4.6. Pengujian Data 4.6.1. Uji Asumsi Klasik
Sebelum dilakukan pengujian hipotesis, maka data yang di peroleh dalam penelitian ini akan diuji terlebih dahulu untuk memenuhi asumsi dasar, dan pengujian
yang dilakukan dengan menggunakan Uji Asumsi Klasik. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah model estimasi telah memenuhi kiteria ekometrik, dalam
arti tidak terjadi penyimpangan yang cukup serius dari asumsi-asumsi yang diperlukan dalam metode OLS Ananta, 1987. Uji Asumsi Klasik meliputi :
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal ataukah
tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk menguji apakah distribusi data normal atau tidak dapat dilakukan
dengan analisis grafik. Salah satu cara mudah untuk melihat normalitas adalah melihat histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang
mendekati distribusi normal. Namun demikian dengan hanya melihat histogram hal ini bisa menyesatkan khususnya untuk jumlah sampel yang kecil. Metode yang lebih
handal adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari
distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan floting data akan dibandingkan dengan garis diagonal. Pengujian normalitas data
dalam penelitian ini dengan melihat melalui sebaran plot pada Graph P-P Plot berbentuk linier dan tertumpu disekitar garis diagonal P-P Plot Ghozali, 2005.
b. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas
bertujuan untuk menguji apakah model regresi
ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Jika variabel bebas
saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Varibel ortogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi antar sesama variabel bebas sama dengan
nol. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolonieritas di dalam model regresi adalah sbb:
Nilai R² yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel bebas banyak yang tidak signifikan
mempengaruhi variabel terikat. Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel bebas. Jika antar variabel bebas ada
korelasi yang cukup tinggi umumnya di atas 0,90, maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolonieritas. Tidak adanya korelasi yang tinggi antar variabel
bebas tidak berarti bebas dari multikolonieritas. Multikolonieritas dapat disebabkan karena adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel bebas.
Multikolonieritas dapat juga dilihat dari nilai tolerance dan lawannya variance inflation factor VIF. Deteksi terhadap ada tidaknya multikolinearitas yaitu dengan
menganalisis nilai tolerance serta VIF 1.0 dan nilai tolerance 1.0 Ghozali, 2005.
c. Uji Autokorelasi
