Uji Normalitas Uji Multikolinieritas Uji Autokorelasi

3.8.2.1 Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam metode regresi, variabel penggganggu atau residual memiliki distribusi normal Ghozali, 2006 : 111. Normalitas dapat dilihat melalui penyebaran data titik pada sumbu diagonal dan grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Selain itu menurut Ghozali 2006 uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik Kolmogorov-Smirnov KS. Ketentuan- ketentuan dalam uji kolmogorov smirnov adalah sebagai berikut : 1. Nilai Sig. atau signifikansi atau probabilitas 0,05 maka distribusi data tidak normal. 2. Nilai Sig. atau signifikansi atau probabilitas 0,05 berarti distribusi data normal.

3.8.2.2 Uji Multikolinieritas

Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah suatu model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas Ghozali, 2006 : 91. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Jika variabel independen saling korelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogal Ghozali, 2006 : 91. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas dalam model regresi dapat dilihat dari tolerance value atau variance inflation factor VIF dengan ketentuan-ketentuan sebagai berikut : 1. Jika nilai tolerance 0,1 dan nilai VIF 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinieritas antar variabel independen dalam model regresi. Universitas Sumatera Utara 2. Jika nilai tolerance 0,1 dan nilai VIF 10, maka dapat disimpulkan bahwa ada multikolinieritas antar variabel independen dalam model regresi.

3.8.2.3 Uji Autokorelasi

Menurut Ghozali 2006 : 95 “Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam modal regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1sebelumnya”. Autokorelasi terjadi karena adanya waktu observasi penelitian yang berurutan antar satu penelitian dengan penelitian lain. . Cara menguji autokorelasi dapat dilakukan dengan menggunakan Durbin Watson untuk melihat apakah model regresi linear berganda terbebas dari autokorelasi. Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi menurut Ghozali 2006 : 96 yaitu : Hipotesis Nol Keputusan Jika Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 d dl Tidak ada autokorelasi positif No Decision dl ≤ d ≤ du Tidak ada autokorelasi negatif Tolak 4 – dl d 4 Tidak ada autokorelasi negatif No Decision 4 – du ≤ d ≤ 4 – dl Tidak ada autokorelasi, Poisitif atau negatif Tidak di tolak Du d 4 –du

3.8.2.4 Uji Heteroskedastisitas