3.4.1.2 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel variabel independen. Jika variabel-variabel saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal.
Variabel ortogonal adalah variabel bebas yang nilai korelasi antar sesama variabel bebas adalah nol Ghozali, 2013. Multikolinearitas dapat juga dilihat dari
tolerance value dan Variance Inflation Factor VIF. Batas tolerance value adalah 0,10 dan VIF adalah 10.
Dasar pengambilan keputusan untuk mengetahui ada tidaknya multikolinearitas adalah sebagai berikut:
1. Jika nilai tolerance ≥ 0,10 dan nilai VIF ≤ 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas.
2. Jika nilai tolerance ≤ 0,10 dan nilai VIF ≥ 10, maka dapat disimpulkan bahwa terjadi multikolinearitas.
3.4.2.3 Uji Heteroskedastisita s
Menurut Ghozali 2013 uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda
disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang terjadi homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisias. Ghozali 2001 dalam Ayu
I 2012 menyatakan bahwa untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas yaitu dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel
terikat ZPRED dengan residualnya SRESID, yaitu dengan deteksi ada tidaknya pola tertentu pada grafik scaterplot antara SRESID dan ZPRED. Kemudian uji
heterokedastisitas juga dapat dilakukan dengan melakukan uji Spearmans rho. Uji ini dilakukan dengan membuat persamaan regresi nilai absolut residual
terhadap variabel independen. Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas.
3.4.1.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan dengan tujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pada periode t-1 yang merupakan periode sebelumnya Ghozali, 2013. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model
regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokolerasi. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi dapat dilakukan melalui Run Test.
Run Test digunakan untuk melihat apakah data residual terjadi secara random atau tidak sistematis Ghozali, 2013. Jika antar residual tidak terdapat hubungan
korelasi maka dikatakan bahwa residual adalah acak atau random.
3.4.2 Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi berganda. Analisis persamaan regresi berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh dari
beberapa variabel bebas terhadap satu variabel terikat, Ayu I 2012. Analisis regresi berganda dihasilkan dengan cara memasukkan input data variabel ke
fungsi regresi. Persamaan regresi berganda yang digunakan dapat dinyatakan sebagai berikut:
Kategori