39
penelitian. Statistik deskriptif dapat dilihat dari nilai rata – rata mean, median, modus, standar deviasi, nilai maksimum, nilai minimum
Ghozali, 2006
3.8.2 Uji Asumsi Klasik
Tujuan dari uji asumsi klasik yaitu untuk menguji kelayakan modelregresi dalam penelitian yang dilakukan. Pengujian yang
dilakukan terdiri dari :
3.8.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel penggangu atau residual memiliki
distribusi normal Ghozali, 2006. Model regresi yang baik adalah yang mempunyai distribusi data normal atau mendekati
normal. Adapun cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak ada tiga, yaitu pendekatan
histogram, pendekatan grafik, dan analisis Kolmogorov – Smirnov. Dasar pengambilan keputusannya adalah:
1. Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti
arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola berdistribusi normal, maka model regresi memenuhi
asumsi normalitas, 2.
Jika data menyebar jauh dari diagonal dan tidak mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogram tidak
Universitas Sumatera Utara
40
menunjukkan data berdistribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik Kolmogorov-Smirnov
K-S, yang dijelaskan oleh Ghozali 2006. Uji K-S dibuat dengan membuat hipotesis:
Ho : data residual berdistribusi normal Ha : data residual tidak berdistribusi normal
Dasar pengambilan keputusan pada uji K-S ini adalah dengan melihat nilai probabilitas signifikansi data residual.
Jika angka probabilitas kurang dari 0,05 maka variabel ini tidak berdistribusi secara normal. Sebaliknya, bila angka
probabilitas di atas 0,05 maka Ha ditolak yang berarti variabel terdistribusi secara normal Ghozali, 2006.
3.8.2.2 Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas memiliki tujuan menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel
independen Ghozali, 2006. Model regresi yang baik menunjukkan tidak terjadinya korelasi diantara variabel
independen. Jika terjadi korelasi antarvariabel independen, maka akan menyebabkan variabel tidak orthogonal. Variabel
orthogonal maksudnya variabel independen yang nilai korelasi antarvariabel independennya adalah nol.
Universitas Sumatera Utara
41
Ada tidaknya multikolinieritas dapat dideteksi dengan melihat nilai tolerance dan variance inflation factor VIF
serta dengan menganalisis matriks korelasi variabel-variabel independen. Nilai tolerance digunakan untuk mengukur
variabilitas independen yang terpilih dan tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Apabila mempunyai tolerance
value 0,10 dan nilai VIF 10 maka suatu model regresi yang bebas dari masalah multikolinearitas. Apabila mempunyai
tolerance value 0,10 dan nilai VIF 10 maka suatu model regresi mengalami masalah multikolinearitasGhozali,2006.
3.8.2.3 Uji Autokorelasi
