42
2 Apabila nilai signifikan atau nilai probabilitas 0,05, maka
distribusi data tidak normal.
b. Uji Multikoliniearitas
Uji multikoliniearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan korelasi antara variabel bebas. Jika terjadi
relasi, berarti terjadi masalah multikoliniearitas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebasnya.
Untuk melihat ada atau tidaknya multikoliniearitas dalam model regresi dapat dilihat dari :
1. Nilai tolerence dan lawannya.
2. Variance Inflation Factor VIF
Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Tolerence mengukur
variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi, nilai Tolerence yang rendah
sama dengan nilai VIF yang tinggi karena VIF = 1 tolerence. Nilai cutoff
yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikoliniearitas adalah nilai Tolerence 0,10 atau sama dengan VIF
10 Ghozali, 2005:91.
Cara yang dapat dilakukan untuk menanggulangi jika terjadi multikoliniearitas adalah dengan mengeluarkan salah satu variabel
bebas yang memiliki korelasi yang tinggi dari model regresi dan identifikasi variabel lainnya untuk membantu prediksi.
c. Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antarkesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Model regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi. Masalah autokorelasi umumnya
Universitas Sumatera Utara
43
terjadi pada regresi datanya time series. Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi masalah dalam autokorelasi diantaranya
adalah dengan Uji Durbin Watson pada buku relevan. Namun secara umum dapat diambil patokan sebagai berikut :
1 Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif.
2 Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi.
3 Angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif. Santoso,
2002:219.
d. Uji Heteroskedastisitas
Ghozali 2005:105 menyatakan bahwa “Uji Heteroskedastisitas memiliki tujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi
ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain”. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan
lainnya tetap, maka disebut homokedastisitas, jika berbeda disebut dengan heteroskedastisitas.
Cara yang dilakukan untuk melihat ada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat grafik Scatterplot
antara nilai prediksi variabel dependen dengan residualnya. Jika ada pola seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur maka
terjadi heteroskedastisitas, namun jika tidak ada pola yang jelas serta titik menyebar ke atas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y berarti
tidak terjadi heteroskedastisitas.
2. Koefisien Determinasi R
2
Universitas Sumatera Utara
44
Koefisien determinasi R
2
berfungsi untuk mengukur seberapa jauh kemampuan variasi variabel independen dalam menerangkan variabel
dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Menurut Situmorang, et al. 2012: 154, semakin mendekati nol berarti model tidak
baik atau variasi model dalam menjelaskan amat terbatas, sebaliknya semakin mendekati satu model semakin baik. Nilai yang mendekati satu
berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.
3. Pengujian Hipotesis a. Uji t t-test
Uji ini dilakukan untuk menentukan apakah dua sampel tidak berhubungan memilki nilai rata-rata yang sama atau tidak sama secara
signifikan. Uji ini dilakukan dengan membandingkan t
hitung
dengan t
tabel
ketentuan sebagai berikut : Jika t hitung t tabel, maka
H
A
diterima Jika t hitung t tabel, maka
H
A
ditolak
b. Uji F F-test
Kategori