62
3.9.1 Analisis Statistik Deskriptif
Menurut Sugiyono 2007 dalam Sudarmanto 2013 Statistik deskriptif berfungsi untuk mendiskripsikan atau member gambaran terhadap objek yang
diteliti melalui data sampel atau populasi sebagaimana adanya, tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku umum. Analisis
statistic deskriptif meliputi jumlah, sampel, nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata mean, dan standar deviasi dari semua variabel
3.9.2 Uji Asumsi Klasik
Karena data yang digunakan adalah data sekunder maka untuk menentukan ketepatan model perlu dilakukan pengujian atas beberapa asumsi klasik yang
digunakan yang secara rinci dapat dijelaskan sebagai berikut:
3.9.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan variabel independen keduanya
mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Untuk
menguji apakah distribusi data normal ataukah tidak, maka dapat dilakukan dengan analisis grafik dan uji statistik.
1. Analisis Grafik
Cara yang digunakan untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data
Universitas Sumatera Utara
63
observasi dengan distribusi yang mendekati normal. Namun dengan hanya melihat grafik histogram, hal ini dapat menyesatkan, khususnya
untuk jumlah sampel kecil. Metode lain yang dapat digunakan adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi
kumulatif dari distribusi normal. Dasar pengambilan keputusan dari analisis normal probability plot adalah sebagai berikut:
a. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. b.
Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi
normalitas. 2.
Analisis Statistik Uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan karena secara
visual kelihatan normal namun secara statistik bisa sebaliknya. Oleh sebab itu dianjurkan disamping uji grafik dilengkapi dengan uji statistik
melalui Kolmogorov-Smirnov test K-S. Uji K-S dilakukan dengan membuat hipotesis:
Ho = Data residual berdistribusi normal Ha = Data residual tidak berdistribusi normal
Dasar pengambilan keputusan dalam uji K-S adalah sebagai berikut: 1. Apabila probabilitas nilai Z uji K-S signifikan secara statistik mak Ho
ditolak, yang berarti data terdistribusi tidak normal.
Universitas Sumatera Utara
64
2. Apabila probabilitas nilai Z uji K-S tidak signifikan secara statistik maka Ho diterima, yang berarti data terdistribusi normal.
3.9.2.2 Uji Multikolinearitas
Kategori