1. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model
regresi memenuhi asumsi normalitas. 2. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal danatau tidak mengikuti arah garis
diagonal atau garis histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas
Uji normalitas dengan grafik dapat menyesatkan kalau tidak hati-hati secara visual kelihatan normal, padahal secara statistik bisa sebaliknya. Oleh sebab itu
dianjurkan disamping uji grafik dilengkapi dengan uji statistik. Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik non-parametik
Kolgomorov-Smirnov K-S.
4.6.2.2.2 Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang
baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Jika variable independen saling berkorelasi maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel
ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variable independen sama dengan nol Ghozali, 2005. Untuk menguji ada tidaknya
multikolinearitas dalam suatu model regresi salah satunya adalah dengan melihat nilai tolerance dan lawannya, dan Variance Inflation Factor VIF. Kedua ukuran
ini menunjukkan setiap variabel independent manakah yang dijelaskan oleh variabel lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang
terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independent lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi karena VIF = 1Tolerance
Universitas Sumatera Utara
dan menunjukkan adanya kolinearitas yang tinggi. Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai Tolerance
0.10 atau sama dengan nilai VIF 10. Bila nilai tolerance 0.10 atau sama dengan nilai VIF 10, berarti tidak ada multikolinearitas antar variable dalam
model regresi Ghozali, 2005. 4.6.2.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu 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, 2005. Deteksi ada atau tidaknya
heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang
telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual Y prediksi-Y sesungguhnya yang telah di-studentize. Dasar analisis yaitu:
- Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian meyempit, maka
mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. - Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah
angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
4.6.3 Pengujian Hipotesis
Persamaan regresi yang diperoleh dalam suatu proses perhitungan tidak selalu baik untuk mengestimasi nilai variabel terikat. Untuk mengetahui apakah
Universitas Sumatera Utara
