60
1. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas Data
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Ada dua
cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Uji normalitas ini dengan
melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal, grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi mengikuti asumsi normalitas, sedangkan jika data
menyebar jauh dari diagonal danatau tidak mengikuti arah garis diagonal, grafik histogramnya tidak menunjukkan pola distribusi
normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas Ghozali, 2009:147.
b. Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model
regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Multikolonieritas dapat dilihat dari nilai tolerance dan
lawannya variance inflation factor VIF. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh
variabel independen lainnya. Nilai cut off yang umum dipakai untuk
61 menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai Tolerance 0,10
atau sama dengan nilai VIF 10 Ghozali, 2009.
c.
Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika
berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang Homoskedastisitas atau tidak terjadi Heteroskedastisitas Ghozali,
2009.
d. Uji Autokorelasi
Menurut Santoso 2002, bertujuan untuk menguji apakah sebuah regresi linear ada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t
dan kesalahan penganggu pada periode t-1. Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah
yang bebas dari problem tersebut. Salah satu cara yang digunakan untuk mendeteksi autokorelasi adalah uji Durbin Watson D-W. Dimana jika
angka D-W di bawah -2 ada angka autokorelai positif, angka D-W antara -2 sampai +2 tidak ada autokorelasi dan angka D-W di atas +2
ada autokorelasi negatif Sunyoto, 2009:91-92.
2. Uji Hipotesis
Kategori