- Apabila hasil signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka data
tersebut tidak terdistribusi secara normal.
3.8.2.2 Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah situasi adanya korelasi variabel – variabel independen antara yang satu dengan yang lainnya. Dalam hal
ini, kita sebut variabel – variabel bebas ini tidak ortogonal Erlina, 2008:156. Variabel – variabel bebas yang bersifat ortogonal adalah
variabel bebas yang memiliki nilai korelasi diantara sesamanya sama dengan nol. Model regresi yang baik selayaknya tidak terjadi
multikolinearitas. Multikolinearitas dapat dilihat dari VIF Variance Inflation Factor, jika VIF 10 maka tingkat multikolinearitas dapat
ditoleransi. Multikolinearitas dilihat juga melalui TOL Tolerance. Nilai TOL berkebalikan dengan nilai VIF. Tolerance TOL
mengukur variabilitas dari variabel independen yang tidak dijelaskan oleh variabel inpenden lainnya. Jadi multikolinearitas terjadi jika VIF
10 dan nilai tolerance 0,10. 3.8.2.3 Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk mengetahui apakah ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan periode t-1
sebelumnya. Model regresi yang baik adalah yang bebas dari autokorelasi. Cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi ada atau
tidaknya autokorelasi adalah dengan uji Durbin Watson DW. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi.
Universitas Sumatera Utara
Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lain. Hal ini terjadi karena kesalahan
pengganggu tidak bebas dari observasi lainnya. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mendeteksi terjadi atau tidaknya autokorelasi
adalah dengan uji Durbin Watson. Uji ini hanya digunakan untuk autokorelasi tingkat pertama first order autokorelasi dan
mensyaratkan adanya intercept konstanta dalam model regresi.
Tabel 3.3 Kriteria Pengambilan Keputusan
Durbin-Watson Kriteria Pengujian
Keputusan Kesimpulan
0 d dl Terjadi autokorelasi
positif Tolak
dl ≤ d ≤ du
Tidak ada autokorelasi positif
Tidak Ada Keputusan
4-dl d 4 Terjadi autokorelasi
negatif Tolak
4-du ≤ d ≤ 4-dl
Tidak ada autokorelasi negatif
Tidak Ada Keputusan
du d 4-du Tidak ada autokorelasi
positif atau negatif Tidak Ditolak
Sumber : Ghozali, Imam, 2006. Aplikasi Analisis Multivariance dengan
Program SPSS, Edisi Ketiga, Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang, hal 96.
Universitas Sumatera Utara
3.8.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Kategori