multikolinearitas, dan uji heteroskedastisitas.
4.7.2.1. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui ada atau tidaknya korelasi antar variabel pengganggu ei pada periode tertentu dengan variabel pengganggu
periode sebelumnya eit-1. Cara menguji autokorelasi adalah dengan melihat nilai Durbin Watson. Model regresi linier berganda terbebas dari autokorelasi
apabila nilai Durbin Watson berada di bawah angka 2.
4.7.2.2. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel dependen dan variabel independen keduanya mempunyai distribusi
normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah apabila memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat
penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya.
4.7.2.3. Uji Multikolinearitas
Uji multikolineritas adalah uji yang digunakan untuk mengetahui apakah antara variabel independen yang terdapat dalam model memiliki hubungan yang
sempurna. Deteksi terhadap ada atau tidaknya multikolinearitas adalah dengan menganalisis matriks korelasi variabel-variabel bebas, atau dapat juga dengan
melihat pada nilai tolerance serta nilai variance inflance factor VIF.
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan matriks korelasi antar variabel-variabel bebas menunjukkan koefesien variabel yang paling rendah, merupakan korelasi tertinggi. Indikasi
adanya multikolinearitas jika terjadi korelasi antar variabel bebas yang cukup tinggi, umumnya di atas 0,90 Ghozali, 2001.
4.7.2.4. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas adalah uji yang digunakan untuk mengetahui apakah terjadi penyimpangan model karena varian gangguan berbeda antara satu
observasi dengan observasi yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain adalah tetap, maka disebut homokedastistas atau tidak terjadi
heteroskedastistas Ghozali, 2001. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilihat dari Grafik Plot antara nilai prediksi variabel
terikat ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu
pada Grafik Scatterplot antara SRESID dan ZPRED di mana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi – Y
sesungguhnya yang telah di studentized. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tetentu yang teratur bergelombang, melebar,
kemudian menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah
angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastistas. Untuk membantu proses analisis data dan regresi ekonometrika pada penelitian ini dipergunakan
piranti lunak SPSS.
Universitas Sumatera Utara
4.8. Definisi Operasional Variabel
Kategori