b. Uji Normalitas
Uji normalitas ini bertujuan untuk mengetahui setelah perlakuan akan berdistribusi normal atau tidak Sudjana,2006. Distribusi normal akan
membentuk suatu garis lurus diagonal dan ploting data akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data adalah normal maka garis yang
menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. Untuk uji normalitas data dengan Saphiro Test melalui tampilan output SPSS.
c. 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 variable bebas. Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi
digunakan matrik korelasi variable-variabel bebas, dan melihat nilai tolerance dan Variance Inflation Factor VIF dengan perhitungan bantuan program SPSS for
Windows. Jika dari matrik korelasi antar variable bebas ada korelasi yang cukup tinggi umumnya di atas 0,90, maka hal ini merupakan indikasi adanya problem
multikolinearitas, dan sebaliknya. Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya problem multikolinearitas adalah nilai Tolerance 0,10 atau
sama dengan nilai VIF 10 Ghozali, 2006.
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji asumsi heterokedastisitas untuk menguji dalam sebuah model regresi apakah terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan ke
pengamatan lain. Jika varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas. Dan jika varians berbeda, disebut
Universitas Sumatera Utara
heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas Singgih, 2002.
Untuk mendeteksi adanya heterokedastisitas dapat diketahui dengan melihat grafik Plot antara nilai prediksi variabel terikat dependen yaitu ZPRED
dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot atara
SREDIS dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang tidak diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi – Y sesungguhnya yang telah di-studentized.
Dengan menggunakan dasar analisis sebagai berikut: 1 jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang,
melabar kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heterokedastisitas, 2 jika tidak ada yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas
dan di bawah angka 0 nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas Ghozali, 2006.
e. Statistik Deskriptif
Kategori