H. Teknik Analisis Data
1. Uji Asumsi Klasik
a. Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresi, variabel penggangu atau residual memiliki distribusi normal. Metode yang dipakai adalah One Sample Kolmogorov-Smirnov Test
dan Normal P-Plot. Distribusi data dinyatakan normal apabila nilai p dari One Sample Kolmogorov-Smirnov Test 0,05, dan sebaliknya.
Jika nilai hasil Uji K-S lebih besar dibandingkan taraf signifikansi 0,05 maka data berdistribusi normal.
b. Multikolinieritas Uji multikolinieritas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam
model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independent. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi
korelasi antar variabel bebas. Untuk mengetahui ada atau tidaknya multikolinieritas maka dapat dilihat dari nilai Varians Inflation Factor
VIF. Bila angka VIF ada yang melebihi 10 dan nilai tolerance ≤ 0,10
berarti terjadi gejala multikolinieritas Ghozali, 2011 c. Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk mengetahui apakah ada model regresi ini terjadi ketidaksamaan varian dari residu satu
pengamatan ke pengamatan lain. Jika varian dari residu pengamatan ke pengamatan lain berbeda berarti ada gejala heteroskedastisitas dalam
model regresi tersebut. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas dan tidak terjadi adanya heteroskedastisitas. Pada
penelitian ini cara yang digunakan untuk mendeteksi heteroskesdatisitas adalah menggunakan Scatter Plot.
Heteroskedastisitas ditandai dengan adanya pola tertentu pada grafik scatterplot. Jika titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang
teratur bergelombang, maka terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka nol
pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. d. Linearitas
Asumsi linieritas menyatakan bahwa untuk setiap persamaan regresi linear, hubungan antara variabel independen dan dependen harus
linier hubungan antar variabel mengikuti garis linear. Asumsi ini akan menentukan jenis persamaan estimasi yang digunakan, apakah
persamaan logaritma, persamaan kubik, kuadratik atau inverse Purbayu Budi Santosa dan Ashari, 2005: 244. Analisis regresi linear dapat
dilakukan apabila asumsi linieritas terpenuhi. Untuk mengetahui hal tersebut digunakan uji F dengan rumus:
Keterangan: : Harga bilangan F untuk garis regresi
: Rerata kuadrat garis regresi : Rerata kuadrat residu Sutrisno Hadi, 2004
Dari hasil perhitungan nilai F hitung dibandingkan dengan F tabel.
Jika F hitung lebih besar dari F tabel, maka hipotesis nol yang menyatakan bahwa spesifikasi model dalam bentuk fungsi linear
ditolak.
2. Uji Hipotesis
Pengujian hipotesis adalah suatu prosedur yang akan menghasilkan suatu keputusan, yaitu keputusan menerima atau menolak hipotesis
tersebut.
a. Analisis regresi sederhana
Berbeda dengan analisis korelasi, analisis regresi digunakan untuk memprediksikan seberapa jauh perubahan nilai variabel dependen bila
nilai variabel dependen dimanipulasi Sugiyono, 2010: 260. Selain itu, analisis regresi juga digunakan untuk memprediksi pengaruh lebih dari
satu variabel bebas terhadap satu variabel tergantung, baik secara parsial maupun secara simultan.
Regresi linier sederhana didasarkan pada hubungan fungsional satu variabel independen dengan satu variabel dependen. Analisis regresi
linier sederhana ini digunakan untuk menguji hipotesis pertama sampai hipotesis ketiga H1, H2 dan H3 dengan menggunakan langkah-
langkah sebagai berikut: 1 Membuat garis linier sederhana
Persamaan untuk regresi linier sederhana adalah sebagai berikut:
Kategori