29 3.6.1
Pengujian Asumsi Klasik 3.6.1.1
Uji Normalitas
Uji Normalitas adalah untuk melihat apakah nilai residual terdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki nilai residual yang
terdistribusi normal. Jadi uji normalitas bukan dilakukan pada masing - masing variabel tetapi pada nilai residualnya. Sering terjadi kesalahan yang jamak
yaitu bahwa uji normalitas dilakukan pada masing-masing variabel. Hal ini tidak dilarang tetapi model regresi memerlukan normalitas pada nilai
residualnya bukan pada masing-masing variabel penelitian. Pengujian normalitas ini dilakukan dengan uji Kolmogorov-Smirnov dengan kriteria p-
value 0,05 berarti data terdistribusi tidak normal.
3.6.1.2 Uji Heterodastisitas
Menurut Erlina, 2008:106 Salah satu asumsi yang penting dari model regresi linear adalah varian residual bersifat homokedastisitas atau
bersifat konstan. Umumnya heterokedastisitas sering terjadi pada model yang menggunakan data crosssection silang waktu dari pada data time series
runtut waktu. Dalam penelitian ini akan digunakan Chart diagram Scatterplot, dengan dasar pengambilan keputusan menurut Ghozali,
2005:105 adalah sebagai berikut : 1
Jika ada pola tertentu seperti titik – titik, yang ada membentuk suatu pola tertentu yang beraturan bergelombang, melebar, kemudian menyempit
maka terjadi heterodastisitas.
Universitas Sumatera Utara
30
2 Jika ada pola yang jelas, serta titik – titik menyebar keatas dan dibawah
nol pada sumbu Y maka tidak terjadi heterodastisitas.
3.6.1.3 Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi linear ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pada periode t – 1. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu dengan lainnya. Menurut
Erlina, 2008:108 pengambilan keputusan ada atau tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut :
1. Bila nilai Durbin-Watson DW terletak antara batas atas atau Upper
Bound DU dan 4 – DU, maka koefisien autokorelasi sama dengan nol, berarti tidak ada autokorelasi.
2. Bila nilai DW lebih rendah dari pada batas bawah atau Lower Bound
DL, maka koefisien autokorelasi lebih besar dari nol berarti ada autokorelasi positif.
3. Bila nilai DW lebih besar dari pada 4 – DL, maka koefisien
autokorelasi lebih kecil dari nol, berarti ada autokorelasi negatif. 4.
Bila nilai DW terletak diantara batas atas DU dan batas bawah DL atau DW terletak antara 4-DU dan 4-DL, maka hasilnya tidak dapat
disimpulkan Ghozali, 2001. 3.6.1.4
Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel independen. “Multikolinearitas
Universitas Sumatera Utara
31
adalah situasi adanya korelasi variabel – variabel independen antara satu dengan yang lainnya”, Erlina,2007:107. Jika terjadi korelasi sempurna
diantara sesama variabel bebas, maka konsekuensinya adalah : 1.
Koefisien – koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir. 2.
Varian dan nilai standart error setiap koefisien regresi menjadi tak terhingga.
3. Nilai t akan turun
4. Hasil estimasi akan menjadi sangat peka
5. Kecocokan data dan estimasi variabel – variabel yang tidak berkorelasi
tidak berpengaruh oleh munculnya multikolinearitas. Ada dua uji multikolinearitas yang sering digunakan yaitu dengan
melihat nilai VIF dan korelasi diantara variabel independen.
3.6.2 Pengujian Hipotesis
Pengujian hipootesis yang digunakan dalam penelitian yang diuji adalah dengan menggunakan analisis regresi. Hipotesis pertama H1 sampai hipotesis
ketiga H3 dianalisis menggunakan model regresi linear untuk melihat pengaruh masing – masing terhadap volume penjualan dengan menggunakan t-test dan f-
test. Berikut adalah uji hipotesis yang akan digunalan oleh peneliti.
3.6.2.1 Uji signifikansi parsial t-test
Pengujian t-test digunakan untuk menunjukan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen terhadap variabel dependen. Kriteria penguji
hipotesis: 1
Jika t
hitung
t
tabel
maka H ditolak H
1
diterima,
Universitas Sumatera Utara
32
2 Jika t
hitung
t
tabel
maka H diterima H
1
ditolak.
3.6.2.2 Uji signifikansi simultan f-test
Uji f digunakan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimaksudkan dalam model mempunyai pengaruh secara
bersama – sama terhadap variabel dependen. Uji ini dilakukan dengan membandingkan f hitung dengan f table dengan ketentuan sebagai berikut :
1 Jika f
hitung
f
tabel
maka H ditolak H
1
diterima, 2
Jika f
hitung
f
tabel
maka H diterima H
1
ditolak.
3.7 Lokasi dan jadwal penelitian
Penelitian ini dimulai oleh peneliti pada bulan Januari 2013 dengan lokasi objek penelitian di desa Tuntungan II Kecamatan Pancur Batu Medan Sumatera
Utara.
Table 3.2 Jadwal Penelitian
Tahapan Penelitian
Des 2012
Jan 2013
Feb 2013
Mar 2013
Apr 2013
Mei 2013
Jun 2013
Pemilihan Judul
Penyelesaian Proposal
Bimbingan Proposal
Pengumpulan Data
Pengolahan Data
Penyelesaian Skripsi
Ujian Comprehensive
Universitas Sumatera Utara
