autokorelasi, dan bebas heteroskedastisitas. Jika asumsi klasik tidak dipenuhi maka variabel-variabel yang menjelaskan menjadi tidak efisien Gujarati, 2000.
1. Uji Normalitas Data
Ghozali 2005 mengatakan bahwa sebelum pengujian multivariate dilakukan maka pengujian asumsi normalitas data perlu dilakukan. Model regresi
yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Deteksi adanya normalitas melalui One-Sample Kolmogorov Smirnov Test. Data yang
berdistribusi normal akan ditandai dengan Asymp. Sig 2-tailed 0,05. Hipotesis yang diajukan:
Ho : Data variabel berdistribusi normal.
H
1
: Data variabel tidak berdistribusi normal
Kriteria Pengambilan Keputusan: Jika probabilitas 0,05, maka Ho diterima.
Jika probabilitas 0,05, maka Ho ditolak.
2. Uji Multikolinieritas
Ghozali 2005 mengatakan bahwa apabila pada model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independen maka hal tersebut dinamakan terdapat
masalah multikolinieritas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Deteksi multikolinieritas menggunakan
besaran VIF Variance Inflation Factor dan Tolerance nilai toleransi. Catatan: Tolerance = 1 VIF atau bisa juga VIF = 1 Tolerance
Hipotesis yang diajukan: Ho :
Data variabel independen bebas multikolinieritas. H
1
: Data variabel independen terdapat multikolinieritas.
Kriteria Pengambilan Keputusan: Jika nilai VIF 10 atau angka Tolerance 0,1 maka Ho diterima.
Jika nilai VIF 10 atau angka Tolerance 0,1 maka Ho ditolak.
3. Uji Autokorelasi
Ghozali 2005 mengatakan apabila suatu model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada
periode t-1 sebelumnya, maka terjadi autokorelasi. Model regresi yang baik adalah bebas autokorelasi. Deteksi autokorelasi melalui Durbin Watson Test
dengan menentukan nilai Durbin Watson, kemudian ditentukan nilai batas atas du dan batas bawah d
L
. Hipotesis yang diajukan:
Ho : Model regresi tidak ada autokorelasi.
H
1
: Model regresi terdapat autokorelasi.
Kriteria Pengambilan Keputusan: 1. dw d
L
maka Ho ditolak, ada autokorelasi positif. 2. du dw d
L
adalah daerah tanpa keputusan, tidak menghasilkan kesimpulan. 3. du dw 2 dan 2 dw 4-du Ho diterima, tidak ada autokorelasi.
4. 4-du dw 4-d
L
adalah daerah tanpa keputusan, tidak menghasilkan kesimpulan.
5. dw 4-d
L
maka Ho ditolak, berarti ada autokorelasi negatif.
Tabel 3 Deteksi Autokorelasi dengan Nilai Durbin-Watson
MODEL JENSEN
k = 2 du = 1.023
dL = 2.977 sumber: tabel Durbin-Watson
4. Uji Heteroskedastisitas
