3.6.2.1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual mempunyai distribusi normal Imam Ghozali,
2011:147. Dalam penelitian ini uji normalitas menggunakan grafik histogram, jika berdistribusi normal akan membentuk garis diagonal lurus ditengah dan data
berdistribusi tidak normal, maka garis akan melenceng kekanan dan kekiri. Uji ini juga menggunakan Kolmogrov-Sminov, apabila nilai probabilitas lebih dari 0,05
berarti data residual berdistribusi normal, sedangkan probabilitas kurang dari 0,05 berarti data residual tidak berdistribusi normal.
3.6.2.2. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model
regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau yang tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas pada
penelitian ini menggunakan uji glejser dan dengan melihat grafik scatterplot antara nilai prediksi variabel dependen ZPRED dengan residualnya SRESID.
Apabila ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang
teratur bergelombang,
melebar kemudian
menyempit, maka
mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak terdapat pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka
tidak terjadi heteroskedastisitas.
3.6.2.3. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan menguji apakah dalam regresi ditemukan adanya korelasi antarvariabel bebas independen. Model regresi yang baik
seharusnya tidak mengandung korelasi dai antara variabel-variabel independen. Pendeteksian keberadaan multikolinearitas dapat dilihat dari nilai tolerance dan
lawannya Variance Inflation Factor VIF. Kedua ukuran ini menunjukan variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Apabila
nilainya tolerance di atas 10 persen dan VIF di bawah 10 persen, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi bebas dari multikolinearitas.
3.6.2.4. Uji Autokolerasi
Kategori