34
3.6 Pengujian Asumsi klasik
Metode analisis data dalam penelitian ini menggunakan analisis statistik dengan menggunakan software SPSS 16. Tahap awal yang dilakukan sebelum
melakukan pengujian hipotesis yaitu uji asumsi klasik. Pengujian asumsi klasik yang dilakukan terdiri dari uji normalitas, uji multikolinieritas, uji
heteroskedastisitas dan uji autokorelasi. Untuk pengujian hipotesis, dilakukan analisis uji t dan uji F.Penggunaan analisis regresi dalam statistik harus bebas dari
asumsi asumsi klasik. Adapun pengujian asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini adalah, uji normalitas, uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas
dan uji autokorelasi.
3.6.1 Uji normalitas
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel independen dan variabel dependen berdistribusi normal
atau tidak. Model regresi yang baik hendaknya berdistribusi normal atau mendekati normal.
3.6.2 Uji multikolinieritas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk meneliti apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variabel independen.
Jika terjadi korelasi, berarti terjadi masalah multikolinieritas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel
independen. Untuk melihat ada atau tidaknya multikolinieritas dalam model regrasi dilihat dari nilai tolerance dan lawannya Variance Inflation
Factor VIF.
Universitas Sumatera Utara
35
3.6.3 Uji heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas merupakan situasi dimana dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Adanya heteroskedastisitas dapat dilihat dari grafik Scatterplot antara nilai prediksi variabel dependen yaitu ZPRED dengan
residualnya SRESID. Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur, maka terjadi heteroskedastisitas.
Sebaliknya jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik yang menyebar maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Tindakan perbaikan yang dapat
dilakukan jika terjadi heteroskedastisitas, yaitu: 1.
Transfomasi dalam bentuk model regresi dengan membagi model regresi dengan salah satu variabel independen yang
digunakan dalam model tersebut. 2.
Tranformasi logaritma
3.6.4 Uji autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t
dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk
menguji ada atau tidaknya autokorelasi dilakukan dengan uji Durbin- Watson
DW test. Uji autokorelasi dengan Durbin-Watson DW test hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat satu dan mensyaratkan adanya
intercept konstanta dalam model regresi dan tidak ada variabel lagi
Universitas Sumatera Utara
36
diantara variabel independen. Pengambilan keputusan ada atau tidaknya autokorelasi, yaitu:
Tabel 3.4 Uji
Durbin-Watson DW-Test Hipotesis Nol
Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif
Tolak 0 d dl
Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada keputusan dl d du
Tidak ada korelasi negatif Tolak
4 - dl d 4 Tidak ada korelasi negatif
Tidak ada keputusan 4 - du d 4
– dl
Tidak ada autokorelasi positif atau negatif
Tidak ditolak du d 4
– du
3.7 Pengujian Hipotesis Penelitian
Kategori