52
2. Pengujian Data a.
Pengujian Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Kalau nilai
residual tidak mengikuti distribusi normal, uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil Ghozali, 2005:110. Menurut Ghozali 2005:110, ”cara
untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak ada dua, yaitu analisis statistik dan analisis grafik. Normalitas dapat dideteksi dengan melihat
penyebaran data titik pada sumbu diagonal dan grafik dengan melihat histogram dari residualnya”. Dasar pengambilan keputusannya adalah:
1 jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola berdistribusi
normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas, 2 jika data menyebar jauh dari diagonal dan tidak mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan data berdistribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
”Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik Kolmogorov-Smirnov K-S”, yang dijelaskan oleh
Ghozali 2005:115. Uji K-S dibuat dengan membuat hipotesis: Ho : Data residual berdistribusi normal
Ha : Data residual tidak berdistribusi normal
Universitas Sumatera Utara
53 Bila signifikansi 0,05 dengan
α = 5 berarti distribusi data normal dan Ho diterima, sebaliknya bila nilai signifikan 0,05 berarti distribusi data tidak
normal dan Ha diterima.
2. Uji Autokorelasi
Masalah autokorelasi akan muncul bila data yang dipakai adalah data runtut waktu timeseries. Uji ini bertujuan untuk menguji apakah pada suatu
model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode satu dengan periode sebelumnya. Model regresi yang baik tidak terdapat autokorelasi.
Cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi masalah autokorelasi adalah dengan menggunakan nilai uji Durbin Watson dengan ketentuan dari Santoso
2002:218 sebagai berikut: a. angka D-W dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif,
b. angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi, c. angka D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
3. Uji Heterokedastisitas