Pengujian Asumsi Klasik Metode Analisis Data

G. Metode Analisis Data

Keseluruhan data yang telah terkumpul selanjutnya dianalisis untuk dapat memberikan jawaban dari masalah yang dibahas dalam penelitian ini. Dalam menganalisis data, peneliti menggunakan program SPSS. Adapun metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Pengujian Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik terdiri dari empat buah uji yaitu uji normalitas, heterokedasitas, autokorelasi dan multikolinearitas. Akan tetapi, penulis hanya menggunakan tiga buah uji dikarenakan variabel penelitian yang hanya berjumlah dua yang terdiri dari satu buah variabel dependen dan satu buah variabel independen. a. Uji Normalitas Menurut Erlina dan Mulyani 2007:103, “Tujuan uji normalitas adalah ingin mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.” Cara yang dapat digunakan untuk menguji apakah variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal adalah dengan melakukan uji Kolmogrov-Smirnov terhadap model yang diuji. Kriteria pengambilan keputusan adalah apabila nilai signifikansi atau probabilitas lebih besar dari 0,05 maka residual memiliki distribusi Universitas Sumatera Utara normal dan apabila nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka residual tidak memiliki distribusi normal. Dasar pengambilan keputusan dalam uji normalitas menurut Ghozali 2005:110 sebagai berikut: 1 Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. 2 Jika data menyebar jauh dari diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. b. Uji Heterokedasitas Menurut Ghozali 2005:111, “Uji heterokedasitas bertujuan untuk melihat apakah di dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel pengganggu dari satu pengamatan dengan pengamatan yang lain.” Suatu model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedasitas. Dasar analisis untuk menentukan ada atau tidaknya heterokedasitas menurut Ghozali 2005:110, yaitu: 1 Jika ada pola tertentu, sperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian menyempit, maka mengindikasikan tel terjadi heterokedasitas. 2 Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedasitas. Universitas Sumatera Utara c. Uji Autokorelasi Menurut Ghozali 2005:95 uji autokorelasi menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Cara yang dapat dilakukan untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi adalah dengan melakukan pengujian Durbin Watson DW. Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi dilihat dalam tabel 3. 2: Tabel 3.2 Kriteria Pengambilan Keputusan Uji Durbin Watson Hipotesis Nol Keputusan Jika Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0ddl Tidak ada autokorelasi positif No decision dl ≤d≤du Tidak ada korelasi negatif Tolak 4-dld4 Tidak ada korelasi negatif No decision 4-du ≤d≤4-dl Tidak ada korelasi positif atau negatif Tidak ditolak dud4-du Sumber: Ghozali, 2005:96

2. Analisis Regresi