4.6.1. Statistik Deskriptif
Statistik ini digunakan untuk memberikan gambaran umum untuk profil dari sampel. Penelitian ini menggunakan statistik deskriptif yang terdiri dari rata-
rata, deviasi standar, minimum dan maksimum.
4.6.2. Uji Faktor
Uji faktor menggunakan KMO Kaiser-Meyer-Olkin yang bertujuan untuk mengetahui apakah semua variabel independen yang telah terambil berpengaruh
terhadap variabel dependen yang cukup untuk difaktorkan. Jika hasil diatas 0.500 berarti sudah memenuhi syarat. Jadi dapat disimpulkan bahwa analisis faktor
dapat diteruskan.
4.6.3. Uji Asumsi Klasik
Sebelum dilakukan pengujian hipotesis, terlebih dahulu dilakukan pengujian mengenai ada tidaknya pelanggaran terhadap asumsi-asumsi klasik.
Hasil pengujian hipotesis yang baik adalah pengujian yang tidak melanggar. Uji ini meliputi : Uji normalitas, uji multikolinearitas, uji autokolerasi, dan uji
heterokedasitas.
1. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel independen dan variabel dependen berdistribusi normal atau tidak.
Model regresi yang baik hendaknya berdistribusi normal atau mendekati normal. Cara untuk menguji normalitas yang digunakan dalam penelitian ini
adalah dengan uji Kolmogorov-Smirnov untuk menentukan normalitas
Universitas Sumatera Utara
distribusi residual. ”Jika sig atau p-value 0,05, maka data berdistribusi normal.” Ghozali, 2005:27.
2. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah suatu keadaan dimana satu atau lebih variabel dependen dinyatakan sebagai kombinasi linier dengan variabel dependent
lainnya. Jika suatu model regresi mengandung multikolinearitas maka kesalahan standar estimasi akan cenderung meningkat dengan bertambahnya
variabel dependen. Multikolinearitas dapat dideteksi dengan, Ghozali, 2005:92 :
1 Nilai deskriminasi yang sangat tinggi dan diakui dengan nilai F test yang
sangat tinggi, serta tidak atau hanya sedikit nilai t test yang signifikan. 2
Meregresikan model analisis dan melakukan uji korelasi antar variabel dependent dengan menggunakan Variance Inflating Factor VIF dan
Tolerance Value. Batas VIF adalah 10 dan Tolerance Value adalah 0.1 jika nilai VIF lebih besar dari 10 dan nilai Tolerance Value lebih kecil dari 0.1
maka terjadi multikolinearitas dan harus dikelompokkan dari model.
3. Uji Autokolerasi
“Autokorelasi adalah korelasi antar anggota sampel yang diurutkan berdasarkan waktu. Penyimpangan asumsi ini biasanya muncul pasa
observasi yang menggunakan data time series Algifari 2000:88. Uji autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah terjadi korelasi antara
anggota serangkaian data observasi yang diurutkan menurut waktu time series. Untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi dalam penelitian ini maka
Universitas Sumatera Utara
digunakan uji DW dengan melihat koefisien korelasi DW test Algifari, 2000.
Pengujian terhadap adanya fenomena autokolerasi dalam data yang dianalisis dapat dilakukan dengan menggunakan Durbin-Watson Test dan
Uji Lagrange Multiplier LM test pengambilan keputusan ada tidaknya autokolerasi Ghozali, 2005. Dapat dilihat pada Tabel 4.3:
Tabel 4.3 Durbin Watson Hipostesis Nol
Keputusan Jika
Tidak ada autokolerasi positif Tolak
0 d dl Tidak ada autokolerasi positif
No decision Dl
≤ d ≤ du Tidak ada korelasi negatif
Tolak 4-dl d 4
Tidak ada korelasi negatif No decision
4-du ≤ d ≤ 4-dl
Tidak ada autokolerasi positif atau negatif Tidak Ditolak
du d 4-du Sumber : Ghozali, 2005
4. Uji Heterokedastisitas
Pengujian Heteroskedastisitas dilakukan dalam sebuah model regresi dengan tujuan bahwa apakah suatu regresi tersebut terjadi ketidaksamaan
varians dari residual dari setiap pengamatan ke pengamatan lainnya berbeda, maka disebut heteroskedastisitas. Gejala heteroskedastisitas
terjadi apabila disturbance terms untuk setiap observasi tidak lagi konstan tetapi bervariasi.
Ada beberapa cara untuk menguji ada tidaknya situasi heteroskedastisitas dalam varian error terms untuk model regresi. Dalam
penelitian ini akan digunakan metode chart Diagram Scatterplot, dengan dasar pemikiran bahwa Santoso, 2000 :
Universitas Sumatera Utara
1 Jika ada pola tertentu seperti titik-titik poin-poin, yang ada membentuk suatu pola tertentu yang beraturan bergelombang, melebar, kemudian
menyempit, maka terjadi heteroskedastisitas. 2 Jika ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar keatas dan dibawah 0
pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
4.6.4. Pengujian Hipotesis
Kategori