4.3. Hasil Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik merupakan syarat utama dalam persamaan regresi. Oleh sebab itu ada beberapa pengujian yang harus dilakukan yaitu: 1 Uji
Normalitas; 2 Uji autokorelasi; 3 Uji Heteroskedastisitas. Dalam melakukan analisis regresi perlu diperhatikan apakah ada penyimpangan-penyimpangan atas
asumsi klasik. Jika tidak dipenuhinya asumsi ini kemungkinan besar akan terjadi variabel-variabel penjelas yang tidak efisien masuk dalam persamaan.
Tabel 4.3.Hasil Regresi Utama Pengaruh Kurs Valuta Asing KVA Terhadap Nilai Impor NI
Indonesia periode 20082012
Sumber: Lampiran A.
4.3.1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk apakah dalam model regresi yang digunakam memiliki distribusi normal pada variabel pengganggu atau residual.
Pengujian normalitas dalam penelitian ini menggunakan analisis grafik
scatterplot
yakni dengan melihat normal probabilility plot
P-Plot
yang membandingkan probabiliti kumulatif dengan distribusi normal. Distribusi normal
akan membentuk satu garis diagonal dan ploting data akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang
menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.
Model Summary
b
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Change Statistics Durbin-
Watson R
Square Change
F Change
df1 df2 Sig. F
Change 1
,650
a
,422 ,412
2427,88107 ,422
42,410 1
58 ,000
,254 a. Predictors: Constant, KVA
b. Dependent Variable: NI
Grafik 4.1. Grafik Hasil Uji P-P Probability Plot
Sumber: Lampiran B.
Grafik diatas menunjukan bahwa tingkat signifikan dari variabel-variabel penelitian terdistribusi normal. Hal tersebut terlihat dari sebaran data yang rapat di
sekitargaris diagonal. Kesimpulanya data terdistribusi normal.
4.3.2. Uji multikolinearitas
Multikoliniearitas adalah adanya satu hubugan linier yang sempurna mendekati sempurna antara beberapa atau semua variabel bebas.
1
Pentingnya melakukan uji ini adalah agar variabel yang akan diteliti terbebas dari masalah
tingkat kepercayaan pada koefisien uji t, sehingga kesalahan dapat terhindarkan. Multikolinearitas dalam pengujian ini, dilihat dari nilai
tolerance
dan lawannya yaitu
Variance Inflation Factor
VIF.
1
Mudrajad Kuncoro, 2007, Metode Kuantitatif: Teori dan Aplikasi untuk Bisnis dan Ekonomi,
Penerbit UPP STIM YKPN, Yogyakarta, Hal. 98.
Tabel 4.4. Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Correlations
Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta
Zero- order
Partial Part Tolerance
VIF 1
Constant 38169,714 4003,102 9,535 ,000
KVA -2,607
,400 -,650
-6,512 ,000 -,650
-,650 -,650 1,000
1,000
a. Dependent Variable: NI
Sumber: Lampiran C.
Tabel diatas menunjukan nilai
Variance Inflation Factor
VIF sebesar 1,000 dan tolerance sebesar 1,000. Karena VIF10 dan toleransi 0,1,
kesimpulanya adalah tidak terjadi multikolinearitas.
4.3.3. Uji Heteroskedastisitas
Kategori