46
3.8.1.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel independen. Jika
terjadi korelasi, berarti terjadi masalah multikolinieritas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel
independen. Untuk melihat ada atau tidaknya multikolinieritas dalam model regresi dilihat dari nilai tolerance dan lawannya Variance
Inflation Factor VIF. Batasan yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya mutikolineritas adalah nilai Tolerence 0,10 atau
VIF 10 Ghozali, 2006.
3.8.1.3 Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas merupakan suatu situasi dimana dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Erlina menyatakan bahwa “jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap,
maka disebut homoskedastisitas. Sebaliknya jika varians berbeda, maka disebut heteskedastisitas”. Ada tidaknya heteroskedastisitas dapat
dilakukan dengan melihat scatterplot antar nilai prediksi variabel independen dengan nilai residualnya. Dasar analisis yang dapat
digunakan untuk menentukan heteroskedastisitas, antara lain: a. jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola
tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian
Universitas Sumatera Utara
47
menyempit, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas,
b. jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi
heteroskedastisitas.
Ghozali, 2005:105
3.8.1.4 Uji Autokolerasi
Uji autokolerasi bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada
periode t dengan kesalahan pada periode t-1 atau sebelumnya. Autokolerasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu
berkaitan satu sama lain. Masalah timbul karena residual atau kesalahan pengganggu tidak bebas dari observasi ke observasi lainnya.
Hal ini paling sering ditemukan pada data runtut waktu atau time series karena gangguan pada seorang individukelompok cenderung
mempengaruhi gangguan pada individukelompok yang sama pada periode berikutnya. Model regresi yang baik adalah model regresi yang
bebas dari autokolerasi. Untuk menguji ada tidaknya gejala autokorelasi maka dapat dideteksi dengan uji Durbin-Waston DW
test. Mengacu kepada pendapat Sunyoto 2009:91, Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut:
a. angka D-W dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif, b. angka D-W diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi,
c. angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
Universitas Sumatera Utara
48
3.8.2 Pengujian Hipotesis
Adapun pengujian terhadap hipotesis yang diajukan dilakukan dengan cara sebagai berikut:
3.8.2.1 Uji koefisien determinasi R
2
Uji koefisien determinasi digunakan untuk mengukur proporsi atau persentase sumbangan variabel independen yang diteliti terhadap
variasi naik turunnya variabel dependen atau dengan kata lain untuk menguji goodness-fit dari model regresi. Nilai R
2
koefisien determinasi berkisar antara 0 sampai 1 0
≤ R
2
≤ 1. Nilai R
2
dikatakan baik jika di atas 0,5 karena nilai R
2
berkisar antara 0 sampai 1. Nilai R
2
sama dengan nol R
2
=0 menunjukkan tidak adanya pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen. Bila R
2
semakin besar mendekati 1 menunjukkan semakin kuat pengaruh variabel independen
terhadap variabel dependen dan bila R
2
semakin kecil mendekati nol menunjukkan semakin kecil pengaruh variabel independen terhadap
variabel dependen.
3.8.2.2 Uji signifikansi simultan F- test
Uji F dilakukan untuk mengetahui adanya pengaruh secara bersama-sama variabel independen terhadap variabel dependen. Tingkat
signifikansi yang digunakan adalah sebesar 5, dengan derajat kebebasan df = n-k-1, dimana n adalah jumlah observasi dan k
adalah jumlah variabel.
Universitas Sumatera Utara
Kategori