tidak terjadi PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
46
heteroskedastisitas. Uji ini menggunakan metode diagram berserak atau scatterplot. Hasil pengujiannya dapat dilihat pada lampiran 7.
Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas menggunakan metode diagram berserak atau scatterplot dapat diketahui bahwa tidak terjadi
heteroskedastisitas karena penyebaran titik-titik data tidak berpola, titik-titik data menyebar di atas dan dibawah atau di sekitar angka 0,
titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau dibawah saja, penyebaran titik-titik data tidak membentuk pola bergelombang
melebar kemudian menyempit dan melebar kembali. d. Uji Autokorelasi
Pengujian autokorelasi dilakukan untuk mengetahui korelasi antara variabel itu sendiri pada pengamatan yang berbeda waktu dan individu.
Model regresi linier yang baik tidak terjadi autokorelasi. Hasil perhitungan uji autikorelasi dapat dilihat pada lampiran 5.
Dari hasil perhitungan tersebut diperoleh nilai uji Durbin Watson sebesar 1.818. Nilai tersebut ada pada rentang 1.65DW2.35 maka
dapat diputuskan tidak terjadi autokorelasi, atau model regresi memenuhi persyaratan asumsi klasik tentang autokorelasi.