33
yang digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik non- parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S. Uji K-S dilakukan dengan membuat
hipotesis : H
₀ : Data residual berdistribusi normal Ha : Data residual tidak berdistribusi normal
3.7.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabelvariabel ini tidak ortogonal. Variabel
ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol. Deteksi ada atau tidaknya multikolinearitas di
dalam model regresi dapat dilihat dari besaran VIF Variance Inflation Factor dan tolerance. Regresi bebas dari multikolinearitas jika nilai VIF 10 dan
tolerance value 0,10 namun jika nilai VIF 10 dan tolerance value 0,10 maka terjadi multikolinearitas Ghozali, 2011:105.
3.7.2.3 Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear terdapat korelasi atau kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
periode t-1. Jika terjadi autokorelasi, maka terdapat problem autokorelasi. Menurut Ghozali 2009:99, autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan
sepanjang tahun yang berkaitan satu dengan lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data time series. Pada data cross section, masalah autokorelasi relatif tidak
Universitas Sumatera Utara
34
terjadi. Uji yang digunakan dalam penelitian untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi adalah dengan menggunakan uji Durbin-Watson DW. Kriteria
untuk penilaian terjadinya autokorelasi yaitu: a. Angka D-W pada output Model Summary di bawah -2 berarti ada
autokorelasi positif. b. Angka D-W pada output Model Summary di antara -2 sampai +2 berarti tidak
ada autokorelasi. c. Angka D-W pada output Model Summary di atas +2 berarti ada autokorelasi
negatif.
3.7.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk melihat apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel pengganggu dari satu pengamatan dengan
pengamatan yang lain Ghozali,2009:125. Jika variance dan residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedasitisitas dan jika
berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskesdatisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Alat uji untuk mendeteksi
ada atau tidaknya heteroskedastisitas yaitu dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID.
Deteksi ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah
residual Y prediksi – Y sesungguhnya yang telah distudentized. Dasar analisis :
Universitas Sumatera Utara
35
a. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan
telah terjadi heteroskedastisitas. b. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah
angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
3.8 Analisis Regresi
