36 b.
Analisis Statistik Pengujian data yang akan peneliti lakukan adalah dengan
menggunakan analisis statistik, yaitu uji staistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov KS. Distribusi data dapat dilihat dengan
membandingkan Z hitung dengan Z tabel dengan kriteria sebagai berikut: a.
jika angka signifikan tarif signifikan α 0,05 maka distribusi data dikatakan normal,
b. jika angka signifikan tarif signifikan α 0,05 maka distribusi
data dikatakan tidak normal. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau
mendekati normal.
3.6.2 Pengujian Asumsi Klasik
Peneliti melakukan uji asumsi klasik terlebih dahulu sebelum melakukan pengujian hipotesis. Pengujian asumsi klasik yang diperlukan untuk mengetahui
apakah hasil estimasi regresi yang dilakukan benar-benar terbebas dari adanya gejala heteroskedastisitas, gejala multikolinearitas, dan gejala autokorelasi.
3.6.2.1 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain. Dalam penelitian pengujian heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat pola titik-titik pada grafik regresi antara nilai prediksi
variabel terikat dependen yaitu ZPRED Standardized Predicted Value
Universitas Sumatera Utara
37 dengan residualnya SRESID Studentized Residual. Uji yang baik
seharusnya tidak terjadi heteroskedastisiitas. Deteksi ada tidaknya heteroskedasitas dapat dilakukan dengan
melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah residual Y prediksi –Y
sesungguhnya yang telah di studentized. Jika ada pola tertentu, seperti titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar
kemedian menyempit, maka mengindikasi telah terjadi heteroskedasitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik menyebar di atas dan di bawah
angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Pada penelitian ini akan di uji dengan melihat pola titik-titik pada grafik regresi.
3.6.2.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi
yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen Ghozali,2005:91. Untuk melihat ada atau tidaknya multikolinieritas dalam
model regresi dilihat dari nilai tolerance dan nilai Variance Inflation Factor VIF. Batasan yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya
mutikolineritas adalah nilai tolerance 0,10 dan nilai VIF10. Apabila nilai tolerance 0,10 atau nilai VIF 10 maka dapat disimpulkan tidak terjadi
multikolinearitas.
Universitas Sumatera Utara
38
3.6.2.3 Uji Autokorelasi
Autokorelasi merupakan korelasi antara anggota observasi yang disusun menurut waktu atau tempat. Model regresi yang baik seharusnya
tidak terjadi autokorelasi. Metode pengujian menggunakana uji Durbin Watson DW test.
Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Kriteria pengujian dengan uji autokorelasi adalah sebagai berikut:
a Jika DW dL atau DW 4-dL maka terdapat autokorelasi.
b Jika dL DW dU atau 4-dU DW 4-dL maka status
autokorelasi tidak dapat dijelaskan inconclusive. c
Jika dU DW 4-dU maka tidak terjadi autokorelasi Non Autokorelasi.
3.6.3 Analisis Regresi Linier Berganda
